Judul: Pengaruh suhu dan waktu perebusan kulit ikan cucut lanyam (Carcharhinus limbatus) pada pembuatan gelatin terhadap karakteristik gelatin
Abstrak: Gelatin dari kulit ikan cucut lanyam merupakan salah satu hasil diversifikasi produk perikanan. Produk ini berpotensi untuk pengembangan komoditi perikanan, mengingat produksi ikan cucut di Indonesia dari tahun ke tahun semakin meningkat, sedangkan pemanfaatannya belum optimal. Dengan analisa eknomi yang relatif murah dan sederhana produk ini bisa menjadi alternatif bagi industri pengguna yang selama ini tergantung pada gelatin dari kulit sapi, tulang sapi, dan kulit babi. Selain proses yang sederhana, gelatin yang dihasilkan juga memiliki sifat-sifat yang sesuai dengan Standar Industri Indonesia (SII 0181-78). Penelitian ini menggunakan dua jenis perlakuan dalam proses pembuatan gelatin, adalah: suhu perebusan (A) yang terdiri dari dua taraf yaitu perebusan pada suhu 80°C (A1) dan perebusan pada suhu 90°C (A2); waktu perebusan (B) yang terdiri dari dua taraf yaitu 50 menit (B1) dan 60 menit (B2). Pengamatan yang dilakukan terdiri dari pengamatan terhadap pengaruh kedua perlakuan yang digunakan pada rendemen, kadar air, kadar abu, total nitrogen, susut pengeringan, viskositas (dalam tiga suhu aplikasi: 50- 60-70°C), dan pH. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap faktorial 2x2 dengan tiga kali ulangan. Hasil yang diperoleh dari analisa ragam apabila berbeda ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh Konsentrasi Asam Asetat dan Lama Perendaman Kulit Ikan Pari (Trygon spp) pada Pembuatan Gelatin
Abstrak: Gelatin merupakan produk utama dari pemecahan kolagen dengan penianasan yang dikombinasikan dengan perlakuan asam atau alkali (Bennion, 1980). Dewasa ini pemakaian gelatin dalam bidang pangan -dan non pangan semakin meningkat_ Pemakaian gelatin terbesar adalah dalam industri pangan yaitu mencapai 55% dari total pasar, 25% digunakan dalam industri farmasi, sebanyak 15% dalam industri fotografi dan hanya 5% dari total produksi gelatin dipasarkan sebagai gelatin teknis_ Gelatin telcnis digunakan dalam industri kertas, tekstil dan korek api_ Selama ini sebagian besar kebutuhan gelatin untuk industri-industri di Indonesia masih di impor dari luar negeri yaitu dari Eropa dan Amerika. Gelatin yang ada di pasaran international biasanya terbuat dari tulang sapi, kulit sapi dan kulit babi. Bahan terakhir ini yang merupakan masalah, khususnya untuk negara berpenduduk mayoritas Islam, seperti Indonesia apabila digunakan dalam industri pangan dan farmasi. Adanya diversifikasi terhadap bahan baku pembuatan gelatin merupakan alternatif bagi pemenuhan gelatin untuk industri pengguna serta untuk meningkatkan nilai ekonomis dan pengembangan komoditi perikanan_ Pada penelitian ini digunakan bahan baku pembuatan gelatin dari kulit ikan pari. Ikan pari merupakan jenis ikan bertulang rawan yang potensial seCal'a ekonomis, mengingat produksinya yang tinggi, semua bagian tubuhnya dapat dimanfaatkan dan harganya relatif tidak mahal. Ikan pari tersebar dari mulai bagian bal-at sampai timur Indonesia. Sebagai bahan baku pembuatan gelatin, kulit ikan pari mempunyai karakteristik ketebalan kulit yang tebal, kandungan protein dan lemak yang tinggi yang merupakan sumber kolagen untuk pembuatan gelatin, disamping itu kadar air kulit ikan pal-i relatif rendah. Kulit ikan pari telah banyak dimanfaatkan baik untuk pangan maupun non pangan seperti untuk pembuatan kJ'upuk kulit, pengawetan kulit dan penyamakan kulit. Penelitian ini menggunakan dua jenis perlakuan, yaitu : perlakuan konsentrasi asam asetat yang diberi simbol A, yang terdiri dad dua taraf, konsentrasi asanl asetat 2% (Ar) dan konsentrasi asal11 asetat 4% (A2); perlakuan lama perendaman yang di beri sil11bol B yang terdiri dad dua taraf, lama perendaman 12 jam (B r) dan lanla perendaman 24 janl (B2). Pengal11atan yang dilakukan meliputi rendel11en, kadar air, kadar abu, total nitrogen, pH dan viskositas. Rancangan percobaan yang digl1nakan adalah Rancangan Acak Lengkap pola faktorial 2 x 2 dengan 2 kali ulangan. Hasil yang diperoleh dari analisis ragam apabila berbeda nyata, kel11udian dilakukan uji lanjut Beda Nyata Jujur (BNJ). Proses pel11buatan gelatin dad ikan pari yaitu kulit ikan pari dicuci dan dibersihkan dari kotoran dan sisa' daging, kell1udian dilakukan pemotongan kulit berukl1ran 15xl0 cnl. Setelah dilakl1kan pencucian kulit ikan pari ditil11bang sebanyak 1.5 kg untuk tiap perlakuan, keml1dian kulit direndam dalam larutan asall1 dengan masing-l11asing perlakuan pada suhu kamar dengan 1 bagian kulit dan 2 bagian asal11. Kl1lit hasil perendaman kemudian dicuci dan dipotong dengan ukuran 7.5x I0 cnl, setelah itu dilakl1kan perebusan dengan 2 bagian air pada suhl1 90-1 OOoC selal11a 1 jam. Hasil rebusan kel11udian disaring dan dilakl1kan pengeringan deilgan l11enggunakan alat drum dlyer hingga dihasilkan gelatin berupa tepl1ng dan selanjl1tnya dianalisis kadar air, kadar abu, total nitrogen, pH dan viskositas.
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: