Judul: Tehnik perbaikan masa simpan produk bandeng (Chanos chanos) presto juwana non vakum pada suhu ruang dengan metode perendaman alkohol
Abstrak: Bandeng duri lunak atau biasa disebut dengan bandeng presto merupakan salah satu bentuk ikan olahan yang berasal dari kota Semarang dengan rasa lezat dan mempunyai duri yang lunak sehingga memudahkan konsumen untuk mengkonsumsinya tanpa takut tertusuk oleh duri ikan. Selain itu, rasa bandeng presto dapat diterima oleh sebagian besar masyarakat Indonesia. Walaupun demikian, ada satu kelemahan dari bandeng presto yaitu mempunyai daya simpan yang relatif pendek pada suhu kamar. Umumnya daya simpan bandeng presto non vakum hanya bertahan 2 hari sehingga perlu dilakukan penelitian untuk memperpanjang daya simpan bandeng presto non vakum pada suhu kamar. Dalam penelitian ini digunakan alkohol sebagai bahan pengawet bandeng presto Juwana.
Keyword: 

Judul: Mempelajari pengaruh suhu dan waktu precooking dan sterilisasi pada pengolahan bandeng presto kemas hermetik
Abstrak: Pada umumnya ikan bandeng diolah secara tradisional antara lain dengan cara pengasapan, penggaraman dan pemindangan. Cara pengolahan yang berbeda ini merubah komposisi daging ikan, rasa serta tekstur, tetapi tidak dapat melunakkan tulang yang banyak terdapat dalam daging ikan bandeng. Untuk mengatasi gangguan tulang tersebut, ada suatu cara pengolahan khusus yang produknya disebut bandeng presto. Pengolahan presto tidak jauh berbeda dengan proses pemindangan. Dilihat dari daya awetnya, presto memiliki daya awet lebih pendek dibandingkan ikan kaleng. Hal ini disebabkan presto tidak dikemas secara hermetik (kedap udara) seperti ikan kaleng pada waktu sterilisasi. Mengingat daya awet yang pendek dan prinsip pengolahan pada bandeng presto, terdapat suatu peluang untuk memper- panjang daya awet bandeng presto. Salah satu diantaranya menggunakan pengemas yang dapat ditutup secara hermetik yaitu menggunakan kantung plastik yang tahan panas dalam pengolahannya. Salah satu keunggulan penggunaan plastik tahan panas sebagai kemasan untuk sterilisasi produk ...
Keyword: 

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