Judul: Pengaruh Pencucian Daging Lumat (Minced Fish) Ikan Sapu-sapu (Hypostunzuss p) Terhadap Kunlitas Minced Fish sebagai Bahan Baku Bakso ikan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungari gizi, cara pengolahan dan pengaruh pencucia lumaatan daging iltan Sapu-sapu (I-lypostomus sp) terliadap Itualrtasnya sebagai bahan baku bakso iltan Pembuatan lurnatan daging ikan rnelalui proses pengambilan daging, pencucian, pengepresan da~i penggili~iga~i Perlakuan diberikan pada proses pelicucran yaitu pencucian 1,2 dan 3 kali dengan air dingirl bersuhu S°C berkadar garam 0,2 %, 0,4 % dan 0,6 % Kemudian nmce yang dihasilkan dijadikari produk bakso dengan campuran tepung tapioka 5 % dan garam 2,s %. Data diolah dengan Analisis ragaln dan dilanjutkan dengan uji Beda Nyata Jujur dan Uji Organoleptik diolah dengall rnetode ICruskal Wallis sedangkan uji lanjut Uji Perbandingan Berpasangan. Nilai Uji lipat bakso de~igan perlakuan maupun kontrol tidak berbeda nyata. Semua bakso rnemililci nilai 5 (AA). Sedangltan uji gigit bakso ko~itrol'r nemiliki nilai 9 dan bakso dengan perlakuan men~iliki nlai 8. Artinya perlakuan yangldiberikan tidak berpengaruh terhadap kelenturatl bakso ini. Pada uji bau terdapat perbedaari yang nyata. Pencucian ke I berbeda dengan ke 2 sedangkali pencucian ke 2 tidak berbeda dengan pencucian ke 3. Respon terhadap rasa tidak berbeda nyata. Respoti terliadap tekstur berbeda nyata. Baltso dengan pencucian 1 kali pada kadar garam yang berbeda tidak berbeda nyata, demikian juga pada bakso pencucian ke 2 tetapi berbeda nyata pada pencucian ke 3. Uji wama niernberilcan hasil yany berbeda nyata. Respon tertinggi pada bakso dengan pencucian 3 kali dan menurun sampai baltso dengan pencucian I kali. Uji penanipakan berbeda nyata. Respon panelis lebih ~nenekanltan pada penarnpakan bakso yang bulat, utuh dan halus sehinyga proses pembuatan bakso secara manual ikut mempengaruhi respon. Secara umum nilai organoleptik bakso perlakuan ini mernenuhi standar yang ditetapkan oleh SPI-I<an-PPO-197s dan bakso kontrol (tanpa perlakuan) tidalc meriienulii standar yang ditetapkan. Icadar protein balcso ini menurun sejalan dengan bertambabnya frekuensi pencucian maupun kadar garam. ICadar air bakso ikan i~ii ~neningkat dengan semakin banyak~iya ulangan pencucian yang dilakukan. Uji lanjut terhadap kadar.protein maupun kadar air juga menu~ijukkanp erbedaan yang nyata pada setiap taraf perlakuan. Icadar abu bakso iltan i~ii memberilcan liasil yang berbeda nyata terhadap frekuensi pencucian dan kadar garam tetapi tidak beda nyata terhadap interaksinya. Uji lanjut menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan antara taraf perlakuan baik terhadap frekuensi pencucian lnaupun kadar garam. Icadar lemak bakso ini cenderung stabil pada setiap perlakuan yang diberikan walaupun terdapat perbedaan yang nyata pada perlakuan pencucian. Uji lanjut memberikan hasil bahwa pencucian ke 1 tidak berbeda dengan penc~~ciakne 2 tetapi berbeda dengan pencucian ke 3, pencucian ke 2 tidak berbeda dengan pencucian Ice 3. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sedikit le~iiak yang larut bersa~na air pe~icucl pada setiap lcali pencucian. Bila dihubungkan dengan nilai organoleptik serta respon panelis maka lumatan daginy ikan (177i1lc~'tJ,fi,sl7d)e ngan perlakuan pencucian 2 kali dengan kadar gararn 0,2 % nienghasillcan bakso yang terbaik.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Lama Penggilingan dan Frekuensi Pencucian terhadap Mutu Tepung Ikan Sapu-sapu (fish flour)
