Judul: Kitosan sebagai edible coating pada ikan lele dumbo (Clarias gariepinus) asap yang dikemas vakum selama penyimpanan suhu ruang
Abstrak: Pengasapan merupakan cara pengawetan ikan dengan menggunakan asap dari pembakaran kayu atau bahan organik lainnya. Salah satu jenis ikan asap yang saat ini tengah menjajaki pasar ekspor yaitu ikan lele asap. Dengan mempertimbangkan hal tersebut, pengembangan ikan lele dumbo asap memberikan peluang yang cukup besar. Akan tetapi, ikan asap yang dihasilkan dari proses pengasapan panas umumnya masih memiliki kadar air yang cukup tinggi sehingga daya awetnya relatif singkat. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan kitosan sebagai edible coating pada ikan lele dumbo asap yang dikemas vakum selama penyimpanan suhu ruang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan melihat pengaruh perlakuan konsentrasi kitosan dan lama penyimpanan maupun interaksinya terhadap mutu ikan lele dumbo asap dari aspek sensori (organoleptik), mikrobiologi (total bakteri/TPC) dan kimiawi (TBA dan aktivitas air).
Keyword: 

Judul: Pengaruh edible coating kitosan terhadap mutu organoleptik ikan asin keringan di Muara Angke, Jakarta Utara
Abstrak: Ikan asin yang ada selama ini masih memiliki penampakan dan tekstur yang kurang menarik. Hal itu menimbulkan penggunaan bahan pengawet berbahaya seperti formalin, untuk memperbaiki penampakan dan tekstur ikan asin. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh kitosan terhadap mutu organoleptik ikan layang, baronang, dan beloso asin kering. Kemudian, ikan asin kering dengan konsentrasi kitosan terpilih dianalisis mutunya dengan melakukan uji proksimat, TVB, dan total kapang pada minggu ke-4. Penelitian dilaksanakan bulan Agustus sampai Oktober 2004 di PHPT Muara Angke Jakarta Utara, Laboratorium Biokimia, Laboratorium Mikrobiologi Hasil Perikanan, dan Laboratorium Organoleptik Departemen Teknologi Hasil Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian dilakukan dua tahap, yaitu (1) pembuatan kitosan dan larutannya, (2) pembuatan ikan asin dan pelapisan kitosan. Pelapisan kitosan dilakukan setelah ikan ditiriskan dan dijemur hingga air tidak menetes, dengan cara pencelupan ikan ke dalam larutan kitosan 1%, 1, 5%, dan 2%. Kemudian ikan tersebut dijemur kembali. Pengujian organoleptik dilakukan secara mutu hedonik dan hedonik selama 4 minggu, dan hasil yang terbaik berdasarkan tingkat kesukaan panelis kemudian diuji mutunya, yang meliputi: TVB, total kapang, dan analisis proksimat. Dari hasil uji organoleptik secara hedonik, diperoleh bahwa panelis memilih ikan layang yang dilapisi kitosan 1,5% dengan nilai rata-rata organoleptik penampakan 6,47 (agak suka), warna 6,13 (agak suka), tekstur 6,20 (agak suka), aroma 5,97 (netral), rasa 5,50 (netral), dan ikan baronang yang dilapisi kitosan 1,5% dengan nilai rata-rata organoleptik penampakan 6,73 (agak suka), warna 5,30 (netral), tekstur 6,07 (agak suka), aroma 5,73 (netral), rasa 5,73 (netral). Sedangkan pada ikan beloso asin kering, panelis memilih ikan yang dilapisi kitosan 1% dengan nilai rata-rata organoleptik penampakan 6,70 (agak suka), warna 7,03 (suka), tekstur 6,73 (agak suka), aroma 6,13 (agak suka), rasa 6,83 (agak suka). Pelapisan kitosan pada ikan asin kering meningkatkan kadar air, kadar abu, dan kadar protein, serta menurunkan kadar lemak, TVB dan total kapang pada penyimpanan akhir minggu ke-4. Hal ini diduga karena kitosan menghambat penguapan air dan aktivitas mikroba, serta menambah mineral pada ikan layang, baronang, dan beloso asin kering. Hingga minggu ke-4, ikan layang, baronang, dan beloso asin kering masih layak dikonsumsi karena memenuhi standar nilai organoleptik dari SNI yakni minimum 6,50 serta kadar air maksimum 40%. Hal ini sesuai dengan perkiraan penyimpanan ikan asin kering di gudang Lawang Seketeng hingga terjual ke konsumen yang berkisar kurang dari 4 minggu. Oleh karena itu, kitosan dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif bahan pelapis yang dapat memperbaiki penampakan dan tekstur ikan layang, baronang, dan beloso asin kering, sekaligus sebagai anti kapang pada pembuatan ikan asin kering.
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