Judul: Pengaruh Frekuensi Pencucian dan Lama Penyimpanan Surimi pada Suhu Beku terhadap Mutu Produk Bakso Ikan Jangilus (Istiophorus sp.).
Abstrak: Bakso merupakan produk makanan yang sudah populer di Indonesia. Pada umumnya bakso dibuat dari daging sapi, tetapi dapat pula dibuat dari berbagai jenis daging termasuk daging ikan. Bahan intermediet yang dibutuhkan dalam pembuatan bakso ikan adalah daging giling (surimi). Selain kualitas bahan baku, faktor pencucian juga berpengaruh dalam pembentukan gel, yang meliputi cara pencucian, perbandingan antara daging dengan air, jumlah frekuensi pencucian dan suhu air (Lee, 1994). Tujuan proses pencucian adalah untuk menghilangkan komponen larut air, lemak, darah dan untuk meningkatkan kekuatan gel dan memperbaiki penampakan. Berdasarkan hal diatas pencucian dapat dijadikan sebagai alternatif untuk menggantikan bahan pengenyal seperti boraks dan bahan pemucat seperti H2O2 dan bahan-bahan additive lainnya yang dapat membahayakan kesehatan. Untuk menjaga kelangsungan produksi suatu produk maka ketersediaan bahan baku harus tetap dijaga. Salah satu metode pengawetan yang paling baik dan aman untuk mempertahankan kesegaran produk adalah penyimpanan beku. Surimi memiliki daya simpan yang relatif lebih lama dan lebih ekonomis dibandingkan dengan penyimpanan ikan dalam bentuk utuh yang dibekukan. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pengaruh frekuensi pencucian dan lama penyimpanan surimi pada suhu beku terhadap kualitas fisik dan penerimaan organoleptiknya. Penelitian pendahuluan dilakukan dengan cara menggabungkan fomulasi frekuensi pencucian surimi (C) dengan konsentrasi tepung tapioka (T). Konsentrasi tepung yang digunakan sebesar 10%, 15% dan 20%, sedangkan frekuensi pencucian terdiri dari 0, 1, 2, 3 dan 4 kali. Penelitian utama dilakukan dengan memfokuskan frekuensi pencucian pada surimi dan penyimpanan surimi pada suhu -15 °C selama 1, 2, 3, dan 4 minggu. Analisa yang dilakukan pada produk akhir meliputi uji pH, kadar air, kadar protein, derajat kecerahan, kekuatan gel, uji pelipatan dan uji organoleptik kesukaan atau perbandingan berpasangan. Penelitian dilakukan di Jurusan Pengolahan Hasil Perikanan dan Pusat Antar Universitas Pangan dan Gizi IPB. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh lama penyimpanan beku surimi ikan jangilus (Istiophorus sp.) terhadap kemampuan pembentukan gel pada produk gel ikan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari lama penyimpanan beku surimi terhadap kemampuan pembentukan gel ikan hasil dari surimi beku yang mengalami pemanasan serta penurunan nilai gizinya. Penelitian ini dilakukan pada bulan November 1998 sampai Januari 1999 bertempat di Laboratorium Biokimia, Jurusan Pengolahan Hasil Perikanan, Fakultas Perikanan dan IImu Kelautan, Pusat Antar Universitas Pangan dan Gizi, Food Technology Development Centre (FTDC), Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini dilakukan dengan dua tahapan. Tahapan pertama adalah penelitian pendahuluan yang bertujuan untuk mengetahui frekuensi pencucian surimi terbaik terhadap pembentukan gel ikan. Perlakuan pencucian surimi yang digunakan adalah nol, satu, dua, tiga dan empat kali. Surimi dari hasil perlakuan pencucian terbaik terhadap pembentukan gel ikan digunakan untuk penelitian utama. Penelitian utama diawali dengan menyiapkan surimi hasil pencucian ierbaikmenjacjjlimabagiankemudian dikemasdengan plastik, serta dilanjutkan dengan penyimpanan pada suhu -25°C. Perlakuan lama penyimpanan yang digunakan adalah penyimpan nol, satu, dua, tiga dan empat minggu. Surimi dari masing-masing perlakuan dilakukan analisis terhadap kadar air dan pH surimi pada setiap periode penyimpanan, kemudian dilanjutkan dengan pembuatan gel ikan. Produk gel ikan yang dihasilkan dilakukan analisis sifat fisik dan uji organoleptik. Analisis sifat kimia gel ikan terdiri dad kadar air, abu, protein dan lemak dilakukan analisis pada awal dan akhir penyimpanan. Masing-masing perlakuan dilakukan dengan dua ulangan (duplo)....
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: