Judul: Perubahan mutu ikan lele dumbo (Clarias gariepinus) asap selama penyimpanan
Abstrak: Pengasapan ikan adalah salah satu cara mengolah, mengawetkan ikan dengan menggunakan kombinasi pemanasan dan penambahan senyawa kimia alaini yang berasal dari asap kayu. Senyawa dalam asap akan menempel pada ikan dan terlarut dalam tubuh ikan sehingga menghasilkan aroma dan rasa khas, serta warna kecoklatan atau keemasan. Pengasapan tradisional adalah proses yang sifat khas produknya terbentuk dari gabungan perlakuan panas, komponen asap, dan aliran gas (karbondioksida, karbon monoksida, oksigen dan nitrogen). Ikan lele dumbo (Clarias gariepinus) ~nerupakan salah satu jenis ikan yang saat ini sudah banyak dibudidayakan oleh para petani ikan. Keunggulan ikan lele dumbo adalah pertumbuhannya cepat, rasanya enak, dan kandungan gizinya tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui daya simpan ikan lele dumbo asap dalam dua kondisi penyimpanan yang berbeda yaitu suhu ruang dan suhu chilling (0- 5OC) serta untuk mengevaluasi karakteristik sensori (penampakan, konsistensi, bau dan rasa), fisik (A,v), kimia (kadar air, abu, protein, lemak, garam dan TVB) serta mikrobiologi (TPC) ikan lele dumbo asap yang dihasilkan.
Keyword: 

Judul: Kitosan sebagai edible coating pada ikan lele dumbo (Clarias gariepinus) asap yang dikemas vakum selama penyimpanan suhu ruang
Abstrak: Pengasapan merupakan cara pengawetan ikan dengan menggunakan asap dari pembakaran kayu atau bahan organik lainnya. Salah satu jenis ikan asap yang saat ini tengah menjajaki pasar ekspor yaitu ikan lele asap. Dengan mempertimbangkan hal tersebut, pengembangan ikan lele dumbo asap memberikan peluang yang cukup besar. Akan tetapi, ikan asap yang dihasilkan dari proses pengasapan panas umumnya masih memiliki kadar air yang cukup tinggi sehingga daya awetnya relatif singkat. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan kitosan sebagai edible coating pada ikan lele dumbo asap yang dikemas vakum selama penyimpanan suhu ruang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan melihat pengaruh perlakuan konsentrasi kitosan dan lama penyimpanan maupun interaksinya terhadap mutu ikan lele dumbo asap dari aspek sensori (organoleptik), mikrobiologi (total bakteri/TPC) dan kimiawi (TBA dan aktivitas air).
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