Judul: Mempelajari pengaruh pH, penambahan MnCl2, dan CMC terhaadap karakteristik gel cincau hijau (Cyclea barbata L. Miers)
Abstrak: Penggunaan gum dewasa ini sudah sangat luas, baik sebagai pengental, penstabil, maupun pembentuk gel. Tanaman cincau hijau (Cyclea barbata L. Miers) merupakan salah satu penghasil gum khas Indonesia yang dapat membentuk gel, namun belum banyak diteliti. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji pengaruh pH dan penambahan MnCl2 terhadap karakteristik gel cincau hijau. Karakteristik gel cincau hijau yang diteliti adalah kekuatan pecah, rigiditas, titik pecah, ukuran gel, dan volume air sineresis. Penelitian terdiri dari dua tahap, yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Dalam penelitian pendahuluan dilakukan optimasi konsentrasi daun dan air, penentuan selang penambahan MnCl2, dan penentuan selang penambahan CMC. Daun yang digunakan berupa daun segar dengan konsentrasi 4, 5, 6, dan 7% (b/v). Penentuan selang penambahan MnCl2 pada konsentrasi 0.00, 2.50, 5.0, 7.50, dan 10.00 mM. Penambahan CMC dilakukan pada konsentrasi 0, 0.5, 1.0, dan 1.5% (b/v). Pada penelitian utama, ditambahkan MnCl2 dengan konsentrasi 0.00 mM, 1.25 mM, 2.50 mM, 3.75 mM, dan 5.00 mM. Besar pH yang digunakan adalah 4, 5, 6, 7, dan 8. Sedangkan penambahan CMC dilakukan pada konsentrasi 0.00, 0.01, 0.03, dan 0.05% (b/v). Analisa dilakukan pada t = 5, 24, dan 48 jam. Konsentrasi daun yang optimal adalah 5% (b/v) dengan waktu pembentukan gel selama 5 jam. Konsentrasi MnCl2 lebih dari 5.00 mM mengakibatkan gel bersifat rapuh, tidak homogen, dan menghasilkan volume sineresis yang besar. Penambahan CMC dengan konsentrasi lebih dari 0.5% (b/v) mengakibatkan gel tidak terbentuk. Konsentrasi kritis MnCl2 yang dapat menghasilkan gel dengan kekuatan maksimum adalah 2.50 mM dengan rata-rata nilai kekuatan pecah 276.84 g/cm², titik pecah 1.16 cm, rigiditas 245.50 g/cm, diameter atas 5.34 cm, diameter bawah 5.58 cm, tinggi 2.14 cm, dan volume sineresis 3.86 ml. Titik pecah tertinggi diperoleh dari gel dengan konsentrasi MnCl2 sebesar 1.25 mM dengan nilai rata-rata 1.58 cm. Nilai diameter atas terkecil diperoleh dari gel dengan konsentrasi MnCl2 3.75 mM dengan nilai rata-rata 5.31 cm, tetapi nilai ini tidak berbeda nyata dengan diameter atas dari gel dengan penambahan MnCl2 pada konsentrasi lainnya. Nilai diameter bawah terkecil diperoleh dari gel dengan konsentrasi MnCl2 3.75 mM dengan rata- rata sebesar 5.56 cm, nilai ini juga tidak berbeda nyata dari diameter bawah gel dengan penambahan MnCl2 yang lain. Volume sineresis terkecil akibat penambahan MnCl2 adalah sebesar 2.74 ml dari gel dengan konsentrasi MnCl2 1.25 mM.
Keyword: 

Judul: Mempelajari pengaruh pH, penambahan MgCl2 dan metilselulosa terhadap karakteristik gel cincau hijau (Cyclea barbata L. Miers)
Abstrak: Cincau Hijau (Cyclea barbata L. Miers) merupakan salah satu sumber hidrokoloid. dimana gel cincau hijau yang dihasilkan digunakan oleh masyarakat secara tradisional sebagai bahan isian minuman penyegar, obat penurun panas, obat sakit perut, mencegah gangguan pencernaan dan menurunkan tekanan darah tinggi. Salah satu kelebihan dari cincau hijau ini adalah gel dapat terbentuk hanya dengan menggunakan air dingin. Hal ini yang akan sangat bermanfaat bagi pengembangannya di dunia industri. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan MgCl₂ pada berbagai konsentrasi dan variasi pH dan penambahan MC (Metil Cellulosa) untuk melihat efek sinergisme terhadap karakteristik gel cincau hijau yang dihasilkan seperti kekuatan pecah, titik pecah, rigiditas, sineresis, diameter atas, diameter bawah dan tinggi gel. Penelitian ini dibagi dalam dua tahap yaitu penelitian pendahuluan untuk menentukan konsentrasi daun. Daun cincau hijau segar ditimbang sebanyak 40, 50, 60 dan 70 g, masing-masing diremas dalam air bebas ion sebanyak 1000 ml sampai lumat, disaring dan dituang dalam cetakan paralon dengan tinggi 1 inchi dan berdiameter 2 inchi, didiamkan pada suhu kamar sampai terbentuk gel, kemudian dianalisa karakteristiknya dan dipilih gel dengan karakteristik paling baik., kekuatan pecah, titik pecah dan rigiditas dianalisa dengan alat Steven Texture L.F.R.A. Analyzer, sineresis diukur volumenya dengan syringe dan diameter atas, diameter bawah serta tinggi gel diukur dengan jangka sorong Penentuan selang penambahan MgCl2 dan MC melanjutkan dari perlakuan sebelumnya yaitu dengan menambahkan MgCl2 pada berbagai konsentrasi, dimulai dengan menambahkan 10 g MgCl₂ atau MC yang dilarutkan dalam 100 ml air bebas ion kedalam larutan ekstrak 900 ml atau bertaraf 0.05 M, gel yang terbentuk dianalisa karakteristiknya. Penelitian lanjutan didasarkan dari penelitian pendahuluan yang sudah dilakukan. Penelitian ini dimulai untuk mengetahui pengaruh penambahan MgCl₂ pada berbagai konsentrasi. Untuk konsentrasi 0.01 M, maka dipipet larutan MgCl2 sebanyak 20 ml dari larutan MgCl₂ 0.5 M lalu dilarutkan dalam 100 ml air bebas ion, 900 ml sisa air digunakan untuk melumatkan daun cincau hijau. Hasil ekstraknya disaring dan dituang kedalam cetakan. Gel yang terbentuk dianalisa karakteristiknya pada penyimpanan 5, 24 dan 48 jam. Selanjutnya adalah untuk mengetahui pengaruh penambahan MgCl₂ pada berbagai konsentrasi dan variasi pH. Langkah yang dilakukan seperti dengan langkah sebelumnya hanya air bebas ion yang digunakan diatur pH-nya dengan HCl, NaOH dan pH-meter sampai pH-nya 4, 5, 6, 7 dan 8. Hasil penelitian menunjukkan gel cincau yang terbaik diperoleh pada rasio daun cincau hijau dan air bebas ion sebesar 1:20 atau 5% (w/v). Dengan rata-rata pembentukan gel pada suhu kamar selama 5 jam. Selang penambahan konsentrasi MgCl2 sebesar 0.00, 0.01, 0.02, 0.03 dan 0.04 M, sedangkan selang penambahan MC sebesar 0.00, 0.01, 0.03 dan 0.05%.
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: