Judul: Mempelajari Efektivitas Pelapis Edibel Khitosan pada Buah Tomat Segar Selama Penyimpanan di Suhu Kamar dan Suhu Dingin
Abstrak: Buah tomat merupakan kommoditi yang tergolong sangat mudah rusak (very perishable), sedangkan konsumen menginginkannya dalam keadaan segar. Oleh karena itu diperlukan upaya untuk mempertahankan kesegaran buah sehingga dapat tersedia secara kontinyu dan pada gilirannya dapat mengatasi fluktuasi harga. Pelapis edibel berfungsi sebagai havier terhadap uap air, gas 0 2 dan COZ, sehingga dapat memodifikasi atmosfir internal pada buah dan pada akhirnya diharapkan dapat menunda pematangan dan memperpanjang umur simpan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penggunaan Bahan Penghambat Respirasi Dan Suhu Serta Sistem Penyimpanan Terhadap Mutu Tomat Segar
Abstrak: Produksi tomat dari tahun ke tahun terus meningkat, demikian pula voleme ekspornya. Namun sejalan dengan itu, terjadi pula kehilangan hasil yang tidak sedikit jumlah- nya Hal inilah yang sering menjadi kendala dalam meme- B nuh peluang pasar swalayan maupun ekspor, sehingga walau- pun volume ekspor meningkat dari tahun ke tahun namun masih jauh dibawah angka permintaan. Hal ini disebabkan karena masih belum diperhatikannya cara-cara penanganan pas panen yang baik. Salah satu alternatif untuk mengatasi masalah terse- but adalah memperhatikan cara-cara penanganan melalui penyimpanan, dimana lingkungan produk segera dirubah se- telah panen seperti penurunan suhu, pemakaian bahan kimia, modifikasi komposisi atmosfir atau kombinasi dari perla- kuan-perlakuan tersebut. Giberelin, kinetin dan lilin mempunyai salah satu peran fisiologis adalah menunda emasakan buah. Pengaruhnya terhadap pematangan buah dah menurunkan laju respirasi, menghambat klimakterik serta menunda perubahan warna. Namun hasinya lebih me- muaskan bila dikombinasikan dengan pengaturan suhu dan C komposisi udara ruang penyimpanan. Tahap I yang merupakan penelitian pendahuluan dilakukan untuk mendapatkan jenis dan konsentrasi yang baik dari 2 jenis bahan penghambat respirasi yang dicobakan yakni giberelin (GA) dan kinetin (Ki), serta untuk mendapatkan suhu yang baik antara 10°C dan 15°C. Beberapa konsentrasi yang dicobakan adalah 5, 10, 15 ppm dan kontrol (tanpa bahan penghambat respirasi). Tahap II dilakukan berdasar- kan hasil penelitian tahap I, yang bertujuan untuk menge- tahu pengaruh giberelin dengan konsentrasi berbeda serta penggunaan lilin sebagai bahan penghambat respirasi pada sistem penyimpanan terkemas pada udara normal,.....dst
Keyword: Giberelin (GA), Kinetin (KI)

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