Judul: Pengemasan atmosfer termodifikasi buah naga (Hylocereus undatus) terolah minimal
Abstrak: Buah naga termasuk buah pendatang baru yang cukup popular dan mempunyai prospek cerah. hal ini dikarenakan penampilan yang eksotik, budi daya yang dinilai tidak terlalu rumit, rasa yang menyegarkan dan beragam manfaat untuk kesehatan. Meningkatnya aktivitas masyarakat saat ini menyebabkan keterbatasan waktu untuk melakukan pengupasan kulit buah naga, sehingga diperlukan ketersediaan buah naga terolah minimal. Buah naga terolah minimal diperkirakan mempunyai umur simpan yang relatif singkat karena adanya luka akibat pengupasan kulit buah dan pemotongan. Salah satu upaya untuk memperpanjang umur simpan adalah dengan pengemasan atmosfer termodifikasi pada suhu rendah.
Keyword: 

Judul: Kajian penyimpanan buah Naga (Hylocereus costaricensis) dalam kemasan atmosfer termodifikasi
Abstrak: Buah naga merupakan salah satu jenis tanaman buah keluarga Cactaceae yang memiliki daya tarik tersendiri dimana buah tersebut memiliki rasa yang khas yaitu kombinasi unik antara manis dan asam menyegarkan. Buah naga mampu bertahan selama 10 hari pada suhu ruang dan untuk memperpanjang masa simpan buah ini, diperlukan kondisi tertentu namun tetap memperhatikan mutu buah saat dan setelah penyimpanan. Salah satu teknologi yang digunakan adalah dengan pengemasan atmosfer termodifikasi yang dikombinasikan dengan penyimpanan dingin. Pengemasan dengan atmosfer termodifikasi adalah pengemasan menggunakan plastik atau film dengan permeabilitas tertentu yang membatasi pertukaran gas sehingga mengubah kondisi atmosfer dalam kemasan (Beaudry, 2007). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan laju respirasi buah naga pada suhu 10°C, 15°C dan suhu ruang, menentukan kombinasi O₂ dan CO₂ suhu terpilih, menentukan jenis plastik kemasan untuk penyimpanan buah naga dalam atmosfer termodifikasi dengan menggunakan komposisi gas terpilih dan menentukan masa simpan optimal buah naga dalam penyimpanan atmosfer termodifikasi dengan plastik kemasan hasil pengujian. Penelitian dilakukan di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian (TPPHP) selama 4 bulan terhitung mulai Maret 2010 hingga Juni 2010
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