Judul: Pengambangan Kemasan Atmosfir Termodifikasi Pada Penyimpanan Fillet Ikan Mas (Cyprinus carpio) Menggunakan Edible Coating Dari Khitosan
Abstrak: Perkembangan bisnis eceran atau retail di Eropa berakibat pada kenaikan yang cukup tajam akan permintaan produk makanan dengan menggunakan Modified Atmosphere Packaging (MAP). Teknik MAP sekarang digunakan dengan cakupan lebih luas pada makanan segar atau makanan dingin, termasuk daging mentah, daging dan ayam matang, ikan, pasta segar, buah-buahan dan sayuran, dan terakhir sekali adalah pada kopi, teh dan produk-produk roti. Secara umum Modified Atmosphere Packaging (MAP) didefinisikan sebagai teknik pengawetan produk, dimana komposisi udara didalam kemasan dimodifikasi sehingga dapat menghasilkan masa simpan yang lebih lama
Keyword: 

Judul: Penyimpanan Bakso Ikan Nila Merah dalam Kemasan Atmosfir Termodifikasi pada Suhu Ruang
Abstrak: Konsumsi ikan tidak hanya terbatas pada ikan segar, tetapi juga produkproduk olahannya. Salah satu produk olahan ikan yang sudah dikenal dan disukai oleh masyarakat adalah bakso ikan.Bakso ikan dapat didefinisikan sebagai produk makanan berbentuk bulatan yang diperoleh dari campuran daging ikan (kadar daging ikan tidak kurang dari 50%) dan pati atau serealia dengan atau tanpa penambahan bahan tambahan makanan yang diijinkan. Bakso ikan, sebagaimana produk olahan ikan lainnya, merupakan bahan pangan yang mudah mengalami kerusakan (highly perishable). Umumnya bakso ikan memiliki masa simpan maksimal satu hari (12-24 jam) pada suhu kamar. Kerusakan bakso ikan yang terjadi selama penyimpanan dapat diakibatkan oleh kadar air dan aktivitas air yang tinggi (aw > 9,0) serta adanya kontak dengan oksigen yang merupakan sumber energi bagi aktivitas-aktivitas reaksi biologis maupun kimiawi. Oleh karena itu diperlukan kemasan yang diminimalisir kandungan oksigen dalam kemasan. Biasanya bakso ikan dikemas secara vakum untuk memperpanjang masa simpannya. Akan tetapi, bakteri aerobik maupun anaerobik masih dapat berkembang dikarenakan masih adanya sisa udara di dalam kemasan vakum tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu alternatif teknologi pengemasan yang dapat memperpanjang masa simpan bakso. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan sistem pengemasan atmosfer termodifikasi (modified atmosphere packaging).
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