Judul: Kajian Pengaruh Konsentrasi Bahan Pengawet dan Jenis Kemasan Terhadap Daya Simpan Jamur Tiram (Pleuratus ostreatus) Segar Pada Penyimpanan Suhu Rendah
Abstrak: Kerusakan jamur tiram putih dapat disebabkan oleh mikroorganisme, reaksi biokimia (pencoklatim enzimatis) dan kimia (pencoklatan nonenzimatis) serta kerusakan fisik. Jamur tiram putih yang tidak diberi perlakuan (dibiarkan pada suhu ruang) hanya dapat bertahan satu hari dan setelah itu tidak layak lagi untuk dikonsumsi. Sulfur dioksida dan garamnya merupakan bahan pengawet yang dapat menghambat reaksi pencoklatan dan enzimatik. Pengawetan dengan suI fit akan memberikan ketahanan wama dan menghambat pertumbuhan serangga, kapang dan khamir.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penyerap Oksigen dan Kelembaban pada Kemasan Aktif Jamur Tiram (Pleurotus ostreatus)
Abstrak: Jamur tiram (Pleurotus ostreatus) merupakan jamur pangan kelompok Basidiomycota. Jamur ini mudah busuk apabila tidak dilakukan penanganan pasca panen yang tepat. Terjadinya penurunan mutu pada jamur diakibatkan karena tingginya laju respirasi. Kemasan aktif merupakan salah satu cara untuk mempertahankan mutu jamur tiram dengan menggunakan penyerap oksigen (asam askorbat) dan penyerap kelembaban (gel silika). Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan, mengetahui pengaruh serta menentukan umur simpan jamur tiram yang ditambahkan penyerap oksigen dan penyerap kelembaban. Penyerap diformulasikan berdasarkan laju respirasi jamur tiram. Taraf yang digunakan untuk asam askorbat 0,08; 0,4; dan 2% (b/b) dan gel silika 0,01; 0,1; dan 1% (b/b). Parameter yang diamati adalah susut bobot, kekerasan, tingkat cerah dan derajat putih jamur tiram selama penyimpanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jamur tiram yang disimpan mengalami penurunan bobot 27,88 sampai 33,08%, penurunan kekerasan 7,73 sampai 14,08 mm/5detik, tingkat cerah 74,71 sampai 52,37 dan derajat putih 8,85 sampai 17,29. Penentuan umur simpan dilakukan pada suhu ruang selama 5 hari penyimpanan. Hasil terbaik diperoleh pada asam askorbat 0,08% dan gel silika 0,01% dengan susut bobot 35,38% tingkat kekerasan 12,56 mm/5detik, tingkat cerah sebesar 54,37, derajat putih 15,2 dan memiliki umur simpan selama 4 hari.
Keyword: jamur tiram, penyerap oksigen, penyerap kelembaban, umur simpan

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