Judul: Sifat Pulp Abaka (Musa textilis Nee) Asal Indonesia
Abstrak: Abaka merupakan tanaman penghasil serat panjang berkualitas tinggi yang diperoleh dari kelopak batang. Tanaman ini dibudidayakan karena seratnya digunakan sebagai bahan tali kapal yang sangat kuat dan tahan terhadap air garam. Kegunaan lain yang lebih penting dari serat abaka adalah sebagai bahan tenun, anyaman, dan bahan baku industri teksti!. Selain itu, serat abaka dapat pula diolah untuk bahan baku beberapa jenis kertas yang memerlukan ketahanan dan daya simpan yang tinggi, seperti kertas uang, kertas dokumen, kertas peta, kertas saring, dan kertas berharga lainnya. Abaka di Indonesia belum banyak diteliti dan dikembangkan. Dengan eksplorasi ke beberapa wilayah di Indonesia, mungkin dapat ditemukan eiri plasma nutfah yang mempunyai potensi baik untuk dikembangkan sebagai bahan baku pulp dan kertas.
Keyword: 

Judul: Sifat Pulp Abaka (Musa textilis Nee) Asal Bogor pada Proses Soda dan Semikimia
Abstrak: Sesuai dengan perkembangan industri pulp dan keltas di Indonesia maka kebutuhan akan bahan baku berselulosa pun semakin meningkat. Dengan demikian, untuk tetap mendukung perkembangan industri pulp dan kertas di Indonesia maka perlu ditelusuri jenis bahan baku lain yang dapat menghasilkan pulp dengan kualitas yang diharapkan. Tanaman abaka (Mllsa lextilis Nee) sebagai salah satu jenis tanaman penghasil serat panjang berkualitas tinggi merupakan salah satu altelnatif bahan baku pulp dan kertas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rendemen dan sifat pulp abaka asal Bogar yang didekOltikasi mesin dan diolah dengan proses soda dan NSSC (Neutral Sulfit Semi Chemical). Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan referensi dalam penentuan jenis plasma nutfah abaka Indonesia yang unggul sebagai bahan baku pulp serat panjang dan penentuan proses pulping yang mudah dan murah untuk diterapkan dalam industri skala kecil dan menengah. Proses pemasakan serat yang dilakukan terhadap abaka asal Bogar dengan nomor koleksi 34 dan 35 adalah proses soda, sedangkan untuk nomor koleksi 9, 37, dan 41 diolah dengan proses NSSC. Sifat-sifat puip yang diamati adalah rendemen pemasakan, bilangan permanganat, sifat fisik Iembaran yang meliputi ketahanan sobek, ketahanan tarik, ketahanan retak, ketahanan lipat, dan sifat optik yang terdiri dari derajat putih dan opasitas cetak Iembaran. Data yang diperoleh akan dibandingkan dengan data hasil penelitian terdahulu oleh Allia (200!) dan standar yang ada. Serat abaka nomor koleksi 34 dan 35 yang didekOltikasi mesin dan diolah dengan proses soda menghasilkan rendemen total pemasakan pulp yang Iebih tinggi, yaitu sebesar 65,57% dan 67,53% dibandingkan dengan abaka yang didekOltikasi manual yaitu sebesar 54,5% dan 61,27%. Bilangan pelTnanganat pulp abaka asal Bogar yang didekOltikasi mesin Iebih tinggi. yaitu sebesar 18,95% dan 20,35% dibandingkan dengan abaka yang didekortikasi manual, yaitu sebesar 14,05% dan 19,20%. Pulp abaka asal Bogar yang didekortikasi manual maupun mesin memiliki kekuatan sobek, retak, dan tarik yang hampir 5ama, kecuali abaka dengan nomor ko!eksi 35 yang didekorlikasi mesin memiliki i!1deks sobek yang re!1dah dibandingkan dengan abaka yang didekortikasi manual. Kekuatan sobek pulp abaka asal Bogar yang didekOltikasi manual dan abaka dengan nomoI' koleksi 34 yang didekortikasi mesin memenuhi standar pulp abaka komersial dan Standar Industri Indonesia (SII), dengan nilai masing-masing sebesar 15,69 Nm2/kg dan 9,0 Nm2/kg. Nanllm berbeda dengan kekuatan sobek, kekuatan retak dan tarik pulp abaka asal Bogar yang didekortikasi manual dan mesin hanya memenubi Standar Industri Indonesia (SII), dengan nilai 4,50 Nm/kg dan 60 Nmlg. Ketahanan lipat pulp abaka asal Bogar yang didekOltikasi mesin sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan abaka yang didekOltikasi manual. Ketahanan lipat pulp abaka asal Bogar yang didekOItikasi mesin dan abaka nomor koleksi 35 yang didekortikasi manual memenuhi standar pulp abaka komersial sebesar 1750 kali. Derajat putih lembaran pulp abaka asal Bogar yang didekortikasi mesin hampir sarna, berkisar pada nilai 16'GE. Berbeda dengan pulp abaka asal Bogor yang didekOliikasi manual, derajat putih pulp abaka 34 lebih tinggi dibandingkan dengan pulp abaka 35. Opasiias lembaran pulp abaka asal Bogar yang didekortikasi manual dan mesin pada derajat giling 45'SR berkisar antara 94% dan 99%. Abaka asal Bogar yang diolah dengan proses NSSC menghasilkan rendemen total rata-rata pemasakan yang hampir sama dengan abaka asal Malang, yaitu dengan nilai di
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