SIFAT FISIKO-KIMIA DAN MUTU ORGANOLEPTIK BAKSO BROILER DENGAN MENGGUNAKAN TEPUNG UBI JALAR (Ipomoea batatas L)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it