Judul: Pengaruh Suhu dan Waktu Pembakaran Ampas Tebu Terhadap Karakteristik Silikon Dioksida (SiO2).
Abstrak: Ampas tebu sebagai hasil samping dari proses penggilingan tebu (Saccharum officinarum) mengandung silikon dioksida yang cukup tinggi. Silikon dioksida dapat diekstraksi dari ampas tebu melalui proses pencucian menggunakan HCl setelah pembakaran dengan dilakukan variasi suhu dan waktu tahan pengabuan. Hasil uji sampel dengan EDX diperoleh kemurnian silikon dioksida tertinggi sebesar 71.59% yaitu pada sampel 800 oC dengan waktu tahan 3 jam, sedangkan untuk sampel 600 oC dengan waktu tahan 7 jam diperoleh kemurnian silikon dioksida sebesar 61.60%. Hasil analisis XRD menunjukkan derajat kristalinitas tertinggi yaitu pada sampel 600 oC dengan waktu tahan 7 jam sebesar 45.32%, sedangkan pada sampel 800 oC dengan waktu tahan 3 jam diperoleh derajat kristalinitas sebesar 30.11%. Struktur silika kedua sampel adalah tetragonal. Hasil analisis menggunakan LCR menunjukkan kedua sampel termasuk material semikonduktor. Konduktivitas listrik tertinggi pada sampel 600 oC dengan waktu tahan 7 jam yaitu 5.16x10-7 S/cm sedangkan konduktivitas listrik tertinggi pada sampel 800 oC dengan waktu tahan 3 jam yaitu 5.20x10-7 S/cm.
Keyword: ampas tebu, semikonduktor, silikon dioksida, struktur, tingkat kemurnian

Judul: Sintesis Nanosilika dari Ampas Tebu menggunakan Metode Hidrotermal dengan Variasi Suhu
Abstrak: Ampas tebu memiliki kandungan silika yang tinggi sehingga dapat dijadikan sebagai bahan baku pembuatan nanosilika. Salah satu metode yang digunakan untuk mendapatkan nanosilika adalah metode hidrotermal. Tujuan penelitian ini adalah mensintesis nanosilika dari ampas tebu dengan melihat pengaruh suhu dalam proses hidrotermal terhadap karakteristik nanosilika. Suhu proses hidrotermal yang digunakan 150° C, 200° C, dan 250° C dengan proses hidrotermal selama 4 jam. Sampel yang disintesis dengan ketiga perlakuan suhu tersebut memiliki derajat kristalinitas berturut-turut sebesar 29,44%, 25,21%, 26,95%. Ketiga sampel berada pada fasa Amorf. Ukuran partikel sebelum disintesis sebesar 1041,43 nm, dan setelah disintesis ukuran rata-rata partikelnya semakin mengecil. Sampel yang disintesis dengan suhu 250° C memiliki distribusi ukuran yang lebih seragam dibanding sampel yang disintesis dengan suhu 150° C dan 200° C dengan nilai PDI sebesar 0,451. Analisis sifat listrik sampel menggunakan LCR meter dengan rentang frekuensi 50 Hz - 5 MHz, dan dibagi menjadi frekuensi rendah hingga frekuensi tinggi. Sampel pada frekuensi rendah bersifat isolator, sedangkan sampel pada frekuensi sedang dan tinggi bersifat semikonduktor.
Keyword: Amorf, bagasse, hydrotermal, conductivity, size of nanosilica

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