Judul: Pengaruh Pencucian Daging Lumat (Minced Fish) Ikan Sapu-sapu (Hypostunzuss p) Terhadap Kunlitas Minced Fish sebagai Bahan Baku Bakso ikan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungari gizi, cara pengolahan dan pengaruh pencucia lumaatan daging iltan Sapu-sapu (I-lypostomus sp) terliadap Itualrtasnya sebagai bahan baku bakso iltan Pembuatan lurnatan daging ikan rnelalui proses pengambilan daging, pencucian, pengepresan da~i penggili~iga~i Perlakuan diberikan pada proses pelicucran yaitu pencucian 1,2 dan 3 kali dengan air dingirl bersuhu S°C berkadar garam 0,2 %, 0,4 % dan 0,6 % Kemudian nmce yang dihasilkan dijadikari produk bakso dengan campuran tepung tapioka 5 % dan garam 2,s %. Data diolah dengan Analisis ragaln dan dilanjutkan dengan uji Beda Nyata Jujur dan Uji Organoleptik diolah dengall rnetode ICruskal Wallis sedangkan uji lanjut Uji Perbandingan Berpasangan. Nilai Uji lipat bakso de~igan perlakuan maupun kontrol tidak berbeda nyata. Semua bakso rnemililci nilai 5 (AA). Sedangltan uji gigit bakso ko~itrol'r nemiliki nilai 9 dan bakso dengan perlakuan men~iliki nlai 8. Artinya perlakuan yangldiberikan tidak berpengaruh terhadap kelenturatl bakso ini. Pada uji bau terdapat perbedaari yang nyata. Pencucian ke I berbeda dengan ke 2 sedangkali pencucian ke 2 tidak berbeda dengan pencucian ke 3. Respon terhadap rasa tidak berbeda nyata. Respoti terliadap tekstur berbeda nyata. Baltso dengan pencucian 1 kali pada kadar garam yang berbeda tidak berbeda nyata, demikian juga pada bakso pencucian ke 2 tetapi berbeda nyata pada pencucian ke 3. Uji wama niernberilcan hasil yany berbeda nyata. Respon tertinggi pada bakso dengan pencucian 3 kali dan menurun sampai baltso dengan pencucian I kali. Uji penanipakan berbeda nyata. Respon panelis lebih ~nenekanltan pada penarnpakan bakso yang bulat, utuh dan halus sehinyga proses pembuatan bakso secara manual ikut mempengaruhi respon. Secara umum nilai organoleptik bakso perlakuan ini mernenuhi standar yang ditetapkan oleh SPI-I<an-PPO-197s dan bakso kontrol (tanpa perlakuan) tidalc meriienulii standar yang ditetapkan. Icadar protein balcso ini menurun sejalan dengan bertambabnya frekuensi pencucian maupun kadar garam. ICadar air bakso ikan i~ii ~neningkat dengan semakin banyak~iya ulangan pencucian yang dilakukan. Uji lanjut terhadap kadar.protein maupun kadar air juga menu~ijukkanp erbedaan yang nyata pada setiap taraf perlakuan. Icadar abu bakso iltan i~ii memberilcan liasil yang berbeda nyata terhadap frekuensi pencucian dan kadar garam tetapi tidak beda nyata terhadap interaksinya. Uji lanjut menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan antara taraf perlakuan baik terhadap frekuensi pencucian lnaupun kadar garam. Icadar lemak bakso ini cenderung stabil pada setiap perlakuan yang diberikan walaupun terdapat perbedaan yang nyata pada perlakuan pencucian. Uji lanjut memberikan hasil bahwa pencucian ke 1 tidak berbeda dengan penc~~ciakne 2 tetapi berbeda dengan pencucian ke 3, pencucian ke 2 tidak berbeda dengan pencucian Ice 3. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sedikit le~iiak yang larut bersa~na air pe~icucl pada setiap lcali pencucian. Bila dihubungkan dengan nilai organoleptik serta respon panelis maka lumatan daginy ikan (177i1lc~'tJ,fi,sl7d)e ngan perlakuan pencucian 2 kali dengan kadar gararn 0,2 % nienghasillcan bakso yang terbaik.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Konsentrasi Garam dan Jenis Tepung Terhadap Karakteristik Mutu Fisik Bakso Ikan Layaran (Isthiophorus orielltalis)
