Analisis Gizi Rumput Laut Anggur (Caulerpa Racemosa) Subsitusi Ikan Layang (Decapterus Ruselli) Sebagai Alternatif Perbaikan Gizi Masyarakat
Notice bibliographique
Résumé
Sulawesi Selatan merupakan provinsi tertinggi produksi rumput laut dan Ikan layang merupakan sumber daya ikan pelagis yang mempunyai nilai ekonomis yang memberi kontribusi utama pada produksi perikanan, keduanya memiliki nilai gizi yang sangat baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan zat gizi pada bakso rumput laut lawi-lawi subtitusi ikan layang. Metode yang digunakan yaitu dengan membandingkan antara beberapa formulasi perbandingan rumput laut lawi-lawi dan ikan layang antara lain 100:0, 75:25, 50:50, 25:75, 0:100. Hasil penelitian diperoleh kadar karbohidrat tertinggi pada formula 2 (75:25) sebanyak 29,91%, kadar protein tertinggi pada perlakuan 0:100 sebanyak 20,31%. kadar lemak tertinggi pada formulasi 3 (50:50) sebanyak 11,08%, kadar air tertinggi pada formulasi 1 (100:0) sebanyak 52,5% dan kadar zat besi tertinggi pada formulasi 3 (50:50) sebanyak 24,7860 mg/kg. Hasil uji Anova menunjukkan ada perbedaan antara berbagai formulasi yang signifikan kandungan zat gizi protein, lemak, air dan zat besi namun tidak berbeda nyata pada kadar karbohidrat. Berdasarkan uji organoleptik mutu hedonik menunjukkan bakso rumput laut Lawi-lawi (Ceulerpa racemosa) substitusi Ikan Layang terbaik adalah formula 4 (25:75) berdasarkan warna, aroma, tekstur dan rasa. Penelitian ini menyimpulkan bahwa formula ke 4 (25:75) merupakan formulasi terpilih secara organoleptik merupakan formulasi paling disukai sehingga direkomendasikan untuk melakukan beberapa diversifikasi pangan guna meningkatkan daya tarik masyarakat dalam mengkonsumsi makanan yang baik dan bergizi untuk memperbaiki status gizi masyarakat berbahan pangan lokal.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».