Judul: Formulasi Siomay dengan Penambahan Daun Torbangun (Coleus amboinicus Lour) sebagai Makanan Fungsional
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan formula siomay dengan penambahan daun torbangun (Coleus amboinicus Lour) sebagai alternatif pangan fungsional. Siomay kontrol dibuat dari tepung dan daging ayam sedangkan untuk formula siomay pada penelitian ini ditambahkan daun torbangun dengan beberapa persentasi yaitu 10%, 15% dan 20%. Desain penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap dengan satu kontrol dan tiga formula. Formula siomay torbangun terpilih ditentukan berdasarkan preferensi panelis agak terlatih melalui uji hedonik dan berdasarkan atribut kesukaan keseluruhan yang dinilai masih dapat diterima. Siomay torbangun dengan penambahan daun 20% merupakan formula terpilih dengan rata-rata skor kesukaan untuk atribut warna 4.87, aroma 5.10, rasa 5.08 dan tekstur 5.15. Formula ini memiliki kadar air sebesar 59.47%, kadar abu 1.62% dan dalam 100 gram memiliki kadar protein 6.11 g, lemak 0.66 g, karbohidrat 32.16 g, serat pangan 2.97 g, kalsium 44.172 mg dan zat besi 0.929 mg.
Keyword: Coleus amboinicus Lour, Pangan Fungsional, PMS, Siomay, Torbangun

Judul: Formulasi Rumput Laut (Glacilaria Sp) Dalam Pembuatan Siomay Sebagai Pangan Fungsional Tinggi Iodium Dan Serat.
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan formula siomay rumput laut (glacilaria sp) sebagai pangan fungsional tinggi iodium dan serat pangan. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah rancangan acak lengkap dengan faktor berupa jenis formula. Perbedaan jenis formula didasarkan pada perbedaan taraf penambahan bubur rumput laut pada adonan, yaitu F0 (0%), F1 (30%), F2 (40%), dan F3 (50%). Setiap formula diuji secara oganoleptik. Formula terpilih kemudian diuji sifat fisik, kimia serta daya terima dan kontribusi terhadap angka kecukupan gizi anak usia sekolah sebagai konsumen sasaran. Penentuan siomay terpilih menggunkaan pembobotan pada atribut uji hedonik dan jumlah bubur rumput laut yang ditambahkan. Formula siomay terpilih adalah F3 dengan penambahan bubur rumput laut sebesar 50%. Uji daya terima dilakukan dengan besar porsi siomay rumput laut 60 gram (3 buah). Karakteristik fisik formula terpilih yaitu 0.75 untuk kekenyalan, 8058.1 gf untuk kekerasan dan daya kohesivitas sebesar 0.5. Kandungan gizi siomay rumput laut yaitu 58.20% (%bb) air, 4.72% (%bk) abu, 0.44% (%bk) lemak, 10.83% (%bk) protein, 84.01% (%bk) karbohidrat, 0.44% (%bk) serat kasar, 7.39% (%bk) serat total, 0.88 mcg/g iodium dan energi sebesar 383 kkal. Hasil uji daya terima menunjukkan bahwa sebesar 87.5% konsumen menyatakan sangat suka dan 12.5% suka, sedangkan porsi yang dihabiskan konsumen yaitu 81.25% tanpa sisa dan 18.75% sisa ¼ porsi. Kontribusi satu porsi siomay terhadap AKG energi, protein, lemak dan karbohidrat anak usia sekolah masing-masing adalah 10.95%-14.37%, 10.81%-18.54%, 0.36%-0.42%, 17.44%-22.90%. Kontribusi terhadap AKG iodium dan serat adalah 44% dan 20.13%. Dengan demikian satu porsi dapat dikategorikan sebagai pangan tinggi iodium dan serat.
Keyword: Glacilaria sp, siomay rumput laut, iodium, serat total

Judul: Identifikasi Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Ekstraksi Fitur ICZ dan ZCZ dengan Metode Klasifikasi K-NN
Abstrak: License plate is a unique code consisting of letters and numbers arrangement. Each vehicle has a license plate that serve as the identity code of the vehicle itself. Since license plates are unique, it often used for recording, such as in the parking area. The character identification characters on the license plates are made automatically using the input in the form of license plate images to facilitate the recording process. K-NN classification and feature extraction ICZ and ZCZ used in the identification of character identification. ICZ and ZCZ feature extraction obtain features by computing the character centroids and divide the image into n equal zones then computing the average distance from the character centroid to every pixel in the image. The character identification accuracy using 14 zones and ICZ are 97.00% while using ICZ+ZCZ feature extraction are 98.17%. The license plate identification accuracy using feature extraction plates ICZ+ZCZ are 72.31% for zero tolerance and 89.23% for one fault tolerance.
Keyword: