Judul: Pengaruh lama dan cara penyimpanan terhadap perkembangan kandungan aflatoksin pada gaplek di rumah tangga
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh lama dan cara/tempat penyimpanan terhadap perkembangan kandungan aflatoksin gaplek yang dibuat dari ubi kayu (Manihot utilisima sp) dan disimpan secara rumah tangga. Disamping itu untuk mengetahui batas waktu penyimpanan gaplek yang masih aman untuk dikonsumsi. Bahan yang digunakan adalah gaplek yang dibuat sendiri dari ubi kayu jenis manis yang biasa dikonsumsi, diperoleh dari salah seorang petani di Bogor. Umur tanam ubi kayu tersebut kurang lebih 10 bulan. Dari 200 kg ubi kayu segar, setelah tujuh hari penjemuran diperoleh 65.5 kg gaplek.
Keyword: gaplek

Judul: Pengaruh lama penyimpanan bahan makanan ternak dengan penambahan asam pitat terhadap kandungan aflatoksin
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari penga- ruh macam bahan makanan, penambahan asam pitat dan lama penyimpanan terhadap kandungan aflatoksin B1, B2, G1, G2 dan aflatoksin total. Penelitian ini telah dilakukan di Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak Fakultas Peternakan dan di Laboratorium Kimia terpadu Institut Pertanian Bogor. Bahan penelitian yaitu jagung kuning, bungkil kedelai, bungkil kelapa dan dedak halus yang merupakan bahan makanan yang lazim dipergunakan di Indonesia. Masing-masing bahan makanan diberi perlakuan yaitu penambahan asam pitat dengan taraf 0, 0.75, 1.25 dan 1.75 persen, kemudian dikemas didalam karung goni yang diisi masing- masing dua kilogram bahan makanan. Bahan makanan tersebut disimpan didalam gudang yang beralaskan palet selama empat waktu penyimpanan yaitu 3, 6, 9 dan 12 minggu, sedangkan yang untuk penyimpanan nol minggu langsung diambil untuk dianalisa. Rancangan acak lengkap dengan percobaan faktorial 4 X 4 X 5 dengan dua kali ulangan merupakan penuntun penelitian dengan rancangan perlakuan macam bahan makanan (A) terdiri dari jagung kuning (a1), bungkil kedelai (a2), bungkil kelapa (a3), dedak halus (a4). pitat (B) terdiri dari 0% (b1), 0.75% Penambahan asam (b2), 1.25% (b3) dan 1.75% (b4). Lama penyimpanan yaitu o minggu (c₁), 3 minggu (C₂), 6 minggu (C3), 9 minggu (C4) dan 12 minggu (C5). Hasil penelitian di analisis menggunakan sidik ragam yang dilanjutkan dengan uji Beda Nyata Jujur (BNJ) dan persamaan regresi. Pada penelitian ini kandungan aflatoksin G₂ tidak 2 terdeteksi, maka kandungan aflatoksin G₂ dianggap o ppb. Pengaruh macam bahan makanan terhadap rataan kandungan aflatoksin B₁ pada bahan makanan jagung kuning, bungkil kedelai, bungkil kelapa dan dedak halus masing-masing 23.93, 16.40, 21.63 dan 2.55 ppb, B₂ masing-masing adalah 2.89, 4.24, 5.98 dan 0 ppb, sedangkan Aflatoksin G₁ 1 masing-masing adalah 13.93, 15.80, 12.35 dan 2.65 ppb dan aflatoksin total masing-masing adalah 40.75, 36.44, 39.96 ..dst
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: