Galur KB 9 memiliki kandungan protein tertinggi (35,0%) dan potensi hasil tertinggi (1,4 ton/ha) dibandingkan dengan varietas pembanding. KB 9 layak untuk diuji lebih lanjut sebagai bahan baku kecap berkualitas tinggi karena memenuhi kriteria kandungan protein dan hasil yang diinginkan.
Kesesuaian Genotip Ubi Jalar untuk Sumber Pangan, Bahan Baku Industri dan Bio...University of Brawijaya
Disampaikan pada Seminar dan Lokakarya Diseminasi Hasil-Hasil Penelitian Tanaman Ubi Kayu sebagai Tanaman Penunjang Terwujudnya Kedaulatan pangan di Indonesia. Malang, 2 Desember 2015
Effisiensi Penggunaan Pupuk Fosfat pada Lahan Kering dengan Pemakaian Bakteri...University of Brawijaya
Dipresentasikan pada Seminar Nasional Balitkabi 2016 : Inovasi Teknologi Lahan Suboptimal untuk Pengembangan Tanaman Aneka Kacang dan Umbi Mendukung Pencapaian Kedaulatan Pangan. Balitkabi Malang, 25 Mei 2016
Kesesuaian Genotip Ubi Jalar untuk Sumber Pangan, Bahan Baku Industri dan Bio...University of Brawijaya
Disampaikan pada Seminar dan Lokakarya Diseminasi Hasil-Hasil Penelitian Tanaman Ubi Kayu sebagai Tanaman Penunjang Terwujudnya Kedaulatan pangan di Indonesia. Malang, 2 Desember 2015
Effisiensi Penggunaan Pupuk Fosfat pada Lahan Kering dengan Pemakaian Bakteri...University of Brawijaya
Dipresentasikan pada Seminar Nasional Balitkabi 2016 : Inovasi Teknologi Lahan Suboptimal untuk Pengembangan Tanaman Aneka Kacang dan Umbi Mendukung Pencapaian Kedaulatan Pangan. Balitkabi Malang, 25 Mei 2016
Recommendations for Open Online Education: An Algorithmic StudyHendrik Drachsler
Recommending courses to students in online platforms is studied widely. Almost all studies target closed platforms, that belong to a University or some other educational provider. This makes the course recommenders situation specific. Over the last years, a demand has developed for recommender system that suit open online platforms. Those platforms have some common characteristics, such as the lack of rich user profiles with content metadata. Instead they log user interactions within the platform that can be used for analysis and personalization. In this paper, we investigate how user interactions and activities tracked within open online learning platforms can be used to provide recommendations. We present a study in which we investigate the application of several state-of-the-art recommender algorithms, including a graph-based recommender approach. We use data from the OpenU open online learning platform that is in use by the Open University of the Netherlands. The results show that user-based and memory-based methods perform better than model-based and factorization methods. Particularly, the graph-based recommender system proves to outperform the classical approaches on prediction accuracy of recommendations in terms of recall. We conclude that, if the algorithms are chosen wisely, recommenders can contribute to a better experience of learners in open online courses.
Soude Fazeli, Enayat Rajabi, Leonardo Lezcano, Hendrik Drachsler, Peter Sloep
Pengawasan Peredaran Benih Jagung di UPT PSBTPH Wilayah IV Malang, Jawa TimurZoliand Sobilhaqq II
File ini berbasis hasil laporan Praktik Kerja Lapangan untuk mendapatkan gelar A.Md jurusan Teknologi Industri Benih, Program Diploma, Institut Pertanian Bogor
Biji buah nangka merupakan limbah buah nangka yang cukup melimpah yang pemanfaatannya masih minim. Dengan kandungan gizi yang cukup tinggi,biji nangka berpotensi untuk dimanfaatkan sebagai tepung. Berbagai penelitian dari bahan-bahan tepung biji nangka telah dilakukan, tetapi modifikasi tepung biji nangka belum dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji pengaruh variable proses modifikasi yang meliputi waktu inkubasi dan persentase enzim -amilase yang ditambahkan terhadap karakteristik tepung biji nangka termodifikasi, serta untuk mengetahui kondisi optimum proses modifikasi. Proses modifikasi tepung biji nangka dilakukan dengan menambahkan enzim -amilase dari kecambah kacang hijau yang telah di blender kedalam 180 gr tepung biji nangka, perbandingan kecambah kacang hijau dan air 1:1. kemudian diinkubasi pada suhu 30 oC selama waktu yang telah ditentukan, selanjutnya dikeringkan pada suhu 40 oC, setelah itu diayak dan dianalisis hasilnya. Variasi waktu inkubasi 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 hari, sedangkan variasi konsentrasi enzim yang ditambahkan 5%,10%,15%,20%,25% 30%, dan 35% (% b/b). Hasil penelitian menunjukan waktu inkubasi optimum pada modifikasi tepung biji nangka menggunakan enzim-amilase adalah dua hari. Pada waktu tersebut dihasilkan kadar protein tertinggi, yaitu 14.57%, kadar lemak 0.42%, kadar serat2.57% , kadar abu 0.7%, kadar air 10%, DSA 31%, dan DSM 12.25%. Sedangkan konsentrasi enzim optimum pada modifikasi tepung biji nangka menggunakan enzim-amilase adalah pada penambahan enzim 35% . pada konsentrasi tersebut dihasilkan kadar protein tertinggi, yaitu 17,59%, kadar lemak 0,34%, kadar serat 2,16% , kadar abu 0.73%, kadar air 10.15%, DSA 33%, dan DSM 11%.
