Judul: Pengusahaan Tanaman Tembakau (Nicotiana tabacum L) di Perseroan Terbatas Perkebunan XXVII Jember, Jawa Timur
Abstrak: Sektor pertanian dewasa ini masih merupakan tulang punggung perekonomian Indonesia. Keadaan lingkungan hidup dan pasar yang cocok akan menunjang perkembangan pertanian. Beberapa komoditi hasil pertanian yang dapat diperdagangkan di pasaran internasional merupakan sumber devisa negara, di antaranya adalah tembakau. Tembakau (Nicotiana tabacum L.) merupakan tanaman penghasil devisa penting bagi Indonesia. Kendatipun tembakau tidak termasuk bahan pangan pokok seperti padi, jagung dan sebagainya tetapi penggunaannya sebagai bahan kesenangan (luxurious) misalnya cerutu, rokok, tembakau pipa dan lainnya tidak dapat diabaikan. Permintaan akan tembakau tiap tahunnya cenderung semakin meningkat, tetapi persaingan dengan negara-negara pengekspor tembakau lain senantiasa menghambat pengembangan ekspor Indonesia; hal ini terlihat pada Tabel 1. Tambunan, Abdullah dan Hamid (1959) menyatakan bahwa tembakau merupakan lima besar pendapatan yang diperoleh negara baik yang berupa devisa maupun pajak. Selain itu pengusahaan tembakau dapat memberikan aktifitas lan jut di bidang industri lainnya misalnya pabrik rokok, esense, bahan perekat dan sebagainya (Djojosoediro, 1967).
Keyword: 

Judul: Pengusahaan tanaman tembakau cerutu vorstenland di bangka PN.Perkebunan XIX surakarta
Abstrak: Tanaman tembakau adalah tanaman setahun yang termasuk dalam famili Solanacese. Tembakau termasuk genus Nicotiaa yang terdiri lebih dari 50 spesies (Akshurst, 1970). Regunaan temb kau sebagai bahan pembuat rokok memerlukan proses pengolahan den penyimpanan yang tepat. Eerbeda dengan tanaman padi, jagung dan bahan makanan lainnya, maka tembakou tidak termasuk bahan utame dalam keChidupan masyarakat, tetapi merupakan bahan yang banyak diperlukan oleh sebagian besar penduduk dunia. Koniditi tembakau banyak diperdagangkan dipasaran baik untuk keperluan dalam negeri ataupun luar negeri (ekspor). Indonesia nduduki tempat yang cukup penting dan sudah sejak lems terkenal, dikarenaken untuk beberapa tempat tertentu iklim dan tanahnya yang cocok bagi berbagai jenis tembo- kau yang mendapat pasoran dunia. Tembakau tidak sedikit menghasilkan devise bagi negara, seperti tertera pada Tabell tiap-tiap tahun diekspor rata-rata 21.42 juta kilogram yang bernilai 31.31 juta dollar. ...
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