Judul: Karakteristik Fisika Kimia Surimi dari Daging Lumat Ikan Hasil Tangkap Sampingan (HTS) Pukat Udang
Abstrak: Ikan hasil tangkap sampingan (HTS) adalah ikan yang ikut tertangkap dalam suatu operasi penangkapan ikan, dan bukan sebagai ikan yang ditargetkan untuk ditangkap. Rasio penangkapan udang dan ikan HTS di sekitar Kepulauan Aru sebesar 1:28, 1:1-13, dan 1:11-41. Rasio tersebut menunjukkan bahwa jumlah ikan HTS yang tertangkap lebih banyak dari pada udang. Pada umumnya jenis ikan HTS kurang memiliki nilai ekonomis dan seringkali tidak dibawa ke daratan. Pengolahan ikan HTS menjadi daging lumat ikan merupakan salah satu cara pemanfaatan ikan HTS. Daging lumat adalah daging ikan yang telah dipisahkan dari tulang, kulit, kepala, jeroan, dan dilumatkan. Daging ikan yang dilumatkan dapat dimanfaatkan menjadi bahan baku pembuatan surimi. Penambahan cryoprotectant pada daging lumat diharapkan dapat menghambat terjadinya denaturasi protein selama penyimpanan beku. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik fisika kimia ikan HTS, menentukan frekuensi pencucian terbaik dalam pembuatan surimi ikan HTS, menentukan pengkomposisian surimi terbaik, dan mempelajari perubahan karakteristik fisika kimia surimi dari daging lumat ikan HTS selama penyimpanan beku.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi Dan Pemisahan Minyak Ikan Dari Air Pencucian Surimi Ikan Hasil Tangkap Sampingan (Hts).
Abstrak: Pemanfaatan ikan ekonomis rendah dan ikan hasil tangkap sampingan (HTS) di kalangan nelayan masih belum optimal karena jumlah tangkapan yang fluktuatif dan lokasinya tersebar. Permasalahan utama dalam industri penangkapan secara komersial adalah banyaknya ikan HTS yang tidak dimanfaatkan dan dibuang kembali ke laut hingga mencapai 65,56% dari total tangkapan ikan HTS setiap tahunnya. Permasalahan lainnya adalah kesegaran ikan yang rendah, ukuran dan spesies ikan HTS yang bervariasi sehingga pengolah memerlukan penanganan pendahuluan yang tepat. Penelitian dan kajian pemanfaatan ikan HTS telah banyak mengalami perkembangan misalnya untuk pakan, ikan asin, dan pangan bernilai tambah. Salah satu produk bernilai tambah adalah surimi. Di Indonesia penelitian pembuatan surimi dari ikan HTS sudah dilakukan sejak tahun 2002. Proses produksi surimi secara umum meliputi tahap pencacahan, pencucian, pengepresan dan penambahan cryoprotectant. Jumlah air pencucian yang tinggi hingga mencapai 6-9 L/kg dan kandungan lemaknya dapat memberikan dampak negatif berupa pencemaran jika dibuang langsung ke lingkungan. Salah satu solusi yang ditawarkan adalah pemisahan lemak dalam air pencucian surimi menjadi minyak ikan. Kadar lemak dalam air pencucian surimi ikan HTS yang tinggi merupakan salah satu sumber yang potensial dijadikan minyak ikan kaya omega-3 dan meningkatkan nilai tambah produk hasil samping sebagai sumber pangan fungsional. Pemilihan metode ekstraksi yang tepat diharapkan mampu menghasilkan minyak ikan dengan jumlah dan kualitas yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan karakteristik ikan HTS dan jenis ikan HTS yang prospektif dalam menghasilkan minyak ikan, menentukan metode pemisahan terbaik, kualitas minyak ikan dari ikan HTS yang dipilih, serta konsentrasi penambahan adsorben dalam proses bleaching minyak ikan HTS dengan adsorben sintetis dan alami. Penelitian ini bermanfaat sebagai langkah awal pemanfaatan hasil samping dari industri surimi dengan bahan baku ikan HTS yang belum dimanfaatan secara optimal dan memberikan teknologi alternatif dalam pembuatan minyak ikan. Penelitian terdiri dari tiga tahap yaitu proses karakterisasi ikan HTS, pemisahan minyak ikan dari air pencucian surimi ikan HTS dan tahap bleaching dengan menambahkan adsorben pada minyak ikan. Penelitian tahap satu terdiri atas identifikasi dan preparasi ikan. Identifikasi bertujuan untuk mengetahui spesies dan morfometrik, selanjutnya ikan dipreparasi untuk analisis proksimat, logam berat dan profil asam lemak. Penelitian tahap dua dilakukan pemisahan minyak ikan dari spesies ikan HTS terpilih dengan suhu dan waktu yang berbeda dengan analisis jumlah rendemen, nilai peroksida, asam lemak bebas, nilai p-anisidin, derajat keasaman, total oksidasi, warna dan viskositas minyak ikan yang dihasilkan. Penelitian tahap tiga dilakukan penambahan adsorben dengan metode sentrifugasi. Hasil analisis pada tahap pertama dapat disimpulkan bahwa dari sebelas jenis ikan HTS yang diteliti (Hemirhampus spp., Trichiurus savala, Saurida tumbil, Stolephorus sp., Carangoides spp., Leiognathus lineolatus, Formio niger, Rastrelliger kanagurta, Selaroides leptolepis, Sardinella sp., dan Nemipterus sp.) memiliki kandungan protein 15,00-17,70%, lemak 0,4-2,78% , air 69,01-76,61%, abu 2,69-5,94%, dan karbohidrat 1,32-6,68%, dengan komposisi asam lemak meliputi asam lemak jenuh (SFA) 14,55-36,83%, asam lemak tidak jenuh tunggal (MUFA) 4,92-21,1% dan asam lemak tidak jenuh rantai panjang (PUFA) 10,9-23,06%. Ikan HTS memiliki kadar lemak yang tidak berbeda nyata (p>0,05) sehingga dipilih ikan kurisi (Nemipterus sp.) sebagai bahan baku minyak ikan HTS. Tahap selanjutnya, ikan kurisi diproses untuk pembuatan surimi pada salah satu perusahaan di Rembang, Jawa Tengah. Air dari proses pencucian
Keyword: air pencucian surimi, asam lemak, adsorben, ikan HTS, Nemipterus sp.

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