Judul: Karakteristik Gelatin Kulit Ikan Tuna (Thunnus albacares) dan Potensinya sebagai Antioksidan
Abstrak: Gelatin memiliki peran penting dalam industri pangan maupun non-pangan. Permintaan gelatin terus meningkat setiap tahunnya. Gelatin dari kulit ikan merupakan salah satu sumber alternatif yang terus dikembangkan. Gelatin yang dihidrolisis secara enzimatis merupakan salah satu pengembangan yang dilakukan untuk mendapatkan aktivitas fungsional. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan ekstrak gelatin dari kulit ikan tuna dengan perlakuan waktu ekstraksi berbeda, menentukan karakteristik gelatin secara fisik dan kimia, mendapatkan hidrolisat gelatin, dan menentukan aktivitas antioksidan gelatin terpilih. Produksi gelatin terdiri atas persiapan, pretreatment, dan ekstraksi. Pretreatment kulit ikan tuna dilakukan dengan asam sitrat 2%. Ekstraksi gelatin dilakukan dengan perlakuan hidrotermal dengan suhu 60oC. Kulit ikan tuna diekstrak dengan tiga waktu ekstraksi, yaitu 3, 5, dan 7 jam. Gelatin terpilih dari waktu ekstraksi kemudian diproduksi lebih lanjut menjadi hidrolisiat gelatin. Enzim Panchidase NP-2 digunakan untuk menghidrolisis gelatin. Hidrolisis gelatin dilakukan dengan perlakuan waktu 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, dan 14 jam yang kemudian diuji aktivitas antioksidannya. Hasil pengujian menunjukkan perlakuan ekstraksi terbaik adalah 7 jam. Perlakuan 7 jam menghasilkan rendemen, protein, dan kekuatan gel tertinggi. Oleh karena itu, ekstraksi selama 7 jam dipilih untuk hidrolisis lebih lanjut. Hasil analisis SDS-PAGE didapatkan gelatin kulit ikan tuna dengan ikatan β, α1, dan α2. Hasil pengujian menunjukkan presentase inhibisi yang tinggi didapat pada perlakuan 12 jam sebesar 85,59%. Hasil ini menunjukkan bahwa hidrolisat gelatin memiliki potensi untuk dimanfaatkan sebagai salah satu sumber antioksidan.
Keyword: antioksidan, enzimatis, gelatin, hidrolisis, waktu

Judul: Karakteristik Hidrolisat Gelatin Ikan Tuna Sirip Kuning (Thunnus albacares) sebagai Antioksidan
Abstrak: Gelatin memiliki sifat fungsional sebagai antioksidan yang dapat ditingkatkan melalui proses hidrolisis menjadi peptida bioaktif. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan nilai antioksidan hidrolisat dan peptida gelatin hasil fraksinasi. Gelatin yang diekstraksi dari kulit ikan tuna sirip kuning kemudian dihidrolisis menggunakan enzim alkalase, pancidase, dan tripsin, lalu hidrolisat terpilih difraksinasi dengan membran molecular weight cut off. Gelatin memiliki rendemen 11,7%; karakteristik pH 6,5; warna L = 16,54; a = 29,71; b = -8.82; viskositas 26,55 cP; dan SDS-PAGE menunjukkan adanya pita β, α1, dan α2. Penggunaan enzim alkalase saat hidrolisis lebih baik dalam menangkap radikal DPPH, sedangkan enzim pancidase lebih baik dalam menangkap radikal ABTS. Fraksi peptida <3 kDa hidrolisat alkalase memiliki aktivitas antioksidan tertinggi yaitu mencapai 95,09% yang diukur dengan metode ABTS.
Keyword: antioksidan, fraksinasi, gelatin ikan, hidrolsis, peptida

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: