Judul: Ekstraksi, Hidrolisis, dan Fraksinasi Gelatin Kulit Ikan Tuna Sirip Kuning (Thunnus albacares).
Abstrak: Gelatin dapat ditingkatkan sifat fungsionalnya dengan hidrolisis secara enzimatik. Proses hidrolisis secara enzimatik dapat menghasilkan peptida bioaktif dengan berat molekul yang rendah. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan karakteristik gelatin dan hidrolisat gelatin kulit ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares) serta mendapatkan nilai aktivitas antioksidan gelatin, hidrolisat dan fraksi peptida gelatin. Gelatin yang diekstrak dari kulit ikan tuna sirip kuning dihidrolisis dengan enzim alkalase 2% dan difraksinasi menggunakan molecular weight cut off (MWCO) 30, 10 dan 3 kDa. Gelatin yang dihasilkan memiliki rendemen 19,97%; pH 4,94; viskositas 21 cP; warna L (Lightness) = 56,46; a (Redness) = 2,56; b (Yellowness) = 22,38; derajat putih 50,97%, SDS-PAGE menunjukkan adanya pita β, α1 dan α2. Glisin dan prolin merupakan komponen asam amino tertinggi pada gelatin dan hidrolisatnya. Hidrolisat gelatin memiliki berat molekul berkisar 3,54-16,619 kDa dan derajat hidrolisis alkalase sebesar 45,29%. Aktivitas antioksidan gelatin dan hidrolisat gelatin lebih tinggi pada uji menggunakan ABTS dibandingkan uji dengan DPPH. Fraksi peptida 10-30 kDa memiliki aktivitas antioksidan terbaik dengan nilai IC50 sebesar 0,009 ± 0,001 mg protein/mL yang diukur dengan metode ABTS.
Keyword: antioksidan, fraksinasi, gelatin, hidrolisis, peptida bioaktif

Judul: Karakteristik Gelatin Kulit Ikan Tuna (Thunnus albacares) dan Potensinya sebagai Antioksidan
Abstrak: Gelatin memiliki peran penting dalam industri pangan maupun non-pangan. Permintaan gelatin terus meningkat setiap tahunnya. Gelatin dari kulit ikan merupakan salah satu sumber alternatif yang terus dikembangkan. Gelatin yang dihidrolisis secara enzimatis merupakan salah satu pengembangan yang dilakukan untuk mendapatkan aktivitas fungsional. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan ekstrak gelatin dari kulit ikan tuna dengan perlakuan waktu ekstraksi berbeda, menentukan karakteristik gelatin secara fisik dan kimia, mendapatkan hidrolisat gelatin, dan menentukan aktivitas antioksidan gelatin terpilih. Produksi gelatin terdiri atas persiapan, pretreatment, dan ekstraksi. Pretreatment kulit ikan tuna dilakukan dengan asam sitrat 2%. Ekstraksi gelatin dilakukan dengan perlakuan hidrotermal dengan suhu 60oC. Kulit ikan tuna diekstrak dengan tiga waktu ekstraksi, yaitu 3, 5, dan 7 jam. Gelatin terpilih dari waktu ekstraksi kemudian diproduksi lebih lanjut menjadi hidrolisiat gelatin. Enzim Panchidase NP-2 digunakan untuk menghidrolisis gelatin. Hidrolisis gelatin dilakukan dengan perlakuan waktu 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, dan 14 jam yang kemudian diuji aktivitas antioksidannya. Hasil pengujian menunjukkan perlakuan ekstraksi terbaik adalah 7 jam. Perlakuan 7 jam menghasilkan rendemen, protein, dan kekuatan gel tertinggi. Oleh karena itu, ekstraksi selama 7 jam dipilih untuk hidrolisis lebih lanjut. Hasil analisis SDS-PAGE didapatkan gelatin kulit ikan tuna dengan ikatan β, α1, dan α2. Hasil pengujian menunjukkan presentase inhibisi yang tinggi didapat pada perlakuan 12 jam sebesar 85,59%. Hasil ini menunjukkan bahwa hidrolisat gelatin memiliki potensi untuk dimanfaatkan sebagai salah satu sumber antioksidan.
Keyword: antioksidan, enzimatis, gelatin, hidrolisis, waktu

Judul: Pendugaan Curah Hujan Dengan Bayesian Network Studi Kasus: Curah Hujan di Daerah Indramayu
Abstrak: The objective of this study was to built the probabilistic modeling and to compare the Bayesian Networks (BNs) method which considers the spatial dependencies among variables for predict rainfall to Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) method which assumes the spatial independencies among variables. This research use rainfall data of 14 stations in period 1979 to 2001 in Indramayu, West Java. A network is generated by K2 algorithm, and this networks is used to built probabilistic model using multinomial BNs. The rainfall prediction is based on the combination of Gaussian BNs and ARIMA (BNARIMA). The result shows that BNARIMA is more effective to represent the spatial dependencies among the stations and to predict rainfall than ARIMA.
Keyword: