Judul: Modifikasi cara penghilangan racun pada umbi gadung (Dioscorea hispida Dennst.) dan teknologi pemanfaatannya menjadi keripik simulasi
Abstrak: Karbohidrat merupakan sumber bahan pangan utama yang harganya cenderung berfluktuasi karena tingginya kebutuhan dan permintaan. Untuk mengatasi hal tersebut perlu segera dicari alternatif pemecahannya yang antara lain dengan melakukan upaya diversifikasi pangan. Di Indonesia banyak sekali jenis tanaman yang dapat berfungsi sebagai sumber karbohidrat, lemak ataupun protein.yang tumbuh baik secara alami atau secara budidaya yang masih belum banyak dimanfaatkan. Salah satu sumber karbohidrat yang ada di Indonesia adalah umbi gadung (Dioscorea hispida Dennst). Kekurangannya adalah, umbi gadung mengandung racun dioskorin dan HCN yang dapat menyebabkan "paralyse" syaraf sehingga terasa pusing dan dapat menyebabkan mabuk serta muntah-muntah. Racun tersebut dapat dihilangkan dengan pengolahan tertentu, yang biasanya membutuhkan waktu 5-7 hari sehingga sangat tidak praktis untuk diusahakan di rumah tangga maupun secara komersial. Untuk mengoptimalkan pemanfaatannya perlu dicari proses yang lebih efisisen sehingga masyarakat tertarik untuk ikut memanfaatkannya. Penelitian ini mencoba untuk mencari alternatif pengurangan zat racun umbi gadung yang lebih singkat, efisien dan mudah dilakukan sehingga dapat meningkatkan nilai tambah dan daya saingnya terhadap sumber karbohidrat lain. Upaya tersebut akan dikombinasikan dengan pengolahan tertentu yang dapat meningkatkan mutu organoleptik produk yang dihasilkan sehingga pemanfaatan umbi gadung menjadi lebih optimal dari segi kualitas maupun kuantitasnya. Penelitian ini terbagi menjadi dua tahap, yaitu pembuatan tepung gadung bebas racun dan pembuatan keripik gadung simulasi dari tepung yang dihasilkan pada penelitian tahap pertama. Selain perhitungan rendemen untuk tiap proses, analisa kadar HCN dan kadar dioskorin dilakukan untuk melihat penurunan kadar zat racun untuk tiap perlakuan, sedangkan uji organoleptik dilakukan untuk produk keripik gadung simulasi sehingga didapatkan formulasi terbaik yang disukai konsumen yang kemudian akan dianalisa lebih lanjut kandungan gizinya. ...
Keyword: 

Judul: Optimasi Produksi Keripik Simulasi dari Ubi Kayu (Manihot esculante Crantz.) dan Ubi Jalar (Ipomea batatas L.) Bersuplementasi Protein Tepung Kedelai dan Tepung Beras
Abstrak: Indonesia memiliki beragam jenis tanaman umbi-umbian dengan produksi melimpah, contohnya ubi kayu dan ubi jalar. Namun pemanfaatan kedua jenis umbi ini menjadi makanan olehan terntama yang dapat dikembangkan dalam skala industri masih amat terbatas. Altematif pemanfaatan ubi kayu dan ubi jalar menjadi produk makanan olahan yang dapat dikembangkan dalam skala industri adaJah pembuatan keripik simulasi. Keripik simulasi umumnya dibuat dari tepung ubi. Namun dengan suplementasi protein tepung kedelai dan tepung beras, dapat dibuat kelipik simulasi langsung dari ubi yang dikukus dan digiling, sehingga dapat menghemat waktu dan biaya produksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keripik simulasi dari ubi kukus-giling ini lebih disukai dibandingkan keripik simulasi dari tepung ubi.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: