Judul: Formulasi Minuman Instan Markisa (Passifflora edulis f. edulis Sims.)-Terung Belanda (Cyphomandra betacea Sendt ) Effervescent
Abstrak: Secara umum, di Indonesia terung belanda mungkin belum banyak dikenal oleh masyarakat, padahal buah ini merupakan komoditi dalam negeri yang memiliki potensi baik untuk dikembangkan. Oleh karena itu diperlukan penelitian untuk membuat produk olahan dari terung belanda yang mudah didistribusikan dan dipromosikan. Perpaduan ffiltara markisa ungu dan terung belanda akan membuat produk. lebih mudah diterima oleh konsumen karena markisa ungu sudah lebih dikenal sebelurnnya dan sari bualmya dikenal memiliki rasa yang lezat. Pengembangan produk dari terung belanda maupun markisa ungu ini harus dilakukan di tempat budidayanya dan diperlukan suatu transforrnasi bentuk produk sehingga biaya pengiriman menjadi lebih murah.
Keyword: 

Judul: Formulasi Serbuk Minuman Markisa Ungu (Passiflora edulis f. edulis. Sims) dengan Metode Pencampuran Kering
Abstrak: Buah markisa merupakan salah satu jenis buah dengan tingkat produksi tinggi di Indonesia. Peningkatan produksi buah markisa agar dapat dimanfaatkan secara optimal harus diikuti dengan aplikasi teknologj tepat guna. Penerapan teknologi uotuk mengolah buah markisa bertujuan untuk meningkatkan nilai jual dari buah markisa karena selama ini sebagian besar markisa masih dieksport dalam bentuk pulp yaitu sari markisa yang masih tercampur dengan biji. Cara lain yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pengembangan produk. PeneIitian ini bertujuan untuk melakukan pengembangan produk dengan pembuatan serbuk minuman markisa yang mempunyai keuntungan antara lain mudah uotuk didistribusikan, dilarutkan. ditangani dan disimpan.
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