Judul: Perencanaan Pendirian Industri Kompos Berbahan Baku Sampah Oganik dan Lumpur Air Limbah (Studi Kasus pada Dinas Kebersihan DKI Jakarta)
Abstrak: Jakarta setiap harinya menghasilkan 25 404 m3 sampah, dimana 73.92 persen diantaranya merupakan sampah organik. Dari jumlah tersebut yang dapat ditangani oleh Instansi Dinas Kebersihan DKI Jakarta, baru mencapai 18.583 m3 (Dinas Kebersihan DKI Jakarta, 1995). Penanganan sampah yang dilakukan sampai dengan akhir tahun 1995, menggunakan sanitary landfill di daerah Bantar Gebang, Bekasi dengan luas 108 Ha dan diperkirakan akan penuh dalam waktu 15-20 tahun mendatang.
Keyword: 

Judul: Perencanaan pendirian industri kompos berbahan baku sampah kota : Studi kasus di Kotamadya Bogor
Abstrak: Perkembangan kota Bogor mendorong pertumbuhan penduduk dan perkembangan industri serta pembangunan fasilitas pendukung kota. Dampak perkembangan tersebut adalah semakin besarnya jumlah limbah yang dihasilkan, sedangkan daya dukung lingkungan semakin berkurang akibat buangan limbah tersebut. Kota Bogor menghasilkan sampah sekitar 1.965 m² setiap hari dengan komposisi 3 sampah organik 81% dari total sampah, dan berarti terdapat sekitar 1.593 m² sampah yang potensial sebagai bahan baku kompos. Berdasarkan data Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kotamadya Bogor 1997, jumlah yang dapat terangkut sebesar 1.310 m² atau baru dapat ditangani 82% dari total sampah organik (Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kotamadya Bogor, 1998). Berdasarkan ketersediaan sampah organik yang cukup, maka diperlukan kajian perencanaan pendirian industri kompos berbahan baku sampah kota di Kotamadya Bogor.. Hasil kajian ini diharapkan dapat memberikan gambaran tentang kemungkinan pendirian industri kompos tersebut. Ruang lingkup kajian adalah mempelajari pra-kelayakan industri kompos melalui kajian pasar dan pemasaran, teknis teknologis, manajemen operasi proyek dan finansial sebagai alternatif pengelolaan sampah pasar di Kotamadya Bogor...
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