Judul: Pengaruh tingkat sterilitas pada proses pengalengan terhadap sifat fisik gudeg yang dihasilkan
Abstrak: Meningkatnya jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2010 sebesar 237.56 juta jiwa mengindikasikan besarnya kebutuhan pangan. Di dalam GBHN 1999-2004 ditekankan perlunya pengembangan sistem ketahanan pangan yang berbasis pada budaya lokal (termasuk pangan tradisional). Potensi pangan tradisional Indonesia perlu dikembangkan untuk mendukung ketahanan pangan, salah satunya adalah gudeg yang merupakan makanan tradisional daerah Yogyakarta dan Jawa Tengah. Penerapan teknologi dalam pengembangan pangan tradisional dapat meningkatkan mutu dan keamanan produk. Aplikasi pengalengan dengan suhu tinggi (di atas 1000C) dapat memperpanjang umur simpan gudeg dapat mempersingkat waktu pemasakan, yang biasanya mencapai lebih dari 12 jam, dengan tetap mempertahankan mutu produk. Kecukupan proses pada pengalengan sangat dipengaruhi oleh tingkat sterilitas (F0) yang diterima oleh bahan yang dikalengkan. Oleh karena itu, rancangan kombinasi waktu dan suhu proses yang tepat diperlukan untuk dapat memenuhi kriteria keamanan pangan dan meminimalisasi kerusakan mutu yang mungkin terjadi.
Keyword: 

Judul: Proses pengalengan kalio daging sapi dan kajian pengaruh sterilitas (Fo) pemanasan pada berbagai suhu terhadap perubahan sifat fisiknya
Abstrak: Indonesia dikenal sebagai Negeri yang kaya akan ragam kebudayaan, termasuk di dalamnya adalah menu masakan tradisional. Pengembangan produk pangan berbasis kuliner lokal dengan sentuhan teknologi pangan dalam upaya pelestarian warisan budaya diharapkan dapat memberikan nilai tambah bagi produk tersebut. Salah satu menu kuliner nusantara yang telah dikenal luas adalah kalio daging khas daerah Minangkabau. Proses thermal, sebagai salah satu teknologi pengolahan dan pengawetan pangan yang digunakan secara luas, mempunyai peluang yang baik untuk diaplikasikan pada menu tradisional tersebut. Aplikasi panas pada proses pengalengan memungkinkan dihasilkannya produk yang siap konsumsi (ready to eat).
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