Judul: Kualitas dan Daya Simpan Dadih Susu Sapi Hasil Fermentasi dengan Lactobacillus plantarum yang Dikemas serta Disimpan pada Suhu Berbeda.
Abstrak: Dadih merupakan produk susu fermentasi dari susu kerbau mentah dalam wadah bambu, dadih kaya akan protein dan lemak, pembuatan dadih yang masih dilakukan secara tradisional dan sederhana menyebabkan kualitas serta daya simpannya masih rendah. Perlu dikembangkan cara dan teknik-teknik baru dalam pengolahannya dengan cara yang lebih modern, yaitu dengan proses pasteurisasi pada bahan baku susu, menggunakan starter spesifik L. planfarum yang diisolasi dari dadih asal Sumatera Barat sebagai fermentator sehingga proses fermentasi dapat terkontrol. Agar lebih aseptik dan efisien digunakan kemasan plastik sebagai wadah dadih.
Keyword: 

Judul: Pengaruh jenis kemasan dan suhu penyimpanan terhadap kualitas dan daya simpan dadih susu sapi yang dipasteurisasi
Abstrak: Susu merupakan bahan pangan yang mempunyai kandungan air dan nilai gizi yang tinggi, sehingga sangat mudah rusak. Salah satu cara pengolahan susu yang telah dikenal sejak dahulu adalah fermentasi. Produk susu fermentasi yang telah dikenal luas, antara lain yoghurt dan yakult. Produk susu fermentasi yang ada di Indonesia disebut dadih dan berasal dari daerah Sumatera Barat. Dadih adalah produk fermentasi spontan susu kerbau mentah dalam wadah bam- bu. Selama ini dadih dari susu kerbau masih dibuat secara tradisional, sehingga belum ada metoda pembuatan dan mutu yang baku serta umur simpannya relatif pendek. Untuk mengembangkan produk ini perlu dilakukan pengolahan dan penyimpanan yang lebih baik, antara lain dengan cara pasteurisasi, modifikasi bahan kemasan dan penyimpanan pada suhu refrigerator. Pada penelitian ini penggunaan susu sapi dimaksudkan untuk memanfaatkan susu sapi. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat dadih dari susu sapi pasteurisasi dengan memodifikasi kemasan dan mempelajari pengaruh penggunaan bahan kemasan dan suhu penyimpanan terhadap kualitas dan daya simpan dadih susu sapi yang dipasteurisasi. ...
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