Judul: Optimasi Suhu Waktu Penggorengan Hampa Jamur Tiram (Pleurotus ostreatus)
Abstrak: Sejak lama jamur dikenal sebagai makanan istimewa Sebagai negara agraris dan penghasil kayu terkemuka di dunia, Indonesia banyak menghasilkan limbah yang dapat digunakan sebagai media pertumbuhan jamur. Diantara berbagai jenis jamur pangan yang ada, jamur tiram memiliki rasa yang khas dan kandungan proteinnya paling tinggi dibanding jamur lainnya. Sinergi logis dari kondisi tersebut di atas adalah mengusahakan alternatif pengolahan jamur tiram putih yang dapat meningkatkan penerimaan konsumen serta menambah nilai ekonomi produk olahannya. Karena itu pengolahan keripik jamur tiram dengan menggunakan vacuum frying, optimasi faktor-faktor yang sang at berpengaruh dalam menentukan karakteristik produk gorengan seperti suhu dan waktu menjadi penting.
Keyword: 

Judul: Model Laju Pengeringan Jamur Tiram (Pleurotus Ostreatus Var. Florida) Menggunakan Pengering Tipe Fluidized Bed Dryer
Abstrak: Jamur tiram (Pleurotus ostreatus var. florida) merupakan edible fungi yang memiliki nilai jual lebih rendah dibandingkan dengan jenis jamur lainnya. Proses pengawetan berupa pengeringan dilakukan untuk meningkatkan nilai jual dari jamur tiram dan mempermudah penanganannya baik sebagai bahan baku maupun produk. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan model persamaan laju pengeringan pada produk jamur tiram, mengetahui rasio rehidrasi produk jamur tiram, serta untuk mengetahui preferensi konsumen terhadap jamur tiram baik dalam keadaan kering maupun yang telah direhidrasi. Pengeringan dilakukan dengan alat fluidized bed dryer pada suhu 60±2°C dan kecepatan udara pengering yang berada pada kisaran 0.620 m/s hingga 0.839 m/s. Jamur tiram diberikan enam pretreatment sebelum dikeringkan. Model persamaan laju pengeringan yang paling sesuai menggambarkan kondisi jamur tiram selama pengeringan adalah model Lewis dibandingkan model Page. Sampel yang mendapatkan preferensi konsumen paling baik yakni sampel yang tidak diberikan pretreatment. Berdasarkan analisis rasio rehidrasi dan analisis warna, sampel yang diberikan pretreatment berupa pencucian memiliki nilai yang paling tinggi.
Keyword: jamur tiram, laju pengeringan, pretreatment, rehidrasi

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