Judul: Karakteristik Fisik dan Nilai Derajat Keasaman Jus Buah Naga yang Dimasukkan Dibotol Kaca Berwarna
Abstrak: Buah naga banyak dibudidayakan oleh masyarakat, namun jarang sekali diolah dalam bentuk minuman. Dalam penelitian ini, buah naga di buat menjadi jus untuk dipelajari karakteristik jus buah naga berupa kerapatan, viskositas, total padatan terlarut, konduktivitas listrik dan pH yang disimpan pada suhu dan perlakuan penambahan gula dan kadar natrium benzoat yang berbeda. Perbedaan perlakuan dan lama penyimpanan dianalisis menggunakan Rancangan Acak Lengkap. Kemudian interaksi antara keduanya diuji dengan menggunakan uji Duncan. Faktor lama penyimpanan, suhu dan kadar mempengaruhi nilai parameter-parameter jus buah naga yang diukur. Jus buah naga yang disimpan pada suhu kamar ataupun lemari pendingin dapat mengubah mutu dari jus tersebut. Jus buah naga yang disimpan pada suhu kamar akan lebih cepat rusak dan mengalami perubahan fisik ( aroma dan rasa). Jus buah naga yang disimpan pada suhu kamar hanya mampu bertahan selama 3 hari penyimpanan. Sedangkan pada lemari pendingin, waktu penyimpanannya hingga 19 hari yang memakai pengawet natrium benzoat.
Keyword: 

Judul: Karakteristik Fisik Dan Nilai Ph Jus Belimbing  Yang Disimpan Pada  Suhu Kamar Dan Lemari Pendingin
Abstrak: Belimbing banyak dibudidayakan oleh masyarakat, baik sekedar untuk hobi maupun sebagai usaha komersil. Dalam penelitian ini, dipelajari karakteristik jus belimbing berupa kerapatan, viskositas, turbiditas, konduktivitas listrik dan pH yang disimpan pada suhu dan perlakuan penambahan gula dan garam yang berbeda. Perbedaan perlakuan dan lama penyimpanan dianalisis dengan menggunakan Rancangan Acak Lengkap. Kemudian interaksi antara keduanya diuji dengan menggunakan uji Duncan. Faktor lama penyimpanan mempengaruhi nilai parameterparameter jus belimbing yang diukur. Nilai kerapatan, konduktivitas listrik, turbiditas dan viskositas jus belimbing semakin besar, sedangkan nilai pH semakin kecil. Jus belimbing yang disimpan pada suhu kamar maupun suhu lemari pendingin dapat mengubah mutu dari jus tersebut. Jus belimbing yang disimpan dalam suhu kamar lebih cepat rusak dan mengalami perubahan fisik (warna, aroma dan rasa) yang nyata sekali. Jus belimbing yang disimpan pada suhu kamar hanya dapat bertahan selama 3 hari penyimpanan. Sedangkan pada lemari pendingin, waktu penyimpanannya bertahan sampai 11 hari. Hasil tersebut tidak memungkinkan lagi bagi konsumen untuk mengkonsumsi jus belimbing.
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