Yummy and Healthy food (Basic Raw, Vegan Vanilla Chia Seed Pudding: Step by Step Instructions and Recipe!)

 

Lately, I’ve been getting a bunch of questions about how I make my basic chia seed pudding, spurred on by the many photos of chia goodness that pop up on my Instagram feed (hey, have we met on Instagram yet? If not, let’s–you can find me here). I eat a lot of chia seed pudding. A whole lot. It’s probably my favorite breakfast, and I also tend to make a lot of it at once, which means I frequently enjoy it as a snack, too. My ch-ch-ch-chia tab features all of my favorite recipes, but to be honest, the chia pudding I make most often isn’t any of those. It’s my simple, plain, vanilla chia pudding. And I’m not sure why it’s taken me so long to post the recipe and a little how-to.

What I’m about to share will make four servings of chia seed pudding. If you want to cut this recipe in half, you can, and heck, if you want to go crazy and double it, you can do that, too. But what you need to know is the basic ratio of chia seed to liquid that will yield perfect results. For me, it is:

3 tablespoons:1 cup–that’s what you need to remember! The liquid can be any plant milk, but coconut water and juice are great, too.

When I’m making a single serving of chia pudding at a time, I usually just stir the cup of liquid and seeds together. I wait a minute or two, then stir again. I stir again five minutes later, and five minutes after that. After that, I just let it sit for an hour or two before enjoying. Usually, I’m prepping chia pudding for breakfast, so I let it sit overnight in the fridge. In the morning, I’ll add a tablespoon or two of extra almond milk if necessary.

When I make a bunch of servings at once, though, it’s much easier to make chia pudding in my blender. Here’s what you’ll need to make four servings at a time:

 I add my almond milk, vanilla, and maple syrup to my blender and blend them up. Then, with the blender on a very low setting (the lowest setting in a regular blender, or about a 2 or 3 in the Vitamix), I add the chia seed.

It blends up without getting stuck together, and it’s a fast way to mix things up. (Thanks, Elizabeth, for this tip!!)
I transfer the whole thing to a mixing bowl and–just as with a single serving–I give it a stir.

 

I give it another stir a moment or two later. I stir it five minutes later, and five minutes after that. Then I let it sit for an hour (thirty minutes will be enough time if that’s all you have) before transferring it to storage containers.

 

I very often pack up chia seed pudding as an afternoon snack when I’m either at work or working from a coffee shop; it’s particularly great with blueberries, cacao nibs, or goji berries.
And here’s the chia breakfast that got so much love on Facebook and Instagram last week: a parfait of 1 heaping cup vanilla chia pudding, two tablespoons of my “buckwheaties,” two tablespoons of shredded coconut, and fresh blackberries.

 

It’s as beautiful as it is delicious–and fun to eat. Here it is, in snack size!

 

I like any berries on top of a chia pudding, but local blackberries have been particular giant (and delicious) lately.

So, that’s my plain chia pudding process. Of course, you can add just about anything you like: ginger, cinnamon, cocoa, protein powder. This dish is easy to customize.
Hope this has been helpful. What’s your favorite chia flavor? I always like getting new ideas!
xo


 Source : http://www.choosingraw.com/basic-raw-vegan-vanilla-chia-seed-pudding-step-by-step-instructions-and-recipe/

Linking Verb

Linking verbs do not express action. Instead, they connect the subject of the verb to additional information about the subject. Look at the examples below:

Keila is a shopaholic.

Ising isn't something that Keila can do. Is connects the subject, Keila, to additional information about her, that she will soon have a huge credit card bill to pay.

During the afternoon, my cats are content to nap on the couch.

Areing isn't something that cats can do. Are is connecting the subject, cats, to something said about them, that they enjoy sleeping on the furniture.

After drinking the old milk, Vladimir turned green.

Turned connects the subject, Vladimir, to something said about him, that he needed an antacid.

A ten-item quiz seems impossibly long after a night of no studying.

Seems connects the subject, a ten-item quiz, with something said about it, that its difficulty depends on preparation, not length.

