Judul: Potensi Produksi Biohidrogen dari Palm Oil Mill Effluent Menggunakan Metode Fermentasi Gelap
Abstrak: Keberlanjutan hidrogen sebagai sumber energi dengan proses biologis bergantung pada sumber bahan baku dan proses produksi. Limbah cair pabrik kelapa sawit atau Palm Oil Mill Effluent (POME) merupakan limbah terbanyak yang dihasilkan dari proses produksi minyak kelapa sawit yang mengandung bahan organik yang dapat menjadi bahan baku untuk menghasilkan hidrogen. Fermentasi gelap menggunakan mikroorganisme anaerob yang memanfaatkan bahan organik untuk menghasilkan hidrogen tanpa menggunakan cahaya. Pada penelitian ini produksi hidrogen dari POME dengan fermentasi gelap pada perlakuan varian suhu termofilik (55C, 60C, dan 65C) tanpa kontrol pH bioreaktor. Terjadinya fermentasi gelap pada pencernaan anaerobik dapat terindikasi dengan adanya perubahan pH selama proses produksi hidrogen. Diperoleh total gas hidrogen yang dihasilkan pada suhu 55C dan 60C selama 24 jam masing-masing sebesar 0.1075 gram dan 0.0133 gram, pada suhu 65C selama 10 jam sebesar 0.0088 gram. Hasil analisis laju produksi gas hidrogen dengan proses fermentasi gelap dan fermentasi tanpa isolasi cahaya menunjukkan bahwa terdapat perbedaan hasil laju produksi gas hidrogen dan perubahan pH selama produksi gas hidrogen. Laju produksi gas hidrogen proses fermentasi gelap pada suhu 55C dan 60C selama 24 jam sebesar 0.008306 LH2/LPOME/Jam dan 0.001028 LH2/LPOME/Jam, pada suhu 65C selama 10 jam sebesar 0.001632 LH2/LPOME/Jam. Perubahan pH yang terjadi selama proses fermentasi gelap menunjukkan nilai pH mengalami fluktuasi dalam kondisi asam.
Keyword: biohidrogen, fermentasi gelap, POME, termofilik

Judul: Potensi Produksi Biohidrogen dari Limbah Biomassa Menggunakan Proses Pencernaan Anaerobik
Abstrak: Keberlanjutan hidrogen sebagai sumber daya energi bergantung pada proses produksi dan sumber bahan baku. Pemilihan substrat pada proses pencernaan anaerobik memiliki peranan penting untuk memaksimalkan gas biohidrogen yang dihasilkan karena bergantung pada komposisi substrat seperti lemak, protein, dan karbohidrat dalam bentuk terlarut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan prototipe reaktor untuk proses produksi biohidrogen dan mengetahui potensi produksi gas H2 hasil proses pencernaan anaerobik. Penelitian ini menggunakan metode penelitian eksperimen dengan tiga varian suhu operasi pada reaktor. Suhu dijaga pada rentang suhu termofilik 55°C, 60°C, dan 65°C untuk limbah POME dan kotoran sapi. Jumlah gas H2 yang dihasilkan selama 24 jam dari proses pencernaan anaerobik berupa data konsentrasi gas H2 (ppm) akan dihitung dengan menggunakan metode simpson. Dari penelitian ini dihasilkan prototipe bioreaktor sistem batch berpengaduk kontinu (CSTR) yang terbuat dari aklirik, dengan kapasitas 6 liter limbah biomassa. Bioreaktor tersebut dirancang sesuai dengan metoda fermentasi gelap, yang digunakan sebagai pendekatan proses pencernaan anaerobik pada penelitian ini. Diperoleh total gas biohidrogen dalam satuan massa untuk limbah kotoran sapi sebesar 0,0932 gram pada suhu 55C; 0,0307 gram pada suhu 60C dan 0,0797 gram pada suhu 65C. Sedangkan untuk limbah POME diperoleh jumlah total gas biohidrogen sebesar 0,0645 gram pada suhu 55C; 0,1708 gram pada suhu 60C dan 0,0636 gram pada suhu 65C. Hasil tersebut menunjukkan bahwa limbah POME dan kotoran sapi yang diproses dengan pencernaan anaerobik berpotensi menghasilkan gas biohidrogen.
Keyword: Biohidrogen, fermentasi gelap, pencernaan anaerobik, termofilik

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