Judul: Karakterisasi B-karoten Dalam Teknik Mikroenkapsulasi Minyak Sawit Merah
Abstrak: Mikroenkapsulasi adalah suatu proses penyalutan partikel- partikel suatu zat inti yang berbentuk padat, cair, maupun gas dengan suatu bahan penyalut khusus, yang membuat partikel- partikel inti mempunyai sifat fisika dan kimia seperti yang dikehendaki. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap. Tahap pertama adalah pembuatan mikroenkapsulat minyak sawit merah (CPO) dengan teknik koaservasi pemisahan fasa kompleks menggunakan campuran berbagai penyalut (gelatin-gum arab; gelatin-dekstrin; gum arab-CMC; gelatin-CMC; gum arab-dekstrin; CMC) serta teknik dehidrasi pada suhu rendah. Dari dua Teknik tersebut selanjutnya dipilih satu Teknik terbaik. Tahap kedua merupakan tahap optimasi. Pada tahap ini di- pelajari 3 teknik pembuatan mikroenkapsulat; yaitu 1) pembuatan mikroenkapsulat dari teknik terbaik yang diperoleh dari tahap sebelumnya dengan melihat pengaruh penambahan surfaktan (tween 20 dan tween 80) dan tiga taraf konsentrasi fixing agent (formaldehid), 2) pembuatan mikroenkapsulat dengan teknik mic- roporous menggunakan SiO2, dan 3) pembuatan mikroenkapsulat dengan teknik orifice process menggunakan berbagai formulasi….dst
Keyword: Minyak Sawit Merah, Karotenoid, Mikroenkapsulasi, Vitamin A

Judul: Mikroenkapsulasi minyak sawit kaya beta karoten dengan teknik penyerapan SiO2 dan orifice process
Abstrak: Produksi minyak sawit kasar yang dikenal dengan sebutan Crude Palm Oil (CPO) di Indonesia sangat tinggi, hingga mencapai 5,9 juta ton pada tahun 1999 (Pulungan et al., 2000). Di Indonesia penggunaannya terbatas untuk minyak makan saja. Minyak sawit kasar mempunyai nilai tambah karena mengandung komponen aktif seperti karotenoid, tokoferol, tokotrienol dan fitosterol. Pigmen karotenoid yang sebagian besar terdiri dari alpha, beta, gamma karoten dan likopen merupakan prekursor vitamin A yang diperlukan oleh tubuh. Namun Karotenoid sangat sensitif terhadap suhu tinggi dan adanya cahaya sehingga diperlukan suatu upaya untuk menyelamatkannya. Mikroenkapsulasi minyak sawit merupakan salah satu cara untuk menyelamatkan komponen beta karoten dari minyak sawit. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat produk mikroenkapsulasi dari minyak sawit kaya beta karoten dengan teknik penyerapan SiO2, orifice process dan modifikasi orifice process dan mengetahui stabilitas karotenoid di dalam produk mikroenkapsulasi tersebut selama penyimpanan sehingga dapat digunakan sebagai suplai vitamin A. Mikroenkapsulasi adalah suatu proses penyalutan partikel-partikel suatu inti yang berbentuk padat, cair maupun gas dengan suatu bahan penyalut knusus yang membuat partikel-partikel inti mempunyai sifat fisika dan kimia yang dikehendaki (Syamsiah, 1996). Penelitian dilakukan dalam dua tahap, dalam penelitian pendahuluan dilakukan pemilihan minyak sawit yang mengandung total karotenoid tinggi dengan tingkat kerusakan yang rendah sehingga dapat digunakan sebagai bahan baku proses mikroenkapsulasi. Minyak sawit yang dimurnikan dengan proses degumming dan netralisasi merupakan bahan baku pembuatan produk mikroenkapsulasi terpilih, yang mempunyai total karotenoid sebesar 308.98 ppm dengan kadar asam lemak bebas yang rendah yaitu 0.259%. ...
Keyword: 

Judul: Zero-inflated negative binomial models in small area estimation.
Abstrak: The problem of over-dispersion in Poisson data is usually solved by introducing prior distributions which lead to negative binomial models. Poisson data sometime is also suffered by excess zero problems, a condition when data contains too many zero or exceeds the distribution's expectation. Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) method can be utilized to solve such problems. This paper demonstrates the adaption of ZINB methods in Small Area Estimation with excess zero data. It is shown that the excess zero problem has substantially influenced the Empirical Bayes (EB) estimates, and the adaption of ZINB methods has improved the precision and reliability of the estimates. Key Words: Small Area Estimation, Zero-Inflation, Poisson-Gamma, Negative Binomial Regression, Empirical Bayes
Keyword: