Bioconversion of black soldier fly (Hermetia illucens) on agricultural waste: Potential source of protein and lipid, the application (A mini-review)

Hermetia illucens, well-known as black soldier fly (BSF), is an insect easily found in subtropical and tropical regions. It contains high protein and lipids. BSF is known as one of the biological agents consuming organic components, thus having a high potential to overcome organic waste problems. BSF has promising advantages due to its long development time in the larval stage (compared to other flies) and its ability to self-separate from organic waste. BSF with large protein and lipid content can substitute the commonly used protein source in aquaculture, poultry and livestock compound diet formulation, which can be an option to overcome limited sources of future food and feed insecurity. This review analyses the latest study of bioconversion using BSF from the viewpoint of nutrient composition, degradation rate and biomass results from different feed treatments. Various feed and growth mediums have been studied to obtain high protein and lipid biomass. Hopefully, the information will provide new research directions and solutions for converting agro-industrial waste using bioconversion with BSF

Identifikasi Dosis Enzim untuk Degradasi Bulu di Sarang Walet Berbasis Citra Digital Menggunakan Jaringan Syaraf Konvolusional

Sarang burung walet atau edible birds nest merupakan produk luaran burung walet yang berasal dari liur atau saliva yang mengeras dengan harga yang mahal. Parameter yang membuat sarang walet mahal adalah kebersihannya. Pembersihan dilakukan secara destruktif dengan proses pencabutan bulu sarang walet secara manual menggunakan pinset dan membutuhkan waktu yang cukup lama, yakni 30 hingga 45 menit. Salah satu solusi dalam pembersihan sarang walet dari bulu walet adalah dengan menggunakan bantuan enzim protease serin. Enzim tersebut diaplikasikan dengan jumlah dosis yang berbeda-beda sesuai dengan banyaknya substrat bulu walet agar proses pendegradasian berjalan secara optimal. Diperlukan sebuah sistem detektor untuk menghindari pemborosan sebuah dosis enzim protease serin untuk mendegradasi limbah bulu walet. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kebutuhan dosis enzim untuk degradasi bulu walet adalah deep learning dengan model Jaringan Syaraf Konvolusional. Metode penelitian dimulai dari pengambilan dataset sebanyak 72 dan diaugmentasi menjadi 607 gambar. Rasio data training dan validasi yaitu 80:20. Pembelajaran model dilakukan menggunakan bahasa python dalam format jupyter notebook dengan library tensorflow di Google Colaboratoy. Pembelajaran model dilakukan dengan 2 jenis arsitektur GoogleNet dan ResNet-50 serta 7 jenis optimizer yang berbeda. Hasil model terbaik dalam penelitian ini yaitu jenis arsitektur ResNet-50 dengan optimizer Nadam dan parameter epoch 10, batch size 32, learning rate 0,001. Hasil nilai dari model terbaik yaitu loss 0.0562, accuracy (%) 100, Val_Loss 0.12, Val_Accuracy (%) 100. Model tebaik dideployment sebagai bentuk sistem yang mempermudah user dalam identifikasi dosis enzim untuk degradasi bulu di sarang walet