Judul: Aktivitas protease susu pasteurisasi yang ditambah Bifidobacterium bifidun pada berbagai waktu simpan
Abstrak: Susu pasteurisasi merupakan produk susu olahan yang memiliki waktu simpan antara 5 dan 7 hari. Susu pasteurisasi yang disimpan pada suhu dingin akan mengalami kerusakan karena adanya aktivitas protease yang dikeluarkan oleh Pseudomonas fluorescens sebagai bakteri dominan perusak susu. Protease akan mendegradasi protein susu menjadi peptida-peptida hingga menjadi asam amino-asam amino. Hal ini mengakibatkan kerusakan susu yang ditandai oleh pecahnya susu dan rasa yang berubah. Bifidobacterium bifidum merupakan bakteri probiotik alamiah yang sangat diperlukan oleh manusia untuk membantu proses pencernaan di dalam usus. B. bifidum sebagai bakteri Gram positif dapat menghasilkan asam laktat, asam asetat, dan zat antibakteri bifidin diharapkan mampu menghambat kerja protease, sehingga dapat memperpanjang usia simpan susu pasteurisasi. Contoh susu pasteurisasi jenis skim dan berlemak diinókulasi 6% suspensi B. bifidum kemudian disimpan pada suhu 4 °C secara aseptik. Analisis hari ke-0 (4 hari sebelum kadaluwarsa), hari ke-2 (2 hari sebelum kadaluwarsa), hari ke-4 (tepat kadaluwarsa), hari ke-6 (2 hari setelah kadaluwarsa), hari ke-8 (4 hari setelah kadaluwarsa) meliputi uji aktivitas protease, uji tingkat keasaman, dan uji alkohol. Uji hedonik dilakukan untuk menguji rasa, warna, homogenitas, dan aroma. Sebagai pembanding dibuat contoh yang diinokulasi 1% suspensi P. fluorescens, kombinasi suspensi P. fluorescens 1% dengan suspensi B. bifidum 6%, serta kontrol. Contoh susu pasteurisasi jenis skim dan berlemak yang ditambahkan 6% suspensi B. bifidum mampu menurunkan aktivitas protease 43.75% lebih kecil dibandingkan kontrol dengan nilai 0,60650 µM/ml.menit. Nilai tingkat keasamannya paling kecil, yaitu 0,2045% untuk susu berlemak dan 0,1552% untuk susu skim. Uji alkohol contoh susu berlemak menunjukkan hasiı negatif selama waktu simpan, sedang untuk contoh susu skim baru bernilai positif pada waktu simpan hari ke-8 (4 hari setelah kadaluwarsa). Uji hedonik dengan 18 panelis semiterlatih menunjukkan bahwa penambahan 6% suspensi B. bifidum tidak mengubah warna, rasa, homogenitas serta aroma khas susu pasteurisasi.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penambahan Bakteriosin dan Gabungan Bakteriosin Produksi Bakteri Asam Laktat terhadap Jumlah Bakteri dalam Susu Pasteurisasi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan bakteriosin produksi BAL isolat asli Indonesia (amylosin) dan gabungannya dengan nisin yang ditambahkan ke dalam susu pasteurisasi untuk membunuh dan menurunkan jumlah bakteri. Dalam penelitian ini juga dilakuk-an pemeriksaan terhadap kesempurnaan pasteurisasi susu dan mutu susu pasteurisasi secara fisik dan kimiawi. J,/Penelitian dilakukan di laboratorium Kesmavet dan laboratorium Mikrobiologi, FKH IPB, pada bulan Juli sampai September 1996, kemudian dilanjutkan bulan April sampai bulan Mei 1997. Parameter yang diukur dalam penelitian ini adalah jumlah bakteri psikrotropik, termodurik dan kolifonn serta jumlah L. monocytogenes dan S. aureus. . Jumlah bakteri yang di dalam susu pasteurisasi di analisis secara mikrobiologik dengan menggunakan hitungan cawan,.--Data yang diperoleh dianalisis statistik dengan menggunakan analisis sidik ragam. Pengaruh penambahan bakteriosin terhadap jumlah bakteri dalam susu pasteurisasi di analisis menggunakan uji Duncan untuk mengetahui perbedaan antar perlakuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan amylosin (64 AU/ml susu), nisin (625 AU/ml susu) dan gabungan (amylosin 32 AU/ml+ nisin 312,5 AU/ml susu) ke dalam susu pasteurisasi dapat membunuh bakteri psikrotropik sampai 100% pada pengamatan setelah hari ke 0 pada suhu penyimpanan 10°C. Penambahan gabungan amylosin dengan nisin dapat membunuh bakteri termodurik sampai 100% setelah pengamatan pada hari ke 3, sedangkan penambahan amylosin atau nisin saja hanya mampu membunuh bakteri tersebut sampai 100% setelah 'hari ke 6. Koliform tidak ditemukan dalam susu pasteorisasi. '- Penambahan amylosin (64 AU/ml susu), amylosin (32 AU/ml susu) dan gabungan (amylosin 32 AU/ml + nisin 312,5 AU/ml susu) ke dalam susu pasteurisasi dapat menurunkanjumlah L. monocytogenes masing-masing 46, 41, dan 49% dibandingkan kontrol setelah pengamatan jam ke 120 pada suhu 10°C, begitu juga dibandingkan dengan jumlah awal. Jumlah S. aureus menurun maisng-masing 18, 8 dan 30% setelah pengamatanjam ke 120 pada suhu 10°C jika dibandingkan kontrol. Sebaliknyajumlah S. aureus jika dibandingkan dengan jumlah awal meningkat 12 dan 23% untuk penambahan amylosin dan setengah dosis amylosin tetapi menurun 4% pada penambahan gabungan amylosin dan nisin. Amylosin 64 AU/ml susu mempunyai efektifitas yang sama dengan nisin 625 AU/ml susu dan gabungan amylosin 32 AU/ml + nisin 312,5 AU/ml susu terhadap bakteri psikrotropik, termodurik dan L. monocytogenes dibandingkan dengan S. aureus dalam susu pasteurisasi. Gabungan amylosin 32 AU/ml + nisin 312,5 AU/ml susu efektif terhadap S. aureus dalam susu pasteurisasi. Amylosin 64 AU/ml susu dapat memperpanjang daya simpan susu pasteurisasi selama 12 hari pada suhu l0°C. Penambahan amylosin (bentuk presipitat hasil presipitasi ammonium sulfat) mengubah warna susu pasteurisasi menjadi putih kecoklatan, sedangkan penambahan gabungan amylosin dengan ·nisin akan mengubah wama susu pasteurisasi mendekati putih kecoklatan. Penambahan nisin tidak mengubah wama susu pasteurisasi.
Keyword: Bakteri asam laktat

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing