Judul: Minuman Serbuk Tempe dengan Penambahan Susu Skim sebagai Makanan Tambahan untuk Ibu Hamil
Abstrak: Ibu hamil merupakan kelompok masyarakat yang rentan gizi. Defisiensi gizi pada usia kehamilan dapat berdampak negatif untuk ibu dan janin. Salah satu upaya peningkatan asupan gizi dan status gizi ibu hamil adalah dengan memberikan makanan tambahan. Makanan tambahan yang dapat diberikan yaitu minuman tempe. Tempe merupakan pangan lokal yang memiliki kandungan gizi yang lebih tersedia dibandingkan dengan sumber pangan protein nabati lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pembuatan dan formulasi minuman serbuk tempe dengan penambahan susu skim sebagai makanan tambahan untuk ibu hamil. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah rancangan acak lengkap dengan perlakuan penambahan susu skim dalam 4 taraf, yaitu 0 g (F1), 50 g (F2), 100 g (F3), dan 150 g (F4). Penentuan formula terpilih didasarkan pada sifat organoleptik hedonik minuman dan kandungan gizi. Formula F4 dengan penambahan susu skim 150 g per 1 L formula merupakan formula terpilih berdasarkan hasil analisis uji sensori dengan skor penerimaan tertinggi dan kandungan gizi 4.5% (b/b) air, 5.4% (b/b) abu, 2.4% (b/b) lemak, 23.4% (b/b) protein, 64.3% (b/b) karbohidrat, 1167% (b/b) kalsium, 0.014% (b/b) besi, dan 0.03% (b/b) Zn. Minuman serbuk tempe tergolong kedalam minuman dengan pH berasam rendah cenderung netral yaitu 6.51 dan memiliki densitas kamba yang rendah yaitu 0.7g/mL. Konsumsi per sajian (30 g) minuman serbuk tempe mampu memenuhi 4.38% energi dan 9.3% protein harian ibu hamil.
Keyword: Ibu hamil, makanan tambahan, minuman serbuk tempe, tempe

Judul: Pembuatan Formula Makanan Tambahan Untuk Ibu Hamil dengan Menggunakan Tepung Tempe sebagai Bahan Pencampur Tepung Terigu dan tepung Ubi Kayu
Abstrak: Pemanfaatan tempe menjadi tepung tempe merupakan salah satu alternatif untuk bisa dijadikan bahan pencampur tepung terigu dan tepung ubi kayu. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan formula. makanan tambahan bagi ibu hamil, yang optimal dari segi gizi dan biaya, sesuai dengan selera dan terjangkau oleh daya beli masyarakat, dengan tepung tempe sebagai bahan pencampur terigu dan tepung ubi kayu. Metode yang digunakan "Linear Programing" yang dalam optimasi ini adalah ditujukan untuk meminimumkan biaya dengan kendala kandungan energi, protein, dan besi dengan batas minimal masing-masing 285 Kalori, 12 gram, dan 4,5 mg per 100 gram formula. Dari hasil Linear Pro- gramming tersebut diperoleh 3 formula yaitu F₁T (campuran tepung tempe dengan terigu dan tepung ubi kayu), F2T (campuran tepung tempe dengan terigu), F3T (campuran tepung tempe dengan tepung ubi kayu). Formula yang didapatkan dari tahap optimasi kemudian dianalisis kandungan zat gizinya, yang meliputi kadar air, abu, lemak, protein, karbohidrat, energi, besi dan daya cernanya. Pada formula F₁T kandungan energi, protein, besi berturut-turut adalah 454.10 Kalori, 15.55 gram,..dst
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