Judul: Beberapa Perubahan Fisiko-Kimia Dari Buah Adpokat (Persea amerioana Mill) Pada Penyimpanan Suhu Ruang
Abstrak: Para sarjana botani menggolongkan tanasan adpokat kedalam famili Lauraceae, geman Fersea dan species americana mill (gratissima). Adpokat merupakan tanaman tahunan dan dapat tumbuh baik dinegara-negara yang beriklim tropik maupun subtropik seperti Indonesia, California, Florida, Hawai, Pelinesia, Australia, New Zealand, Malaysia, Philipina, Cay- lon, Afrika Selatan, Aljazair dan Israel. Dibeberapa tempat di Indonesia tanaman adpokat dapat tunbuh dengan baik pada dataran rendah sa taran tinggi/pegunungan yang berkisar antara 200-1000 meter diatas permukaan laut.
Keyword: 

Judul: Pengaruh penyimpanan dalam sistem atmosfer termodofikasi terhadap daya simpan buah alpokat (Persea americana Mill.)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari perubahan-perubahan yang terjadi selama penyimpanan dan mengukur daya simpan buah adpokat yang mempunyai derajat kematangan berbeda dalam sistem atmosfer termodifikasi. Percobaan dilakukan pada tanggal 27 Oktober 1990 sampai 6 Desember 1990 di PT Aneka Gas Industri, Jalan Minangkabau Jakarta Selatan dan analisis laboratorium di Balai Besar Hasil Industri Pertanian, Bogor. Buah adpokat. berasal dari Bogor, dibedakan menjadi tiga derajat kematangan RO, R1 dan R2. Buah dengan kulit buah masih berwarna hijau dan biji belum lepas (RO), buah berwarna semburat merah pada ujungnya dan biji belum lepas (R1), buah berwarna semburat merah dan biji sudah lepas (R2). Konsentrasi CO2 yang digunakan yaitu 0,03% CO2 21% 02 (C2); 4% CO2 5% 02 (C3), dan 8% CO2 5% 02 (C4). Rancangan yang digunakan yaitu RAL Faktorial dengan tiga ulangan, masing- masing ulangan terdiri atas satu buah. Suhu yang digunakan 10°C. P Selain percobaan tersebut, ada percobaan pembanding yang terdiri dari dua faktor yaitu suhu penyimpanan dan derajat kematangan. Faktor I terdiri dari dua taraf yaitu buah adpokat yang disimpan dalam suhu kamar (CO) dan buah adpokat disimpan dalam suhu dingin (C1). CO maupun C1 tidak dibungkus plastik. Faktor II yaitu derajat kematangan RO, R1 dan R2. Percobaan tersebut disusun dengan Rancangan Acak Lengkap Faktorial tiga ulangan, masing-masing ulangan satu buah adpokat...
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