SIFAT FISIKO-KIMIA DAN MUTU ORGANOLEPTIK BAKSO BROILER DENGAN MENGGUNAKAN TEPUNG UBI JALAR (Ipomoea batatas L)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek berbagai prosentase tepung ubi jalar terhadap sifat fisiko-kimia dan mutu organoleptik bakso broiler. Variabel yang diamati adalah sifat fisik dan Sifat Organoleptik bakso. Data untuk semua peubah dianalisis menurut prosedur analisis ragam (ANOVA) dari Rancangan Acak Lengkap dan untuk mengetahui perlakuan mana yang berbeda nyata secara statistik dilakukan pengujian dengan Uji Wilayah Berganda Duncan. Untuk uji organoleptik digunakan metode Scoring Deffrent test dengan jumlah panelis 35 orang. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penambahan presentase tepung ubi jalar hingga 20% berpengaruh sangat nyata (P<0.01) terhadap Daya Mengikat Air dan Kadar Air. Tapi tidak berpengaruh nyata (P>0.05) terhadap pH. Hasil Organoleptik menunjukkan bahwa perlakuan memberikan pengaruh yang sangat nyata (P<0.01) terhadap tekstur, kekenyalan, dan citarasa. Tapi tidak berpengaruh nyata (P>0.05) terhadap aroma. Berdasarkan hasil penelitian dan analisa data dapat disimpulkan bahwa penambahan tepung ubi jalar sebagai filler hingga prosentase 20% menghasilkan bakso broiler dengan sifat fisiko-kimia yang baik dan secara organoleptik dapat diterima oleh konsumen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».