Judul: Sifat Pulp Abaka (Musa textilis Nee) Asal Indonesia
Abstrak: Abaka merupakan tanaman penghasil serat panjang berkualitas tinggi yang diperoleh dari kelopak batang. Tanaman ini dibudidayakan karena seratnya digunakan sebagai bahan tali kapal yang sangat kuat dan tahan terhadap air garam. Kegunaan lain yang lebih penting dari serat abaka adalah sebagai bahan tenun, anyaman, dan bahan baku industri teksti!. Selain itu, serat abaka dapat pula diolah untuk bahan baku beberapa jenis kertas yang memerlukan ketahanan dan daya simpan yang tinggi, seperti kertas uang, kertas dokumen, kertas peta, kertas saring, dan kertas berharga lainnya. Abaka di Indonesia belum banyak diteliti dan dikembangkan. Dengan eksplorasi ke beberapa wilayah di Indonesia, mungkin dapat ditemukan eiri plasma nutfah yang mempunyai potensi baik untuk dikembangkan sebagai bahan baku pulp dan kertas.
Keyword: 

Judul: Sifat pulp abaka (Musa textilis Nee) asal Indonesia
Abstrak: Abaka merupakan tanaman penghasil serat panjang berkualitas tinggi yang diperoleh dari kelopak batang. Tanaman ini dibudidayakan karena seratnya digunakan sebagai bahan tali kapal yang sangat kuat dan tahan terhadap air garam. Kegunaan lain yang lebih penting dari serat abaka adalah sebagai bahan tenun, anyaman, dan bahan baku industri tekstil. Selain itu, serat abaka dapat pula diolah untuk bahan baku beberapa jenis kertas yang memerlukan ketahanan dan daya simpan yang tinggi, seperti kertas uang, kertas dokumen, kertas peta, kertas saring, dan kertas berharga lainnya. Abaka di Indonesia belum banyak diteliti dan dikembangkan. Dengan eksplorasi ke beberapa wilayah di Indonesia, mungkin dapat ditemukan ciri plasma nutfah yang mempunyai potensi baik untuk dikembangkan sebagai bahan baku pulp dan kertas. Penelitian ini bertujuan untuk menjajaki sifat fisik dan kimia pulp abaka (Musa textilis Ncc) asal Indonesia yang berpotensi sebagai bahan baku pulp dan kertas dengan menggunakan proses soda dan proses semikimia sulfit netral (NSSC) yang cocok dilakukan di industri skala kecil. Pembuatan pulp dilakukan dengan menggunakan proses soda terhadap abaka asal Bogor (no. 4, 34, dan 35) serta abaka asal Malang. Proses NSSC hanya dilakukan terhadap abaka asal Malang. Sifat kimia pulp yang diuji meliputi rendemen total, bilangan permanganat, dan analisis lindi hitam. Sifat fisik lembaran pulp meliputi indeks sobek, indeks tarik, indeks retak, dan ketahanan lipat. Sifat optik yang diuji adalah opasitas dan derajat putih. Pulp abaka asal Bogor, yaitu nomor 4, 34, dan 35 dengan menggunakan proses soda dan waktu permasakan 2.5 jam mencapai rendemen total antara 50 dan 60%. Pulp abaka Malang dengan proses dan waktu pemasakan yang sama mencapai rendemen di atas 60%. Pada proses NSSC rendemen tertinggi diperoleh abaka Malang pada kadar Na2SO3 12% dan waktu pemasakan 2.5 jam, yaitu sekitar 72%. Rendemen terendah diperoleh pada kadar Na2SO3 14% dengan waktu pemasakan 3.5 jam, yaitu 71%....
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