Judul: Pengaruh pengeringan terhadap kadar senyawa antinutrisi yang mempengaruhi ketersediaan zat besi serta fortifikasi zat besi pada rempah-rempah
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh pengeringan terhadap kadar senyawa antinutrisi yang mempengaruhi ketersediaan zat besi, serta mempelajari metoda fortifikasi zat besi pada rempah-rempah dan menganalisis ketersediaan zat besinya secara in vitro. Penelitian dilakukan dalam tiga tahap. Tahap pertama adalah tahap analisis kadar senyawa antinutrisi (fitat, tanin, oksalat dan serat makanan), analisis kadar air, kadar zat besi total dan analisis ketersediaan zat besi dari masing- masing rempah-rempah (23 macam). Dalam hal ini rempah- rempah dikeringkan menggunakan dua metoda pengeringan, yaitu pengeringan beku dengan suhu -45°c dan pengeringan oven dengan suhu pemanasan 40 - 50°C. Pada tahap kedua dilakukan percobaan pengaruh senyawa antinutrisi terhadap ketersediaan zat besi dengan menggunakan asam fitat, asam tanat, asam oksalat dan serat makanan. Tujuannya adalah untuk mengetahui senyawa antinutrisi yang paling mempenga- ruhi ketersediaan zat besi. Selanjutnya pada tahap ketiga dilakukan percobaan fortifikasi zat besi pada rempah- rempah menggunakan fero sulfat dan fero fumarat, kemudian dianalisis ketersediaan zat besinya secara in vitro. Data hasil analisis kimia diolah secara statistik menggunakan sidik ragam Rancangan Acak Lengkap, demikian pula uji organoleptik dianalisis menggunakan sidik ragam dan uji lanjutan menggunakan Uji Beda Nyata Terkecil (BNT) (Steel dan Torrie, 1981). ..dst
Keyword: Condiments, Iron, Condiments, Drying

Judul: fortifikasi zat besi pada bumbu rempah mie instan rasa kari dan kimlo dalam rangka penanggulangan masalah anemi gizi besi di Indonesia
Abstrak: Dalam penelitian ini dipelajari kandungan senyawa anti nutrisi (asam fitat, tanin, dan asam oksalat), total besi dan ketersediaan zat besi alami di dalam campuran bumbu-bumbu rempah dengan citarasa kari dan kimlo, serta fortifikasi zat besi fero sulfat heptahidrat dan fero fumarat ke dalam bumbu rempah tersebut. Penelitian ini terbagi dalam tiga tahap. Tahap pertama adalah proses pembuatan dan formulasi bumbu rempah dengan citarasa kari dan kimlo, serta analisis kandungan senyawa anti nutrisi, total besi dan ketersediaan zat besi alami. Tahap kedua adalah tahap pemilihan konsentrasi terbaik fero sulfat maupun fero fumarat yang difortifikasikan berdasarkan uji organoleptik. Sedangkan pada tahap terakhir diamati pengaruh penyimpanan dan jenis zat besi yang difortifikasikan terhadap ketersediaan zat besi selama 1.5 bulan. Pengamatan dilakukan setiap dua minggu. Hasil analisis pada tahap pertama menunjukkan bahwa dengan kadar air sebesar 4.90%, kandungan senyawa anti nutrisi baik asam fitat, tanin, maupun asam oksalat pada bumbu kari berturut-turut 1.74% (BK), 0.74% (BK), dan 0.65% (BK) lebih tinggi bila dibandingkan dengan bumbu kimlo. Dengan kadar air sebesar 9.23%, bumbu kimlo mengandung 0.79% (BK) asam fitat, 0.54% (BK) tanin, dan 0.21% (BK) asam oksalat. Sebaliknya kadar zat besi total pada bumbu kimlo 0.06% (BK), lebih besar daripada bumbu kari (0.02% BK). Jumlah zat besi yang tersedia pada kedua bumbu tidak terukur....
Keyword: 

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition