Organoleptic Analysis and Nutritional Content of Biscuits Based on Purple Sweet Potato and Seaweed Flours
Notice bibliographique
Résumé
Development of the right formula for making biscuits based on purple sweet potato flour and seaweed flour can be used as supplementary feeding for Toddlers to meet nutritional needs and prevent malnutrition in toddlers.The research objective was to analyze biscuits' nutritional and organoleptic content based on purple sweet potato flour and seaweed flour.The research method was experiment and laboratory test.The main ingredients of the study were purple sweet potato flour and seaweed.The research variable was sensory quality (organoleptic test): taste, texture, aroma, and color; for sensory testing, all treatments would be presented to panelists, and panelists determined the most preferred one.The sample from the sensory test with the highest score (the most preferred by the panelists) was then analyzed for its chemical quality.Chemical quality included water, protein, fat, ash, carbohydrate, and total calories of biscuits.The results showed that the best formula for biscuits made from purple sweet potato flour and seaweed flour was formula E (100% purple sweet potato flour and 0% seaweed flour), with the panelists' preference for the taste of 4.2, the texture of 3.5, aroma of 4.3, and color of 4.2, out of 5.The average nutritional content obtained in biscuits already met the requirements of the Indonesia National Standard, including water content, ash content, protein content, fat content, and carbohydrate content.The highest carbohydrate, protein, and water content were detected in formula E, 70.35%, 9.70%, and 4.14%, respectively; the highest fat content was in formula B, about 16.38%.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».