Judul: Kajian sifat fisik dan listrik terhadap kualitas daging sapi pada suhu ruang yang diiradiasi sinar gamma 60 derajat Co
Abstrak: Penelitian ini mempelajari karakteristik daging sapi yang diiradiasi sinar gamma 60Co ditinjau dari sifat fisik dan listriknya. Penelitian ini terdiri atas dua tahap yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Penelitian pendahuluan menggunakan iradiasi masing-masing 1 kGy; 2,5 kGy; 3,5 kGy; 4,5 kGy; 5,5 kGy dan 7 kGy terhadap daging sapi. Karakterisasi fisik meliputi kekerasan, kadar air dan perubahan warna. Penelitian utama dilakukan dengan menggunakan 3 dosis yang baik dari penelitian pendahuluan yaitu dosis 2,5 kGy, 4,5 kGy dan 7 kGy. Karakterisasi pada penelitian utama yaitu karakterisasi sifat listrik, laju respirasi, pH, dan total bakteri. Pada umumnya nilai laju respirasi, pH, dan sifat listrik mengalami penurunan selama penyimpanan. Jumlah total bakteri mengalami kenaikan. Dosis iradiasi terbaik pada penelitian ini yaitu dosis 7 kGy.
Keyword: iradiasi sinar gamma, daging sapi, sifat fisik, sifat listrik, suhu ruang

Judul: Deteksi Penambahan Air pada Daging Sapi Melalui Pengujian Daya Ikat Air dan Konduktivitas Listrik
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu sumber protein hewani yang sangat diperlukan oleh manusia. Komposisi kimiawi otot sapi berupa 75% air, 19% protein, 3.5% substansi nonprotein, dan 2.5% lemak. Pada sapi gelonggongan kadar air didalam otot dapat mencapai 80% dan kandungan protein yang lebih rendah sekitar 16% dibandingkan dengan daging normal. Kenaikan kadar air di dalam otot pada sapi gelonggongan ini tentu berpengaruh terhadap daya ikat air (DIA) yang akan menyebabkan tekstur daging yang lebih lembek dan berair. Pengukuran daya ikat air (DIA) dapat ditentukan dengan menggunakan metode filter paper press atau drip loss. Metode ini cukup sulit digunakan dalam pemeriksaan kualitas daging di lapangan dan membutuhkan waktu yang lebih lama. Oleh karena itu, diperlukan alternatif metode yang lebih mudah, cepat dan memiliki keakurasian yang hampir sama untuk mengidentifikasi kualitas daging sapi, salah satunya dengan menggunakan metode electrical conductivity (EC). Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan antara daya ikat air (DIA), nilai pH dan konduktivitas listrik (EC) pada daging sapi yang merupakan indikator kualitas daging. Rancangan percobaan yang digunakan berupa Rancangan Acak Lengkap (RAL). Sampel daging sapi bagian Longisimus dorsi sebanyak seratus sampel dibagi dalam lima kelompok dengan berat masing-masing 50 gram, satu kelompok sebagai kontrol dan empat kelompok lainnya merupakan kelompok perlakuan. Kelompok perlakuan berupa sampel daging yang diberi penambahan air melalui injeksi dengan konsentrasi sebesar 1%, 2%, 3% dan 4% dari berat sampel daging yang diuji. Ulangan yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak dua puluh kali. Data yang diperoleh diuji menggunakan ANOVA dan uji wilayah berganda Duncan. Hasil analisis statistik terhadap daya ikat air menunjukkan bahwa pada kelompok perlakuan 2%, 3%, dan 4% memiliki perbedaan yang signifikan (p<0.05) dibandingkan dengan kelompok kontrol. Pengujian terhadap nilai pH tidak menunjukkan adanya perbedaan antar perlakuan (p>0.05). Hasil korelasi menggunakan korelasi Pearson menunjukkan korelasi kuat hingga sangat kuat antara pengujian konduktivitas listrik menggunakan EC meter dan daya ikat air (metode filter paper press dan drip loss). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode pengujian menggunakan EC meter dapat digunakan sebagai pengukur kualitas daging di lapangan dan dapat mendeteksi penambahan air pada daging sapi apabila minimal terdapat penambahan volume air sebesar 2% dari berat daging.
Keyword: daya ikat air (DIA), nilai pH, konduktivitas, listrik (EC)

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: