Judul: Respon Kualitas Tempe Kedelai Yang Disimpan Pada Berbagai Suhu Penyimpanan
Abstrak: Tempe merupakan produk olahan basah tradisional hasil fermentasi kedelai oleh kapang Rhizopus sp. yang memiliki keterbatasan pada umur simpan. Pada suhu ruang tempe hanya mampu bertahan selama 2 hari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pola respirasi, mengkaji perubahan kualitas, dan melakukan pendugaan umur simpan tempe selama penyimpanan. Suhu yang digunakan pada penelitian ini yaitu suhu ruang, suhu penyimpanan supermarket (5oC), dan suhu lemari pendingin (15oC). Parameter kualitas yang diamati yaitu kadar air, susut bobot, kekerasan, kandungan protein, dan perubahan warna. Berdasarkan hasil penelitian, pada suhu penyimpanan 5oC menunjukkan laju respirasi paling rendah serta menunjukkan parameter mutu yang paling baik dibandingkan dua perlakuan lainnya. Umur simpan produk pada suhu 5oC yaitu selama 13 hari, sedangkan pada suhu 15oC tempe hanya mampu bertahan selama 5 hari. Umur simpan paling singkat terjadi pada penyimpanan suhu ruang selama 2 hari.
Keyword: laju respirasi, penyimpanan, tempe kedelai, umur simpan

Judul: Pendugaan Umur Simpan Serbuk Minuman Berbasis Tepung Tempe dengan Metode Accelerated Shelf Life Test Model Arrhenius
Abstrak: Tempe merupakan salah satu produk pangan hasil fermentasi kedelai oleh kapang Rhizopus spp yang sangat digemari oleh masyarakat Indonesia. Akan tetapi tempe segar memiliki umur simpan yang sangat pendek, yaitu sekitar dua hari pada suhu ruang. Salah satu produk olahan yang dapat memperpanjang umur simpan tempe adalah serbuk minuman berbahan dasar tepung tempe (SMT). SMT telah dikembangkan oleh peneliti sebelumnya, tetapi belum terdapat informasi mengenai umur simpan SMT. Penelitian ini bertujuan untuk menduga umur simpan SMT menggunakan metode accelerated shelf life testing model Arrhenius. Sampel SMT disimpan pada suhu 35, 45, dan 55⁰C selama 35 hari dan diuji setiap 5 hari. Analisis yang dilakukan meliputi kadar air, aktivitas air, pH, derajat putih, dan warna secara sensori. Parameter kritis yang dipilih untuk pendugaan umur simpan, yaitu parameter derajat putih dan warna secara sensori. Umur simpan SMT berdasarkan persamaan Arrhenius adalah 165 hingga 279 hari pada suhu penyimpanan 25−30⁰C9 bulan 9 hari dengan parameter warna secara sensori sebagai parameter kritis yang memiliki nilai energi aktivasi terendah dan umur simpan terpendek.
Keyword: ASLT, model Arrhenius, serbuk minuman, tepung tempe

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