Irene always feels sleepy after pigging out on pizza from Antonio's.

Feels connects the subject, Irene, to her state of being, sleepiness.

The following verbs are true linking verbs: any form of the verb be [am, is, are, was, were, has been, are being, might have been, etc.], become, and seem. These true linking verbs are always linking verbs.
Then you have a list of verbs with multiple personalities: appear, feel, grow, look, prove, remain, smell, sound, taste, and turn. Sometimes these verbs are linking verbs; sometimes they are action verbs.
How do you tell when they are action verbs and when they are linking verbs?
If you can substitute am, is, or are and the sentence still sounds logical, you have a linking verb on your hands.
If, after the substitution, the sentence makes no sense, you are dealing with an action verb instead. Here are some examples:

Sylvia tasted the spicy squid eyeball stew.

Sylvia is the stew? I don't think so! Tasted, therefore, is an action verb in this sentence, something Sylvia is doing.

The squid eyeball stew tasted good.

The stew is good? You bet. Make your own!

I smell the delicious aroma of a mushroom and papaya pizza baking in the oven.

I am the aroma? No way! Smell, in this sentence, is an action verb, something I am doing.

The mushroom and papaya pizza smells heavenly.

The pizza is heavenly? Definitely! Try a slice!

When my dog Oreo felt the wet grass beneath her paws, she bolted up the stairs and curled up on the couch.

Oreo is the wet grass? Of course not! Here, then, felt is an action verb, something Oreo is doing.

My dog Oreo feels depressed after seven straight days of rain.

Oreo is depressed? Without a doubt! Oreo hates the wet.

This substitution will not work for appear. With appear, you have to analyze the function of the verb.

Swooping out of the clear blue sky, the blue jay appeared on the branch.

Appear is something a blue jay can do—especially when food is near.

The blue jay appeared happy to see the bird feeder.

Here, appeared is connecting the subject, the blue jay, to its state of mind, happiness.

Source: http://www.chompchomp.com/terms/linkingverb.htm

Suci Syaraswati
18211056
4EA01

Tugas Bahasa Inggris Bisnis 2

Suci Syaraswati
18211056
4EA01


Tugas Pertemuan Ke-2:

Exercise 26 (Page 107) : Adjectives and Adverbs

1. Well
2. Intense
3. Brightly
4. Fluent
5. Fluently
6. Smooth
7. Accurately
8. Bitter
9. Soon
10. Fast

Exercise 27 (Page 109) : Linking (Copulative) Verbs

1. Terrible
2. Well
3. Good
4. Calm
5. Sick
6. Quick
7. Diligentiy
8. Vehement
9. Relaxed
10. Noisy

Exercise 28 (Page 114) : Comparisons

1. As soon
2. More Important
3. As well
4. More expensive
5. As hot
6. More Talented
7. More colorful
8. Happier
9. Worse
10. Faster

Exercise 29 (Page 114) : Comparisons

1. Than
2. Than
3. From
4. Than
5. As
6. Than
7. As
8. Than
9. Than
10. Than

Exercise 30 (Page 117) : Comparisons

1. Better
2. Happiest
3. Faster
4. Creamiest
5. More Ccolorful
6. Better
7. Good
8. More awkwardly
9. Least
10. Pretiest

Tugas Bahasa Inggris Bisnis 2

Suci Syaraswati
18211056
4EA01


Tugas Pertmuan Ke-1:

Exercise 21 (Page 97) : Conditional Sentences

1. Was understood
2. Wouldn't  have been
3. Will give
4. Would tell
5. Would have been
6. Had
7. Stopped
8. Needed
9. Would have found
10. Enjoyed
11. Paint
12. Were
13. Writes
14. Had permitted
15. Could spend
16. Will accept
17. Buys
18. Had decided
19. Would have written
20. Will leak
21. Had stidied
22. Hears
23. See
24. Gets
25. Turn
26. Were
27. Would have called
28. Would have talked
29. Explained
30. Spoke