Abstrak: Tepung ikan merupakan produk antara yang dapat diolah lebih lanjut menjadi berbagai jenis produk seperti kerupuk, mie atau campuran produk pangan lainnya. Bahan baku yang dibutuhkan dalam pembuatan tepung ikan sebagai bahan pangan adalah daging giling. Selain kualitas bahan baku, faktor lama penggilingan dan frekuensi pencucian juga berpengaruh dalam penurunan kadar lemak serta penerimaan panelis terhadap tepung ikan. Tujuan penggilingan basah adalah untuk menghancurkan bal6ian produk yang padat supaya dapat dikeringkan dengan sempurna dan cepat (Departemen Pertanian, 1987). Selain itu lama penggilingan, juga dapat memperbaiki tekstur tepung ikan. Lemak adalah unsur yang penting dalam bahan pangan, yaitu sebagai sumber energi. Namun untuk KPI, kadar lemak yang rendah lebih diharapkan karena mutu KPI relatif lebih stabil dan tidak mudah rusak (Winarni, 1995). Untuk menurunkan kadar lemak suatu bahan dapat dilakukan dengan pencucian. Selain itu pencucian juga dapat menghilangkan komponen larut air, darah dan komponen pembentuk warna daging ikan yaitu "heme pigment sehingga dapat memperbaiki warna atau derajat putih tepung ikan. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pengaruh lama penggilingan dan frekuensi pencucian terhadap kualitas fisik, kimia dan penerimaan organoleptiknya. Penelitian pendahuluan dilakukan dengan cara menganalisa kadar air, kadar abu, protein dan lemak terhadap daging segar ikan sapu-sapu. Hal ini dilakukan untuk mengetahui komposisi kimia awal daging ikan sapu-sapu. Penelitian utama dilakukan dehgan cara menggabungkan formulasi lama penggilingan (A) dengan frekuensi pencucian (B). Lama penggilingan yang dilakukan adalah 5 dan 10 menit, sedangkan frekuensi pencucian terdiri dari 3,4 dan 5 kali. Analisa yang dilakukan pada produk akhir meliputi rendemen, kadar air, kadar lemak, kadar abu, kadar protein, penentuan derajat putih dan uji organoleptik yang meliputi: penampakan, bau, tekstur, warna dan penerimaan. Penelitian dilakukan di Jurusan Pengolahan Hasil Perikanan, Pusat Antar Universitas Pangan dan Gizi serta Bangsal Percontohan Pengolahan Hasil Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian IPB. Dari penelitian pendahuluan didapatkan hasil komposisi kimia daging segar ikan sapu-sapu yang meiiputi kadar air, abu, protein dan lemak berturut-turut adalah 81,469; 1,309; 15,896; 0,288. Berdasarkan kandungan lemak dan proteinnya, daging ikan sapu-sapu tersebut termasuk dalam kategori hasH perikanan tipe A yaitu berprotein tinggi dan berlemak rendah. Analisis kadar air pada penelitian utama menunjukkan bahwa lama penggilingan maupun frekuensi pencucian tidak mempengaruhi kadar air pada tepung ikan yang dihasilkan. Hal ini dikarenakan pada tahap pengeringan, kadar air dalam daging ikan dapat dikurangi sampai batas tertentu. Kira-kira pada kandungan air sisa mencapai 5 % atau kurang untuk metode pengeringan beku. Nilai kadar lemak berkisar antara 0,1209 sampai 0,3015 %. Analisis ragam menunjukkan bahwa lama penggilingan maupun frekuensi pencucian tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap kadar lemak tepung ikan yang dihasilkan. Hal ini diduga karena adanya sifat lemak yang tidak larut dalam air sehingga tidak banyak lemak yang terbuang bersama dengan air pencuci (Sudarmadji et aI., 1989). Frekuensi pencucian mempengaruhi derajat putih tepung ikan. Peningkatan derajat putih hanya terjadi pada pencucian ke-3 saja, sedangkan pada pencucian yang ke-4 dan ke-5 perubahan nilai derajat putih tepung ikan tidak berbeda nyata. Hal ini diduga karena larutnya komponen pembentuk warna daging ikan yaitu heme pigment mencapai batas maksimum, sehingga nilai rata-rata derajat putih antara frekuensi pencucian 4 dan 5 kali hampir sama.
Keyword: 

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing