Judul: Penghambatan Degradasi Sukrosa Dalam Nira Tebu Menggunakan Gelembung Gas Nitrogen Dalam Reaktor Venturi Bersirkulasi
Abstrak: Degradasi sukrosa yang terkandung dalam nira tebu selama pengolahan disebabkan oleh reaksi inversi enzimatis dan aktivitas mikroba. Inversi sukrosa disebabkan oleh waktu tunggu (dowmtime) karena kerusakan peralatan pada saat proses berlangsung. Proses penghambatan degradasi sukrosa dalam nira tebu dapat dilakukan dengan gelembung gas inert menggunakan reaktor venturi bersirkulasi. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan teknologi penghambatan degradasi sukrosa dalam nira tebu menggunakan gelembung gas nitrogen dalam reaktor venturi bersirkulasi. Penelitian dilakukan dengan memvariasikan laju alir nira pada 25 l/min, 20 l/min, dan 15 l/min, dengan kecepatan aliran gas nitrogen antara 0,02 m/det sampai 0,6 m/det menggunakan ukuran nozel 5 mm, 6 mm, dan 8 mm. Hasil penelitian menunjukkan gas hold-up yang terbentuk sangat baik untuk penghambatan degradasi sukrosa, dan menunjukkan adanya korelasi linier antara penghambatan sukrosa dengan gas hold-up. Laju penghambatan degradasi sukrosa pada laju alir nira 25 l/min dan kecepatan aliran gas nitrogen 0,6 m/det menggunakan ukuran nozel 6 mm dan suhu reaktor 70 oC memberikan penghambatan sebesar 4,2 %. Proses penghambatan degradasi sukrosa dengan menggunakan gelembung gas nitrogen dipengaruhi oleh gas hold-up dan ukuran gelembung yang terbentuk
Keyword: 

Judul: Teknik penghambatan degradasi sukrosa dalam nira tebu (Saccharum officinarum) menggunakan akar kawao (Millettia Sericea) dan kulit batang manggis (Garcinia mangostana L.)
Abstrak: Akar kawao (Millettia sericea) dan kulit batang manggis (Garcinia mangostana) termasuk bahan pengawet yang sering dipakai petani aren tradisional agar nira aren tidak cepat rusak. Aplikasi penggunaan kedua bahan pengawet alami tersebut dalam nira tebu memerlukan kondisi proses tertentu agar dihasilkan kinerja pengawetan yang optimal. Pengaturan pH, suhu dan waktu reaksi mempengaruhi laju reaksi enzimatis dan mikrobiologis. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian untuk menguji kemampuan akar kawao dan kulit batang manggis menghambat laju degradasi sukrosa dalam nira tebu perlu dilakukan. Aplikasi kedua bahan pengawet alami tersebut juga perlu diuji dengan kondisi proses tertentu agar menghasilkan aktivitas optimal untuk menghambat laju degradasi sukrosa dalam nira tebu. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk (1) mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi degradasi sukrosa dalam nira tebu dengan penambahan bahan pengawet (akar kawao dan kulit batang manggis) dan (2) mengetahui perubahan kualitas nira tebu selama penyimpanan. Penelitian ini dilakukan dalam 3 tahapan percobaan. Tahap pertama melakukan karakterisasi nira tebu dan bahan pengawet yang digunakan (akar kawao dan kulit batang manggis). Tahap kedua melakukan pengujian faktor yang mempengaruhi degradasi sukrosa dalam nira tebu. Tahap ketiga melakukan pengukuran perubahan kualitas nira tebu selama penyimpanan. Parameter yang diukur meliputi kadar sukrosa, gula pereduksi, total asam dan nilai pH. Hasil penelitian ini menunjukan kadar sukrosa dalam nira tebu yang digunakan dalam percobaan bernilai cukup tinggi yaitu 10,29%, dengan kandungan gula pereduksi 2,43% untuk glukosa dan 0,94% untuk fruktosa, total asam 62,5 mleq dan nilai pH 5,1. Akar kawao dan kulit batang manggis mengandung komponen fitokimia yang hampir sama, dimana komponen utamanya terdiri dari alkaloid, flavonoid dan glikosida. Komponen lain seperti saponin, fenolik, triterpenoid dan steroid terdapat dalam jumlah yang kecil. Hasil analisis pengaruh faktor menunjukan bahwa faktor suhu dan nisbah pengawet memberikan pengaruh positif, baik terhadap kadar sukrosa maupun gula pereduksi. Sedangkan faktor nilai pH dan lama inkubasi memberikan pengaruh negatif, baik terhadap kadar sukrosa maupun gula pereduksi. Suhu dan pengawet memberikan pengaruh positif terhadap kadar sukrosa masing-masing sebesar 0.452% dan 2.019% dengan signifikansi 94.6% dan 94%. Kedua faktor tersebut juga memberikan pengaruh positif terhadap kadar gula reduksi masing-masing sebesar 0.554% dan 2.072% dengan signifikansi 97.9% dan 97.3%. Nilai pH dan lama inkubasi memberikan pengaruh negatif terhadap kadar sukrosa masing-masing sebesar 4.423% dan 0.125% dengan signifikansi 94.5% dan 93.5%. Kedua faktor tersebut juga memberikan pengaruh positif terhadap kadar gula reduksi masing-masing sebesar 3.820% dan 0.126% dengan signifikansi yang sama yaitu 97%. Perubahan kualitas nira tebu berdasarkan perubahan kadar sukrosa menunjukan bahwa penambahan bahan pengawet (akar kawao dan kulit batang manggis) dapat menghambat degradasi sukrosa yang tampak jelas setelah menit ke 80. Hal tersebut juga didukung oleh perubahan kadar gula pereduksi, total asam dan nilai pH yang menunjukan pengaruh bahan pengawet dapat menurunkan laju kerusakan sukrosa dalam nira tebu.
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation