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: Pengaruh Lama Waktu Penyimpanan Beku Daging Lumat Ikan Kurisi (Nemipterus nematophorus) terhadap Mutu Fisiko-Kimia Surimi
Abstrak: Upaya peningkatan nilai tarnbah (added value) ikan-ikan hasil tangkapan samping (HTSJ dari usaha penangkapan udang yang selama ini belum dimanfaatkan secara optimal yang umumnya merupakan merupakan ikan demersal seperti beloso, kurisi, samgeh, gerot-gerot, pepetek dan tigawaja memiliki potensi untuk dijadikan bahan bsku surimi. Surimi adalah suatu. produk olahan hasil perikanan yang bersifat setengah jadi (intermediate product) yang digunakan sebagai bahan dasar produk-produk olahan yang membutuhkan sifat pembentukan gel, seperti sosis, baso, nugget dan lain-lain. Salah satu kendala dalam pemanfaatan HTS tersnbut adalah volume palka yang terbatas pada kapal pukat udang. Penanganan ikan HTS menjadi bentuk minced akan meningkatkan efisiensi penyimpanan pada kapal penangkapan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh penyimpanan daging lumat beku ikan kurisi (Nemipteras nematophorusi terhadap karakteristik fisiko-kimia surimi yang dihasilkan.
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