Judul: Penentuan Umur Simpan Sosis Sapid an Sosis Ayam dalam Kemasan Vakum dengan Model Arrhenius
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menentukan umur simpan sosis sapi dan sosis ayam dalam kemasan vakum melalui evaluasi perubahan sifat fisik, kimia, mutu mikrobiologi, dan penelitian organoleptik, serta penerapan model Arrhenius terhadap parameter pH dan Nilai TBA sosis. Penelitian ini diawali dengan mempelajari proses produksi sosis di PT. Tirta Ratna Unit Badranaya, Bandung. Secara umum pembuatan sosis meliputi penanganan awal daging, penghancuran daging, penambahan bahan tambahan seperti gula, garam, fosfat, isolat kedele, skim, tapioka, karagenan, es, dan bumbu-bumbu, pembentukan emulsi, serta pengemasan.
Keyword: 

Judul: Karakteristik fisik, kimia dan organoleptik sosis sapi dengan perendaman dalam substrat antimikroba Lactobacillus sp. (1A5) pada penyimpanan suhu dingin
Abstrak: Sosis adalah salah satu bahan pangan yang sudah banyak dikonsumsi oleh masyarakat dunia. Penggunaan nitrit sebagai bahan pengawet membuat sosis memiliki daya simpan yang lama. Setelah diketahui bahwa nitrit ini bersifat karsinogenik, maka dicari bahan alami alternatif untuk menggantikan nitrit. Substrat antimikroba Bakteri Asam Laktat Lactobaccilus sp. 1A5 diduga dapat menjadi bahan pengawet alami alternatif ini. Penelitian bertujuan untuk mengetahui sifat fisik, kimia, dan organoleptik sosis sapi dengan perendaman substrat antimikroba pada lama penyimpanan yang berbeda. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Ruminansia Besar, Fakultas Peternakan, dan Laboratorium Pusat Antar Universitas. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September 2008 sampai Maret 2009. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) Faktorial dengan 3 kali ulangan. Perlakuan yang diberikan ada dua yaitu perendaman sosis sapi dengan substrat antimikroba dan lama masa simpan dalam suhu 4°C selama 0, 5, dan 10 hari. Sifat fisik yang diamati adalah nilai pH, daya serap air, kekenyalan, dan aktifitas air. Sifat kimia yang diamati adalah kadar air dan bilangan peroksida. Sifat organoleptik yang diujikan adalah aroma, rasa, warna, kekenyalan, dan lendir untuk uji mutu hedonik. Sifat fisik dan kimia dianalisis ragam (ANOVA), kecuali bilangan peroksida menggunakan deskriptif, apabila berbeda nyata diuji lanjut Tukey. Sifat organoleptik menggunakan uji non parametrik Kruskal Wallis, apabila berbeda nyata diuji lanjut Gibbon. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kedua faktor perlakuan berpengaruh sangat nyata terhadap nilai pH dan nilai bilangan peroksida, sedangkan untuk daya serap air, hanya faktor perlakuan perbedaan lama simpan saja. Kedua faktor perlakuan tidak berpengaruh nyata terhadap peubah fisik dan kimia lainnya. Hasil uji organoleptik berbeda nyata dari setiap kriteria mutu, kecuali pada kriteria lendir, tidak berbeda nyata.
Keyword: Beef sausage, Lactic acid bacteria, Refrigerated storage

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