Judul: Model Prediktif Pertumbuhan Staphylococcus aureus pada Rendang Daging Sapi
Abstrak: Model mikrobiologi prediktif merupakan model matematika yang digunakan untuk mengetahui pertumbuhan mikroorganisme serta responnya terhadap kondisi lingkungan sehingga dapat diketahui populasinya. Rendang merupakan salah satu makanan tradisional khas Sumatera Barat. Makanan ini terbuat dari daging sapi yang dimasak selama 4 hingga 5 jam bersama dengan santan, bawang putih, bawang merah, dan rempah-rempah lainnya. Proses pemasakan rendang serta tambahan rempah-rempah seharusnya dapat meminimalisir cemaran bakteri pada rendang, namun masih ada korban keracunan akibat rendang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan parameter kinetik pertumbuhan S. aureus pada rendang daging dengan menggunakan model prediktif pada berbagai suhu penyimpanan, dan menyusun kurva pertumbuhan S. aureus pada rendang daging. Suhu penyimpanan yang digunakan adalah 26, dan 35°C. Model primer yang digunakan adalah model Huang, Baranyi dengan h0, Baranyi bebas h0, dan modifikasi Gompertz sedangkan model sekunder yang digunakan yaitu model Ratkowsky. Hasil penelitian menunjukkan bahwa suhu penyimpanan rendang daging sapi terbaik yaitu pada suhu ruang (26°C) karena tidak ditemukan pertumbuhan pada suhu rendah. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa model modifikasi Gompertz memiliki hasil fitting kurva terbaik.
Keyword: Kurva pertumbuhan, Model prediktif, Rendang daging sapi, growth curve, modified Gompertz model, predictive model, rendang beef

Judul: Rapid Detection of the Changes in Fresh Beef Using Portable Near Infrared Spectrometer
Abstrak: Proses pascapanen daging sapi segar dimulai segera setelah sapi disembelih. Penanganan pascapanen mempengaruhi kualitas dan keamanan karkas melalui rantai pasok pascapanen mulai dari rumah pemotongan hewan, distribusi, pengolahan dan konsumsi. Penanganan pascapanen daging sapi mempengaruhi sifat fisikokimia seperti pH, warna, dan pertumbuhan mikroba. Penilaian kualitas daging sapi segar perlu berpindah dari laboratorium ke tempat pengolahan atau sistem pascapanen, termasuk rumah potong hewan, pasar tradisional dan supermarket, dan konsumen. Oleh karena itu, kebutuhan akan prediksi cepat di tempat tentang kualitas dan keamanan daging sapi di tempat pemrosesan adalah yang terpenting. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model prediksi secara cepat untuk mendeteksi perubahan kualitas daging sapi segar menggunakan portabel NIR spektrometer Sebanyak 70 sampel daging sapi segar dibeli dari pasar tradisional di Bogor. Data spektral diukur menggunakan spektrometer Scio Vis-NIR portabel dengan rentang panjang gelombang 740 hingga 1070 nm. Dua pertiga dari spektrum digunakan untuk kalibrasi dan sepertiga untuk validasi. Partial Least Square Regression (PLSR) dikombinasikan dengan cross-validation digunakan dengan spektrum asli dan pretreated untuk mengembangkan model prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pH daging sapi segar menurun dari 5,68 menjadi 5,31 pada lama penyimpanan meningkat pada suhu ruang rata-rata 29 oC. Kontaminasi bakteri diamati sebagai jumlah piring total (TPC) dalam daging sapi segar meningkat dari 7,0 x 102 menjadi 1,12 x 106 cfug-1. TPC melebihi batas maksimum TPC yang dapat diterima, 1.0 x 106 cfug-1 yang ditetapkan oleh Badan Standar Nasional Indonesia SNI No. 3932: 2008. Model PLS terbaik untuk memprediksi pH dikembangkan dari spektrum yang telah diolah menggunakan turunan pertama dengan R2p = 0,71, SEP = 0,11% dan RPD = 1,95. Sedangkan untuk TPC model PLS terbaik dikembangkan dari spektrum asli (absorbansi) dengan R2p = 0,48, SEP = 0,62% dan RPD = 1,64. Selanjutnya, lima kualitas dan status keamanan daging sapi segar diidentifikasi dalam penelitian ini, mulai dari segar (0-2 jam), kurang segar (3-4 jam), sedikit busuk (5- 6 jam), busuk (7-8 jam) dan kering keras gelap (9 jam). Kinerja prediktif spektrometer Vis-NIR portabel Scio gelombang pendek menunjukkan prospek untuk penilaian kualitas dan keamanan daging sapi yang lebih baik di lokasi. Penelitian lebih lanjut harus dilakukan untuk mengetahui jenis bakteri individu yang ada di TPC untuk mengembangkan model prediksi yang spesifik., The postharvest process of fresh beef begins immediately after the beef is slaughtered. Postharvest handling affects the quality and safety of carcasses through the post-harvest supply chain starting from slaughterhouses, distribution, processing and consumption. Postharvest handling of beef affects physicochemical properties such as pH and color, and microbial growth. Assessment of the quality of fresh beef needs to move from the laboratory to the processing site or postharvest system, including abattoirs, traditional markets and supermarkets, and consumers. Therefore, the need for rapid on-site predictions of beef quality and safety at the processing site is paramount. The main objective of this study was to develop a predictive model to rapidly detect changes in the quality of fresh beef using a portable NIR spectrometer. A total of 70 samples of fresh beef were purchased from a traditional market in Bogor. Spectral data were measured using a portable Scio Vis-NIR spectrometer with
Keyword: Bogor, portable Scio NIR spectrometer, prediction model, pretreatment, striploin beef

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: