Judul: Kajian data hilang dalam regresi linear berganda dengan metode missing indicator
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui metode terbaik dalam pendugaan parameter pada regresi linear berganda dengan dua peubah penjelas X1 dan X2. Pada X2 terdapat data hilang secara acak sedangkan peubah respon (Y) dan X1 selalu teramati. Metodecomplete-case merupakan salah satu pendekatan yang sering digunakan untuk mengatasi data hilang, salah satunya data hilang dalam model regresi linear berganda. Metode complete-case menghasilkan penduga yang bersifat tak bias, tetapi kurang efisien jika jumlah data yang hilang cukup besar. Metode missing indicator merupakan pendekatan lain yang dapat digunakan dengan menambahkan peubah indikator pada peubah penjelas dalam model regresi. Metode ini terdiri dari metode missing indicator I dan metode missing indicator 2.
Keyword: 

Judul: Kajian metode pendugaan pada model regresi dengan peubah penjelas bersifat acak
Abstrak: Regression analysis is a statistical method to evaluate the relationship between a variable with other variables. Model I regression analysis describes the one-way relationship between variable X and variable Y with the value of X as fixed variable or measured without error. Model I regression analysis uses Ordinary Least Square (OLS) as an estimation method. Model II regression analysis is a regression model with predictors variable that becomes a random variable. There are two estimation methods of model II regression analysis, ordinary least product regression (Model IIA) and major axis regression (Model IIB). The convenience of using model I regression analysis with OLS estimation method causes many researchers to use this model as a model regression analysis with random predictor variables. The purpose of this study is to compare model I regression analysis (OLS estimation method) and model II regression analysis (ordinary least product estimation method and major axis regression estimation method). The data used in this research are simulation data where response variable (Y) and predictor variable (X) are random. The result of this study showed for predictor variable is random, ordinary least product regression is the best estimation method compared to the other methods because it produces the smallest value of bias and the smallest value of mean square error. In this condition, OLS can be used for the estimate parameter of simple linier regression model if the correlation value between predictor variable (X) and response variable (Y) is high (r ≥ 0.9).
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), Model IIB, Model IIA, Model I, mean square error, correlation

Judul: Kajian pengaruh konsentrasi bahan pengawet dan jenis kemasan terhadap daya simpan jamur tiram putih (Pleurotus ostreatus) pada penyimpanan suhu rendah
Abstrak: Jamur tiram putih (Pleurotus ostreatus) merupakan jamur pangan yang cukup baik kandungan gizinya. Kandungan iemak jamur tiram putih antara 1.08 - 9.4 %. Kandungan protein bervariasi dari 8.9 38.7 %. Total asam amino esensial pada jamur tiram putih adalah 33.5g/100g protein kasar. Jamur tiram putih merupakan sumber beberapa vitamin, meliputi thiamin, riboflavin, niasin, biotin dan asam askorbat. Kerusakan jamur tiram putih dapat disebabkan oleh mikroorganisme, reaksi biokimia (pencoklatan enzimatis) dan kimia (pencoklatan nonenzimatis) serta kerusakan fisik. Jamur tiram putih yang tidak diberi perlakuan (dibiarkan pada suhu ruang) hanya dapat bertahan satu hari dan setelah itu tidak layak lagi untuk dikonsumsi. Sulfur dioksida dan garamnya merupakan bahan pengawet yang dapat menghambat reaksi pencoklatan dan enzimatik. Pengawetan dengan sulfit akan memberikan ketahanan serangga, kapang dan khamir. warna dan menghambat pertumbuhan..dst
Keyword: jamur tiram putih, botani, perkembangbiakan, kandungan gizi