Judul: Sifat fisik dan organoleptik sosis daging sapi dengan kombinasi minyak jagung dan wortel (Daucus carota L.) yang berbeda
Abstrak: Sosis umumnya diproduksi dengan kadar lemak tinggi. Hal ini diduga dapat menyebabkan berbagai penyakit, seperti kegemukan, penyakit jantung, dan lain-lain. Mengganti lemak dengan minyak jagung dapat menjadi salah satu solusinya. Sayursayuran seperti wortel dapat pula ditambahkan untuk meningkatkan kandungan vitamin pada so sis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sifat fisik dan organoleptik sosis sapi yang dibuat dengan kombinasi minyak jagung dan worte! yang berbeda. Penelitian ini telah dilakukan pada bulan Februari sampai Maret 2004 di Laboratorium Ruminansia Besar, Fakultas Petemakan, Institut Pertanian Bogor dan Laboratorium Balai Penelitian Pasca Panen, Cimanggu, Bogor.
Keyword: 

Judul: Sifat fisik dan organoleptik sosis daging sapi dengan berbagai kombinasi tapioka dan bayam Amaranthus tricolor L
Abstrak: Penambahan sayuran dalam produk olahan daging telah banyak dijumpai dipasaran. Sayuran, selain sebagai variasi, juga berguna dalam peningkatan nilai gizi, namun untuk produk sosis hal ini belum dilakukan orang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sifat fisik dan organoleptik dari sosis daging sapi dengan berbagai kombinasi tapioka dan bayam. Penelitian ini telah dilakukan di laboratorium Teknologi Hasil Ternak dan Laboratorium Ilmu Produksi Ternak Ruminansia Besar, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor mulai bulan Februari hingga Mei 2004. Analisis fisik dilakukan di laboratorium Balai Pasca Panen, Cimanggu, Bogor. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan empat kali ulangan. Perlakuan dalam penelitian ini adalah kombinasi tapioka: bayam sebanyak empat taraf, yaitu: (0:15), (5:10), (7,5:7,5), dan (10:5). Peubah yang diamati adalah sifat fisik yang meliputi: pH adonan, stabilitas emulsi, daya mengikat air dan kekerasan. Sifat organoleptik dilakukan dengan uji intensitas yang meliputi warna (daging-sayur), rasa sayur (hambar-sangat tajam), aroma sayur (tidak tajam-tajam), dan tekstur (kasar-halus), serta uji kesukaan yang meliputi warna, rasa, aroma, tekstur, dan kesukaan umum. Pengaruh perlakuan terhadap peubah yang diamati dan uji intensitas dianalisa dengan menggunakan analisa ragam. Bila analisa ragam menunjukkan perbedaan yang nyata (p<0,05), maka dilanjutkan dengan uji Duncan. Untuk uji kesukaan dianalisa dengan uji Kruskal- Wallis dan jika hasilnya berbeda nyata akan dilanjutkan dengan uji banding rataan rangking yang dikembangkan oleh Gibbon. Hasil yang didapat menunjukan perlakuan kombinasi tapioka: bayam dalam pembuatan sosis hanya berbeda sangat nyata (p<0,01) pada nilai kekerasan. Dengan semakin bertambahnya kadar bayam yang digunakan, kekerasan sosis semakin meningkat. Untuk uji intensitas, perlakuan berpengaruh nyata (p<0,05) terhadap aroma, berpengaruh sangat nyata (p<0,01) terhadap warna dan tekstur serta tidak mempengaruhi rasa sosis tersebut. Untuk uji kesukaan, perlakuan berbeda sangat nyata (p<0,01) terhadap warna dan tekstur, serta berbeda nyata (p<0,05) terhadap kesukaan umum. Penambahan bayam 5% lebih disukai panelis dalam hal warna dan tekstur, yaitu warna yang cerah dan tekstur yang halus.
Keyword: Sosis daging sapi, Tapioka Bayam, Amaranthus tricolor, organoleptik

Judul: Zero-inflated negative binomial models in small area estimation.
Abstrak: The problem of over-dispersion in Poisson data is usually solved by introducing prior distributions which lead to negative binomial models. Poisson data sometime is also suffered by excess zero problems, a condition when data contains too many zero or exceeds the distribution's expectation. Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) method can be utilized to solve such problems. This paper demonstrates the adaption of ZINB methods in Small Area Estimation with excess zero data. It is shown that the excess zero problem has substantially influenced the Empirical Bayes (EB) estimates, and the adaption of ZINB methods has improved the precision and reliability of the estimates. Key Words: Small Area Estimation, Zero-Inflation, Poisson-Gamma, Negative Binomial Regression, Empirical Bayes
Keyword: