Judul: Mempelajari Sifat-Sifat Fisiko - Kimia Daging Paha Kodok (Rana catesbeiana) Beku
Abstrak: Penelitian i n i bertujuan mempelajari perubahan-perubahan f i s i k dan kimia daging paha kodok (m catesbeiana) akibat pengaruh kecepatan pembekuan dan perlakuan "postmortemgl selama penyimpanan beku. Pada penelitian i n i dilakukan pembekuan dengan dua cara, yaitu pembekuan cepat (dry i c e ) dan pembebuan lambat (deep freezer) dengan keadaan awal daging paha kodok prerigor (tanpa post-mortem) dan post-rigor (dengan post-nortem) s e r t a disimpan beku selama 8 minggu. Pengamatan dilakukan terhadap pola pembehuan, pH, drips, warna (kecerahan), daya i k a t air (ViHC), keempukan, kadar protein, struktur jaringan dan u j i Salmonella.
Keyword: 

Judul: Sifat fisik dan mikrobiologi daging sapi pada berbagai lama postmortem di pasar tradisional
Abstrak: Daging merupakan salah satu komoditas pangan yang bernilai tinggi, sebagai sumber protein dengan kandungan gizi yang seimbang, serta sangat berguna bagi pertumbuhan manusia. Pangan yang dikonsumsi oleh masyarakat haruslah memiliki kualitas yang baik, tidak berbahaya bagi kesehatan Konsumen daging sebagian besar memenuhi kebutuhannya dari pasar tradisional. Kondisi pasar yang kurang higienis, seperti cara penanganan karkas yang terbuka, suhu panas, penjual tidak menggunakan baju khusus sehingga menyebabkan penurunan kualitas daging yang cepat. Cara penanganan yang terbuka merupakan suatu kondisi yang memprihatinkan. Diperlukan studi untuk mengetahui tingkat kontaminasi dan penurunan kualitas daging (sifat fisik dan mikrobiologi) yang dijual di pasar tradisional pada selang waktu tertentu, agar dapat diketahui keamanan daging yang diperoleh masyarakat cari pasar tradisional. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui sifat fisik dan total bakter daging pada beberapa lama postmortem yang dijual di pasar tradisional. Hasil penelitian ini diharapkan akan memberi informasi mengenai sifat fisik dan mikrobiologi daging pada beberapa lama postmortem. Rancangan percobaan yang digunakan pada penelitian ini adalah Rancangan Acak Kelompok dengan perlakuan lamanya waktu postmortem daging sapi yang dijual pada kondisi normal pasar tradisional. Pengelompokan berdasarkan pada waktu pengambilan sampel. Data sifat fisik yang diperoleh dianalisis ragam dan Untuk melihat perbedaan antar perlakuan dilakukan Uji Perbandingan Berganda Duncan (Mattjik dan Sumertajaya, 2002), data hasil uji organoleptik dianalisis non- parametrik berdasarkan Uji Kruskal-Walis (Gibbon, 1975), sedangkan total mikroba ditampilkan secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukan bahwa perlakuan 6, 9 dan 12 jam postmortem tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap pH, keempukan, susut masak dan daya mengikat air. Hal ini menunjukkan bahwa kualitas (sifat fisik) daging masih baik Sampa dua belas jam postmortem. Nilai rataan total mikroba daging untuk 6, 9 dan 12 jam postmortem adalah 2,83x10' CFU/g, 4,50x10' CFU/g, dan 1,12x108 CFU/g. Kesimpulan dari penelitian ini bahwa, daging masih memiliki sifat fisik yang tidak berbeda sampai dengan dua belas jam postmortem, tetapi total mikrobanya telah melebihi standar SNI yang mensyaratkan sebesar 5x10³ CFU/g.
Keyword: Postmortem, tradisional, sifat fisik daging, lama postmortem

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