Judul: Mempelajari Daya Tahan Cendol Pada Penyimpanan Suhu Kamar dan Suhu Refrigerator
Abstrak: Cendol adalah jenis minuman yang dib~at dari campuran tepung beras, tepung tapioka dan tepung hunkwe serta ditambahkan dengan santan dan gula merah ( Ananonim, 2001 ). Cendol memiliki tekstur kenyal dan umumnya berwarna hijau. Dalam 100 gr cendol yang terbuat dari campuran tepung beras dan tepung taploka mengandung energy 95,80 Kkal, karbohidrat 8,25 gr, protein 1,21 gr dan lipid 6,44 gr ( Anonim, 2001 ). Menurut Santoso ( 2000 ), dalam proses pembuatan cendol, tepung hunkwe atau tepung beras ditambah pewarna hijau dan air, dimasak sampai kekentalan tertentu, kemudian dicetak dengan cetakan cendo!.
Keyword: 

Judul: Pengembangan dessert berbasis isolat protein basah ikan lele (Clarias sp.) dengan pewarna alami
Abstrak: Sumbangan protein ikan terhadap angka kecukupan gizi masyarakat Indonesia baru mencapai 12%, lebih rendah dari Malaysia yang mencapai 18%. Oleh sebab itu, perlu dilakukan upaya peningkatan konsumsi ikan melalui program penganekaragaman pangan untuk memenuhi kebutuhan protein hewani khususnya yang bersumber dari ikan. Penambahan surimi lele diharapkan meningkatkan kandungan protein hewani cendol (dessert) yang merupakan salah satu makanan tradisional, tanpa mengubah penerimaannya secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan formula cendol berbasis isolat protein basah (surimi) ikan lele dan melakukan karakterisasi fisik, kimia serta menganalisis pengaruh penyimpanan pada suhu 6oC terhadap kemunduran mutu produk. Penelitian terdiri dari dua tahap yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Penelitian pendahuluan bertujuan untuk melihat tingkat kesukaan panelis terhadap produk cendol berbasis surimi ikan lele. Hasil uji hedonik produk kemudian dilakukan pengambilan keputusan menggunakan metode Bayes. Konsentrasi surimi yang digunakan pada penelitian pendahuluan bervariasi 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50% dan 60%. Hasil terbaik pada penelitian pendahuluan dikembangkan sebagai perlakuan pada penelitian lanjutan (utama). Penelitian utama bertujuan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi surimi ikan terhadap karakteristik fisik, mikrobiologi dan kimia. Rancangan percobaan pada penelitian utama digunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan dua kali ulangan untuk mengetahui pengaruh perlakuan konsentrasi surimi terhadap parameter subjektif dan objektif. Hasil uji hedonik produk yang dilanjutkan dengan uji Bayes menunjukkan bahwa penambahan surimi 30% pada cendol menghasilkan nilai terbaik yang dapat diterima panelis. Cendol tersebut dibuat dari 30% surimi ikan lele, 11,6% rumput laut halus, 5,8% air daun suji, 29% santan, dan 23,3% tepung tapioka. Cendol surimi 30% mempunyai penampakan utuh, warna hijau menarik, tekstur lembut agak kaku dan padat, rasa yang netral (tidak ada rasa ikan), bau khas santan dan daun suji. Hasil uji proksimat kadar protein cendol surimi 30% sebesar 4,74% dan cendol komersial sebesar 1,24%. Selama 8 hari penyimpanan pada suhu ±6oC terjadi kemunduran mutu produk. Hal ini dapat dilihat dari menurunnya daya penerimaan panelis secara organoleptik, peningkatan nilai TBA dan TPC. Selama penyimpanan cendol surimi 25%, 30% dan 35% memiliki tingkat kemunduran mutu yang lebih lambat dibandingkan dengan cendol komersial. Pada hari ke-8 nilai organoleptik cendol surimi 30% untuk parameter penampakan (6), bau (6), rasa (5,2) dan tekstur (6,3), nilai TBA cendol surimi sebesar 0,1515 mg malonaldehid/kg bahan. Nilai TPC cendol komersial pada hari ke-8 (2,1x108 koloni/g) lebih tinggi dibandingkan nilai TPC cendol surimi 30% (2,5x103 koloni/g). Cendol komersial mempunyai umur simpan relatif lebih singkat dibandingkan dengan cendol berbasis surimi yaitu 4 hari, sedangkan cendol berbasis surimi ikan lele masih memiliki kondisi yang baik untuk dikonsumsi hingga penyimpanan pada hari ke-8.
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