Judul: Mempelajari ekstraksi komponen aktif kulit kayu ralu (Xylocarpus moluccensis M.Roem) dan daya hambat mikroba terhadap fermentasi nira aren (Arenga pinnata Merr)
Abstrak: Nira merupakan cairan yang keluar dari pohon palma. Pengambilan nira yang membutuhkan waktu cukup lama menyebabkan nira menjadi asam sebelum diproses akibat adanya aktivitas mikroorganisme. Salah satu pengawet alami yang biasanya digunakan oleh petani nira untuk menghambat kerusakan nira adalah dengan penambahan kulit kayu ralu (Xylocarpus moluccensis M.ROEM). Penelitian ini dilakukan untuk melihat pengaruh daya hambat kulit kayu ralu terhadap kerusakan nira dan dilakukan dalam 2 tahap yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Dari penelitian pendahuluan selain untuk mengetahui daya hambat kulit kayu ralu terhadap kerusakan nira juga ditentukan konsentrasi fraksi aktif yang mempunyai daya hambat terhadap kerusakan nira dengan parameter pengamatan yaitu perubahan pH nira. Dari hasil pengamatan diketahui nira yang ditambah serbuk kayu ralu lebih tinggi nilai pHnya daripada nira tanpa penambahan serbuk kayu, yaitu nira kontrol mengalami perubahan nilai pH dari 4.49 menjadi 4.00 setelah penyimpanaan 4 jam, sedangkan untuk nira yang diberi penambahan kulit kayu 5, 10, 25 dan 50 gram, nilai pH masing-masing mengalami penurunan dari 6.59 menjadi 5.21, 6.69 menjadi 5.30, 6.40 menjadi 5.30 dan 6.40 menjadi 5.15. Perlakuan penambahan kulit kayu yang cukup baik adalah dengan penambahan kulit kayu seberat 10 gram. ...
Keyword: 

Judul: Beberapa usaha pengawetan nira aren (Arenga pinnata MERR)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari cara memperpanjang masa simpan nira aren mulai saat penyadapan dengan mempergunakan beberapa jenis bahan pengawet dan kemudian dipanaskan, dibandingkan dengan cara pengawetan tradisionil. Bahan pengawet yang dipergunakan, asam sorbat 0.1 persen, Na-metabisulfit 75 ppm., kapur tohor 1 persen, laru janggut 1 g/1 dan buli-buli 1 persen. Pemanasan 80 °C selama 30 menit dibandingkan dengan dan tanpa pemanasan. Disimpan selama 4 hari dan diamati perubahan yang terjadi setiap hari. Selama penyimpanan nira terjadi kerusakan yang meliputi penurunan kadar Sukrosa, kenaikan dan penurunan kadar Gula Pereduksi, peningkatan jumlah Total Asam (Asam Asetat), penurunan pH, Total Padatan Terlarut dan Rasa Manis, serta peningkatan jumlah Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat dan Khamir. Ternyata pemanasan 80 °C selama 30 menit mampu mencegah terjadinya degradasi Sukrosa menjadi Gula Pereduksi dan Asam, serta menekan jumlah pertumbuhan Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat dan Khamir sehingga Total Padatan Terlamut tetap tinggi dan pH mendekati keadaan awal (6-7) serta rasa nira yang masih manis. Jenis bahan pengawet pengaruhnya tidak nyata pada perubahan kadar Sukrosa, pertumbuhan Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat maupun Khamir. Tetapi interaksi antara bahan pengawet dengan pemanasan terutama Kapur tohor dan Na- metabisulfit dapat menghambat peningkatan kadar Gula Pere duksi, peningkatan Total Asam, penurunan pH dan memperta- hankan Rasa Manis. Dapat disimpulkan bahwa perubahan kadar Gula, Keasaman, Total Padatan Terlarut, Kemanisan merupakan fenomena yang berkaitan satu sama lain dan berkaitan dengan pening katan jumlah Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat dan Khamir sebagai penyebab dari perubahan tersebut. Pemanasan harus dilakukan untuk memperpanjang masa simpan masa simpan nira aren, dan hasil yang lebih baik dapat diperoleh dengan mempergunakan Kapur Tohor atau Na-metabisulfit. Pengawet laru dan bulu-buli yang biasa dipergunakan secara tradisio nil tidak dapat mencegah kerusakan nira aren hingga 4 hari simpan….
Keyword: 

Judul: Mixed effect models for high –dimensional longitudinal data with latent variables
Abstrak: A set of data that consist of repeated measurements on a large number of outcomes and covariates are known as high-dimensional longitudinal data. The high-dimensional longitudinal data may consist of several effects of interest that cannot be directly measured, known as latent factors or latent variables. During the last decade, the multivariate responses or high-dimensional in longitudinal data have been a big issue. The analysis of high-dimensional longitudinal data is complicated due to its complex correlation structures between outcomes. To understand changes over time of outcome variables, having correlations in individuals with explanatory variables is not enough. Hence, complex correlation structures between outcomes need to be considered. One approach that is commonly used to overcome high-dimensional longitudinal data is simultaneous equation modeling. A well-known simultaneous equation modeling method is the structural equation model (SEM). This approach has several appealing modeling abilities and can be used for high-dimensional longitudinal data. Under the SEM framework, the continuous time SEM is developed to avoid some issues associated with autoregressive and cross-lagged problems in SEM. Another simultaneous equation modeling method is by combining factor analysis and multivariate analysis methods to overcome high dimensional longitudinal data, namely latent factor linear mixed model (LFLMM). The factor analysis is used to reduce the high-dimensional outcomes, and the multivariate linear mixed model is used to study the longitudinal trends of several latent factors. One example of high-dimensional longitudinal data is the General Election Study. This study is carried out repeatedly to observe tendencies towards political attitudes and behavior over time in Belgium. The data contain political information, knowledge, perceptions, and preferences of a political party and the level of participation in politics. One of the most interesting things to study from the data is to analyze the change of political attitudes and behavior of respondents over time. Also, the relationship of changes in these outcomes is important to analyze. The General Election Study in Belgium was designed to include a representative sample of the target population under the Belgian electorate, so accurate estimates about the population could be made. This sampling design was created by the Institute for Social and Political Opinion (ISPO) and the Inter-university Center for Political Opinion Research (PIOP). The Belgian data set contained three subsamples, the Flemish (Dutch-speaking), the Walloon (French-speaking), and the Brussels Capital Region (Dutch and French-speaking). Several studies conducted on the Belgium data are carried out to understand the relationships between the latent variables Individualism (I), Ethnocentrism (E), and Authoritarianism (A) in Flanders. Cross-sectional or a longitudinal studies have also been carried out. In such cases, it is critical to capture the trend of the latent variables over time and, more importantly, whether there is any association or relationships between the development of nationalism (N), ethnocentrism (E), individualism (I), and authoritarianism (A) in Belgium. An empirical analysis of CT-SEM has been done to present the interdependencies among the four latent variables mentioned above on the basis of the General Election Studies for Belgium in 1991, 1995, and 1999 (Interuniversitair steunpunt politieke-opinieonderzoek, 1991, 1995, 1999). Although the four variables have been the subject of
Keyword: Belgium, CT-SEM, high-dimensional longitudinal data, LFLMM, Supplemented EM Algorithm