Judul: Pengaruh Lama Pelayuan dan Jenis Daging Karkas Serta Jumlah Es Yang Ditambahkan Ke Daam Adonan Terhadap Sifat Fisiko-Kimia Bakso Sapi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh lama pelayuan, jenis daging karkas dan jumlah es yang ditambahkan ke dalam adonan terhadap beberapa faktor mutu bakso sapi. Perlakuan yang diterapkan dalam penelitian ini adalah tanpa pelayuan (A₁), pelayuan 6 jam (A2) dan pelayuan 12 jam (A3), jenis daging karkas yang digunakan yaitu daging gandik (B1), daging tanjung (B2) dan daging iga (B3) dan jumlah es yang ditambahkan ke dalam adonan meliputi tanpa es (C₁), 10 persen (C2), 20 persen (C3) dan 30 persen (C4). Pengamatan yang dilakukan meliputi kadar air, kadar protein, kadar lemak, kadar abu, kemampuan mengikat air (water holding capacity atau WHC), kekenyalan, kekompakan, "shear WB", warna Hunter L, a dan b dari bakso sapi yang dihasilkan, serta uji organoleptik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelayuan daging (dengan penambahan sodium tripolifosfat) mempengaruhi WHC dan "shear WB" bakso. Makin lama pelayuan mengakibatkan kenaikan "shear WB" dan penurunan WHC bakso yang nyata dari daging tan- pa pelayuan sampai pelayuan enam jam. Penggunaan daging iga menyebabkan bakso memiliki kadar protein, shear WB dan kekuningan yang terendah, serta kadar lemak yang tertinggi. Sedangkan penggunaan daging gandik menyebabkan bakso memiliki kadar protein, shear WB, kecerahan dan kekuningan yang tertinggi serta kadar lemaknya terendah. Jumlah es (persen) yang ditambahkan ke dalam adonan mempengaruhi kadar air, WHC, kekenyalan, kekompakan dan kecerahan bakso yang dihasilkan. Makin banyak es yang ditambahkan menyebabkan kenaikan kadar air dan kecerahan, serta penurunan WHC, kekenyalan dan kekompakan bakso yang dihasilkan…dst
Keyword: 

Judul: Mempelajari pengaruh penambahan tepung tempe, tepung kedelai dan putih telur terhadap mutu bakso sapi
Abstrak: Pada tahun-tahun terakhir ini, usaha masyarakat untuk menganeka-ragamkan makanan sangat berkembang pesat. Penganeka-ragaman ini sesuai dengan meni..gkatnya pola konsumsi masyarakat baik kuantitas maupun kualitasnya. Penganeka- ragaman makanan dapat berupa pembuatan jenis-jenis produk makanan baru, juga karena hasil modifikasi jenis produk makanan yang sudah lama dikenal. Pembuatan bakso sapi dengan penambahan tepung tempe, tepung kedelai dan putih telur adalah salah satu contohnya. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kemungkinan penggunaan tepung tempe, tepung kedelai dan putih telur sebagai bahan pengikat pada pembuatan bakso. Hasil yang diharapkan adalah untuk mengetahui berapa besar konsentrasi bahan pengikat tersebut harus ditambahkan tanpa menurunkan penerimaan panelis dan sifat fisiko-kimia bakso yang dihasilkan. Ketiga bahan pengikat tersebut termasuk bahan yang kaya akan protein yang diduga akan berperan di dalam penstabilan emulsi bakso yang terbentuk selain sebagai sumber protein. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok, hari pembuatan sebagai kelompok (hari I dan hari II), jenis bahan pengikat (tepung tempe, tepung kedelai dan putih telur), jumlah bahan pengikat (0%, 10%, 20%, 30% dan 40%) dan interaksi jenis dengan jumlah ba- han pengikat sebagai perlakuan dengan dua ulangan sebagai kelompok, sehingga terdapat 30 satuan percobaan. Uji be- da rata-rata yang digunakan adalah uji beda nyata terkecil. Jenis bahan pengikat memberikan pengaruh yang sangat nyata terhadap parameter sifat fisiko-kimia antara lain rendemen, kadar air, kadar abu dan semua uji sifat organo- leptik bakso, sedangkan kadar lemak, kekerasan obyektif dan kemampuan menahan air hanya dipengaruhi secara nyata…dst
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak