Judul: Sebaran Kalor Tungku Berbahan Bakar Sekam Padi dan Cangkang Kelapa Sawit Menggunakan Pendekatan Metode Beda Hingga pada Sterilisasi Jamur Tiram Putih dalam Drum
Abstrak: Telah dihasilkan sebaran suhu untuk proses sterilisasi di dalam drum dengan menggunakan bahan bakar sekam padi dan cangkang kelapa sawit. Sterilisasi bertujuan membunuh bakteri dan jamur lain yang tidak diinginkan pada baglog. Sterilisasi dilakukan dengan cara tradisional yaitu mengukus baglog di dalam drum yang disusun 4 baris ke atas, dengan lama pengukusan 6,8, dan 10 jam masing-masing dua ulangan. Melalui persamaan hantaran kalor yang dihitung secara numerik de
Keyword: 

Judul: Efisiensi Energi Pada Proses Sterilisasi Baglog Jamur Tiram Serta Karakterisasi Dari Miselium Dan Jamur Tiram Menggunakan Ftir
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah bahan bakar sekam dapat diaplikasikan untuk proses sterilisasi baglog jamur tiram. Selain itu dilakukan pula karakterisasi menggunakan FTIR untuk memperoleh informasi struktur senyawa dari miselium dan jamur tiram. Kompor dengan desain drum menggunakan selongsong memiliki efisiensi rata-rata sebesar 7.49%. Sedangkan drum sterilisasi tanpa menggunakan selongsong memiliki efisiensi rata-rata sebesar 6.33%. Tingginya efisiensi dikarenakan drum menggunakan selongsong menghantarkan kalor lebih banyak untuk memanaskan air dan selongsong. Selongsong terbuat dari besi yang merupakan bahan konduktor atau mudah menghantarkan panas. Puncakpuncak spektrum FTIR pada miselium dan jamur tiram yaitu gugus O-H dengan bilangan gelombang 2345-3425 cm-1 menunjukkan senyawa asam karboksilat, C-H pada bilangan gelombang 2901-2916 cm-1 menunjukkan senyawa aldehida, C-O pada bilangan gelombang 1034-1065 cm-1 menunjukkan senyawa ester, C=O pada bilangan gelombang 1589-1651 cm-1 menunjukkan senyawa keton yang merupakan vibrasi stretching. Sedangkan, gugus O-H bending (O-H (B)) pada bilangan 895 cm-1 dan 1420 cm-1 menunjukkan posisi senyawa asam karboksilat yang memiliki ikatan β-D-glukan.
Keyword: efisiensi, FTIR, jamur tiram, sekam padi, selongsong

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