Judul: Penilaian Kelayakan Usaha Kosmetik pada Perusahaan Diana Hermawati
Abstrak: Terbentuknya trend gaya hidup ramah lingkungan yang mengarah pada penggunaan produk alami melahirkan peluang bagi para pengusaha untuk dapat terlibat dalam industri kosmetik. Peluang inilah yang kemudian dimanfaatkan oleh Perusahaan Diana Hermawati (PDH) dalam menjalani usaha kosmetik berbahan baku susu kuda organik. Susu kuda organik yang terkandung dalam kosmetik produksi PDH berasal dari susu kuda liar Sumbawa. Susu kuda Sumbawa dikenal memiliki aktivitas antimikroba yang kuat yang tidak dapat ditemukan pada susu sapi maupun pada susu kuda bukan Sumbawa.
Keyword: 

Judul: Analisis Kelayakan Usaha Kosmetika Alami di CV. Saesha Cantika Indonesia
Abstrak: Di era modern saat ini, trend penggunaan kosmetika terus meningkat dan menjadikan produk kosmetika sebagai kebutuhan primer sehari-hari. Adanya trend back to nature mengubah pola pikir masyarakat untuk menggunakan produk kosmetika alami. Saesha Cantika Indonesia merupakan perusahaan kosmetika alami yang memiliki rencana pengembangan yaitu dalam hal diversifikasi produk dan pengadaan rumah produksi baru. Penelitian ini dilakukan untuk menilai perencanaan investasi jangka panjang pada rencana pengembangan yang akan dilakukan Saesha. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian meliputi analisis kelayakan aspek non finansial dan aspek finansial. Berdasarkan aspek non finansial, rencana pengembangan usaha Saesha layak dilakukan dengan skor kelayakan pada masing-masing aspek non finansial diatas 50 persen. Sedangkan pada aspek finansial nilai NPV yang diperoleh adalah sebesar Rp 1 074 651 604, IRR sebesar 19.92 persen, Net B/C sebesar 2.432, dan payback period selama 5 tahun 4 bulan. Berdasarkan analisis switching value menunjukan usaha kosmetika alami Saesha sensitif terhadap perubahan jumlah input lidah buaya dan jumlah penjualan.
Keyword: kelayakan, kosmetika, switching value

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