KARAKTERISTIK FISIK DAN KANDUNGAN KIMIA GALUR-GALUR HARAPAN KEDELAI HITAM UNPAD SEBAGAI BAHAN BAKU KECAP
1. KARAKTERISTIK FISIK DAN KANDUNGAN KIMIA
GALUR-GALUR HARAPAN KEDELAI HITAM UNPAD
SEBAGAI BAHAN BAKU KECAP
Oleh :
Chindy Ulima Zanetta1, Budi Waluyo2, Agung Karuniawan3
1Program Pascasarjana Program Studi Pemuliaan Tanaman
Fakultas Pertanian Unpad
2Dosen Universitas Brawijaya, Malang
3Dosen Universitas Padjadjaran, Jatinangor
Seminar Nasional Balitkabi Malang 22 Mei 2013
2. • Kedelai berbiji hitam lebih disukai oleh produsen kecap
karena dapat memberi warna hitam alami dan kualitas
yang lebih baik pada kecap yang diproduksi.
• Perbaikan dan peningkatan kualitas dan kuantitas biji
juga diperlukan mengingat pentingnya kandungan gizi
dari biji kedelai.
Pendahuluan
Kandungan
Gizi
Bahan Baku
Industri
Bahan Baku
Industri Kecap
3. • Perbaikan kualitas biji kedelai dapat diarahkan
pada kualitas fisik dan kimiawi, agar varietas
unggul baru yang dihasilkan sesuai dengan
preferensi konsumen dan industri
• Laboratorium Pemuliaan Tanaman Unpad
memiliki beberapa galur harapan kedelai hitam
hasil seleksi dan pemurnian benih.
• Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi sifat-
sifat fisiko-kimia biji kedelai beberapa galur
harapan kedelai hitam yang cocok sebagai bahan
baku kecap dan berdaya hasil tinggi.
4. Bahan dan Metode
• Percobaan dilakukan di Kebun Percobaan Fakultas
Pertanian Universitas Padjadjaran Ciparanje,
Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat.
• Penelitian di lapang disusun berdasarkan
rancangan acak kelompok (RAK) diulang 3 kali.
• Perlakuan terdiri dari 6 galur harapan Unpad ,
yaitu JT 3, CK 8, KB 9, JT 13, CK 13, KH 4 dan 2
varietas pembanding, yaitu Cikuray dan Detam 1.
5. Pengamatan
Karakter
Kuantitatif
umur berbunga (hst), bobot biji/plot (g), umur
panen (hst), bobot 100 biji (g), tinggi tanaman
(cm), jumlah polong per tanaman, dan potensi
hasil (ton/ha)
Sifat Fisik
Biji
panjang biji (mm), lebar biji (mm), ketebalan biji
(mm), diameter rata-rata geometrik (mm),
kebulatan, volume biji (mm3), dan luas
permukaan biji (mm2)
Analisis
Proksimat
kadar protein (%), kadar lemak (%), karbohidrat
(%), dan abu (%)
6. • Diameter rata-rata geometrik (Dg) dihitung
berdasarkan rumus sebagai berikut (Sreenarayanan
et al 1985; Sharma et al 1985):
• Kebulatan ( ), volume biji (V) dan luas permukaan
biji (S) dihitung berdasarkan rumus yang dijelaskan
oleh Jain dan Bal (1997):
dimana:
7.
8. Hasil dan Pembahasan
Karakter Fisik dan Kimia
Keterangan: angka yang diikuti oleh huruf yang sama tidak berbeda nyata menurut uji lanjut Duncan pada taraf 5%.