Exercise 22 (Page 99) : Used To

1. Eating
2. Eat
3. Swim
4. Like
5. Speaking
6. Studying
7. Dance
8. Sleeping
9. Eating
10. Eating

Exercise 23 (Page 101) : Would Rather

1. Stay
2. Have stayed
3. Work
4. Studied
5. Not study
6. Have
7. Stood
8. Not Cook
9. Had not arrived
10. Have slept

Exercise 24 (Page 105) : Must/Should + Perfective

1. Should have had
2. Might have been
3. Must have damaged
4. Must not have parked
5.  Must have studied
6. Should have studied
7. Must have been
8. Should have deposited
9. Must have forgotten
10. Must not have studied

Exercise 25 (Page 105): Modals + Perfective

1. I would
2. Would have gone
3. May have had
4. Should have done
5. Must have forgotten
6. May have slept
7. Might have had
8. Could have lost
9. Shouldn't have driven
10. May have run

ANALISIS MARKOV

Pengertian

•      Analisa Rantai Markov adalah suatu metode yang mempelajari sifat -sifat suatu variabel pada masa sekarang yang didasarkan pada sifat -sifatnya di masa lalu dalam usaha menaksir sifat-sifat variabel tersebut dimasa yang akan datang.

•      Analisis Markov adalah suatu teknik matematik untuk peramalan perubahan pada variable-variabel tertentu berdasarkan pengetahuan dari perubahan sebelumnya.

•      Model Rantai Markov dikembangkan oleh seorang ahli Rusia A.A. Markov pada tahun 1896. Dalam analisis markov yang dihasilkan adalah suatu informasi probabilistik yang dapat digunakan untuk membantu pembuatan keputusan, jadi analisis ini bukan suatu teknik optimisasi melainkan suatu teknik deskriptif . Analisis Markov merupakan suatu bentuk khusus dari model probabilistik yang lebih umum yang dikenal sebagai proses Stokastik (Stochastic process).

•      Konsep dasar analisis markov adalah state dari sistem atau state transisi, sifat dari proses ini adalah apabila diketahui proses berada dalam suatu keadaan tertentu, maka peluang berkembangnya proses di masa mendatang hanya tergantung pada keadaan saat ini dan tidak tergantung pada keadaan sebelumnya, atau dengan kata lain rantai Markov adalah rangkaian proses kejadian dimana peluang bersyarat kejadian yang akan datang tergantung pada kejadian sekarang.

•      Jadi, Informasi yang dihasilkan tidak mutlak menjadi suatu keputusan, karena sifatnya yang hanya memberikan bantuan dalam proses pengambilan keputusan.

Syarat-Syarat Dalam Analisa Markov

Untuk mendapatkan analisa rantai markov ke dalam suatu kasus, ada beberapa syarat  yang harus dipenuhi yaitu sebagai berikut:

1.     Jumlah probabilitas transisi untuk suatu keadaan awal dari sistem sama dengan 1.

2.     Probabilitas-probabilitas tersebut berlaku untuk semua partisipan dalam sistem.

3.     Probabilitas transisi konstan sepanjang waktu.

4.     Kondisi merupakan kondisi yang independen sepanjang waktu.

Penerapan analisa markov bisa dibilang cukup terbatas karena sulit menemukan masalah yang memenuhi semua syarat yang diperlukan untuk analisa markov, terutama persyaratan bahwa probabilitas transisi harus konstan sepanjang waktu (probabilitas transisi adalah probabilitas yang terjadi dalam pergerakan perpindahan kondisi dalam sistem).

Keadaan Probabilitas Transisi

Keadaan transisi adalah perubahan dari suatu keadaan (status) ke keadaan (status) lainnya pada periode berikutnya. Keadaan transisi ini merupakan suatu proses random dan dinyatakan dalam bentuk probabilitas. Probabilitas ini dikenal sebagai probabilitas transisi. Probabilitas ini dapat digunakan untuk menentukan probabilitas keadaan atau periodeberikutnya.

