Judul: Mempelajari Efektivitas Pelapis Edibel Khitosan pada Buah Tomat Segar Selama Penyimpanan di Suhu Kamar dan Suhu Dingin
Abstrak: Buah tomat merupakan kommoditi yang tergolong sangat mudah rusak (very perishable), sedangkan konsumen menginginkannya dalam keadaan segar. Oleh karena itu diperlukan upaya untuk mempertahankan kesegaran buah sehingga dapat tersedia secara kontinyu dan pada gilirannya dapat mengatasi fluktuasi harga. Pelapis edibel berfungsi sebagai havier terhadap uap air, gas 0 2 dan COZ, sehingga dapat memodifikasi atmosfir internal pada buah dan pada akhirnya diharapkan dapat menunda pematangan dan memperpanjang umur simpan.
Keyword: 

Judul: Mempelajari Tingkat Efektivitas Pelapis Edibel dari Khitosan dalam Menghambat Perubahan Fisiologis Proses Pematangan Buah Tomat (Lycopersicum esculentum Mill)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat efektivitas pelapis edibel dari khitosan dalam menghambat perubahan fisiologis proses pematangan buah tomat (Lycopersicum esculentum Mill) selama penyimpanan. Konsentrasi khitosan yang digunakan adalah 1,5%. Perlakuan yang diterapkan yaitu pemberian pelapis (Ai) antara tomat matang hijau (green mature) tanpa pelapis, tomat matang hijau (green mature) dengan pelapis khitosan 1,5%, tomat semburat merah tanpa pelapis dan tomat semburat merah dengan pelapis khitosan 1,5%. Perlakuan yang kedua adalah lama penyimpanan (Pj) pada kari ke-O, 7,14 dan 21. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RAL Faktorial) dengan dua faktor dan empat kali ulangan, hasil yang berbeda nyata dilanjutkan dengan uji lanjut Duncan. Sedangkan hasil pengujian organoleptik dianalisis dengan uji Kruskal-Wallis dan hasil yang berbeda nyata dilanjutkan dengan uji lanjut Multiple Comparison.
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