Judul: Production Process and Estimating the Shelf Life of Sambal Pecel with the Arrhenius Method
Abstrak: Pecel sauce is a traditional food product which is made from peanuts and usually served in liquid. Pecel sauce produced by frying generally has a high fat and water content and affects the quality of the product. This research aims to know the quality and estimate shelf life of the roasted pecel sauce. There are two treatments on pecel sauce which is cooking peanuts by roasting and grinding the ingredients first before mixing all the ingredients. Product was packaged in PP plastic type and examined for 28 days of storage. The analysis includes proximate analysis (protein, fat, moisture, ash, and carbohydrates levels) and analysis for estimated shelf life is moisture level and free fatty acid level. Estimate shelf life of pecel sauce is using Acceleration Shelf Life Test (ASLT) method with Arrhenius model and determined based on the shortest shelf life. Therefore, the shelf life of pecel sauce at 5, 25, and 45⁰C respectively are 58, 46, and 38 days., Sambal pecel merupakan produk pangan tradisional yang berbahan dasar kacang tanah dan biasa disajikan dalam bentuk cair. Sambal pecel yang diproduksi secara digoreng pada umumnya memiliki kadar lemak dan air yang tinggi dan berpengaruh terhadap mutu produk. Penelitian ini bertujuan mengetahui mutu dan umur simpan produk sambal pecel sangrai. Dalam penelitian ini dilakukan perlakuan yaitu pemasakan kacang tanah dengan teknik sangrai dan penggilingan bahan sebelum pencampuran bahan. Produk sambal pecel dikemas dalam kemasan plastik PP dan disimpan selama 28 hari. Analisis yang dilakukan meliputi analisis proksimat (kadar air, kadar lemak, kadar protein, kadar abu, kadar karbohidrat) dan untuk pendugaan umur simpan dilakukan analisis kadar air dan kadar asam lemak bebas (FFA). Pendugaan umur simpan dilakukan dengan metode ASLT model Arrhenius dan ditentukan berdasarkan umur simpan yang paling singkat. Oleh karena itu, umur simpan sambal pecel berturut-turut pada suhu 5, 25, 45⁰C adalah 58, 46, dan 38 hari.
Keyword: arrhenius, sambal pecel, sangrai, umur simpan

Judul: Menentukan umur simpan seasoning dan snack dengan metode accelerated shelf life testing (ASLT) di PT. Tudung Putra Putri Jaya
Abstrak: Penentuan umur simpan produk merupakan hal yang sangat penting dilakukan. Selain untuk memberikan informasi tanggal kadaluwarsa produk kepada konsumen, penentuan umur simpan ini juga penting dilakukan bagi pihak produsen maupun pemerintah. Bagi pihak produsen, penentuan umur simpan ini penting karena dengan adanya penetapan tanggal kadaluwarsa produsen dapat melakukan penarikan kembali produk - produk yang telah beredar di pasaran apabila telah melewati tanggal kadaluwarsa yang tercantum pada kemasan. Sedangkan bagi pemerintah, penentuan umur simpan produk dilakukan untuk mentaati peraturan pemerintah mengenai kewajiban pencantuman tanggal kadaluwarsa pada kemasan. Penelitian ini bertujuan menentukan umur simpan dari produk seasoning dan snack dengan menggunakan metode Accelerated Shelf Life Testing (ASLT) berdasarkan pendekatan kadar air kritis. Metode penentuan umur simpan seasoning dan snack yang dilakukan dengan metode Accelerated Shelf Life Testing (ASLT) berdasarkan pendekatan kadar air kritis dilakukan dalam beberapa tahap. Tahap pertama yaitu penentuan faktor mutu kritis. Penentuan faktor mutu kritis ini dilakukan hanya pada produk snack saja karena produk snack belum diketahui faktor mutu kritisnya. Penentuan faktor mutu kritis dilakukan secara organoleptik menggunakan panelis terlatih. Tahap kedua yaitu dilakukan penentuan kadar air awal (Mo) seasoning dan snack yang dianalisis dengan metode oven vakum dan metode oven. Tahap ketiga yaitu penentuan kadar air kritis (Mc) yang juga dilakukan dengan uji organoleptik menggunakan panelis terlatih dan setelah dicapai mutu kritis pada seasoning dan snack, kadar air produk dianalisis dengan menggunakan metode oven vakum dan metode oven. Tahap berikutnya yaitu penentuan kurva sorpsi isothermis. Pada tahap ini digunakan 8 jenis larutan garam jenuh. Larutan garam jenuh yang digunakan yaitu LiCl, CH3COOK, MgCl2, K2CO3, Mg(NO3)2, NaNO2, NaCl, dan BaCl2 pada suhu 25oC. Sampel dimasukkan ke dalam larutan – larutan garam jenuh tersebut, kemudian setelah dicapai kondisi kesetimbangan, kadar air sampel diukur. Hasil perhitungan kadar air ini kemudian diplotkan dengan nilai RH pada setiap larutan garam jenuh ke dalam sebuah kurva yang disebut dengan kurva sorpsi isothermis. Tahap berikutnya yaitu perhitungan umur simpan produk. Perhitungan umur simpan produk dilakukan dengan menggunakan persamaan Labuza. Untuk sampel seasoning, persamaan Labuza yang digunakan adalah persamaan Labuza yang telah dimodifikasi dan untuk sampel snack persamaan yang digunakan adalah persamaan Labuza umum. Analisis yang dilakukan pada penelitian ini meliputi: kadar air metode oven (AOAC, 1995), kadar air metode oven vakum (AOAC, 1999), uji organoleptik dengan metode uji perbandingan jamak (Soekarto, 1985), pengukuran aw dengan aw-meter, penentuan model sorpsi isothermis (Spiess dan Wolf, 1987), dan uji ketepatan model (Isse, et al., 1983).
Keyword: Snack food, Extended Storage Studies, Base snack

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak