Judul: Beberapa faktor yang perlu diperhatikan dalam pembekuan dan penyimpanan beku ikan
Abstrak: Pembekuan dan penyimpanan beku, seperti halnya dengan pendinginan, merupakan penerapan teknik refrigerasi. Yang dimaksud dengan refigerasi ialah suatu usaha untuk memproduksi dan sekaligus memelihara suhu suatu zat (ruangan) pada tingket yang lebih rendah daripada suhu atmosfir di sekitarnya. Pembekuan ikan berarti mengubch kandungan air pada daging ikan menjadi es. Ikan mula-mula membeku pada suhu -0,6°C sampai - 2°C, bervariasi menurut jenis dan faktor-faktor lainnya; titik beku rata-rata daging ikan 1,1°C. Pembekuan mulai terjaći dari bagian permukaan dan berakhir pada bagian pusat bahan. Ikan yang telah dibekukan disimpan di dalam gudang penyimpanan beku yang dikenal sebagai Cold Storage. Suhu Cold Storage yang sebaiknya ialah same rendahnya dengan suhu pada saat ikan dibekukan. Faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam pembekuan dan penyimpanan beku ikan adalah: susunan kimia ikan, penanganan pendahuluan, metoda pembekuan, suhu penyimpanan, kelembaban di dalem Cold Storage serte perubahan-perubahan yang terjadi selama penyimpenan boku. Pada umum- nya, perubahan-perubahan yang terjadi selame penyimpanan beku akan menurunken mutu ikan beku. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh jenis pengemas, suhu pembekuan dan lama penyimpanan terhadap mutu udang kering - beku ( freeze - dried shrimp )
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh je- nis pengemas, sunu pembekuan dan lama penyimpanan terhadap mutu udang kering-beku yang dihasilkan. Rancangan percobaan yang digunakan adalan rancangan acak lengkap pola faktorial uengan qua mail ulangan. Per- lakuan yang diterapkan meliputi jenis pengemas (rolyethylene dan Folypropylene), sunu pembekuan (-20, -10 aan -5°C) aan lama penyimpanan (0, 4 aan 8 minggu). Pengamatan meliputi rasio rehidrasi, kadar air, kadar protein aan organoleptik (tekstur, warna, flavour, penampakan dan penerimaan) setelan udang kering-beku direhiurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sunu pembekuan ber- pengaruh terhadap rasio renidrasi, kadar air, flavour, pe- nampakan dan penerimaan, tetapi kurang berpengarun ternauap tekstur uan warna. Jenis pengemas berpengarun terhauap kauar uir, sedang- kan lama penyimpanan berpengaruh terhadap rasio reniarasi dan kadar air. Rasio rehiarasi tertinggi (0,9700) dicapai pada inter- aksi antara perlakuan suhu pembekuan -10 °C uan lama pe- nyimpanan O minggu, sedangkan rasio reniurasi yang terendah (0,9125) dicapai pada interaksi antara perlakuan sunu pem- bekuan -10 °C dan lama penyimpanan 8 minggu. Kadar air tertinggi (10,8583) aicapai pada interaksi antara perlakuan jenis pengemas Polyethylene aan lama po- nyimpanan 8 minggu. Suhu pembekuan -5°C memberikan kauur air yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan sunu pom- kuan -10 dan -20 °C. Kadar protein tertinggi (71,6520) dicapai pada inter- aksi antara perlakuan sunu pembekuan -10°C dan sama penyim- panan 4 minggu, sedangkan yang terenuah (69,4850) aicapai pada interaksi antara perlakuan suhu pembekuan -5 °C dan lama penyimpanan O minggu. Nilai pengamatan organoleptik berfluktuasi, namun flux- tuasi tersebut masin diatas ambang batas penerimaan. Umim- nya interaksi antara perlakuan jenis pengemas uan lama pe nyimpanan berpengaruh terhadap nilai organoleptik, kecuali tekstur udang kering-beku setelah direniurasi….
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Kanker Payudara Berdasarkan Citra Histopatologi Menggunakan Model Convolutional Neural Network
Abstrak: Kanker payudara menempati peringkat pertama sebagai jenis kanker yang paling umum diderita oleh perempuan di dunia. Kanker payudara memiliki kontribusi sebesar 11,7% dari total kasus baru kanker di dunia dan 16,6% di Indonesia secara keseluruhan yang tercatat pada tahun 2020. Pemeriksaan kanker umumnya menggunakan biopsi dengan melakukan pengambilan sampel jaringan yang dicurigai terdapat sel kanker. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dalam memprediksi status kanker payudara pada citra histopatologi dengan performa paling baik. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset BreakHis yang terdiri atas 7909 citra histopatologi jaringan tumor payudara dengan 2 kelas yaitu, jinak dan ganas. Tahapan dalam penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data, hyperparameter tuning, pelatihan model, dan evaluasi model. Hasil dari penelitian ini adalah satu buah model convolutional neural network dengan arsitektur DenseNet201 yang dapat memproses klasifikasi kanker payudara pada citra histopatologi. Model ini memiliki akurasi senilai 98,74%.
Keyword: breast cancer, convolutional neural network, histopathology