Telah dilakukan penelitian aplikasi gum arab dan dekstrin sebagai pengikat protein terlarut dari ekstrak kepala udang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan proporsi terbaik dari penambahan gum arab dan dekstrin pada pembuatan bubuk protein sebagai bahan suplementasi nutrisi. Gum arab dan dekstrin yang ditambahkan ialah sebanyak 8% (b/v), dengan empat perlakuan proporsi yang berbeda yaitu 1:0,5; 1:1,75; 1:3; dan 1:4,25. Parameter yang diamati untuk mengetahui sifat fisika dan kimia hasil ekstraksi meliputi kadar nitrogen terlarut, kadar nitrogen amino, kadar nitrogen non protein, kadar protein kasar, kadar air, kelarutan, dan rendemen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan terbaik adalah penambahan gum arab dan dekstrin dengan perbandingan 1:0,5. Produk memiliki kadar nitrogen terlarut 0,55%, kadar nitrogen amino 2,35%, kadar nitrogen non protein 2,62%, kadar protein kasar 33,20%, kadar air 5,67%, kelarutan 99,15% dan rendemen 5,04%. Produk ini memenuhi kebutuhan jenis asam amino yang disyaratkan ada pada pangan anak usia 10-14 tahun yang di tetapkan oleh FAO. Produk ini juga memiliki sifat kelarutan yang bagus sebagai bubuk karena kelarutannya diatas 95%.
Cryptocurrency investment is an investment instrument that has high risk but also has a greater advantage than other investment instruments. To make a big profit, investors need to analyze cryptocurrency investments to predict the price of the cryptocurrency to be purchased. The highly volatile movement of cryptocurrency prices makes it difficult for investors to predict those prices. Data mining is the process of extracting large amounts of information from data by collecting, using data, the history of data relationship patterns, and relationships in large data sets. Support Vector Regression has the advantage of doing accurate cryptocurrency price predictions and can overcome the problem of overfitting by itself. Polkadot is one of the cryptocurrencies that are often used as investment instruments in the world of cryptocurrencies. Polkadot cryptocurrency price prediction analysis using the Support Vector Regression algorithm has a good predictive accuracy value, including for Polkadot daily closing price data, namely with a radial basis function (RBF) kernel with cost parameters C = 1000 and gamma = 0.001 obtained model accuracy of 90.00% and MAPE of 5.28 while for linear kernels with parameters C = 10 obtained an accuracy of 87.68% with a MAPE value of 6.10. It can be concluded that through parameter tuning, the model formed has an accuracy value and the best MAPE is to use a radial kernel basis function (RBF) with cost parameters C = 1000 and gamma = 0.001. The results show that the Support Vector Regression method is quite good if used for the prediction of Polkadot cryptocurrencies.
Thermoelectric performance test of refrigerated fish container at various voltages was conducted. Performance test aims to determine temperature of heat pipe, heat sink, room container and electric current requirements of thermoelectric refriferator at various voltages. Thermoelectric refrigerator composed of two pieces peltier elements, aluminiums bracket, fan, heat sink and heat pipe. Thermoelectric refrigerator was placed at the top of fish container. Various voltages used were 8 V, 10 V, and 12 V. Parameters measured were the amount of electric current through the thermoelectric, temperature of heat sink, heat pipe and room container. Room container temperature could be reached on 12, 10 and 8 V were 14, 16 and 17 °C respectively. Heat sink temperature on 12 V was -0.1 °C and temperature on 8 and 10 V were 3-4°C. Heat pipe temperature on 12 and 10 V reached 30-31 °C, while temperature on 8 V was 27 °C. The electric current requirements on 12, 10 and 8 V were 6.3, 4.8 and 3.8 A with energy requirements of refrigerated fish container were 75, 48 and 30 watt respectively. The cooling capacity of peltier module on 12 V was 12.5 W, while the cooling capacity on 10 and 8 V were 10.5 W respectively.ABSTRAKUji performansi pendingin termolektrik alat transportasi ikan segar pada berbagai tegangan telah dilakukan. Uji performansi dilakukan untuk mengetahui suhu heat pipe, heat sink serta ruang peti insulasi serta kebutuhan listrik sistem pendingin pada berbagai tegangan. Sistem pendingin termoelektrik tersusun dari dua buah elemen peltier, bracket alumunium, fan, heat sink dan heat pipe. Pendingin termoelektrik dipasang di bagian atas peti insulasi. Uji performansi dilakukan pada tegangan 8, 10 dan 12 V. Parameter yang diukur adalah jumlah arus listrik yang melalui sistem pengingin, suhu heat sink, heat pipe dan suhu ruang peti insulasi. Suhu ruang peti insulasi yang dicapai pada tegangan 12, 10 dan 8 V berturut-turut sebesar 14, 16 dan 17 °C. Suhu heat sink yang dicapai pada tegangan 12 V sebesar -0,1 °C, sedangkan pada tegangan 8 dan 10 V tidak jauh berbeda yaitu antara 3-4 °C. Suhu heat pipe yang dicapai pada tegangan 12 dan 10 V tidak jauh berbeda yaitu sekitar 30-31 °C, sedangkan pada 8 V sebesar 27 °C. Kebutuhan arus listrik sistem pendingin pada tegangan 12, 10 dan 8 V sebesar 6,3; 4,8 dan 3,8 A dengan kebutuhan energi berturut-turut 75, 48 dan 30 Watt. Nilai cooling capacity elemen peltier pada tegangan 12 V sebesar 12,5 W, sedangkan pada tegangan 10 dan 8 V sebesar 10,5 W.
Jaringan merupakan salah satu layanan internal yang dikelola oleh instansi MKP. Layanan ini termasuk salah satu yang kritikal dikarenakan hampir seluruh pertukaran informasi dan kegiatan perkantoran di lingkungan instansi tersebut membutuhkan koneksi jaringan. Apabila terjadi gangguan pada layanan jaringan maka gangguan tersebut dapat menyebabkan adanya penurunan reputasi dan kendala pada pelaksanaan proses bisnis instansi MKP. Oleh karena itu, perlu adanya metode manajemen risiko keamanan informasi yang dilakukan terhadap layanan jaringan instansi MKP. Berdasarkan hal tersebut, dilakukan perancangan manajemen risiko keamanan informasi pada layanan jaringan milik instansi MKP menggunakan kerangka kerja ISO/IEC 27005:2018 yang dikombinasikan dengan kerangka kerja NIST SP 800-30 Revisi 1 pada tahap penilaian risiko. Tahapan perancangan manajemen risiko yang dilakukan yaitu penetapan konteks, penilaian risiko, perlakuan risiko dan penerimaan risiko. Penilaian risiko dilakukan dengan menganalisis data yang diperoleh dari hasil wawancara, observasi, telaah dokumen, dan pemberian kuisioner penilaian risiko. Berdasarkan hasil penilaian risiko, telah teridentifikasi 23 aset dengan 59 skenario risiko yang diketahui. Dari 59 skenario risiko tersebut, 12 skenario diantaranya dapat diterima dan 47 skenario lainnya dimitigasi. Pada tahap perlakuan risiko dan penerimaan risiko, 47 skenario risiko tersebut diberikan strategi perlakuan modifikasi dan rekomendasi kontrol serta ditentukan penanggung jawab kontrol berdasarkan skenario risikonya. Hasil dari penelitian ini adalah perancangan manajemen risiko keamanan informasi yang disertakan dengan rekomendasi kontrol keamanan informasi yang mengacu pada kerangka kerja ISO/IEC 27002:2013.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.