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 (CH3COOH) dan lama perendaman kulit ikan cucut botol (Squalus acanthias) pada pembuatan gelatin
Abstrak: ipta Gelatin banyak digunakan dalam berbagai industri, antara lain dalam industri pangan, farmasi, fotografi, kertas, dan industri ketehnikan lainnya. Dalam industri pangan, gelatin digunakan sebagai bahan pengental, bahan pengikat, bahan stabiliser, bahan pembentuk jelli, bahan perekat, bahan peningkat viskositas, dan fining agent. Dalam industri farmasi, gelatin digunakan sebagai bahan kapsul, pelapis tablet dan pastiles, gelatin dressing, gelatin sponge, surgical powder, suppossitories, medical research, dan plasma expanders. Gelatin merupakan protein hasil hidrolisis terkontrol dari kolagen kulit, tulang, membran, atau jaringan tubuh lain yang berkolagen (Ward, 1977). Dari Statistik Perdagangan Luar Negeri Indonesia (1991), dari tahun 1988 sampai 1990 tercatat jumlah total dan nilai impor gelatin per tahun berturut-turut sebesar 1.357.509 kg (4.972.330 US$), 1.598.889 kg (6.368.269 US$), dan 1.424.234 kg (5.007.143 US$). Dari sumberdaya perikanan, potensi kulit ikan cucut dapat diharapkan sebagai bahan baku pembuatan gelatin. Hal ini dapat dilihat dari hasil tangkapan ikan cucut yang pada tahun 1985 sampai 1995 mencapai jumlah rata-rata per tahun sebesar 42.755 ton (Ditjenkan, 1987-1997). Disamping itu kulit ikan cucut sampai saat ini baru diolah dalam bentuk kulit cucut awet, sedangkan usaha penyamakan baru tarap percobaan. belum diusahakan secara komersial. Pengolahan kulit cucut menjadi kulit cucut awet belum banyak dilakukan karena kesulitan pemasaran pada harga yang menguntungkan, disamping persyaratan ukuran dan mutu yang harus dipenuhi sehingga pada beberapa tempat potensial penghasil ikan cucut, kulitnya belum dimanfaatkan secara optimal, yang terpotong-potong bersama daging olahannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari proses pembuatan gelatin dari kulit ikan cucut, serta pengaruh konsentrasi asam asetat (CH3COOH) dan lama perendaman kulit ikan cucut terhadap rendemen, kadar air, kadar abu, total nitrogen, ...
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: