Judul: Pengaruh kondisi pengemasan dan suhu penyimpanan terhadap mutu dan daya awet bandeng (Chanos chanos Forskal) asap
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui mutu dan daya awet ikan bandeng asap dengan kondisi pengemasan vakum dan tidak vakum pada penyimpanan suhu kamar (28±3)°C dan dingin (10 ± 1)°C. Analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif dan regresi, dengan dua kali ulangan. Untuk mengetahui pola kemunduran mutu bandeng asap selama penyim- panan, dilakukan analisis terhadap kadar air, pH, kandungan TVB, kandungan TBA, kandungan mikroorganisme (TPC dan APC) dan kapang serta pengamat- an organoleptik (penampakan, bau, rasa, dan tekstur). Analisis kadar protein, kadar lemak, kadar abu, kadar garam dan fenol dilakukan pada awal dan akhir penyimpanan. Selama penyimpanan terjadi peningkatan kandungan TVB, TBA dan mikroorganisme (TPC dan APC), nilai organoleptik mengalami penurunan, sedangkan kadar air dan pH berfluktuasi. Pada akhir penyimpanan dapat diketahui bahwa kadar protein dan fenol mengalami penurunan. Kadar lemak mengalami peningkatan kecuali untuk perlakuan pengemasan tidak vakum dengan penyimpanan suhu kamar, sedangkan kadar abu dan garam relatif tetap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari keempat macam perlakuan, kondisi pengemasan vakum pada penyimpanan suhu dingin memberikan daya ...
Keyword: 

Judul: Mempelajari Pengaruh Pengemasan Terhadap Mutu Bandeng (Chanos chanos Forsk) Presto Yang Disimpan Pada Suhu 10 Derajat Celcius Sampai 15 Derajat Celcius
Abstrak: Bandeng presto adalah salah satu jenis olahan hasil perikanan yang merupakan modifikasi dari pemindangan yang diolah dengan menggunakan suhu dan tekanan tinggi. Suhu dan tekanan yang tinggi selama pengolahan menyebabkan duri dan tulang-tulang bandeng menjadi lunak. Bandeng presto dibuat dengan cara merendam bandeng yang telah disiangi dan dicuci dalam larutan bumbu selama 2 jam, kemudian dimasak dalam autoclave pada suhu 115°C C- 120°C dan tekanan 1 - 1.4 atmosfer selama 3 jam. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh pe ngemasan terhadap mutu bandeng presto yang disimpan pada suhu 10°C 15°C. Bandeng presto yang telah diolah dibagi 3 bagian, masing-masing diberi perlakuan tanpa kemas (K), dikemas plastik (K₁) dan dikemas plastik vakum (K₂). Kemudian bandeng presto tersebut disimpan dalam lemari pen dingin (dengan suhu 10°C 15°C) selama 25 hari dan diamati tiap 5 hari sekali. Pengamatan yang dilakukan adalah pengukuran kadar air kadar TVB, kadar protein, kadar lemak, penghitungan jumlah bakteri (uji mikrobiologi) dan uji organoleptik. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Leng- kap (RAL) dalam faktorial dengan 3 kali ulangan, kecuali untuk pengukuran kadar lemak dilakukan 2 kali ulangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar air bandeng presto dipengaruhi oleh lama penyimpanan untuk setiap per lakuan pengemasan. Sedangkan semua pengemasan hanya mem- pengaruhi kadar air pada penyimpanan hari ke-20 dan hari ke-25. Kadar TVB dipengaruhi oleh lama penyimpanan untuk se tiap perlakuan pengemasan. Sedangkan semua pengemasan ha nya mempengaruhi kadar TVB pada penyimpanan hari ke-10. Terdapat perbedaan yang nyata antara kadar protein bandeng presto tanpa kemas dengan bandeng presto yang di- kemas plastik, dan antara bandeng presto tanpa kemas de ngan bandeng presto yang dikemas plastik vakum. Sedang kan selama penyimpanan terdapat perbedaan yang nyata anta ra kadar protein pada penyimpanan hari ke-O dengan hari ke-5, serta antara penyimpanan hari ke-5 dengan hari ke - 15…dst
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: