Judul: Pengaruh konsentrasi garam dan lama perebusan terhadap mutu ikan asin kering dengan menggunakan modifikasi alat pengering mekanis bentuk lemari
Abstrak: Ikan teri asin kering (Stolephorus sp) merupakan salah satu jenis ikan yang dikenal oleh masyarakat Indonesia. Konsumsi ikan ini dapat dalam bentuk segar, kering dan asin. Cara pengawetan yang umum adalah pengeringan. Pengeringan yang dilakukan kadangkala disertai dengan peng- garaman dan perebusan yang bertujuan untuk mempercepat lama pe- ngeringan, menambah daya awet dan cita rasa. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan mempelajari pengaruh konsentrasi garam dan lama perebusan terhadap laju pengeringan ikan teri asin kering serta untuk mendapatkan konsentrasi garam yang optimum dan lama perebusan yang tepat dalam pembuatan ikan teri asin kering dengan menggunakan alat pengering mekanis bentuk lemari. Sebelumnya, penelitian pendahuluan dilakukan untuk menentukan per- bandingan yang tepat antara ikan dan volume air perebus dan mencari lama pengeringan yang dibutuhkan untuk mencapai kadar air yang diinginkan. Perlakuan penelitian yang diberikan adalah konsentrasi garam 0%,15% dan 20% dengan lama perebusan 0 menit, 5 menit dan 10 menit. Alat pengering mekanis yang digunakan mampu mengeringkan ikan teri selama 3 jam dengan kapasitas 1.5 sampai 2 kg pada suhu berkisar antara 40-80°C dengan kebutuhan bahan bakar antara 3.5-5 kg tempurung kelapa. Pada produk yang telah dihasilkan, dilakukan pengamatan yang meliputi uji kadar air, uji kadar abu, uji aktivitas air (Aw) dan uji organoleptik (warna, tekstur, aroma dan rasa)…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh konsentrasi garam dan penggunaan starter bakteri asam laktat terhadap mutu terasi udang
Abstrak: Pengawetan ikan dengan sistem fermentasi merupakan salah satu cara pengawetan ikan tradisional di Indonesia yang memegang peranan penting, karena cita rasanya yang khas. Terasi merupakan jenis olahan ikan atau udang yang mengalami proses fermentasi. Ke dalam udang atau ikan ini dapat ditambahkan garam atau bahan-bahan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh konsentrasi garam dan penggunaan starter bakteri asam laktat terhadap mutu terasi udang. Pengamatan dilakukan terhadap kadar air, kadar abu tidak larut asam, kadar protein, nilai pH, kadar asam laktat, kadar asam amino bebas, jumlah bakteri asam laktat dan nilai organoleptik (penampakan, tekstur, bau dan rasa). Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap pola faktorial dengan dua faktor, yaitu faktor konsentrasi garam dan faktor penggunaan starter. Faktor konsentrasi garam terdiri dari empat taraf, yaitu 0%, 1,5%, 3% dan 4,5% dari berat bahan baku, sedangkan faktor penggunaan starter terdiri dari dua taraf, yaitu dengan penggunaan starter dan tanpa penggunaan starter. masing perlakuan dilakukan empat kali ulangan. Masing- Jenis starter yang digunakan adalah bakteri Leuconostoc mesente- roides sebanyak 1 ml/kg adonan dan bersamaan dengan penggunaan starter dilakukan penambahan glukosa sebanyak 5% dari berat adonan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai rata-rata kadar air terasi udang berkisar dari 39,2616 kadar abu tidak larut asam 1,2908 39,8205 43,9696%, nilai pH 6,76 tat 0,7341 - 41,0170%, 1,5185%, kadar protein 7,77, kadar asam lak- 1,3455%, kadar asam amino bebas 157,3611 201,2781 mg N/100g protein dan jumlah bakteri asam laktat 1,1x107 sampai 1,4x107 koloni/gram. Sedangkan uji organo- leptik menunjukkan bahwa produk umumnya diterima baik oleh panelis dengan kisaran nilai rata-rata 3,29 3,75 untuk organoleptik penampakan, 3,30 3,64 untuk organoleptik tekstur, 3,02 3,63 untuk organoleptik bau dan 2,75 3,75 untuk organoleptik rasa, dari nilai maksimum 5. ...
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak