Judul: Mempelajari Pembuatan "Cider" Nangka (Artocarpus heterophyllus Lmk.)
Abstrak: Buah nangka (Artocarpus heterophyllus lmk.) merupakan salah satu buah tropik yang dihasilkan Indonesia. Buah ini mempunyai rasa yang manis dan bau yang harum, sehingga sering dikonsumsi dalam bentuk segar. Daging nangka selain dapat diolah menjadi berbagai macam makanan seperti dodol, wajik dan lain-lain dapat juga dijadikan minuman, salah satunya adalah 'cider' Nangka yaitu minuman fermentasi dari sari buah nangka.
Keyword: 

Judul: Telaah proses pembuatan keripik buah nangka (Artocarpus heterophyllus) matang
Abstrak: Nangka adalah jenis tanaman tropis yang banyak tumbuh di Indonesia dan tersedia sepanjang tahun. Buah yang matang mempunyai rasa manis serta aroma khas yang disukai. Biasanya buah nangka matang dikonsumsi dalam keadaan segar. Dalam penelitian ini telah berhasil ditemukan suatu metoda pembuatan keripik dari daging buah nangka matang dalam bentuk serta penampakan yang tak jauh berbeda dari keadaan buah segarnya. Keripik nangka dibuat dengan meng- gunakan proses pengeringan sublimasi yang dibantu minyak goreng untuk mempercepat pengeringannya. Proses pembuatan didahului dengan penyiangan buah nangka dari biji serta daminya, daging buah kemudian dibelah menjadi dua bagian setelah itu dibekukan dan dikeringbekukan dibantu dengan minyak goreng. Pada penelitian ini dipelajari pembuatan keripik buah nangka tersebut, dengan melihat pengaruh dari bagian nang- ka, yaitu bagian atas, tengah serta bawah buah nangka utuh, suhu pengeringan 70 dan 80 °C serta waktu pengeringan selama 6 dan 7 jam terhadap rendemen, kadar air, aw, lemak, kadar gula, total asam, pH, kekerasan, organoleptik. kadar warna dan ...
Keyword: Keripik nangka, Artocarpus heterophyllus, Pengeringan hampa, Pengeringan beku

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