Judul: Kajian Variasi Ukuran Dan Perlakuan Aktivasi Zeolit Alam Tasikmalaya Terhadap Daya Jerap Co2 Dan Uap Air
Abstrak: Proses respirasi pada buah atau sayur dalam kemasan menghasilkan gas CO2 dan uap air. Gas CO2 dan uap air yang terdapat di dalam kemasan dapat dikurangi kadarnya dengan menambahkan zat penjerap, yaitu zeolit. Zeolit alam harus diaktivasi dahulu untuk meningkatkan kemampuan penjerapannya. Perlakuan aktivasi asam meningkatkan nisbah Si/Al, sehingga permukaan zeolit bersifat hidrofobik. Perlakuan aktivasi fisik dan basa menurunkan nisbah Si/Al, sehingga permukaan zeolit bersifat hidrofilik. Ukuran partikel zeolit yang dihasilkan ialah 392.4 ± 153,2 nm. Morfologi permukaan zeolit dengan penggilingan yang dihasilkan lebih kecil dibandingkan dengan zeolit tanpa penggilingan. Pencirian zeolit dengan XRD menunjukkan bahwa zeolit alam Tasikmalaya mengandung jenis mordenit. Kemampuan zeolit menjerap CO2 dan uap air yang paling efektif ialah zeolit hasil penggilingan teraktivasi basa.
Keyword: aktivasi zeolit, daya jerap CO2, daya jerap uap air, pencirian zeolit

Judul: Kajian Berbagai Jenis Dan Perlakuan Aktivasi Zeolit Alam Terhadap Daya Jerap Co2 Dan Uap Air
Abstrak: Mutu buah dan sayuran sangat dipengaruhi oleh laju respirasi. Respirasi merupakan proses metabolisme yang mengarah pada kerusakan oksidatif dari substrat organik menjadi molekul sederhana seperti CO2 dan uap air. Aktivitas respirasi ini dapat dikurangi dengan cara menjerap gas CO2 dan uap air menggunakan zeolit alam. Penelitian ini menggunakan zeolit alam dari Tasikmalaya, Malang, dan Lampung untuk mengkaji pengaruh jenis dan perlakuan aktivasi zeolit alam. Zeolit dibuat berukuran nano menggunakan planetary ball mill, kemudian diaktivasi secara fisik dan kimia. Ukuran partikel zeolit alam Tasikmalaya, Lampung, dan Malang ialah 243.7, 252.2; dan 232.1 nm. Zeolit alam Lampung memiliki nilai nisbah Si/Al paling rendah dengan perlakuan aktivasi fisik. Berdasarkan data difraksi sinar-x, zeolit Lampung mengandung jenis mineral klinoptilolit, sedangkan zeolit Malang dan Tasikmalaya mengandung mineral mordenit. Zeolit alam Malang lebih optimum dalam menjerap gas CO2, sedangkan zeolit alam Tasikmalaya lebih optimum menjerap uap air.
Keyword: adsorben, daya jerap CO2, uap air, zeolit

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