Judul: Analisis LSDrank dan R-Index pada Uji Ranking Hedonik untuk Produk Susu Rasa Cokelat
Abstrak: Berdasarkan data dari Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian, pada tahun 2019, konsumsi susu di Indonesia akan meningkat sebanyak 3.64%. Meningkatnya konsumsi produk susu di Indonesia, menjadikan pelaku industri di bidang susu untuk melakukan pengembangan guna mendapatkan pasar yang lebih luas. Uji ranking hedonik menghendaki panelis untuk mengurutkan sampel dari yang paling disukai hingga yang paling tidak disukai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui preferensi panelis konsumen anak-anak terhadap susu coklat dengan uji ranking hedonik yang dianalisis menggunakan LSDrank dan R-index, mengetahui pengaruh pemberian informasi harga dan informasi bentuk produk, serta memberikan rekomendasi analisis yang lebih mudah diaplikasikan. Sampel yang diujikan berupa empat susu coklat yang berasal dari PT. A dan PT. B dengan nama sampel: Abubuk, Artd, Bbubuk dan Brtd. Panelis yang diikutsertakan sebanyak 120 konsumen anak-anak (46 laki-laki; 74 perempuan, usia 10 – 12 tahun) yang bersekolah di Jabodetabek. Uji ranking hedonik yang diujikan adalah: blind test (tanpa penambahan informasi), uji harga, dan uji harga disertai informasi bentuk produk. Hasil blind test ulangan 1, blind test ulangan 2, dan uji harga, menunjukkan adanya perbedaan kesukaan yang signifikan pada taraf signifikansi 0.05, sedangkan uji harga disertai bentuk produk tidak menunjukkan adanya sampel yang memiliki perbedaan kesukaan yang signifikan, meskipun terdapat sampel yang berubah peringkatnya yaitu susu siap minum dengan harga paling murah menjadi peringkat 2. Analisis berdasarkan demografi (daerah, tingkat ekonomi, dan jenis kelamin) dilakukan untuk melihat adanya perbedaan hasil uji pada panelis yang lebih sedikit. Analisis LSDrank dan R-index pada jumlah panelis yang lebih sedikit menunjukkan bahwa signifikansi R-index lebih sensitif. Output analisis R-index adalah informasi mengenai preferensi produk dalam bentuk persentase, sehingga analisis R-index lebih direkomendasikan untuk uji hedonik ranking yang diaplikasikan pada ranah riset pasar/industri.
Keyword: chocolate milk, children panelists, hedonic ranking test, LSDrank, and R-index

Judul: Emotional Sensory Mapping Susu Cokelat Kemasan  Dengan Metode CATA (Check-All-That-Apply)
Abstrak: Konsumsi susu cokelat di Indonesia mengalami peningkatan, hal ini dipengaruhi oleh semakin meningkatnya kesadaran konsumen terhadap gaya hidup sehat dan juga cita rasa yang khas pada susu cokelat dibandingkan dengan susu biasa. Terdapat beberapa literatur mengenai susu cokelat, namun yang membahas profil sensori susu cokelat sangat sedikit. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi profil sensori dan emosi dari susu cokelat kemasan dengan metode CATA (Check-All-That-Apply) dan Emotional Sensory Mapping. Sampel yang digunakan yaitu 4 produk susu cokelat kemasan dengan merek yang berbeda dan menggunakan 30 panelis konsumen. Sweet aftertaste, creamy mouthfeel, viscosity mouthfeel merupakan atribut yang mempengaruhi kesukaan dan kepuasan konsumen terhadap susu cokelat. Atribut yang diinginkan ada pada produk ideal yaitu creamy mouthfeel. Atribut emosi, musik, needstate yang relatif dominan pada setiap sampel berbeda-beda. Berdasarkana CATA intensity, atribut salty taste dan sweet aftertaste memiliki korelasi positif yang berarti atribut sweet aftertaste akan meningkat intensitasnya jika atribut salty taste ditingkatkan. Rekomendasi perbaikan produk dapat dilihat berdasarkan atribut dominan dari setiap sampel dengan mengacu pada atribut liking, must have, dan atribut ideal menurut persepsi konsumen. Atribut yang termasuk dalam tiga kelompok tersebut yaitu sweet aroma, chocolate aroma, chocolate taste, aftertaste, creamy mouthfeel, viscosity mouthfeel. Oleh karena itu, dengan memahami profil sensori akan membantu industri makanan dalam mengembangkan produk susu cokelat yang ditargetkan lebih baik., Consumption of chocolate milk has increased in Indonesia, owing to increased consumer awareness of healthier lifestyles and the distinct flavor of chocolate milk compared to fresh milk. While there is some literature on chocolate milk, little is known about its sensory profile. The purpose of this study is to use the CATA (Check-All-That-Apply) and Emotional Sensory Mapping methods to determine the sensory profile and emotions of ready-to-drink chocolate milk. The samples consisted of four packaged chocolate milk products from various brands, with a total of 30 consumer panelists. The sweetness of the aftertaste, the creamy mouthfeel, and the viscosity of the mouthfeel all contribute to the liking and satisfaction with chocolate milk. The ideal product should have a creamy mouthfeel. Each sample contains a different proportion of emotion, music, and need state attributes. According to CATA intensity, the salty flavor and sweet aftertaste qualities have a positive correlation, which means that as the salty taste attribute increases, the sweet aftertaste attribute increases as well. Consumer perceptions indicate that product enhancement recommendations should be made based on the sample's dominant attributes, which include liking attributes, musthave attributes, and ideal attributes. Sweet aroma, chocolate aroma, chocolate taste, aftertaste, creamy mouthfeel, and viscosity mouthfeel are all included in the three categories. Thus, gaining a better understanding of the total sensory profile would aid food manufacturers in developing more targeted chocolate milk products.
Keyword: CATA, chocolate milk, emotional sensory mapping, sensory  evaluation

Judul: Shape and Vein Extraction on Plant Leaf Images with Fourier and B-Spline Modeling.
Abstrak: Leaf features extraction on plant leaf image is still be a problem on automatic plant leaf identification. Shape and venation of leaf are a significant part of leaf for distinguishing a species of leaf from each other. Shape feature extraction with Hough transform and Fourier descriptor were implemented and their effectiveness on leaf shape recognition were compared. Effectiveness of both shape recognition methods were evaluated by recall-precision measurement. Recall-precision evaluation showed that leaf shape represented by Fourier descriptors is more effective than represented by Hough transform. Plant leaf image vein extraction using b–spline representation was implemented. An automatic initialitation of vein search parameter using Standard Hough Transform was proposed. Keywords: leaf shape extraction, leaf vein extraction, fourier descriptor, b-spline.
Keyword: