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: Mempelajari pengaruh pengeringan dan penyimpanan tempe berflavor sintetis terhadap penerimaan
Abstrak: Tempe kedelai (untuk selanjutnya disebut tempe) adalah salah satu produk fermentasi kedelai yang merupakan makan- an orisinal dari Indonesia dan dikonsumsi secara luas oleh masyarakat Indonesia. Tempe segar sangat mudah rusak dan hanya dapat berta- han satu dua hari pada suhu kamar. Kerusakan tempe teru- tama disebabkan oleh aktifitas enzim yang mendegradasi pro- tein, sehingga terbentuk amoniak. Fengeringan merupakan salah satu alternatif untuk memperpanjang masa simpan tem- pe. Fenelitian ini menggunakan dua macam suhu pengeringan, yaitu 90°C selama 2 jam dan 70°C selama 6 jam. Fenyimpan- an dilakukan pada suhu kamar dengan dua macam pengemas, ya- itu plastik biasa dan pengemasan vakum, selama enam minggu. Analisa yang dilakukan adalah daya rekonstitusi, kadar air, nilai pH, total asam, daya tahan terhadap ketengikan, teks- tur secara obyektif dan uji organoleptik terhadap warna, aroma, tekstur dan rasa. Analisa dilakukan setiap dua minggu sekali. Dari hasil analisa sidik ragam didapatkan bahwa inter aksi suhu pengeringan dan waktu penyimpanan berpengaruh nyata terhadap ...
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