Judul: Karakteristik Fisik dan Nilai Derajat Keasaman Jus Buah Naga yang Dimasukkan Dibotol Kaca Berwarna
Abstrak: Buah naga banyak dibudidayakan oleh masyarakat, namun jarang sekali diolah dalam bentuk minuman. Dalam penelitian ini, buah naga di buat menjadi jus untuk dipelajari karakteristik jus buah naga berupa kerapatan, viskositas, total padatan terlarut, konduktivitas listrik dan pH yang disimpan pada suhu dan perlakuan penambahan gula dan kadar natrium benzoat yang berbeda. Perbedaan perlakuan dan lama penyimpanan dianalisis menggunakan Rancangan Acak Lengkap. Kemudian interaksi antara keduanya diuji dengan menggunakan uji Duncan. Faktor lama penyimpanan, suhu dan kadar mempengaruhi nilai parameter-parameter jus buah naga yang diukur. Jus buah naga yang disimpan pada suhu kamar ataupun lemari pendingin dapat mengubah mutu dari jus tersebut. Jus buah naga yang disimpan pada suhu kamar akan lebih cepat rusak dan mengalami perubahan fisik ( aroma dan rasa). Jus buah naga yang disimpan pada suhu kamar hanya mampu bertahan selama 3 hari penyimpanan. Sedangkan pada lemari pendingin, waktu penyimpanannya hingga 19 hari yang memakai pengawet natrium benzoat.
Keyword: 

Judul: Kajian karakterisasi fisik dan pH hasil pembuatan susu biji nangka
Abstrak: Susu biji nangka merupakan alternatif susu sapi dan susu kedelai yang cukup bergizi. Kualitasnya dapat dilihat dari sifat fisik (kerapatan, viskositas, turbiditas, dan total padatan terlarut), pH, dan uji organoleptik. Pada penelitian ini digunakan faktor A (konsentrasi natrium benzoat dan karagenan di dalam 50 mL susu biji nangka) yang terdiri dari A1 (0,010 gram karagenan dan 0,010 gram natrium benzoat), A2 (0,010 gram karagenan dan tanpa natrium benzoat), A3 (0,010 gram natrium benzoat dan tanpa karagenan), dan A4 (tanpa natrium benzoat dan tanpa karagenan), selain itu faktor B (suhu penyimpanan) yang terdiri dari B1 (suhu kamar 260C-290C) dan B2 (lemari pendingin 50C-70C), serta C (lama penyimpanan dari hari ke-1 hingga hari ke-10). Pada penelitian ini, natrium benzoat berfungsi sebagai pengawet dan karagenan berfungsi sebagai penstabil. Hasil penelitian pada hari ke-1 yang telah dilakukan menunjukkan bahwa kerapatan yang paling tinggi adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 1,1215 g/cm3, sedangkan kerapatan yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat yang disimpan pada suhu kamar yaitu 1,1161 g/cm3. Viskositas sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 2,4032 cP, sedangkan viskositas yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat yang disimpan pada suhu kamar yaitu 1,2928 cP. Turbiditas sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka tanpa penambahan natrium benzoat dan karagenan yang disimpan pada suhu kamar yaitu 480 NTU, sedangkan turbiditas yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 171 NTU. Total padatan terlarut sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada suhu kamar yaitu 1685 ppm, sedangkan total padatan terlarut yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka tanpa penambahan natrium benzoat dan karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 1150 ppm. Pada penelitian ini dihasilkan pH sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 6,97, sedangkan pH yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka tanpa penambahan natrium benzoat dan karagenan yang disimpan pada suhu kamar yaitu 3,25. Pada hasil uji organoleptik dinyatakan bahwa warna, aroma, dan rasa yang paling disukai oleh panelis adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan dalam lemari pendingin pada hari ke-1. Nilai kerapatan, viskositas, turbiditas dan total padatan terlarut susu biji nangka selama penyimpanan semakin tinggi, sedangkan pH susu biji nangka dan tingkat kesukaan konsumen semakin rendah.
Keyword: Susu biji nangka, Natrium benzoat, Karagenan, Suhu kamar, Lemari pendingin, Bogor Agricultural University

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