Judul: Upaya memperpanjang umur simpan tempe dengan metode pengeringan dan sterilisasi
Abstrak: Tempe merupakan makanan tradisional Indonesia yang dikonsumsi oleh hampir semua lapisan masyarakat. Tempe mengandung komponen-komponen gizi yang tinggi, seperti protein dan vitamin B12. Tempe juga diketahui mengandung senyawa antioksidan yang diidentifikasi sebagai isoflavon. Senyawa ini diyakini mempunyai peranan dalam meredam aktivitas radikal bebas, sehingga bermanfaat bagi pencegahan kanker seperti halnya karotenoid, vitamin E dan vitamin C. Tempe pada umumya mempunyai daya simpan yang relatif singkat. Penelitian ini bertujuan untuk memperpanjang umur simpan tempe sehingga jangkauan pendistribusiannya dapat lebih luas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengeringan dengan batch fluidized solar dryer, pengeringan dengan oven, dan sterilisasi.
Keyword: 

Judul: Mempelajari pengaruh blansir, sterilisasi komersial dan pengemasan terhadap umur simpan tempe
Abstrak: Tempe merupakan makanan tradisional yang populer di Indonesia. Tempe mengandung protein yang tinggi dengan harga yang relatif murah yang bisa dijangkau oleh berbagai tingkatan lapisan masyarakat. Tempe biasanya dibuat dari kacang kedelai. Tempe segar dapat disimpan selama dua hari sampai tiga hari pada suhu ruang dan setelah dua hari, tempe akan mengalami kerusakan dan penyimpangan baik aroma, tekstur, rasa, penampakan sehingga tidak dapat diterima lagi oleh konsumen. Dalam rangka memperpanjang umur simpan tempe sehingga tempe dapat disimpan dalam waktu yang lama pada suhu ruang sebelum dikonsumsi maka penelitian penyimpanan tempe dengan menggunakan kemasan plastik, sistem kemas vakum dan proses termal ini dilakukan
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