Gıda atığı ayçiçek küspesinin gastronomik açıdan değerlendirilmesi: Ayçiçek küspeli galeta geliştirilmesi, duyusal, kimyasal ve tekstür özelliklerinin incelenmesi
Gastronomical evaluation of food waste sunflower meal: Development of breadsticks with sunflower meal, investigation of the sensory, chemical and textured properties
Yazar: EDA KÜLAK
Danışman: DOÇ. DR. İLKAY GÖK
İstanbul Okan Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Gastronomi Ana Bilim Dalı /  Gastronomi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Gastronomi ve Mutfak Sanatları = Gastronomy and Culinary Arts

Özet:
GIDA ATIĞI AYÇİÇEK KÜSPESİNİN GASTRONOMİK AÇIDAN DEĞERLENDİRİLMESİ: AYÇİÇEK KÜSPELİ GALETA GELİŞTİRİLMESİ, DUYUSAL, KİMYASAL ve TEKSTÜR ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ
Gelecek nesillere kaynak aktarabilmek ve bu doğal kaynakların sürdürülebilirliğini sağlayabilmek için en önemli konu geri dönüşümdür. Endüstiyel bir gıda atığı olan ayiçek küspesinin gastronomik açıdan değerlendirilmesi, şeflerin reçetelerinde kullanılabilmesi, insan gıdası olarak tüketilmesi amacıyla yapılan bu çalışma ile ayçiçek küspesinin değerlendirilmesi, katma değerli bir ürüne dönüştürülme ve sürdürülebilirliğe katkı sağlanabilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışmada galeta reçetesine, Ayçiçek küspesi farklı oranlarda eklenerek ön denemeler yapılmış, RSM yöntemiyle uygun oranlara ulaşılmıştır. Duyusal analiz sonuçları ve RSM algoritmasına göre Ayçiçek küspesine uygun teknik ve en uygun üç farklı oran %5, %15 ve %30 olarak belirlenmiştir. Tespit edilen üç oranla hazırlanan galetaların genel kimyasal analizleri, tekstür ve duyusal özellikleri tespit edilmiştir. Sonuçlar Ayçiçek küspeli galetaların protein ve diyet lif içeriğini anlamlı şekilde arttırdığını göstermiştir. Bu anlamda hem sağlıklı hem de lezzetli bir ürün olması sebebiyle ayçiçek küspesi ilaveli galeta ürünlerinin tüketime sunulabilecek alternatif bir ürün olduğu yapılan bu çalışma sonucunda düşünülmektedir. Yapılan duyusal analiz sonuçlarına göre %15 ayçiçek küspeli galeta örneği en yüksek puanı alarak en beğenilen örnek olarak belirlenmiştir. RSM algoritmasına göre duyusal analizde kullanılan tüm parametrelerde tahminleme yapılmış, maksimum beğeni sağlayacak ayçiçeği küspesi ilave oranı %13 olarak tahminlenmiştir. Bu algoritmanın kullanılmasıyla beraber, %0 ile %100 arasındaki her bir oran için ayrı ürün hazırlanmasıyla oluşacak maliyetler azaltılmıştır. 
Anahtar Kelimeler: Ayçiçek Küspesi, Galeta, Gıda Atığı, Duyusal Analiz, RSM, Yanıt Yüzeyi Metodu

Abstract:
GASTRONOMICAL EVALUATION OF FOOD WASTE SUNFLOWER MEAL: DEVELOPMENT OF BREADSTICKS WITH SUNFLOWER MEAL, INVESTIGATION OF THE SENSORY, CHEMICAL AND TEXTURED PROPERTIES
The most important issue in order to transfer resources to future generations and ensure the sustainability of these natural resources is recycling. This study aims to evaluate sunflower meal, which is an industrial food waste, from a gastronomic perspective, to use it in chefs' recipes, and to consume it as human food. It is aimed to evaluate sunflower meal, turn it into a value-added product and contribute to sustainability. For this purpose, preliminary experiments were carried out by adding sunflower meal in different proportions to the breadstick recipe, and appropriate proportions were reached with the RSM method. According to the sensory analysis results and the RSM algorithm, the technique and the most suitable three different ratios for sunflower meal were determined as 5%, 15% and 30%. General chemical analysis, texture and sensory properties of breadsticks prepared with the three determined ratios were determined. The results showed that sunflower meal breadsticks significantly increased their protein and dietary fiber content. In this sense, as a result of this study, it is thought that breadsticks with sunflower meal addition are an alternative product that can be offered for consumption, as it is both a healthy and delicious product. According to the results of the sensory analysis, the 15% sunflower meal breadstick sample was determined as the most liked sample by receiving the highest score. According to the RSM algorithm, all parameters used in sensory analysis were estimated, and the sunflower meal addition rate that would provide maximum appreciation was estimated as 13%. By using this algorithm, the costs that will occur by preparing separate products for each ratio between 0% and 100% are reduced.
Key Words: Sunflower Meal, Breadsticks, Food Waste, Sensory Analysis, RSM, Response Surface Method