*)Varietas pembanding
Galur
Panjang
biji
(mm)
Lebar
biji
(mm)
Ketebala
n (mm)
Kebulatan
biji
Volume
biji
(mm3)
Diameter
rata-rata
geometrik
(mm)
Luas
permukaan
biji (mm2)
CIKURAY* 8,1a 7,4a 5,4a 0,98abc 139,0a 6,9a 131,9a
CK 13 6,8c 5,5c 4,5b 0,98c 70,5c 5,5c 84,6c
CK 8 6,8c 5,9c 4,6b 0,98bc 78,8c 5,7c 90,6c
DETAM 1* 7,4b 6,9b 5,5a 0,99a 125,8ab 6,5b 122,5ab
JT 13 6,4c 5,7c 4,4b 0,98abc 69,6c 5,4c 83,2c
JT 3 6,8c 5,8c 4,6b 0,98bc 75,6c 5,6c 88,1c
KB 9 7,9a 7,3a 5,5a 0,99ab 141,1a 6,8a 132,6a
KH 4 7,8ab 6,6b 5,4a 0,98bc 118,7b 6,5b 118,9b
KB 9 7,9a 7,3a 5,5a 0,99ab 141,1a 6,8a 132,6a
KH 4 7,8ab 6,6b 5,4a 0,98bc 118,7b 6,5b 118,9b
CIKURAY* 8,1a 7,4a 5,4a 0,98abc 139,0a 6,9a 131,9a
DETAM 1* 7,4b 6,9b 5,5a 0,99a 125,8ab 6,5b 122,5ab
9.
10. Kandungan kimia
Keterangan: angka yang diikuti oleh huruf yang sama tidak berbeda nyata menurut uji lanjut Duncan pada taraf 5%.
*)Varietas pembanding
Galur Protein (%) Karbohidrat (%) Lemak (%) Abu (%)
CIKURAY* 33,9f 0,9a 16,5a 4,9c
CK 13 33,0d 1,6a 15,5a 4,6b
CK 8 31,0a 3,4c 16,5a 4,2a
DETAM 1* 34,5g 1,3a 16,5a 5,0cd
JT 13 31,8b 0,9a 16,0a 5,1d
JT 3 32,6c 0,9a 17,0a 5,0d
KB 9 35,0h 1,3a 17,5a 4,9c
KH 4 33,2e 2,6b 24,0a 4,7b
KB 9 35,0h 1,3a 17,5a 4,9c
CIKURAY* 33,9f 0,9a 16,5a 4,9c
DETAM 1* 34,5g 1,3a 16,5a 5,0cd
Protein tinggi diperlukan
dalam upaya meningkatkan
kandungan protein kecap
sehingga turut meningkatkan
kualitas gizi pangan
11. Karakter Komponen Hasil dan Hasil
Keterangan: angka yang diikuti oleh huruf yang sama tidak berbeda nyata menurut uji lanjut
Duncan pada taraf 5%.
*)Varietas pembanding
Galur
Tinggitanaman
(cm)
Jumlahpolongper
tanaman
Bobotbijiper
tanaman(g)
Bobot100biji(g)
Bobotbijiperplotg)
Potensihasil(t/ha)
Umurberbunga
(hst)
Umurpanen(hst)
CIKURAY* 52,4a 32,7a 7,0a 14,5a 856,1ab 0,9ab 43cd 90ab
CK 13 31,5d 33,3a 4,4a 7,1b 824,8b 0,9b 47a 80c
CK 8 39,2bcd 30,1a 4,7a 8,4b 981,3ab 1,1ab 46ab 80c
DETAM 1* 54,6a 37,5a 9,7a 14,5a 888,7ab 1,0ab 45abcd 90ab
JT 13 40,7bc 43,0a 8,3a 7,0b 1.046,1ab 1,1ab 45abcd 82c
JT 3 44,8b 30,4a 4,0a 7,7b 703,4b 0,8b 46abc 86b
KB 9 55,4a 34,9a 9,4a 15,0a 1.261,5a 1,4a 44bcd 92a
KH 4 35,4cd 36,5a 7,9a 13,1a 862,3ab 0,9ab 43d 88ab
KB 9 55,4a 34,9a 9,4a 15,0a 1.261,5a 1,4a 44bcd 92a
12. Kesimpulan
Dari enam galur kedelai hitam yang
dikarakterisasi sifat fisik dan kimianya, galur KB 9
mempunyai kandungan protein 35,0% dan
potensi hasil 1,4 t/ha lebih tinggi dibandingkan
Detam 1 dan Cikuray, sesuai untuk bahan baku
kecap dan layak dilakukan uji multilokasi untuk
mendukung pelepasannya.