Analisis Gizi Rumput Laut Anggur (Caulerpa Racemosa) Subsitusi Ikan Layang (Decapterus Ruselli) Sebagai Alternatif Perbaikan Gizi Masyarakat
Bibliographic record
Abstract
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.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".