Judul: Pembentukan Formaldehid Alami pada Ikan Tongkol (Euthynnus affinis) selama Penyimpanan Suhu Chilling
Abstrak: Ikan tongkol merupakan salah satu komoditas perikanan tangkap di Indonesia yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Teknik penanganan dalam mempertahankan kemunduran mutu ikan sering disalahgunakan dengan penambahan formaldehid (formalin). Formaldehid secara alami dapat terbentuk melalui reaksi reduksi trimetilamin oksida (TMAO) menjadi formaldehid dengan hasil samping DMA. Penelitian bertujuan menentukan laju kemunduran mutu dan proses pembentukan formaldehid alami pada ikan tongkol (Euthynnus affinis) dengan perlakuan penyiangan dan tanpa penyiangan yang disimpan pada suhu chilling selama 18 hari. Analisis yang dilakukan yaitu uji organoleptik, pH, TVB, FA, DMA, dan PLA setiap 2 hari sekali. Formaldehid terbentuk pada penyimpanan hari ke-2 dan terus meningkat hingga penyimpanan hari ke-18. Kadar formaldehid tertinggi dihasilkan pada penyimpanan hari-18 pada perlakuan penyiangan (4.07 ppm) dan tanpa penyiangan (4.68 ppm). Pembentukan formaldehid yang disertai terbentuknya DMA semakin meningkat sesuai laju indikator pembusukan ikan tongkol yang lain.
Keyword: chilling, formaldehid, organoleptik, pembusukan, tongkol

Judul: Pembentukan Formaldehid Alami pada Ikan Beloso (Saurida tumbil) selama Penyimpanan Suhu Chilling
Abstrak: Pembentukan formaldehid secara alami dapat berlangsung selama proses pembusukan ikan. Formaldehid alami merupakan produk dekomposisi enzimatik dari TMAO pada ikan selama penyimpanan post-mortem dengan hasil samping dimetilamin. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari proses kemunduran mutu serta pembentukan formaldehid alami pada ikan Beloso (Saurida tumbil) selama penyimpanan suhu Chilling. Pengamatan dilakukan setiap 3 hari selama 18 hari penyimpanan. Analisis yang dilakukan antara lain penentuan organoleptik, pH, TVB, TMA, formaldehid dan DMA. Ikan beloso berada pada fase pre rigor pada awal penyimpanan, fase rigor mortis pada pengamatan hari ke-3 dan fase post rigor pada pengamatan hari ke-6. Nilai pH menurun pada hari ke-3 kemudian terus meningkat selama penyimpanan. Kadar TVB ikan beloso terus meningkat selama penyimpanan. Kadar TMA terdeteksi pada awal penyimpanan dan meningkat selama penyimpanan. Formaldehid terdeteksi pada pengamatan hari ke-3. Kadar formaldehid tertinggi terdapat pada pengamatan hari ke-9. Peningkatan dan penurunan kadar DMA selaras dengan pembentukan kadar formaldehid alami.
Keyword: DMA formaldehid, ikan beloso, kemunduran mutu, TMA

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