Judul: Pengaruh pengolahan ikan glodok (Periophthalmodon schlosseri) terhadap perubahan kandungan asam amino dan taurin
Abstrak: Ikan merupakan salah satu bahan untuk memenuhi kebutuhan protein pada tubuh. Protein dapat dipecah menjadi beberapa asam amino. Asam amino esensial dapat diperoleh dari protein nabati maupun hewani. Salah satu sumber protein hewani adalah ikan glodok. Masyarakat biasa mengkonsumsi makanan yang telah diolah seperti perebusan, perebusan dengan penambahan garam dan pengukusan. Pengolahan yang dilakukan dapat berpengaruh pada kandungan gizi di dalam ikan tersebut sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai pengaruh pengolahan terhadap kandungan protein dan asam amino. Tujuan penelitian ini adalah menentukan rendemen ikan glodok, komposisi kimia (air, abu, lemak, protein, karbohidrat), kandungan asam amino ikan glodok segar dan setelah pengolahan, dan kandungan taurin ikan glodok segar dan pengolahan yang terpilih. Pengujian yang dilakukan meliputi analisis proksimat, asam amino, dan taurin pada daging ikan glodok segar dan settelah pengolahan (perebusan suhu 100 °C 10 menit, perebusan dengan garam 3% suhu 100 °C 10 menit, dan pengukusan suhu 100°C 12 menit). Berdasarkan hasil penelitian ikan glodok (Periophthalmodon schlosseri) memiliki rendemen ikan glodok segar sebesar 38,77%, sedangkan ikan yang diolah dengan metode perebusan sebesar 68,37%, perebusan dengan garam sebesar 64,98% dan pengukusan sebesar 59,24%. Ikan glodok segar memiliki kadar air sebesar 83,28% (bb), kadar abu sebesar 5,80% (bk), kadar protein sebesar 58,77% (bk), dan kadar lemak sebesar 4,71% (bk). Metode pengolahan daging ikan glodok mengakibatkan penurunan komposisi kimia kecuali kadar abu pada metode rebus garam mengalami peningkatan kadar abu sebesar 33,9%. Kandungan asam amino (berat kering) total daging ikan glodok segar adalah 93,21% terhadap total protein, sedangkan asam amino daging ikan glodok setelah pengolahan mengalami penurunan. Pengukusan menyebabkan penurunan asam amino sebesar 4,68%, perebusan dengan penambahan garam (3%) sebesar 5,22%, dan perebusan sebesar 6,84%. Asam amino esensial tertinggi pada daging ikan glodok segar adalah lisin, dan asam amino semi esensial tertinggi adalah arginin, sedangkan kandungan asam amino non esensial tertinggi baik pada daging ikan glodok segar maupun setelah pengolahan adalah asam glutamat. Histidin merupakan asam amino pembatas pada ikan glodok. Taurin pada ikan glodok mengalami penurunan 62,3% setelah dikukus.
Keyword: Amino acid, Mudskipper, Periophthalmodon schlosseri, Taurine

Judul: Perubahan Kandungan Asam Lemak Daging Ikan Glodok (Periophthalmodon schlosseri) Akibat Proses Pengolahan
Abstrak: The objective of this research to 1) determine changes of proximate and fatty acid content of glodok fish (Periophthalmodon schlosseri) by thermal processing which was consisted of steaming, boiling, salted boiling; 2) and to determine the best method for processing on the fatty acid content of fish glodok meat. The mean of moisture, protein, ash and fat contents fresh fish were 79,71% (wb), 81,22% (db), 6,87% (db), and 1,50% (db), respectively. Moisture, ash, and fat contents changes significantly after processing. The biggest total saturated fatty acids in Glodok fresh fish by 56,65%, while the highest unsaturated fatty acids in fish was after steaming process, 47,44%. Nervonat acid (C24:1), linoleat acid (C18:2n-6c), arakidonat acid (C20:4n-6), EPA (C20:5n-3), and DHA (C22:6n-3) undergo significant changes after treatment. The ratio of omega-3 and omega-6 was 2,1:1 in fresh fish. The results showed that the treatment is carried out quite an effect on proximate composition and fatty acids. Steaming is the chosen method in this research
Keyword: proximate, processing, glodok fish, fatty acid

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: