Judul: Kajian Variasi Ukuran Dan Perlakuan Aktivasi Zeolit Alam Tasikmalaya Terhadap Daya Jerap Co2 Dan Uap Air
Abstrak: Proses respirasi pada buah atau sayur dalam kemasan menghasilkan gas CO2 dan uap air. Gas CO2 dan uap air yang terdapat di dalam kemasan dapat dikurangi kadarnya dengan menambahkan zat penjerap, yaitu zeolit. Zeolit alam harus diaktivasi dahulu untuk meningkatkan kemampuan penjerapannya. Perlakuan aktivasi asam meningkatkan nisbah Si/Al, sehingga permukaan zeolit bersifat hidrofobik. Perlakuan aktivasi fisik dan basa menurunkan nisbah Si/Al, sehingga permukaan zeolit bersifat hidrofilik. Ukuran partikel zeolit yang dihasilkan ialah 392.4 ± 153,2 nm. Morfologi permukaan zeolit dengan penggilingan yang dihasilkan lebih kecil dibandingkan dengan zeolit tanpa penggilingan. Pencirian zeolit dengan XRD menunjukkan bahwa zeolit alam Tasikmalaya mengandung jenis mordenit. Kemampuan zeolit menjerap CO2 dan uap air yang paling efektif ialah zeolit hasil penggilingan teraktivasi basa.
Keyword: aktivasi zeolit, daya jerap CO2, daya jerap uap air, pencirian zeolit

Judul: Pencirian dan uji aktivitas katalitik zeolit alam teraktivasi
Abstrak: Cadangan zeolit alam Indonesia cukup besar dan tersebar luas di beberapa lokasi. Akan tetapi, zeolit alam belum dimanfaatkan secara optimum. Zeolit alam pada umumnya memiliki kristalinitas yang rendah, ukuran porinya tidak seragam, aktivitas katalitiknya rendah, dan mengandung banyak pengotor. Oleh karena itu perlu diaktivasi dan dimodifikasi sebelum digunakan. Penelitian ini bertujuan mengaktivasi zeolit alam dengan asam dan pemanasan, mencirikan zeolit alam yang sudah diaktivasi, dan menguji aktivitas katalitiknya pada reaksi interesterifikasi. Analisis spektrum fourier transformation infrared (FTIR) menunjukkan bahwa struktur zeolit alam yang diaktivasi dengan asam dan pemanasan (NZAT) telah rusak. Sementara itu, struktur zeolit alam yang diaktivasi dengan asam (NZA) tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan terhadap zeolit alam (NZ). Hasil analisis nisbah Si/Al pada spektrum FTIR menunjukkan NZA memiliki nisbah Si/Al yang lebih besar dibandingkan nisbah Si/Al pada NZAT. Hasil analisis dengan spekstroskopi absorpsi atom menunjukkan kandungan logam Na, K, Fe, dan Ca menurun. Hasil pencirian sifat permukaan oleh Autosorb menunjukkan NZA memiliki luas permukaan spesifik dan volume total pori yang lebih besar dibandingkan dengan NZAT. Uji aktivitas katalitik NZA pada reaksi interesterifikasi menghasilkan produk yang menyerupai gabus berwarna putih dengan persentase produk sebesar 35.78%.
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