Judul: Pendugaan Umur Simpan Gula Semut Aren Dengan Metode Arrhenius.
Abstrak: Informasi mengenai umur simpan sangatlah penting sebagai acuan bagi produsen, konsumen dan distributor dalam penentuan kesegaran, keamanan, cita rasa serta kualitas produk yang dikemas. Umur simpan produk pangan termasuk gula semut aren sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan seperti suhu dan penggunaan kemasan. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung umur simpan produk gula semut aren menggunakan pendekatan Arrhenius pada berbagai kondisi suhu dan pengemasan. Parameter mutu yang diamati selama penyimpanan meliputi kadar air, warna dan kadar gula pereduksi. Hasil penelitian menunjukkan kenaikan kadar air dan kadar gula pereduksi, serta penurunan nilai kecerahan, hue dan chroma. Umur simpan produk gula semut aren pada penyimpanan suhu 30oC dengan kemasan polipropilen, polietilen dan aluminium foil berturut-turut adalah 270 hari, 133 hari dan 1878 hari. Pada kondisi penyimpanan suhu 40oC diperoleh umur simpan produk gula semut untuk kemasan polipropilen, polietilen dan aluminium foil berturut-turut yaitu 154 hari, 111 hari dan 1536 hari. Umur simpan produk gula semut aren pada suhu 50o untuk kemasan polipropilen, polietilen dan aluminium foil berturut-turut yaitu 92 hari, 94 hari dan 1271 hari.
Keyword: gula semut aren, pengemasan, penyimpanan

Judul: Pendugaan Umur Simpan Tepung Terigu dalam Kemasan Valve Pack dengan Metode ASLT Model Arrhenius.
Abstrak: Berdasarkan PP No. 69/1999 setiap industri pangan wajib mencantumkan tanggal kedaluwarsa (umur simpan) pada setiap produk pangan. Tepung terigu dalam kemasan valve pack yang sedang dikembangkan oleh salah satu perusahaan tepung di Indonesia belum memiliki dugaan umur simpan yang menjadi persyaratan izin edar (diperdagangkan). Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan dugaan umur simpan tepung terigu dalam kemasan valve pack. Valve pack merupakan salah satu kemasan kertas (paper sack) yang kedua ujungnya (atas dan bawah) di-seal atau disegel. Salah satu metode yang umum digunakan untuk menghitung umur simpan yaitu metode Accelerated Shelf Life Testing (ASLT). Prinsip metode ASLT yaitu dengan cara mempercepat terjadinya reaksi penurunan mutu produk pada suatu kondisi penyimpanan ekstrem. Pendugaan umur simpan melalui pendekatan Arrhenius dilakukan dengan menunjukkan kertergantungan konstanta laju reaksi terhadap suhu yaitu dengan memicu terjadinya reaksi-reaksi kimia yang berkontribusi pada kerusakan produk. Tahap penelitian yang dilakukan yaitu tahap persiapan sampel dan pengemasan, tahap penentuan parameter titik kritis, dan tahap perhitungan umur simpan. Parameter yang diamati pada penelitian ini yaitu kadar air, kadar protein, dan kadar gluten basah. Kadar protein memiliki nilai energi aktivasi terendah sehingga dipilih sebagai parameter titik kritis. Berdasarkan parameter kadar protein, umur simpan tepung terigu protein sedang PT XYZ dalam kemasan valve pack pada suhu 35 °C, 45 °C, dan 55 °C berturut-turut yaitu 5 bulan 27 hari, 2 bulan 21 hari, dan 1 bulan 9 hari.
Keyword: arrhenius, tepung terigu, umur simpan, valve pack

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