Judul: Mempelajari "Curing" Tembakau Deli (Nicotiana tabacum L.) Di PT Perkebunan IX Sampali (Sumatera Utara)
Abstrak: Tergantung dari tujuan dan penggunaannya tembakau dapat diolah dengan berbagai cara antara lain "sun curing", "fire curing", "flue curing", dan "air curing". Metoda "air curing" digunakan pada tembakau Deli, sesuai dengan tujuannya sebagai pembalut cerutu. "Curing" tembakau diawali setelah daun-daun dipanen. Tembakau Deli berada di bangsal antara 16 sampai 24 hari, dan mengalami proses fisik dan kimia. Dua unsur iklim yang sangat mempengaruhi jalannya proses "curing" adalah suhu dan kelengasan nisbi udara. Kedua faktor tersebut dikendalikan dengan pengaturan ventilasi dan panas buatan. Bangsal merupakan salah satu faktor yang berpenga- ruh terhadap proses di dalam daun tembakau. Keadaan bangsal yang harus diperhatikan antara lain tata letak, ukuran serta kontruksinya. Sumber panas untuk menguapkan air daun adalah udara alamiah. Untuk membantu jalannya proses tersebut digunakan panas buatan. Pengolahan selanjutnya setelah tembakau mengalami "curing" adalah pemeraman (fermentasi) dan sortasi.
Keyword: 

Judul: Pengusahaan tembakau Vorstenlands Di Kebun Wedi-Birit Klaten, PN PerkebunanXIX Surakarta
Abstrak: Tembakau (Nicotiana tabacum L.) termasuk famili Solanaceae dan sub famili Nicotianae. Solanaceae ter- diri dari 85 genus dan kurang lebih 1800 spesies. Tanaman tembakau berbatang tegak dan dapat mencapai ketinggian empat meter apabila syarat tumbuhnya baik. Tiap tanaman mempunyai jumlah daun antara 28 sampai 32. helai. Ukuran panjang dan lebar daun berbeda- beda sesuai dengan lingkungan tumbuh dan varietas yang ditanam. Bunganya merupakan bunga majemuk berbentuk malai dengan mahkota bunga menyerupai terompet yang berwarna merah jambu atau merah tua pada bagian atasnya. Meskipun tembakau merupakan tanaman tropika, namun daerah penyebarannya sangat luas mulai daerah panas hingga daerah yang beriklim dingin. Di Indonesia tembakau dapat ditanam di daerah tepi pantai sampai di tanah pegunungan dengan ketinggian 1800 meter diatas permukaan laut (Siswoputranto, 1976). Faktor tanah dan iklim sangat menentukan dan memberikan corak tertentu terhadap kualitas yang diperoleh dari suatu pertanaman tembakau. Tembakau cerutu menghendaki curah hujan antara 1800 sampai 2000 mm setiap tahunnya. Untuk saat pemetikan daun diperlukan dua bulan basah.
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