Contoh Kasus :

Sebuah perusahaan transportasi mempunyai 220 unit mobil. Namun tidak semua mobil dapat beroperasi dikarenakan mesin rusak. Data mobil yang sedang beroperasi(narik) dan rusak(mogok) adalah sebagai berikut :

Dalam waktu dua hari ini terdapat perubahan, mobil yang beroperasi ternyata mengalami kerusakan, dan sebaliknya. Untuk mengetahui perubahan yang terjadi dapat dilihat pada tabel di bawah ini :

Dari data tersebut hitunglah :

a. Probabilitas transisi

b. Probabilitas hari ke-3 narik jika hari ke-1 narik

c. Probabilitas hari ke-3 mogok jika hari ke-1 narik

d. Probabilitas hari ke-3 narik jika hari ke-1 mogok

e. Probabilitas hari ke-3 mogok jika hari ke-1 mogok

Jawaban :

a.     Probabilitas Transisi

Peralatan Analisis Markov

1.     Probabilitas Tree

          Probabilities tree merupakan cara yang aman dan sangat membantu untuk menunjukan sejumlah terbatas trasisi dari suatu proses Markov.

Dari 2 gambar  tersebut, kita bisa menjawab jawab soal di atas, sehingga :

b.     Probabilitas hari ke-3 narik, jika hari ke-1 narik = 0,3402  + 0,3084   =  0,6486

c.      Probabilitas hari ke-3 mogok jika hari ke-1 narik= 0,2431  + 0,1083   =  0,3514

d.     Probabilitas hari ke-3 narik, jika hari ke-1 mogok    = 0,4316  + 0,1924   =  0,624

e.      Probabilitas hari ke-3 mogok jika hari ke-1 mogok = 0,3084  + 0,0676  =   0,376

2.     Pendekatan Matriks

Ada kalanya kita harus mencari probabilitas pada periode yang sangat besar, misalkan periode hari ke-9, ke-10 dan seterusnya, akan sangat menyulitkan danmembutuhkan media penyajian yang khusus jika kita menggunakan Probabilitas Tree. Oleh karena permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Pendekatan Matriks Probabilitas.

•      Jika kendaraan pada hari ke-1 narik maka berlaku probabilitas sebagai berikut:

          N(i) = 1                                   

          M(i) = 0

•      Lalu probabilitas di atas disusun ke dalam vektor baris, maka kita dapatkan:

          (N(i)     M(i)) = (1     0)

•      Adapun rumus untuk mencari probabilitas periode berikutnya (i+1) adalah:

(N(i+1) M(i+1)) = (N(i)    M(i)) x Matriks Probabilitas Transisi

•      Untuk menjawab pertanyaan b–e dengan menggunakan pendekatan Matriks, yaitu :

•     Terlihat bahwa hasilnya sama dengan yang diperoleh dengan menggunakan metodeProbabilities Tree.

•      Dengan menggunakan cara yang sama kita akan dapatkan status untuk periode-periode berikutnya sebagai berikut:

(N(3)     M(3)) = (0,6486     0,3514)

(N(4)     M(4)) = (0,6384     0,3616)

(N(5)     M(5)) = (0,6400     0,3400)

(N(6)     M(6)) = (0,6397     0,3603)

(N(7)     M(7)) = (0,6398     0,3602)

(N(8)     M(8)) = (0,6398     0,3602)

•      Terlihat bahwa perubahan probabilitas semakin lama semakin mengecil sampai akhirnya tidak tampak adanya perubahan. Probabilitas tersebut tercapai mulai dari periode ke-7, dengan probabilitas status:

(N(7)     M(7)) = (0,6398     0,3602)

Ini berarti pemilik kendaraan dapat menarik kesimpulan bahwa jika awalnya kendaraan berstatus narik, setelah beberapa periode di masa depan probabilitasnya narik adalah sebesar 0,6398 dan probabilitasnya mogok adalah sebesar 0,3602.

Untuk perhitungan probabilitas status hari pertama mogok dapat kita cari dengan metode yang sama dan akan kita dapatkan probabilitas yang akan sama untuk periode selanjutnya, mulai dari periode ke-8. Adapun probabilitas pada periode ke-8 adalah:

N(8)      M(8))  =  (0,6398      0,3602)

Keadaan Steady State dan Probabilitasnya

Dalam banyak kasus, proses markov akan menuju pada Steady State (keseimbangan) artinya setelah proses berjalan selama beberapa periode, probabilitas yang dihasilkan akan bernilai tetap, dan probabilitas ini dinamakan Probabilitas Steady State. Untuk mencari Probabilitas Steady State dari suatu Matriks Transisi, maka kita dapat menggunakan rumus:

( N(i+1)   M(i+1) ) = ( N(i)    M(i) ) x Matriks Probabilitas Transisi

    Karena Steady State akan menghasilkan probabilitas yang sama pada periode ke depan maka rumus tersebut akan berubah menjadi:

( N(i)    M(i) )      = ( N(i)     M(i) ) x Matriks Probabilitas Transisi

Untuk mengurangi keruwetan, periode (i) dapat kita hilangkan, karena pada saat Steady State tercapai periode tidak akan mempengaruhi perhitungan. Sehingga perhitungan di atas akan menjadi:

•      Dari perhitungan di atas akan menghasilkan persamaan berikut:

          N = 0,5833N + 0,74M ................................. (1)

          M = 0,4167N + 0,26M ................................ (2)

•      Karena salah satu ciri proses markov adalah:

          N + M = 1, maka:

          N + M = 1   -->    M = 1 – N

Dengan mensubtitusikan M = 1 - N ke persamaan (1) didapatkan:

          N = 0,5833N + 0,74M

          N = 0,5833N + 0,74 ( 1 - N)

          N = 0,5833N + 0,74 - 0,74N

          1,1567N = 0,74

          N = 0,6398

Lalu kita masukkan nilai N = 0,6398 ke dalam persamaan (2) didapatkan:

          M = 1 – N

          M = 1 – 0,6398

          M = 0,3602

Hasilnya :

Dari contoh kasus kita ketahui bahwa Pemilik Kendaraan memiliki 220 kendaraan. Dengan menggunakan Probabilitas Steady State yang sudah kita dapatkan, Pemilik dapat mengharapkan jumlah kendaraan setiap harinya narik atau mogok sebanyak:

Narik    : N x 220 = 0,6398 x 220= 140,756 ~ 141 kendaraan

Mogok : M x 220 = 0,3602 x 220= 79,244  ~ 79 kendaraan

•      Misalkan Pemilik kurang puas dengan tingkat operasi yang ada dan ingin meningkatkannya, sehingga Pemilik mengambil kebijakan untuk menggunakan suku cadang asli dalam setiap perawatan armada. Kebijakan ini membuat Matriks Probabilitas Transisi berubah menjadi:

 

Artinya kebijakan ini membuat Probabilitas saat ini narik, lalu hari berikutnya mogok menurun dari 0,4167 menjadi 0,3. Probabilitas Steady State yang baru adalah:

•      Sehingga kita dapatkan persamaan berikut:

N = 0,7N + 0,74M………………………(1)

M = 0,3N + 0,26M……………………..(2)

•      Substitusikan M = 1 - N ke persamaan (2), sehingga kita dapatkan:

M = 0,2885 dan N = 0,7116

Artinya setiap harinya Pemilik dapat mengharapkan kendaraan yang narik atau mogok sebanyak:

Narik    : N x 220 = 0,7116 x 220 = 156,55 ~ 157 kendaraan

Mogok : M x 220 = 0,2885 x 220 = 63,47  ~ 63 kendaraan

Kebijakan tersebut menghasilkan kenaikan operasional dari 141 kendaraan perhari menjadi 157 kendaraan perhari. Dalam hal ini Pemilik harus mengevaluasi kebijakan ini, apakah kenaikan pendapatan operasional dapat menutupi kenaikan biaya operasional karena kebijakan ini.

Misalkan karena kebijakan ini terjadi kenaikan biaya perawatan kendaraan sebesar Rp. 1.000.000,- setiap harinya. Jadi bila kenaikan pendapatan operasional lebih besar dari Rp. 1.000.000,- maka kebijakan tersebut layak