Judul: Pengaruh penambahan larutan garam ke dalaman larutan garam bekas terhadap mutu ikan lemuru asin kering
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Sub Balai Penelitian Peri- kanan Laut Slipi, Departemen Pertanian, Jakarta, dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan larutan garam ke dalam larutan garam bekas terhadap mutu ikan lemuru (Sardinella lo- ngiceps) asin kering. Perlakuan dalam penelitian ini adalah penambahan larut- an garam ke dalam larutan garam bekas dan lama penyimpanan. Penambahan larutan garam ke dalam larutan garam bekas dila- kukan setelah kedua larutan garam tersebut disamakan konsen- trasinya, yaitu dengan mengukur konsentrasi larutan garam bekas terlebih dahulu. Kedua larutan garam tersebut ber- konsentrasi 23%. Penambahan larutan garam ke dalam larut- an garam bekas terdiri dari lima taraf, yaitu penambahan 0% (P), 25% (P₁), 50 % (P2), 75% (P3) dan 100% (P4). Se- dangkan lama penyimpanan terdiri dari 6 taraf, yaitu penyim- panan hari ke O (To), hari ke 7 (T₁), hari ke 14 (T2), hari ke 21 (T3), hari ke 28 (T4) dan hari ke 35 (T5). Setelah kedua larutan garam dicampur, sesuai dengan perlakuan dan masing-masing wadah telah diberi kode, ikan lemuru direndam di dalam larutan garam tersebut selama 24 jam dan selanjutnya dilakukan pengeringan dengan menggunakan ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penambahan Asam Jawa (Tamarindus indica Linn) Terhadap Mutu Ikan Lemuru (Sardinella longiceps) Asin Selama Penyimpanan
Abstrak: Pengolahan ikan asin umumnya dilakukan hanya dengan menambahkan garam dapur (NaCl) pada ikan. Pemakaian bahan lain sebagai aditif makanan ("food additive") disamping garam belum banyak dilakukan. Asam jawa (Tamarindus indica Linn) merupakan jenis asam alami yang dapat digunakan sebagai aditif makanan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh penambahan asam jawa pada saat penggaraman terhadap mutu ikan lemuru (Sardinella longiceps) asin yang dihasilkan. Konsentrasi asam jawa yang dipergunakan adalah O persen, 5 persen, 10 persen dan 15 persen. Penelitian menggunakan rancangan acak lengkap faktorial dengan dua faktor, yaitu faktor konsentrasi asam jawa dan faktor lama penyimpanan. Selain analisa subyektif, yang mencakup penilaian rasa dan kesan umum, penilaian mutu ikan lemuru juga dilakukan melalui analisa obyektif. Analisa obyektif yang dilakukan meliputi uji mikrobiologis yaitu penghitungan jumlah total bakteri (TPC) serta analisa kimia yang meliputi uji TVB, analisa kadar air, analisa aw, analisa kadar protein, analisa kadar lemak, analisa kadar abu dan analisa kadar garam. Hasil uji statistik (Chi-Square) menunjukkan bahwa perlakuan konsentrasi asam jawa berpengaruh nyata terhadap rasa ikan lemuru asin pada awal penyimpanan, serta berpengaruh nyata terhadap kesan umum pada penyimpanan hari ke- 10. Perlakuan konsentrasi asam jawa memberikan pengaruh yang nyata terhadap kadar air dan kadar abu, tetapi tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap aw, kadar protein, kadar lemak, kadar garam, TVB serta jumlah total bakteri. Lama penyimpanan memberikan pengaruh yang nyata terhadap kadar air, aw, TVB, nilai organoleptik (rasa dan kesan umum) serta kadar abu. Semakin lama penyimpanan nilai mutunya semakin menurun. Sedangkan terhadap kadar protein, kadar lemak, kadar garam dan jumlah total bakteri tidak berpengaruh nyata. Interaksi antara perlakuan konsentrasi asam jawa dengan lama penyimpanan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap kadar air, aw, TVB, nilai organoleptik, kadar protein, kadar lemak, kadar abu, kadar garam serta jumlah total bakteri…dst
Keyword: 

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: