Judul: Kombinasi Pelapis Gelatin Ikan dan Penyimpanan Dingin untuk Mempertahankan Mutu Buah Melon (Cucumis melo L.) Terolah Minimal
Abstrak: Buah dengan pengolahan minimal kemungkinan besar akan cepat rusak, oleh karena itu perlu upaya perlakuan untuk mempertahankan kesegaran buah terolah minimal. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan kombinasi dari konsentrasi pelapisan menggunakan gelatin ikan dan metode penyimpanan dingin yang digunakan untuk mempertahankan mutu buah melon terolah minimal. Percobaan menggunakan rancangan acak lengkap faktorial terbagi dengan 3 taraf konsentrasi bahan pelapis (tanpa pelapis, 4%, 6%) dan 2 taraf suhu penyimpanan (5 ̊C, 13 ̊C). Uji anova digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh tiap perlakuan. Parameter yang diukur selama penelitian meliputi laju respirasi, susut bobot, kekerasan, total padatan terlarut (TPT), uji warna, dan uji organoleptik. Hasil kombinasi terbaik antara konsentrasi coating gelatin ikan dan suhu penyimpanan untuk mempertahankan kesegaran buah melon terolah minimal yaitu konsentrasi 4% dengan suhu penyimpanan 5 ̊C hingga penyimpanan hari ke-7 dan konsentrasi 4% dengan suhu penyimpanan 13 ̊C hingga penyimpanan hari ke-5.
Keyword: buah melon, buah terolah minimal, gelatin ikan, penyimpanan dingin, pelapis

Judul: Pengaruh Lapisan Edibel dan Kemasan Atmosfir Termodifikasi Terhadap Umur Simpan Buah Melon Cantaloupe Terolah Minimal
Abstrak: Penelitian buah terolah minimal dalam kemasan atmosfir termodifikasi telah banyak dilakukan di Indonesia yaitu buah mangga arumanis (Ratule et al., 1999), pepaya (Sunanto et al., 2004), melon (Yanti et al., 2002), nangka (Sudiardi et al., 1997), rajangan buah-buahan (Shohib et al., 2009), nenas (Suhari et al., 1992). Di samping itu dipelajari pula perubahan mutu buah terolah minimal berlapis edibel dalam kemasan atmosfir termodifikasi seperti buah mangga (Wuryani et al., 1999) dan buah salak (Rusmono et al., 1998). Namun lapisan edibel yang digunakan adalah dari isolat protein kedelai. Dengan demikian maka dalam penelitian ini dilakukan percobaan untuk menggantikan isolat protein tersebut dengan larutan glukomanan yang berasal dari tanaman iles-iles. Larutan glukomanan dapat diaplikasikan pada buah terolah minimal karena larutan ini memiliki sifat tidak berasa, tidak berbau, tembus pandang serta rendah kalori. Akhir-akhir ini buah melon Cantaloupe merupakan buah yang cukup digemari oleh konsumen, selain memiliki rasa yang manis, buah ini memiliki warna daging buah yang menarik, dan aroma buah yang khas. Melon Cantaloupe telah diproduksi di Indonesia sebanyak 323.12 ribu ton dengan harga jual yang baik yaitu sekitar Rp 10.000/kg di tingkat konsumen (BPS, 2003). Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengkaji proses respirasi dan perubahan mutu melon cantaloupe terolah minimal berlapis edibel, serta melakukan pengamatan mengenai umur simpannya. Buah melon yang dipergunakan dalam penelitian adalah melon cantaloupe dengan berat 1.5 - 2 kg/buah, umur panen 65 hari sesudah tanam, tidak rusak dan cacat, jaring kulit sudah sempurna, berasal dari kebun Taman Buah Mekarsari di daerah Cileungsi. Lapisan edibel dibuat dengan cara pencampuran antara larutan glukomanan dan larutan CaCl2 (0.75%), kemudian ditambah larutan antioksidan dari asam sitrat 150 ppm yang dicampur dengan asam askorbat 150 ppm. Proses penyiapan melon cantaloupe terolah minimal dilakukan dengan mengupas kulit, pembuangan biji dan pengirisan daging buah menjadi beberapa potongan dengan ketebalan 1 sampai 2 cm dan dalam satu juring. Penentuan konsentrasi glukomanan untuk lapisan edibel dipilih dari tiga taraf perlakuan yaitu 0.5 %, 0.55%, 0.6% berdasarkan pengamatan laju respirasi buah melon terolah minimal berlapis edibel.
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: