Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penggunaan zat warna sintetik untuk makanan semakin meningkat karena kegunaan dan keunggulan yang dimilikinya. Akan tetapi, ternyata, tidak semua zat warna sintetik untuk makanan yang dijual di pasaran mengandung zat warna yang aman untuk dikonsumsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sampel zat warna sintetik untuk makanan yang beredar di pasaran daerah Tangerang, apakah mengandung zat warna sintetik yang dilarang untuk digunakan dalam makanan atau tidak. Ekstraksi tidak perlu dilakukan terhadap sampel. Identifikasi dilakukan dengan reaksi warna dan kromatografi kertas. Kemudian, dilakukan densitometri untuk menunjang hasil identifikasi yang diperoleh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sepuluh dari 31 sampel yang diperiksa, mengandung zat warna sintetik yang dilarang untuk digunakan dalam makanan. Kesepuluh sampel itu adalah tujuh sampel zat warna merah (tiga sampel mengandung Merah K4, dua sampel mengandung Rhodamin B, dan dua lainnya Scarlet GN), satu sampel zat warna jingga (mengandung Orange G), satu sampel zat warna kuning (mengandung Metanil Yellow), dan satu sampel zat warna coklat (mengandung Chocolate Brown FB)."

"The use of synthetic food colorants is increasing because of its advantages....."

"Kadar warna alizarin red, direct red-81 dan campuran keduanya menurun seiring penambahan konsentrasi TiO2 dan waktu radiasi dengan sinar UV. Besarnya penurunan optimum pada masing-masing sampel adalah : o Larutan alizarin red 50 ppm = 22 % untuk konsentrasi TiO2 50 ppm dan waktu radiasi 5 jam. o Larutan direct red-81 50 ppm = 13,83 % untuk konsentrasi TiO2 30 ppm dan waktu radiasi 1 jam. o Larutan campuran alizarin red dan direct red-81 (1:1) = 11,4 % untuk konsentrasi TiO2 50 ppm dan waktu radiasi 5 jam. o Larutan campuran alizarin red dan direct red-81 (1:2) = 12,9 % untuk konsentrasi TiO2 50 ppm dan waktu radiasi 5 jam. o Larutan campuran alizarin red dan direct red-81 (2:1) = 16,64 % untuk konsentrasi TiO2 50 ppm dan waktu radiasi 5 jam."

"This is research about color measurements of ceramic glaze with measure the reflectance of glaze ceramic sample that used spectrophotometer UV-VIS and color different calculation, to get quantitative color standard in the ceramic product and to look for the color matching method in each batch of ceramic glaze product that compared with product standard. Ceramic sample used four base colors, these are Blue 4571, Green AV-I500, Yellow DKC-9, and Red 270066, that make variable between the percentage of two base colors in the glaze ceramic composition that applied on the ceramic body and ceramic engobe. Illuminant used Illuminant CIE A, observer standard is CIE 1931 (2°), in the wavelength range 400 - 700nm, with spectrophotometer UV-VIS. The spectrophotometer data (R vs X) result is converted in the tristimulus value (X,Y,Z), chromaticity value (x,y,z) and CIE L*a*b* data with the color different calculation formula, then we can conclude the quantitative color standard and make the plot in color map of chromaticity diagram and the plot in color area of CIE L*a*b*. Color matching method made by measuring sample in each batch of ceramic glaze product and compared by color standard that used the total color different calculation with condition AE < 0.5. The research results will implement in the big ceramic industry to improve the ceramic product and ceramic quality development.

---

Dalam penelitian ini diteliti pengukuran warna glasir keramik dengan mengukur reflektansi sample keramik berglasir menggunakan spektrofotometer UV-VIS dan perhitungan perbedaan warna, untuk mendapatkan standar warna secara kuantitatif pada produk keramik dan mencari metode colour matching pada setiap batch produk glasir keramik dibandingkan dengan standar produk yang sudah ditetapkan. Pembuatan sample keramik menggunakan empat warna dasar, yaitu Biru 4571, Hijau AV-1500, Kuning DKC-9, dan Merah 270066, yang divariabelkan berdasarkan persentase pencampuran diantara dua warna dasar di dalam suatu komposisi glasir keramik, yang diaplikasikan di atas permukaan badan keramik dan engobe keramik. Illuminant yang digunakan adalah illuminant CIE A, dengan standar observer CIE 1931 (2"). pada daerah panjang gelombang 400 - 700 nm, dengan spektrofotometer UV-VIS. Data spektrolotometri ( R vs X ) yang didapat, dikonversikan ke dalam nilai tristimulus (X,Y,Z) . nilai kromatisitas (x,y,z), dan data CIE L*a*b* dengan menggunakan rumus perhitungan warna, kemudian ditentukan standar warna secara kuantitatif dan dibuat plot pets warna dalam diagram kromatisitas dan posisinya claim ruang warna CIE L*a*b*. Metode colour Matching ditentukan dengan mengukur sample setiap hatch glasir keramik dan dibandingkan dengan standar warna menggunakan perhitungan total perbedaan wama dengan syarat matching jika E < 0.5. Hasil penelitian ini akan diimpelentasikan dalam industri- industri besar keramik untuk lebih meningkatkan pengembangan produk dan kualitas keramik."

"Glukosa adalah salah satu indikator kesehatan tubuh yang dapat dideteksi oleh urin yang dapat membantu pendeteksian dini penyakit diabetes dan glikosuria. Glukosa dapat dideteksi oleh urine analyzer menggunakan metode pembacaan perubahan warna pada strip uji urin. Namun sayangnya, akses terhadap urine analyzer masih sangat terbatas dikarenakan ukurannya yang terlalu besar dan harganya yang terlalu mahal. Dalam penelitian ini sistem pengukuran kadar gula urin yang lebih murah dan lebih portabel dibuat menggunakan analisis citra berbasis ponsel pintar yang dipadukan dengan pemrosesan melalui komputer. Ponsel pintar yang digunakan pada penelitian ini adalah Huawei Nova 5T dan Samsung Galaxy A51 dengan bantuan aplikasi kamera OpenCamera. Citra strip uji diambil dengan menggunakan kotak khusus yang ditambahkan papan warna sebagai alat bantu untuk mengoreksi warna. Papan warna tersebut telah diuji menggunakan standar papan warna X-Rite ColorChecker. Citra yang telah diambil akan dikoreksi warnanya menggunakan metode Root-Polynomial Color Correction (RPCC) -yang telah diuji kemampuan koreksi warnanya pada variasi suhu warna lampu 2500K-8500K. Citra yang telah dikoreksi kemudian diprediksi kadar gulanya dengan model regresi Decision Tree menggunakan LSBoost. Hasil penelitian menunjukkan, Metode RPCC menunjukkan performa yang baik dengan nilai evaluasi koreksi warna (delta e) sebesar 1,8 – 2,6 ΔE. Hasil koreksi warna terbaik dimiliki oleh citra dengan suhu warna 4500K-7000K. Model regresi menghasilkan nilai evaluasi sebesar 0,21 – 0,01 RRMSE. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem pengukuran kadar gula urin dengan metode pembacaan strip uji berbasis ponsel pintar yang menggunakan model Decision Tree-LSBoost dapat digunakan untuk mendeteksi nilai kadar gula.

---

Glucose is one of the health indicators that can be detected from urine and it can be an early detection for diabetes and glycosuria. Glucose can be detected using a urine analyzer that uses the method of reading the color change on a urine test strip. However, access to urine analyzers is still very limited due to their large size and expensive price. In this study, a cheaper and more portable urine sugar measurement system was created using smartphone-based image analysis combined with computer processing. The smartphones that were used in this study are Huawei Nova 5T and Samsung Galaxy A51 who used the OpenCamera application. The image of the test strip is taken by using a special box with a color board inside as a tool for correcting colors. The color boards have been tested using the X-Rite ColorChecker standard. The image that has been taken will be color corrected using the Root-Polynomial Color Correction (RPCC) method, which has been tested for its color correction ability at the color temperature variation of the 2500K-8500K lamp. The corrected image then used to predict the sugar content using Decision Tree-LSBoost regression model. The results showed the RPCC method has a good performance with a color correction evaluation value (delta e) of 1.8 - 2.6 ΔE. The best color correction result is an image with a color temperature of 4500K-7000K. The regression model produces an evaluation value of 0,21 - 0,01 RRMSE. These results indicate that the urine sugar level measurement system with a smartphone-based test strip reading method using the Decision Tree-LSBoost model can be used to detect the value of sugar levels."

"Patients with lip and palate cleft often have difficulties in articulation, mastication, swallowing and esthetic problems. In general, these patients have characteristics of malocclusion that need special treatment. Interdisciplinary approach should be done. It would need long term of healing period after total reconstruction which includes physical, mental, emotional, and social conditions. Orthodontic treatment in patients with lip and palate cleft consist of several stages which are the periods of infant, deciduos dentition, mixed dentition, and permanent dentition. These periods could be followed by pre-orthognatic surgical treatment if it is necessary. The principal of orthodontic treatment in patients with lip and palate cleft is to treated the malocclusion and to reduce the dysharmony that may happen due to surgical procedure which occured during growth and development periods."

"Criminal action has shown progressive increase in quality or quantity. To solve criminal cases, important data are needed in identifying individuals. The method of lip print (LP) identification can be applied in certain cases when lip prints can be found in e.g. spoon, glass, fruit etc. The prints can be analyzed in principle to reveal the characteristics of lip position. A study was conducted to compare the normal lip print with open, smile and kiss positions of the lips. Lip prints of 44 students of the University of Indonesia were taken by using transparent cellotape. The pattern types of the lip prints on 8 quadrants were determined using the method of Suzuki, and Mann-Whitney test to 95% confidence limit was used to indicate statistical significance. The results indicate that for the types of LP in all quadrants, there is no difference of between the types of LP from open, smile, kiss or normal position. In conclusion, while the pattern of lip print is specific for an individual and useful for identification, there are no significant differences between the pattern types of LP and normal lip position."