Judul: Karakteristik Mutu Fisiko-Kimia Sosis Fermentasi Daging Sapi
Abstrak: Dalam penelitian ini, sosis yang dibuat merupakan campuran daging sapi, lemak sapi, garam kuring NPS (Nibit Poekelen Salz) dan bumbu-bumbu kemudian dibuat dalam bentuk cacaban dan dimasukan ke dslam selongsong sintetik berdiameter 21 mm selanjutnya difermentasi pada suhu ruang (+ 25 - 30%) selama 30 hari dengan kombinasi pengasapan dingin (T 5 30°C, 1 jam per hari) selama 7 hari di awal fermentasi. Fermentasi yang dilakukan sifatnya spontanlalamiah, tanpa penambahan starter kultur
Keyword: 

Judul: Karakteristik kimia dan mikrobiologi sosis daging sapi yang difermentasi dengan, Streptococcus lactis
Abstrak: Daging merupakan sumber protein hewani yang baik, namun mudah rusak (perisable) dan sebagai media pertumbuhan yang baik bagi mikroorganisme baik bakteri patogen maupun non patogen. Sosis fermentasi biasanya mempunyai sifat kering, keras karena digunakan selongsong (casing) dengan diameter kecil dan sangat asam karena waktu fermentasi yang terlalu lama yaitu 30 hari. S. lactis dikenal menghasilkan senyawa antimikroba nisin dan dapat digunakan sebagai starter fermentasi. Penggunaan casing berdiameter lebih besar, waktu fermentasi cepat diharapkan dapat menghasilkan sosis fermentasi yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mempelajari karakteristik kimia dan mikrobiologi sosis fermentasi. Sosis fermentasi yang dibuat dengan mencampur daging sapi, lemak dan starter kultur S. lactis yang ditambahkan sebanyak 0,5% dan 1% dari berat adonan (b/b). Perlakuan kontrol adalah sosis yang tidak ditambahkan kultur (0%) S. lactis. Peubah yang dipelajari adalah pH, total asam tertitrasi (TAT), aktivitas air (aw), kadar air, protein, lemak, karbohidrat, abu, total mikroba (TPC), dan total bakteri asam laktat. Penelitian ini menggunakan rancangan percobaan rancangan acak kelompok dengan tiga perlakuan dan dua periode pembuatan sosis sebagai kelompok. Konsentrasi S. lactis yang ditambahkan tidak berpengaruh nyata terhadap pH, aktivitas air (aw), dan total asam tertitrasi, tetapi sangat berpengaruh nyata (p<0,01) terhadap kadar air, kadar protein, kadar lemak, kadar karbohidrat, kadar serat, dan kadar abu. Total bakteri asam laktat dan total bakteri mengalami penurunan dengan menigkatnya konsentraai S. lactis. Periode fermentasi semakin cepat dengan meningkatnya konsentrasi S. lactis karena aktivitas bakteri asam laktat mengubah karbohidrat menjadi asam laktat mendekomposisikan protein dan lemak.
Keyword: sosis fermentasi, Streptococcus lactis

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