Judul: Masa Simpan Tempe Segar Berbumbu dengan Metode Vakum dan Suhu Penyimpanan
Abstrak: Tempe merupakan salah satu warisan budaya bangsa Indonesia. Improvisasi pengolahan tempe diperlukan untuk meningkatkan nilai tempe sebagai komoditas ekspor. Salah satu caranya ialah membuat tempe segar berbumbu. Tempe segar berbumbu dapat dibuat dengan cara mencampurkan bumbu setelah kedelai dimasak untuk kedua kalinya, ketika kedelai masih hangat dan basah, sebelum dilakukan peragian. Ada dua formula bumbu yang terpilih setelah melalui penelitian tahap I. Formula pertama ialah bumbu yang terbuat dari kombinasi garam, bawang putih bubuk, dan ketumbar bubuk; dan yang kedua ialah bumbu yang terbuat dari kombinasi garam, bawang putih bubuk, dan cabai bubuk. Masa simpan tempe segar berbumbu yang mendapat perlakuan blansir dan pengemasan vakum dapat diperpanjang hingga 3 hari jika dismpan pada suhu ruang, 8 hari pada suhu refrigerator, dan 28-29 hari pada suhu freezer.
Keyword: Masa simpan, Pemvakuman, Suhu Penyimpanan Tempe segar berbumbu.

Judul: Kajian pengaruh pemberian bumbu dan kemasan terhadap daya simpan dan daya tarik produk tempe
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari teknik pengolahan dan modi- fikasi pengemasan dalam rangka meningkatkan daya simpan dan daya tarik (peneri- maan konsumen) produk tempe. Namun penelitian yang dilakukan merupakan lang- kah awal yang perlu ditindaklanjuti dengan berbagai penelitian lainnya. Sasaran penelitian adalah untuk memperpanjang umur simpan tempe dan meningkatkan citra tempe sebagai bagian dari gerakan nasional Aku Cinta Makanan Indonesia (ACMI). Tempe berbumbu sebagai hasil diversifikasi produk tempe diusahakan menjadi tempe yang tahan lama dan menarik minat konsumen. Terdapat tiga tahap pelaksanaan penelitian, yaitu uji coba pembuatan tempe berbumbu, uji karakteristik bahan pengemas (film plastik) dan pembuatan kemasan, serta uji mutu produk berikut uji penerimaan konsumen. Tempe berbumbu yang dihasilkan terdiri dari empat macam produk, yaitu (1) AIB1, tempe berbumbu merah dengan film plastik Ni/PE, (2) A1B2, tempe berbumbu merah dengan film plastik PFX, (3) A2B1, tempe berbumbu kari dengan film plastik Ni/PE, (4) A2B2, tempe berbumbu kari dengan film plastik PFX. Secara umum kömposisi kimia tempe berbumbu mengalami peningkatan jika di- bandingkan dengan bahan baku sekalipun tidak bersifat ekstrim, kecuali kadar air untuk produk berbumbu kari dan kadar lemak untuk produk berbumbu merah. Lama penyimpanan tempe berbumbu berlangsung selama 4 minggu dalam suhu dingin dan tetap layak untuk dimakan sampai dengan minggu ke-3...
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