Judul: Mempelajari Perubahan Kimia Dn Mikrobiologik Selama Permentasi Tempoyak
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari proses fementasi tradisional dalam pembuatan tempoyak, dengan mengamati pengaruh konsentrasi garam dan lama fermentasi ter- hadap perubahan kimia dan mikrobiologik dari tempoyak. Mikrobe yang aktif selama fermentasi tersebut adalah bakteri gram positif yang menghasilkan asam. Pertumbuhan bakteri tersebut mencapai maksimum pada hari kedua, dimana 9 total bakteri sekitar 2.1 x 10 koloni/g, bakteri gram positif 1.2 x 109 koloni/g dan bakteri asam laktat 0.9 x 109 ko- loni/g untuk 0.5 persen garam, sedangkan pada 1.0 persen ga- ram berturut-turut adalah 2.0 x 10 109 koloni/g, 1.3 x 109 kolo- ni/g dan 0.5 x 109 koloni/g. Selama fermentasi berlangsung tidak terdapat bakteri gram negatif, kapang dan khamir. Total asam meningkat selama fermentasi berlangsung dan mencapai nilai tertinggi untuk penambahan 0.5 persen garam pada hari kesepuluh, sebaliknya pola penurunan pH untuk 0.5 dan 1.0 persen garam relatif sama. Total padatan terlarut menurun selama proses fementasi sedangkan gula pereduksi cenderung meningkat. Kadar air dan volatile reducing substances tidak mengalami perubahan yang nyata selama fer- mentasi berlangsung.
Keyword: 

Judul: Perubahan Kimia Selam Fermentasi Garam Pada Pembuatan tauco Secara Tradisional
Abstrak: Kedelai merupakan salah satu sumber protein yarng termu- rah, sehingga sebagian besar kebutuhan protein dapat dipenu- hi dari hasil olahan kedelai. Berbagai macam bentuk pangan hasil olahan kedelai telah dikembangkan, akan tetapi, secara umum bentuk pangan tradisional lebih mudah diterima oleh ma- syarakat. Tauco merupakan salah satu bentuk pangan hasil olahan kedelai dengan proses fermentasi, yang telah dikenal oleh sebagian masyarakat Indonesia. Umumnya pembuatan tauco ma- sih dilakukan secara tradisional, yang mana banyak sekali perbedaan-perbedaan yang terjadi pada cara-cara pembuatan tauco yang dilakukan oleh masyarakat, walaupun pada prinsip- nya adalah sama. Fermentasi kapang dilakukan pada industri pengolahan tauco cap "Meong" di Cianjur. Fermentasi garam dilakukan di Laboratorium Teknologi Pangan dan Gizi, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Konsentrasi larutan garam yang digunakan masing-masing 16 persen, 20 persen dan 24 persen. Fermentasi garam dilakukan selama 36 hari dengan selang waktu analisa 9 hari, yaitu pada hari ke-0, 9, 18, 27 dan 36. ...
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