Judul: Pengaruh diet tempe terhadap proses persembuhan luka pada kulit tikus model diabetes melitus
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh permberian diet tempe terhadap proses persembuhan luka pada kulit tikus model diabetes melitus. Sebanyak 12 ekor tikus Sprague-Dawley berumur 8 minggu digunakan pada penelitian ini. Tikus dibagi menjadi 4 kelompok, yaitu K1 (kontrol), K2 (diinduksi streptozotosin), TI (diinduksi streptozotosin dan diberi tempe 1) dan T2 (diinduksi streptozotosin dan diberi tempe 2). Pada hari ke-7 pasca induksi, tikus dianestesi kemudian dilakukan perlukaan dibagian punggung dengan ukuran 0,8 x 0,8 cm dan pada hari yang sama dilakukan pemberian tempe setiap harinya sampai hari ke-21. Pengamatan persembuhan luka dilakukan dengan mengamati perkembangan persembuhan luka secara patologi anatomis sedangkan secara histopatologis dilakukan pengamatan terhadap parameter persembuhan luka yaitu neutrofil, limfosit, neokapilerisasi, fibroblas dan reepitelisasi. Hasil pengamatan patologi anatomis menunjukkan bahwa pemberian tempe dapat meningkatkan proses persembuhan luka. Hasil pengamatan histopatologis menunjukkan bahwa pemberian tempe dapat memacu terjadinya proses maturasi sehingga persembuhan luka akan berlangsung lebih cepat….
Keyword: Rats, Diabetes, Tempe, Wound healing

Judul: Pengaruh Diet Tempe terhadap Kesembuhan Luka pada Tikus Diabetes yang Diinduksi Streptozotocin (STZ)
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh pemberian tempe terhadap proses kesembuhan luka pada tikus diabetes yang diinduksi Streptozotocin (STZ). Tujuan khususnya adalah 1) mengetahui pengaruh kandungan asam amino arginin dalam tempe dalam proses kesembuhan luka, 2) mengetahui peranan tempe dalam aktivitas hipoglikemik dan 3) mengetahui histopatologi pengaruh tempe terhadap kesembuhan luka. Data yang dikumpulkan berupa persen perubahan berat badan tikus, Food Conversion Efficiency (FCE), total intake makanan dan persen kesembuhan luka. Data dianalisis dengan General Linear Model (GLM) dan perbedaan diantara nilai rata-rata dianalisis dengan uji Duncan. Data dari histopatologi dianalisis dengan uji non parametrik Kruskal-Walis. Pada semua uji, perbedaan secara signifikan dinyatakan dalam P < 0.05.
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