Judul: Pendugaan Umur Simpan Gula Semut Aren Dengan Metode Arrhenius.
Abstrak: Informasi mengenai umur simpan sangatlah penting sebagai acuan bagi produsen, konsumen dan distributor dalam penentuan kesegaran, keamanan, cita rasa serta kualitas produk yang dikemas. Umur simpan produk pangan termasuk gula semut aren sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan seperti suhu dan penggunaan kemasan. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung umur simpan produk gula semut aren menggunakan pendekatan Arrhenius pada berbagai kondisi suhu dan pengemasan. Parameter mutu yang diamati selama penyimpanan meliputi kadar air, warna dan kadar gula pereduksi. Hasil penelitian menunjukkan kenaikan kadar air dan kadar gula pereduksi, serta penurunan nilai kecerahan, hue dan chroma. Umur simpan produk gula semut aren pada penyimpanan suhu 30oC dengan kemasan polipropilen, polietilen dan aluminium foil berturut-turut adalah 270 hari, 133 hari dan 1878 hari. Pada kondisi penyimpanan suhu 40oC diperoleh umur simpan produk gula semut untuk kemasan polipropilen, polietilen dan aluminium foil berturut-turut yaitu 154 hari, 111 hari dan 1536 hari. Umur simpan produk gula semut aren pada suhu 50o untuk kemasan polipropilen, polietilen dan aluminium foil berturut-turut yaitu 92 hari, 94 hari dan 1271 hari.
Keyword: gula semut aren, pengemasan, penyimpanan

Judul: Pendugaan Umur Simpan Sup Krim Jagung Instan dengan Metode Arrhenius.
Abstrak: Penggantian beras sebagai makanan pokok di Indonesia perlu dilakukan agar terwujudnya pelaksanaan program diversifikasi pangan. Komoditas yang dapat menggantikan beras sebagai makanan pokok salah satunya adalah jagung. Produk olahan jagung salah satunya sup krim jagung instan telah dikembangkan dan berada di pasar. Informasi mengenai perubahan mutu dari supkrim jagung instan masih sangat perlu dikaji. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan menentukan umur simpan paling sesuai menggunakan metode accelerated shelf-life testing (ASLT) model Arrhenius. Produk sup krim jagung instan disimpan dalam 3 suhu penyimpanan, 35oC, 45oC, dan 55oC lalu dianalisis tiap minggu selama 42 hari yang terdiri dari analisis fisik (warna) dan evaluasi sensori. Aroma tengik dari bubuk supkrim jagung instan dipilih sebagai parameter kritis untuk menentukan umur simpan. Hasil perhitungan pendugaan umur simpan diperoleh masa simpan produk sup krim jagung instan yaitu 53 hari dengan energi aktivasi 133.11 kalori/mol.
Keyword: Arrhenius, ASLT, sup krim jagung, umur simpan

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