AKTIVITAS ANTIOKSIDAN DAN BAKTERI ASAM LAKTAT KIMCHI PAKCOY AKIBAT KONSENTRASI GARAM DAN LAMA FERMENTASI
Bibliographic record
Abstract
Kimchi merupakan makanan fungsional yang berbahan baku sayuran yang dapat dibuat secara fermentasi spontan. Kimchi adalah makanan fermentasi tradisional dan makanan etnis yang representatif di Korea dan telah dilaporkan sebagai makanan sehat. Bahan baku kimchi umumnya adalah sawi putih, namun saat ini bahan baku kimchi dapat berasal dari berbagai sayuran, salah satunya pakcoy. Diantara sawi hijau, sawi putih dan sawi pakcoy yang mengandung karotenoid tertinggi adalah sawi pakcoy (Brassica rapa L.), sedangkan kandungan karotenoid terendah adalah sawi Putih (Brassica Juncea L.). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aktivitas Bakteri Asam Laktat (BAL) dan antioksidan kimchi pakcoy akibat konsentrasi garam dan lama fermentasi. Desain eksperimental dengan dua faktor, faktor kesatu (S) yaitu konsentrasi garam (2%, 4% dan 6%) dan yang kedua (F) yaitu lama waktu fermentasi (2 hari, 4 hari dan 6 hari) dengan tiga kali pengulangan. Data disajikan dalam bentuk diagram, kemudian hasilnya dibahas secara deskriptif. Kimchi dibuat dengan mencampurkan bahan penunjang dan garam yang dibalurkan pada pakcoy, disimpan di dalam toples kaca dan kemudian difermentasi. Pengamatan dilakukan dengan uji aktivitas BAL menggunakan metode Total Plate Count (TPC) dan aktivitas antioksidan menggunakan metode Diphenyl picrylhydrazin (DPPH). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Konsentrasi garam dan lama waktu fermentasi berpengaruh terhadap total BAL dan aktivitas antioksidan. Konsentrasi garam yang meningkat mengakibatkan total BAL menurun, sedangkan lama waktu fermentasi yang meningkat menyebabkan total BAL meningkat. Konsentrasi garam dan lama waktu fermentasi yang meningkat mengakibatkan aktivitas antioksidan menurun. Aktivitas antioksidan tertinggi adalah 86,35%, sedangkan kandungan BAL yang tertinggi adalah 4,4x1011CFU/mL.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".