Judul: Ketahanan bakteri asam laktat dan khamir selama pembuatan laru campuran untuk tempe
Abstrak: Tempe merupakan makanan tradisional Indonesia asal kedelai hasil fermentasi kapang Rhizopus sp. Selain kapang, pada tempe juga terdapat bakteri asam laktat (BAL) dan khamir yang berpengaruh terhadap mutu tempe. Lactobacillus rhamnosus R23 merupakan salah satu BAL yang berpotensi sebagai probiotik dan Candida pelliculosa merupakan khamir yang dapat meningkatkan kadar isoflavon aglikon pada tempe. Penambahan kedua jenis mikroba ini dalam pembuatan laru diharapkan dapat meningkatkan kualitas tempe yang dihasilkan. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi ketahanan BAL dan khamir yang ditambahkan selama pembuatan laru campuran. Laru campuran dibuat dengan menginokulasikan spora Rhizopus sp. yang diisolasi dari laru RAPRIMA bersama dengan L. rhamnosus R23 (7 log CFU/g) dan atau tanpa C. pelliculosa (5 log CFU/g) ke dalam substrat onggok dan beras (3:1). Jumlah kapang, BAL, dan khamir (CFU/g) diamati pada jam ke-0, 4, 24, 48, 72, dan 96 selama inkubasi dan pada jam ke-0, 24, 48, dan 72 selama pengeringan. Hasil penelitian menunjukkan pertumbuhan L. rhamnosus R23 yang ditambahkan di awal inkubasi mengalami penurunan setelah 48 jam inkubasi dan selama proses pengeringan, sedangkan pertumbuhan C. pelliculosa terus mengalami peningkatan selama inkubasi dan dapat bertahan selama proses pengeringan. Jumlah BAL dalam laru dapat ditingkatkan dengan menambahkan BAL pada jam ke-48 inkubasi. Setelah proses pengeringan, jumlah C. pelliculosa adalah sekitar 8 log CFU/g (bk) dan L. rhamnosus R23 sekitar 2 log CFU/g (bk) pada laru yang ditambahkan C. pelliculosa dan L. rhamnosus R23 di awal inkubasi, sedangkan jumlah C. pelliculosa sekitar 9 log CFU/g (bk) dan L. rhamnosus R23 sekitar 3 log CFU/g (bk) pada laru yang ditambahkan C. pelliculosa di awal inkubasi dan L. rhamnosus R23 pada jam ke-48 inkubasi. Penambahan L. rhamnosus R23 pada jam ke-48 inkubasi tidak dapat memperbaiki ketahanan BAL selama proses pengeringan, namun dapat meningkatkan 1 log CFU/g (bk) BAL pada laru.
Keyword: C. pelliculosa, L. rhamnosus R23, incubation, drying, mix starter culture

Judul: Kokultur laru dan BAL serta khamir untuk peningkatan nilai tambah tempe
Abstrak: Tempe merupakan salah satu makanan tradisional Indonesia berbahan baku kedelai yang difermentasi menggunakan kapang Rhizopus sp.. Pada proses pembuatan tempe keberadaan mikroba seperti khamir dan bakteri asam laktat (BAL) berpengaruh terhadap kualitas dan mutu sensori tempe. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi pengaruh penambahan kultur BAL (Lactobacillus rhamnosus R23 dan Lactobacillus fermentum) serta khamir (Candida pelliculosa dan Saccharomyces rouxii) terhadap pertumbuhan BAL, kapang dan khamir, nilai pH dan TAT serta karakteristik sensori tempe. Penambahan khamir (S. rouxii atau C. pelliculosa) menghambat pertumbuhan BAL pada tempe. Penambahan C. pelliculosa menghambat pertumbuhan kapang pada tempe. Tidak ada pengaruh nyata antara penambahan BAL L. rhamnosus R23 atau L. fermentum terhadap pertumbuhan khamir C. pelliculosa dan S. rouxii serta kapang pada tempe. Penambahan khamir dan BAL menurunkan pH tempe. Tidak ada pengaruh nyata antara penambahan BAL dan khamir terhadap total asam tertitrasi dan kenampakan visual tempe. Penambahan kultur L. rhamnosus atau C. pelliculosa mengurangi rasa pahit tempe. Penambahan kultur tunggal (L. rhamnosus, C. pelliculosa atau S. rouxii) dan kultur campuran (C. pelliculosa + L. rhamnosus dan C. pelliculosa + L. fermentum) meningkatkan rasa asam tempe walaupun tidak signifikan. Penambahan kultur khamir dan kultur BAL tidak mempengaruhi tingkat kesukaan panelis terhadap aroma tempe. Tekstur tempe dengan kultur C. pelliculosa + L. rhamnosus memiliki skor kesukaan terendah. Penambahan kultur BAL, khamir atau campuran BAL + khamir tidak mempengaruhi kesukaan tempe secara keseluruhan.
Keyword: Lactic acid bacteria, sensory characteristic, yeast, tempe

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: