Judul: Pengemasan atmosfer termodifikasi buah naga (Hylocereus undatus) terolah minimal
Abstrak: Buah naga termasuk buah pendatang baru yang cukup popular dan mempunyai prospek cerah. hal ini dikarenakan penampilan yang eksotik, budi daya yang dinilai tidak terlalu rumit, rasa yang menyegarkan dan beragam manfaat untuk kesehatan. Meningkatnya aktivitas masyarakat saat ini menyebabkan keterbatasan waktu untuk melakukan pengupasan kulit buah naga, sehingga diperlukan ketersediaan buah naga terolah minimal. Buah naga terolah minimal diperkirakan mempunyai umur simpan yang relatif singkat karena adanya luka akibat pengupasan kulit buah dan pemotongan. Salah satu upaya untuk memperpanjang umur simpan adalah dengan pengemasan atmosfer termodifikasi pada suhu rendah.
Keyword: 

Judul: Aplikasi Edible Coating Berbasis Pati Singkong Untuk Memperpanjang Umur Simpan Buah Naga Terolah Minimal
Abstrak: Buah naga memiliki khasiat yang tinggi dan sering dijual sebagai buah terolah minimal oleh pedagang eceran sehingga banyak upaya yang dilakukan untuk mempertahankan mutunya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh aplikasi edible coating berbasis pati singkong terhadap mutu dan umur simpan buah naga (Hylocereus costaricensis) terolah minimal selama penyimpanan atmosfer termodifikasi. Pengamatan dilakukan terhadap laju respirasi dan perubahan mutu buah naga seperti susut bobot, perubahan warna, perubahan kekerasan dan total padatan terlarut. Hasil akhir penelitian ini berupa usulan kombinasi konsentrasi pati singkong dalam larutan edible coating, suhu penyimpanan dan komposisi atmosfer termodifikasi yang paling baik untuk penyimpanan buah naga terolah minimal. Konsentrasi pati singkong terbaik yang diperoleh adalah 4%, suhu 5°C dan komposisi atmosfer penyimpanan 2-4% O2 dan 7-9% CO2.
Keyword: dragon fruit, edible coating, Hylocereus costaricensis, minimally processed, modified atmosphere

Judul: Which one use to overcome multicollinearity ? Ridge regression or principal component regression
Abstrak: In multiple linear regression the effect of nonorthogonality of the prediction vectors is to pull the least squares estimates of the regression coefficient away from the true coefficient that one is trying to estimate. Separating the effects of each factor of the regressors has been found to be difficult because of high correlation among independent variables. Although the multicollinearity problem has been recognized by many ways, ordinary least squares is still the main technique used in many fields, but the estimation of regression coefficient can present problems when the data vectors for the predictors are not orthogonal, or in this case are multicollinear. In using ordinary least squares, the regression coefficient may be unstable, too large in absolute value, and incorrect with respect to sign. Introduced biased estimation refer to unbiased one that measure the average closeness to the parameter being estimated corresponding to its mean square error (MSE). Ridge regression and principal component can produce better estimates by its own way than those given by ordinary least squares. It may well be preferred estimator since it will have larger probability of being close to true parameter value. Two of the biased regression methods, ridge regression and principal component regression will be applied into this research and discuss briefly for each of its properties. These methods have its particular idiosyncrasy. The biased regression methods attack the collinearity problem by computationally suppressing the effects of the collinearity. Ridge regression does this correctly by modifying the correlation matrix adding a biased constant driving through nonsingular matrix. Principal component regression attacks the problem by regressing Y on the important principal component and then parceling out the effect of the principal component variables to the original variables. Finally translated back the obtained variables into original variables yield the same sign and nearly the same coefficients for both methods.
Keyword: Regresssion analysis