STUDI TENTANG PENGARUH PEMANFAATAN SANTAN PADA PRODUK ES KRIM, YOGHURT, KEJU
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
Santan kelapa merupakan salah satu produk pangan yang dihasilkan dari buah tanaman kelapa (Cocos nucifera) dan pada bagian buahnya memilki kandungan senyawa tannin, flavonoid, dan polifenol. Terdapat 2 jenis santan kelapa yang dikembangkan yaitu santan kelapa cair dan santan kelapa bubuk. Santan kelapa cair dapat dimanfaatkan untuk berbagai masakan atau olahan produk pangan seperti pada produk es krim, yoghurt dan keju. Metode yang digunakan yaitu studi pustaka untuk melakukan penelitian review yang dilakukan dengan menganalisis informasi dari data – data kuantitatif maupun kualitatif yang telah didapat dari baerbagai sumber jurnal ilmiah yang telah dipublikasi sebelumnya. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil overrun dan kadar lemak pada es krim. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil kadar lemak dan pH pada yoghurt. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil rendemen dan kadar lemak pada keju. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil uji organoleptik meliputi aroma, warna, rasa dan tekstur pada produk es krim, yoghurt dan keju. Oleh karena itu dilakukan review mengenai pengaruh pemanfaatan santan dengan melihat penggunaan santan dengan beberapa kombinasi pada pemanfaatan santan kelapa terhadap karakteristik fisik, kimia dan organoleptik. Penambahan santan pada produk es krim dapat meningkatkan overrun, kadar lemak, aroma, rasa, warna dan tekstur. Penambahan santan pada produk yoghurt menurunkan pH , meningkatkan kadar lemak, aroma, warna, rasa dan tekstur. Penambahan santan pada produk keju menurunkan rendemen, meningkatkan kadar lemak, aroma, warna, rasa dan tekstur .
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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