Judul: Pembuatan beberapa macam ukuran lubang pada dinding tubuh tungku sekam untuk mendapatkan efisiensi kalor lebih tinggi
Abstrak: Tungku sekam digunakan dalam proses pembakaran sekam dengan bantuan aliran udara pada tungku tersebut. Efisiensi yang lebih tinggi dari tungku sekam dapat diketahui dengan membuat variasi lubang utama pada badan kompor. Dalam penelitian ini pada lubang berukuran 22 cm x 24 cm diperoleh laju konsumsi bahan bakar sebesar 6,03 kg/jam, energi kalor yang dibutuhkan untuk mendidihkan air sebanyak 6 liter adalah 2575,00 kcal/jam serta diperoleh efisiensi tungku sekam 14,32 %. Pada lubang berukuran 22 cm x 8 cm efisiensinya 12,92 %, ukuran 22 cm x 16 cm efisiensinya 12,87 %.
Keyword: 

Judul: Optimasi Efisiensi Tungku Sekam dengan Variasi Lubang Utama Pada Badan kKompor .
Abstrak: Sekam padi merupakan limbah penggilingan padi yang meliputi kariopsis, terdiri dari dua belahan (disebut lemma dan palea) yang saling bertautan.. Limbah sekam bisa dimanfaatkan sebagai bahan bakar untuk memasak dengan menggunakan bantuan tungku pembakaran yang disebut tungku sekam. Panas pembakaran sekam dapat mencapai 3300 Kkal / Kg dan bulk density 0,100 g/ml serta konduktivitas panas 0,068 W/m.K (Rachmat et.al, 1991). Tungku sekam digunakan dalam proses pembakaran sekam dengan bantuan aliran udara pada tungku tersebut. Efisiensi tungku sekam sangat mempengaruhi banyaknya sekam yang dibutuhkan dalam proses pemasakan. Aliran udara pada tungku sekam mempengaruhi besar kecilnya efisiensi tungku sekam yang dibuat. Untuk mengetahui efisiensi maksimum dari tungku sekam dapat dilakukan dengan variasi lubang utama badan kompor sehingga diperoleh ukuran lubang utama pada badan kompor yang menghasilkan efisiensi maksimum. Dalam penelitian ini tungku sekam memiliki laju konsumsi bahan bakar (FCR) sebesar 1,802kg/jam, sedangkan energi panas yang dibutuhkan(Qn) untuk mendidihkan air sebanyak 6 liter adalah 976Kcal/jam sehingga diperoleh efisiensi tungku sekam sebesar 18%. Kata kunci : Sekam, Tungku Sekam, Aliran Udara, Efisiensi, Lubang, Badan Kompor
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