Judul: Perubahan Mutu Bakso Ikan Patin Yang Diiradasi Dengan Sinar Gamma (66Co) Selama Penyimpanan
Abstrak: Bakso ikan adalah salah satu alternatif usaha diversifikasi produk olahan ikan. Produk perikanan merupakan bahan pangan yailg mudah mengalami kerusakan (highly perishable), baik kerusakan fisik, kimia maupun mikrobiologi. Kerusakan produk perikanan antara lain disebabkan oleh mikroba. Salah satu teknik pengawetan makanan yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut adalah teknik iradiasi. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui kisaran dosis iradiasi yang mampu memperpanjang daya simpan bakso ikan patin pada suhu penyimpanan l0°C, mempelajari perubahan mutu bakso ikan patin setelah iradiasi, dan mengetahui umur simpan bakso ikan patin iradiasi.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Iradiasi Sinar Gamma terhadap Sifat Gelatin Kulit Ikan Patin
Abstrak: Gelatin merupakan jenis protein yang diperoleh dari proses hidrolisis kolagen. Salah satu bahan baku gelatin adalah kulit ikan patin. Iradiasi sinar gamma Cobalt 60 mampu mengurangi jumlah populasi mikroba indegenus dengan cara merusak rantai DNA sehingga terjadi kematian sel, mutasi sel, atau transformasi sel. Penelitian ini bertujuan menentukan karakteristik fisik-kimia dan mikrobiologi gelatin kulit ikan patin dengan dosis iradiasi sinar gamma 0 kGy, 2 kGy, 4 kGy dan 8 kGy. Produksi gelatin dilakukan dengan pretreatment di dalam NaOH 0,2 M, asam asetat 0,05 M dan jeruk nipis 0,5%. Rancangan percobaan yang digunakan yaitu Rancangan Acak Lengkap (RAL) dan uji lanjut Duncan. Perbedaan dosis iradiasi sinar gamma tidak berpengaruh secara nyata terhadap kenampakan, kadar air, kadar abu, pH, dan setting point. Perlakuan dosis sinar gamma berpengaruh nyata terhadap kekuatan gel, viskositas dan jumlah mikroba. Gelatin kulit ikan patin dapat digunakan dalam produk pangan karena telah memenuhi standar GMIA 2019 dan SNI 8622-2018. Kata kunci : dosis, gelatin, mikroba, sinar gamma., Gelatin was a type of protein which has obtained from the hydrolisis of collagen process. One of the raw material for gelatin was Pangasius skin. Gamma irradation Cobalt-60 was able to reduce the number of indigenous microbial populations by damaging the DNA chain so that resulting cell death, cell mutation or cell transformation. This study aimed to determine the physico-chemical and microbiological characteristics of Pangasius skin gelatin at a dose of gamma ray irradiation 0 kGy, 2 kGy, 4 kGy and 8 kGy. Gelatin production was beginned by pretreatment in 0,2 M NaOH, 0,05 M asetic acid, and 0,5% lime. The experimental design used was Completely Randomized Design (CRD) and Duncan’s follow-up test. The difference of gamma irradiation dose had no effect on appearance, moisture content, ash content, pH, and setting point. The treatment of gamma irradiation had effect on gel strength, viscosity and number of microbial. The gelatin of Pangasius skin can be used in food product because it has met the standards of GMIA 2019 and SNI 8622-2018. Keyword : dose, gamma radiation, gelatin, microbial
Keyword: dose, gamma radiation, gelatin, microbial

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing