Judul: Pengaruh penyimpanan dingin dan jenis potongan daging terhadap mutu daging sapi
Abstrak: Tata niaga daging di Indonesia (termasuk DKI Jakarta) masih didominasi oleh daging dalam bentuk segar (fresh meat) yaitu sekitar 80 persen. RPH harus setiap hari dengan kontinyu memproduksi daging sapi, sehingga tidak ada jeda waktu yang cukup untuk rehabilitasi dan sanitasi yang menyeluruh. Pendinginan merupakan salah satu alternatif untuk menyimpan daging selama beberapa waktu yang juga dapat berfungsi sebagai kelanjutan dari proses pelayuan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perubahan-perubahan mutu yang terjadi akibat kondisi chilled sehingga dapat diketahui masa simpan optimum chilled meat yang dihasilkan. Proses produksi chilled meat diawali dengan pemotongan sapi sampai menjadi half carcass, kemudian dilayukan selama 3 jam, didinginkan (chilling room, 2-5°C) 24 jam, spesifikasi untuk memperoleh primal cut kemudian dikemas secara vakum dan disimpan dalam chilling room kembali untuk penyimpanan sampai beberapa waktu tertentu. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok faktorial dengan dua kali ulangan dan faktor-faktor sebagai berikut pengaruh lama simpan (K). penyimpanan dingin (A) dan jenis potongan daging (B1 shank, B2 = sirloin). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi daging berpengaruh sangat nyata terhadap kekerasan, kecerahan (L), total bakteri, kadar protein, kadar abu, total volatil nitrogen, dan berpengaruh nyata terhadap kemerahan (a) dan kekuningan (b). Jenis potongan daging sangat nyata terhadap kekerasan, kemerahan, kekuningan, kadar lemak dan berpengaruh nyata terhadap kadar abu. Lama simpan berpengaruh nyata terhadap kadar abu, total kapang dan total khamir. Sirloin chilled memiliki nilai rata-rata keempukkan terbaik (0.20787 kg/mm/cm²), TVN rendah (1.0134 mg / 100g), kadar lemak (19.464% db), kadar abu (10.124% db), kecerahan (38.718), kemerahan (+10.762), kekuningan (+7.0412), dan kadar air (76.439%) yang lebih tinggi dari pada shank chilled. Shank chilled memiliki nilai rata-rata kadar protein (40.226 % db) dan WHC (29.789%) yang lebih tinggi dari pada sirloin chilled. Nilai tengah total bakteri akibat perlakuan dingin adalah 2.4165 x 10. sedangkan nilai tengah total kapang adalah 1.8188 x 10' dan nilai tengah total khamir adalah 1.2209 x 102.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pembungkusan dan penyimpanan suhu rendah terhadap mutu daging sapi
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pembungkusan dan penyimpanan dalam suhu rendah terhadap mutu daging sapi segar. Daging yang dipakai adalah daging segar dari sapi peranakan Ongole dengan umur berkisar antara 3,5 - 4,5 tahun dari Rumah Potong Hewan Kotamadya Begor. Percobaan dilakukan di laboratorium bagian Pengolahan Basil Ternak, Balai Penelitian Ternak Bogor. Percobaan dilaksanakan dengan Rancangan Acak Lengkap dengan pola faktorial (32), dengan ulangan sebanyak enam kali. Faktor yang diteliti adalah pembungkus dan temperatur dimana masing-masing terdiri dari tiga taraf, yaitu pembungkus adalah: tanpa bungkus (B1), bungkus poliethilen (B2) dan bungkus polipropilen (B3). Penyimpanan dalam suhu rendah dengan tiga taraf vaitu: 5°C (T1), 10°c (T2) dan 15⁰ C (T3 ). Pengamatan berlangsung selama 7 hari, dan parameter yang diukur adalah: 1. pH daging, 2. penyusutan bobot, 3, keempukan, 4. jumlah kandungan kuman dan 5. organoleptik test. Dari pengamatan yang dilakukan diperoleh hasil bahwa penyimpanan daging pada suhu kamar sudah mengalarni perubahan warna, bau, konsistensi maupun uji kebusukan sudah positip setelah penyimpanan 24 jam.
Keyword: Microbiology;, Food packaging;, Food processing;, Preservation of meat;, Bogor Agricultural University;

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: