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: Mempelajari pengaruh pengeringan dan penyimpanan tempe berflavor sintetis terhadap penerimaan
Abstrak: Tempe kedelai (untuk selanjutnya disebut tempe) adalah salah satu produk fermentasi kedelai yang merupakan makan- an orisinal dari Indonesia dan dikonsumsi secara luas oleh masyarakat Indonesia. Tempe segar sangat mudah rusak dan hanya dapat berta- han satu dua hari pada suhu kamar. Kerusakan tempe teru- tama disebabkan oleh aktifitas enzim yang mendegradasi pro- tein, sehingga terbentuk amoniak. Fengeringan merupakan salah satu alternatif untuk memperpanjang masa simpan tem- pe. Fenelitian ini menggunakan dua macam suhu pengeringan, yaitu 90°C selama 2 jam dan 70°C selama 6 jam. Fenyimpan- an dilakukan pada suhu kamar dengan dua macam pengemas, ya- itu plastik biasa dan pengemasan vakum, selama enam minggu. Analisa yang dilakukan adalah daya rekonstitusi, kadar air, nilai pH, total asam, daya tahan terhadap ketengikan, teks- tur secara obyektif dan uji organoleptik terhadap warna, aroma, tekstur dan rasa. Analisa dilakukan setiap dua minggu sekali. Dari hasil analisa sidik ragam didapatkan bahwa inter aksi suhu pengeringan dan waktu penyimpanan berpengaruh nyata terhadap ...
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