Judul: Kajian Energi Dan Eksergi Pembekuan Daging Sapi Menggunakan Mesin Pembeku Tipe Lempeng Sentuh Dengan Suhu Pembekuan Bertingkat
Abstrak: Pembekuan merupakan salah satu metode yang baik untuk pengawetan daging. Hal yang perlu diperhatikan dalam proses pembekuan adalah mutu bahan setelah pembekuan dan konsumsi energi untuk pembekuan. Mutu bahan terkait dengan laju pembekuan, sedangkan konsumsi energi dalam pembekuan terkait dengan penghematan energi. Analisis energi dan eksergi merupakan salah satu cara untuk mengetahui jumlah konsumsi energi pembekuan, kehilangan energi pembekuan, dan energi yang tidak terpakai dalam proses pembekuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji efisiensi energi dan eksergi, serta karakteristik laju pembekuan pada proses pembekuan daging sapi menggunakan mesin pembeku tipe lempeng sentuh dengan suhu pembekuan bertingkat. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah daging sapi yang diperoleh dari Rumah Pemotongan Hewan (RPH) kota Bogor. Alat yang digunakan adalah mesin pembeku tipe lempeng sentuh dengan suhu pembekuan bertingkat. Adapun perlakuan suhu media pembeku yang digunakan pada penelitian kali ini adalah sebagai berikut: Skenario 1 (Tma = -5°C, Tmf = -15°C, Tmb = -20°C), Skenario 2 (Tma = -10°C, Tmf = -15°C, Tmb = -20°C), Skenario 3 (Tma = -15°C, Tmf = -15°C , Tmb = -20°C), Skenario 4 (Tma = -5°C, Tmf = -20°C, Tmb = -20°C), Skenario 5 (Tma = -10°C, Tmf = -20°C, Tmb = -20°C), Skenario 6 (Tma = -15°C, Tmf = -20°C, Tmb = -20°C), Skenario 7 (Tma = -20°C, Tmf = -20°C, Tmb = -20°C). Tma adalah suhu media pembeku tahap I, Tmf adalah suhu media pembeku tahap II, dan Tmb adalah suhu media pembeku tahap III. Pindah panas yang terjadi pada mesin pembeku tipe lempeng sentuh adalah secara konduksi. Perpindahan panas secara konduksi mengakibatkan sebaran suhu yang tidak merata pada bahan. Pada bahan bagian bawah paling cepat mengalami penurunan suhu karena bagian ini bersentuhan langsung dengan media pembeku. Sedangkan pada bahan bagian atas paling lambat mengalami penurunan suhu karena bagian ini terletak paling jauh dari media pembeku sehingga bagian ini merupakan bagian yang paling lama membeku. Sistem perpindahan wadah yang digunakan pada mesin pembeku tipe lempeng sentuh adalah sistem perpindahan secara kontinu dengan dibantu poros berulir yang digerakkan oleh motor listrik. Ketebalan bunga es pada lempeng pembeku berpengaruh terhadap gesekan yang ditimbulkan dan kecepatan perpindahan wadah. Semakin tebal tumpukan bunga es, makin besar gesekan sehingga kecepatan perpindahan wadah menurun, dan sebaliknya, semakin tipis tumpukan bunga es, kecepatan perpindahan wadah semakin meningkat.
Keyword: 

Judul: Kajian Eksergi Sistem Pembekuan Temulawak dengan Suhu Media Pembeku Bertahap pada Mesin Pembeku Tipe Lempeng Sentuh
Abstrak: Analyzingenergy and exergy is a way to find out the amount of freezing energy consumption and wasted energy of freezing process. This research aims to study the effects of changes in freezing medium temperature against exergy efficiency of extract Curcuma freezing, and relations between COP value and the efficiency of exergy produced. By the result of this research,it is known that the specific energy consumption is ranged from 307.23 kJ/kg to 387.58 kJ/kg. The average of loosing exergy is from 15.067 kJ/kg to 36.821 kJ/kg, so the largest efficiency of exergy produced is 68.36% at scenario 1 (Tma = -5˚C, Tmf = -10˚C,Tmb = -20˚C) and smallest one is 52.26 at scenario 5 (Tma = -20˚C, Tmf = -20˚C, Tmb = -20˚C). The Graphic of the relation between COP and exergy efficiency shows that COP is linearly proportional with the efficiency of exergy produced. Based on COP and exergy efficiency, known that the most optimum freezer medium temperature is scenario 1 with COP 5.17, energy efficiency 0.14%, exergy efficiency 68.36% and input energy 7.2 kWh.
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