Judul: Mempelajari Efektivitas Khitosan Dalam Menghambat Kemunduran Mutu Serta Kerusakan Yang Diakibatkan Oleh Pertumbuhan Kapang Pada Ikan Teri Kering
Abstrak: Ikan asm merupakan produk olahan terbesar di Indonesia yang berperan dalam upaya pemanfaatan hasil tangkapan serta peningkatan pendapatan masyarakat. Ikan teri pada saat musimnya dapat tertangkap dalam jumlah yang sangat besar sehingga dapat menimbulkan masalah dalam penanganan dan pemanfaatannya, salah satu usaha untuk memperpanjang umur simpan ikan dengan cara pemberian garam sebagai bahan pengawet dan proses pengeringan untuk menurunkan kadar air. Dengan pemberian garam dan pengeringan diharapkan mikroba patogen dan mikroba pembusuk dapat dicegah perturnbuhannya atau dimatikan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh konsentrasi garam dan lama perebusan terhadap mutu ikan asin kering dengan menggunakan modifikasi alat pengering mekanis bentuk lemari
Abstrak: Ikan teri asin kering (Stolephorus sp) merupakan salah satu jenis ikan yang dikenal oleh masyarakat Indonesia. Konsumsi ikan ini dapat dalam bentuk segar, kering dan asin. Cara pengawetan yang umum adalah pengeringan. Pengeringan yang dilakukan kadangkala disertai dengan peng- garaman dan perebusan yang bertujuan untuk mempercepat lama pe- ngeringan, menambah daya awet dan cita rasa. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan mempelajari pengaruh konsentrasi garam dan lama perebusan terhadap laju pengeringan ikan teri asin kering serta untuk mendapatkan konsentrasi garam yang optimum dan lama perebusan yang tepat dalam pembuatan ikan teri asin kering dengan menggunakan alat pengering mekanis bentuk lemari. Sebelumnya, penelitian pendahuluan dilakukan untuk menentukan per- bandingan yang tepat antara ikan dan volume air perebus dan mencari lama pengeringan yang dibutuhkan untuk mencapai kadar air yang diinginkan. Perlakuan penelitian yang diberikan adalah konsentrasi garam 0%,15% dan 20% dengan lama perebusan 0 menit, 5 menit dan 10 menit. Alat pengering mekanis yang digunakan mampu mengeringkan ikan teri selama 3 jam dengan kapasitas 1.5 sampai 2 kg pada suhu berkisar antara 40-80°C dengan kebutuhan bahan bakar antara 3.5-5 kg tempurung kelapa. Pada produk yang telah dihasilkan, dilakukan pengamatan yang meliputi uji kadar air, uji kadar abu, uji aktivitas air (Aw) dan uji organoleptik (warna, tekstur, aroma dan rasa)…dst
Keyword: 

Judul: Development of Face Recognition Model using Bi-2DPCA and Support Vector Machine
Abstrak: The human face is always used in the application of access control systems, identity authentication systems, surveillance systems and security systems. Some researh on face recognition has been proposed with a variety of methods, such as Eigen Faces, Fisher’s Linear Discriminant, Bayesian Networks, Neural Networks,Hidden Markov Model, and so on. But all the above mentioned methods have limitations, such as dealing with the size of the image and lighting and learning time are too long. In a study to obtain an alternative method for face recognition, Le TH and Bui L (2011) conducted research model of face recognition with Two- DimensionalPrincipal Component Analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM) using AT&T face image data. The results of these studies that the accuracy of face recognition use 2DPCA and SVM was 97.3% and PCA-SVM was 95.2%. Then in 2010, Bi-2DPCA uses as alternative method of face recognition performed by Yang J et al. (2010). In a study comparing methods of Bi-2DPCA, 2DPCA and PCA. The conclusion that the use of Bi-2DPCA generating and computational accuracy was better than 2DPCA and PCA Based on research conducted by Le TH and Bui L (2011) and Yang J et al. (2010), conducted research for the development of models of face recognition using dimension reduction technique Bi-2DPCA and Support Vector Machine (SVM) as pattern recognition. 1DPCA and 2DPCA dimension reduction technique are used as comparison measure dimensions and computing time than using Bi-2DPCA technique. To help SVM in recognizing human faces, SVM use linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernel function. When using RBF kernel, used for the RBF kernel, the parameter for sigma is 2-15 up to 23 and the value of C starting from 2-5 up to 214 which have been used in a study conducted by Le TH and Bui L (2011). Facial image data used are taken from the ORL Face Database AT&T Laboratory, which contain 40 faces, each face with 10 images, and total of image 400 pieces. Validation is done by Leave-One-Out (LOO) cross validation, so that for each pair of extraction and classifier method is 10 trials. One against all method used to help SVM in classifying the ORL face data consists of 40 classes, to reduce the computational time. From the results of tests on 36 models of face recognition , Bi-2DPCA85% with the help of a linear kernel generates the highest level of face recognition accuracy of 94.25 %, and the lowest accuracy rate of 24.50 % was obtained with 1DPCA-kernel polynomial ordo 3 . While the lowest computational time of 15.34 seconds when component is used by 85 % computation time and a maximum of 252.68 seconds when component is 95 %. There are several things that could be concluded that: pattern accuracy on each kernel feature extraction are the same. This means that there is no relationship between the feature extraction used by the kernel to the SVM. The second is, in this study SVM cannot classify large dimension data. From the results of tests on 36 models of face recognition, Bi2DPCA85% with the help
Keyword: Face Recognition, Principle Component Analysis, Kernel, Support Vector Machine, Leave-one Out Cross Validation