Pengaruh Perbandingan Konsentrasi Asam Sitrat-Malat terhadap Karakteristik Granul Effervescent Daun Katuk (Sauropus androgynus L. Merr)
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this research was to determine the effect of concentration ratio of citric-malic acid on the characteristics of the effervescent granule of katuk leaves and to proper concentration ratio of citric-malic acid to get the effervescent granule of katuk leaves with the best characteristics. The research used Completely Randomized Design (CRD) with the treatment of concentration ratio of citric-malic acid consisting of 5 levels: 5% : 25%, 10% : 20%, 15% : 15%, 20% : 10%, dan 25% : 5%. The treatment was repeated 3 times in order to obtain 15 experimental units. The data were analyzed statistically using the variance test and if the treatment had a significant effect to observed variables, it was continued with Duncan's Multiple Range Test. The result showed that concentration ratio of citric-malic acid had a significant effect (P<0,05) on moisture content, ash content, flow time, soluble time, high foaming, total flavonoids, and antioxidant capacity. The concentration ratio of 5% citric acid and 25% malic acid was the best treatment to produce effervescent granule of katuk leaves with the moisture content 5.67%, ash content 23.84%, pH 5.88, soluble time 20.69 seconds, flow time 0.80 seconds, high foaming 3.20 cm, total flavonoids 21.04 mgQE/100g powder, antioxidant capacity 16.51 mgGAEAC/100g powder sensory hedonic of the color was liked, the aroma was liked, the taste was liked and the overall acceptance was liked.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».