Abstrak: Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki potensi perikanan yang sangat .•besar. Pada tahun 1993 dan Tahun 1994 produksi perikanan meningkat menjadi 3.795.322 ton,. Peningkatan produksi dari tahun ke tahun memerlukan upaya penyelamatan dalam bidang pasca panen. Namun hal ini tidak diimbangi dengan tingkat konsumsi ikan pada masyarakat Indonesia. Pada tahun 1995 konsumsi ikan penduduk Indonesia baru mencapai 19,39 kg. perkapita per tahun, hanya sekitar sepersepuluh tingkat konsumsi ikan masyarakat Jepang, sedangkan yang ditargetkan adalah 26,55 kg perkapita per tahun (Dirjen Perikanan 1998). Untuk itulah perlu kiranya dilakukan suatu usaha diversifikasi pengolahan komoditas perikanan yang diharapkan mampu memanfaatkan sumber daya perikanan menjadi optimal dan meningkatkan minat masyarakat untuk mengkonsumsi ikan. Salah satu bentuk dari diversifikasi hasil olahan komoditi perikanan yang potensial untuk menembus pasaran adalah bakso ikan, mengingat pada umumnya masyarakat Indonesia mEmyllkaibakso:Bakso daging ihil1irii diharapkan dapatmenggantikan kedudukan bakso daging sapi, mengingat masyarakat kita menyukai otak-otak dan siomay yang mempunyai sifat yang sarna dengan bakso yaitu produk daging, digarami, diberi bumbu-bumbu dan dicetak menurut selera masing-masing (Tazwir, 1995) Penelitian ini terdiri dari dua tahap yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Penelitian pendahuluan dilakukan dengan tujuan untuk mendukung penelitian utama (Ianjutan). Sedangkan penelitian utama (Ianjutan) bertujuan untuk menentukan konsentrasi garam yang optimum dan jenis tepung yang lebih baik terhadap karakteristik mutu fisik bakso ikan layaran yang dihasilkan. Pada penelitian pendahuluan dilakukan pembuatan surimi (daging lumat) dengan perlakuan berbagai macam frekuensi pencucian yaitu 0, I , 2, 3, 4 kali ( 150, 151, 152, 153, 154) dan penambahan garam selama pencucian sebesar 1% (al)' Dengan melakukan uji kadar air, kekuatan gel dan derajat putih diharapkan mendapatkan gel yang terbaik yang mana nantinya surimi dari gel tersebut akan digunakan untuk penelitian utama (lanjutan). Pada penelitian utama (lanjutan) surimi terbaik yang dihasilkan akan dibedakan menjadi 15 adonan. Masing-masing adonan akan diberi perlakuan konsentrasi garam 0%,1%,2%,3%,4% (aD, al, a2, a3,~) danjenis tepung yang berbeda yaitu tepung tapioka (15 1), tepwlg sagu (152) dan tepung maizena (153), Parameter yang diamati meliputi analisis kimiawi diantaranya analisis kadar air, kekuatan gel, penentuan pH, penentuan WHC (Water Holding Capacity) dan analisis protein larut garam dan uji fisik meliputi uji kekuatan gel, uji pelipatan, uji organoleptik, rendemen dan pengujian warna. Hasil dari pene1itian pendahuluan menunjukkan bahwa frekuensi pencucian 3 kali menghasi1kan mutu gel ikan yang terbaik, dilihat dari kadar air, kekuatan gel dan derajat putih. Hasil dari penelitian pendahuluan ini selanjutnya digunakan untuk pene1itian utama (lanjutan). Pada pene1itian utama (lanjutan), nilai pH rata-rata dari adonan bakso ikan adalah 5,57 yang berkisar antara 5,13 sampai 6,74 (bib). Perlakuan konsentrasi garam dan jenis tepung berpengaruh hyata (p <0,Q1), tethadiijJ pH iidoiian· oiiksoikan. Ni1ai pH yang tertinggi adalah adonan bakso dengan konsentrasi garam 4% dan jenis tepung tapioka dan yang terendah adalah pH adonan bakso ikan dengan penambahan konsentrasi garam 0% danjenis tepung tapioka. Nilai WHC (Water Holding Capacity) rata dari adonan bakso ikan ada1ah 99,30 yang berkisar antara 99,06 sampai 99,51 (bib). Perlakuan konsentrasi garam dan jenis tepung berpengaruh nyata (p < 0,01), terhadap WHC adonan bakso ikan. Ni1ai WHC yang tertinggi adalah adonan bakso dengan konsentrasi garam 4% dan ketiga jenis tepung (tapioka, sagu dan
Keyword: 

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