Judul: Pendugaan Umur Simpan Serbuk Minuman Berbasis Tepung Tempe dengan Metode Accelerated Shelf Life Test Model Arrhenius
Abstrak: Tempe merupakan salah satu produk pangan hasil fermentasi kedelai oleh kapang Rhizopus spp yang sangat digemari oleh masyarakat Indonesia. Akan tetapi tempe segar memiliki umur simpan yang sangat pendek, yaitu sekitar dua hari pada suhu ruang. Salah satu produk olahan yang dapat memperpanjang umur simpan tempe adalah serbuk minuman berbahan dasar tepung tempe (SMT). SMT telah dikembangkan oleh peneliti sebelumnya, tetapi belum terdapat informasi mengenai umur simpan SMT. Penelitian ini bertujuan untuk menduga umur simpan SMT menggunakan metode accelerated shelf life testing model Arrhenius. Sampel SMT disimpan pada suhu 35, 45, dan 55⁰C selama 35 hari dan diuji setiap 5 hari. Analisis yang dilakukan meliputi kadar air, aktivitas air, pH, derajat putih, dan warna secara sensori. Parameter kritis yang dipilih untuk pendugaan umur simpan, yaitu parameter derajat putih dan warna secara sensori. Umur simpan SMT berdasarkan persamaan Arrhenius adalah 165 hingga 279 hari pada suhu penyimpanan 25−30⁰C9 bulan 9 hari dengan parameter warna secara sensori sebagai parameter kritis yang memiliki nilai energi aktivasi terendah dan umur simpan terpendek.
Keyword: ASLT, model Arrhenius, serbuk minuman, tepung tempe

Judul: Penentuan Umur Simpan Produk MP-ASI (Bubur Bayi), Susu Pertumbuhan, dan Minuman Serbuk Cokelat dengan Susu Menggunakan Pendekatan Arrhenius.
Abstrak: Accelerated Shelf Life Testing (ASLT) merupakan salah satu cara cepat dan praktis untuk menentukan umur simpan produk. Metode ini digunakan untuk memprediksi umur simpan produk yang diamati, diantaranya: susu pertumbuhan, (MP-ASI) bubur bayi, dan minuman serbuk cokelat dengan susu. Pengujian umur simpan dilakukan dengan menyimpan produk dalam tiga ruang dengan kondisi suhu berbeda yakni ±30oC, 37oC, dan 45oC. Selama penyimpanan dilakukan analisa nilai TBA dan nilai sensori berdasarkan derajat ketengikan pada interval tertentu. Hasil yang diperoleh menunjukan prediksi umur simpan produk susu pertumbuhan pada suhu penyimpanan ±30oC, 37oC, dan 45oC secara berturut-turut 44.23, 25.70, dan 22.52 minggu. Sementara itu prediksi umur simpan produk (MP-ASI) bubur bayi dan minuman serbuk cokelat dengan susu secara berturut turut: 65.50 minggu (±30oC), 61.37 minggu (37oC), 57.62 minggu (45oC) dan 37.14 minggu (±30oC), 20.32 minggu (37oC), 14.55 minggu (45oC). Perbedaan nilai TBA dan umur simpan yang diperoleh pada produk dipengaruhi oleh sumber lemak dan mineral yang digunakan. Lemak dan mineral memiliki peranan dalam pembentukan senyawa off-flavor yang terbentuk sebagai produk hasil oksidasi seperti metallic, fishy, dan rancid. Selain itu komponen lain seperti gula dalam matriks pangan dapat mempengaruhi tren nilai TBA yang diperoleh.
Keyword: Arrhenius, ASLT, minuman serbuk cokelat dengan susu, MP-ASI (bubur bayi), susu pertumbuhan

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