Judul: Pembuatan beberapa macam ukuran lubang pada dinding tubuh tungku sekam untuk mendapatkan efisiensi kalor lebih tinggi
Abstrak: Tungku sekam digunakan dalam proses pembakaran sekam dengan bantuan aliran udara pada tungku tersebut. Efisiensi yang lebih tinggi dari tungku sekam dapat diketahui dengan membuat variasi lubang utama pada badan kompor. Dalam penelitian ini pada lubang berukuran 22 cm x 24 cm diperoleh laju konsumsi bahan bakar sebesar 6,03 kg/jam, energi kalor yang dibutuhkan untuk mendidihkan air sebanyak 6 liter adalah 2575,00 kcal/jam serta diperoleh efisiensi tungku sekam 14,32 %. Pada lubang berukuran 22 cm x 8 cm efisiensinya 12,92 %, ukuran 22 cm x 16 cm efisiensinya 12,87 %.
Keyword: 

Judul: Rancangan dan uji teknis tungku sekam pada alat pengering gabah tipe bak vertikal, dan kipas penghembus tipe aksial
Abstrak: Sekam merupakan hasil sampingan terbesar dari penggilingan padi dan berjumlah seperlima bagian dari berat total padi. Sekam mempunyai energi 3 500 kkal/kg dan sepuluh kilogram sekam dapat menggantikan 3.5 kg minyak bakar. Pemanfaatan sekam sebagai sumber energi panas pada penge- ringan buatan untuk padi di Indonesia belum berkembang maju. Pada percobaan ini telah dirancang sebuah tungku sekam yang diuji pemanfaatannya dengan menggunakan unit alat pengering gabah tipe bak vertikal dan unit kipas penghembus tipe aksial. Tungku sekam terbuat dari besi siku ukuran 4 x 4 x 0.3 cm untuk rangka dan besi plat tebal 1 mm untuk dinding. Tungku sekam dengan putaran sumbu kipas 1 000 rpm menghasilkan energi panas rata-rata 15 370.52 kkal/jam dengan efisiensi penyaluran energi panas rata-rata 80.72 persen. Dengan jarak celah sebesar 4.5 cm antara tungku sekam dan kipas penghembus, maka akan terjadi penurunan energi akibat penambahan massa udara luar yang masuk melalui celah. Energi panas di plenum turun menjadi 12 676.24 kkal/jam. Debit udara yang lewat melalui penampang tungku dengan menggunakan unit kipas penghembus tipe aksial dan kecepatan putar sumbu 1 000 rpm adalah 0.6409 m3/detik. Debit udara yang lewat melalui celah adalah 0.2006 m³/detik. Debit udara yang lewat melalui dapur pembakaran 12.10 m³/menit atau 14.04 kg/menit. Debit udara ini akan men- jamin sekam yang dikonsumsi sebanyak 5.47 kg/jam akan terbakar…dst
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