Judul: Mutu Ikan Selais Asap (Ompok hypophthalmus) Unit Pengolahan Tradisional di Teluk Petai, Kampar, Riau
Abstrak: Ikan selais (Ompok hipophthalmus) merupakan salah satu ikan air tawar dikenal dengan nama daerah selais, selais danau dan lais yang biasanya diolah dengan cara pengasapan. Proses pengasapan dapat menghambat meningkatnya jumlah dan aktivitas mikroorganisme, sehingga masa simpan produk bisa lebih lama. Penyimpanan yang baik akan membantu dalam mempertahankan mutu ikan asap, salah satunya dengan penyimpanan dingin atau penyimpanan pada suhu rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan proses pengolahan dan mutu daya simpan ikan selais asap pada suhu ruang dan suhu dingin (10 oC). Tahap awal penelitian ini yaitu memperoleh informasi mengenai sanitasi proses pengolahan ikan selais asap. Tahap selanjutnya menganalisis perubahan mutu ikan selais asap dilakukan dengan pengujian jumlah total mikroba (TPC), total volatile base dan aktivitas air pada produk. Proses pembuatan ikan selais asap belum sesuai dengan standar sanitasi yang ada, mulai dari penerimaan bahan baku, proses produksi, kondisi peralatan, sanitasi dan pakaian pekerja, penanganan hama dan lain-lain. Komposisi kimia ikan selais asap yang diperoleh yaitu kadar air sebesar 20,60%, abu 9,75%, lemak 13,81%, dan protein 58,68% dengan rata-rata nilai organoleptik 7. Uji mikrobiologi yang dilakukan tidak terdapat bakteri Escherichia coli pada ikan selais asap yang diamati. Perbedaan waktu dan suhu penyimpanan tidak mempengaruhi secara nyata terhadap nilai TVB ikan selais asap, namun memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah mikroba dan aktivitas air ikan selais asap. Aktivitas air ikan selais asap yang disimpan pada suhu kulkas (10 oC) pada penyimpanan hari ke-20 lebih tinggi daripada penyimpanan pada suhu ruang yaitu sebesar 0,783, sedangkan aw ikan selais asap pada penyimpanan suhu kulkas hari ke-20 yaitu sebesar 0,774.
Keyword: 

Judul: Pola Perubahan Kadar Air dan Nilai Organoleptik Ikan Lais (Cryptopterus limpok) Asap Setelah Mengalami Perlakuan Suhu dan Lama Pengasapan
Abstrak: Di Indonesia, pengasapan adalah salah satu cara pengolahan tradisional yang cukup berperanan dalam memanfaatkan hasil-hasil perikanan. Pada prinsipnya semua ikan bisa diolah menjadi ikan asap, tetapi pada prakteknya hanya jenisjenis ikan tertentu saja yang bisa diolah menjadi ikan asap. Dan praktek pengolahannya hanya berkembang di daerah- daerah tertentu sa ],a. Daerah .Sumatera Selatan merupakan salah satu daerah penghasil ikan asap di Indonesia. Ikan hasil olahannya diberi nama "ikan salai" dan nama tersebut telah populer dikalangan masyarakat daerah Sumatera Selatan. Jenis ikan yang biasa diolah menjadi ikan asap adalah ikan lais (Cryptopterus limpok). Ikan ini merupakan ikan air tawar . Praktek pengolahan ikan asap di daerah Sumatera Selatan masih sangat sedernana. Tempat pengasapannya hanya berupa bangunan yang mirip dapur dan tanpa alat pengatur suhu, sehingga tidak ada ketentuan berapa derajat panas yang diperlukan serta lamanya waktu pengasapan. Untuk mendapatkan hasil yang baik, perlu banyak pengalaman kerja.
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