Judul: Sintesis Oksida Grafena dari Tempurung Kelapa untuk Aplikasi Antibakteri.
Abstrak: Penelitian material baru terus berkembang hingga saat ini, salah satunya ialah oksida grafena. Oksida grafena merupakan senyawa dengan lapisan tipis yang terdiri atas karbon berbentuk planar. Gugus-gugus fungsi yang terdapat pada oksida grafena antara lain gugus hidroksil, epoksida, karbonil, dan karboksil. Penelitian ini bertujuan menyintesis oksida grafena menggunakan metode Hummers yang dimodifikasi untuk diaplikasikan sebagai material antibakteri. Bahan baku yang digunakan adalah tempurung kelapa. Penelitian ini menggunakan Staphylococcus aureus yang mewakili bakteri Gram positif dan Escherichia coli yang mewakili bakteri Gram negatif. Hasil analisis spektrum ultraviolet menunjukkan puncak serapan pada 232 nm. Spektrum inframerah memperlihatkan gugus fungsi C-H, C-O, O-H, dan C=C. Hasil analisis difraksi sinar X menggambarkan puncak 2θ pada sudut 22,52º dengan nilai kristalinitas 6,85%. Berdasarkan analisis particle size analyzer, oksida grafena memiliki ukuran rata-rata 33,79 nm. Hasil pengujian antibakteri ditandai dengan terbentuknya zona bening sehingga oksida grafena memiliki aktivitas antibakteri.
Keyword: antibakteri, metode Hummers, oksida grafena, tempurung kelapa

Judul: Sintesis Oksida Grafena dari Kayu Manis (Cinnamomum verum) sebagai antibakteri. Dibimbing
Abstrak: Perkembangan penelitian material baru mengalami kemajuan hingga saat ini, salah satunya ialah oksida grafena. Oksida grafena merupakan material tipis yang berbentuk poliaromatik. Oksida grafena berpotensi besar dalam berbagai aplikasi, salah satunya adalah antibakteri. Kayu manis digunakan sebagai bahan dasar sintesis oksida grafena yang merupakan sumber karbon dari bahan alam. Oksida grafena disintesis menggunakan modifikasi metode Hummers. Penelitian ini menunjukkan spektrum ultraviolet adanya puncak serapan pada 227.9 nm. Spektrum inframerah memperlihatkan gugus O-H, C=C, C-OH, dan C-O. Hasil analisis difraksi sinar X menggambarkan puncak 2θ pada sudut 25.38o dengan nilai kristalinitas 26.57%. Berdasarkan analisis particle size analyzer, oksida grafena memiliki ukuran 95.41 nm. Bakteri yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Staphylococcus aureus sebagai gram positif dan Escherichia coli sebagai gram negatif. Hasil pengujian antibakteri ditandai dengan terbentuknya zona bening sehingga oksida grafena memiliki aktivitas antibakteri.
Keyword: antibakteri, kayu manis, metode Hummers, oksida grafena

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