Judul: Perencanaan awal pabrik penyulingan minyak atsiri dari daum cengkeh untuk wilayah Banten
Abstrak: Minyak cengkeh sebagai salah satu jenis minyak atsiri yang telah lama dikenal di Indonesia, telah memegang peranan dalam industri minyak atsiri dunia. Minyak cengkeh sebagian besar diperoleh dari bunga cengkeh yang dipetik sebagai hasil perkebunan. Minyak cengkeh dapat pula diperoleh dari gagang dan daunnya. Daun cengkeh terutama daun jatuhan kering hingga saat ini belum dimanfaatkan secara optimal. Salah satu wilayah yang merupakan penghasil cengkeh potensial di Indonesia adalah wilayah Banten. Pada tahun 1995 luas areal tanaman cengkeh di wilayah Banten adalah 8.145 hektar dengan populasi pohon cengkeh 1.272.656 pohon. Hingga tahun 1994 wilayah Banten belum memiliki pabrik penyulingan minyak daun cengkeh (BPS, 1995). Kenyataan ini, memberikan peluang untuk mendirikan pabrik penyulingan minyak daun cengkeh di wilayah Banten. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat suatu perencanaan awal pabrik penyulingan minyak daun cengkeh di wilayah Banten, serta mengetahui kelayakan pendirian pabrik dari aspek pasar, aspek teknis, aspek manajemen, serta aspek finansialnya. ..
Keyword: 

Judul: Mempelajari pembuatan isoeugenol dari minyak daun cengkeh
Abstrak: Indonesia sebagai negara agraris berpotensi menghasilkan minyak atsiri. Ekspor minyak atsiri pada tahun 1985 1989 cenderung meningkat, dan pada tahun 1990 mencapai 2 904 ton dengan nilai USD26.69juta. Dari angka tersebut jumlah ekspor minyak daun cengkeh pada tahun yang sama tercatat 707.35 ton dengan nilaiUSD 1.66 juta (BPS, 1990). Di luar negeri minyak daun cengkeh diisolasi dan disintesis menjadi turunannya yang bernilai lebih tinggi, salah satu di antaranya adalah sintesis isoeugenol dari minyak daun cengkeh. Pengolahan lanjutan tersebut akan meningkatkan nilai tambah, memasok kebutuhan isoeugenol di dalam negeri dan sebagai komoditi ekspor non-migas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pembuatan isoeugenol dari minyak daun cengkeh, dalam rangka mendapatkan produk isoeugenol dengan rendemen dan tingkat kemurnian yang tinggi. ...
Keyword: 

Judul: Pengembangan kekekaran Model Additive Main Effect – Multiplicative Interaction (AMMI)
Abstrak: AMMI model for interactions in two-way table provide the major mean for studying stability and adaptability through GEI, which modeled by full interaction model. Eligibility of AMMI model depends on the assumption of normally independent distributed error with a constant variance. Nowadays, AMMI models have been developed for any condition of MET data i.e the violence of normality and homegeneity assumptions. We can mention in this class of modelling as MAMMI for Mixed AMMI model and GAMMI for Generalized AMMI model. GAMMI model handles non-normality i.e categorical response variables using an algorithm of alternating regression. While handling the non-homogeneity in mixed-models sense, one may use a model called factor analytic multiplicative for a MAMMI models. Outlier might be found in the data coincides with non-homogeneity variance. A method of handling outlier in additive and multiplicative modeling by applying Robust Alternating Regression (RAR) in FANOVA model. RAR FANOVA model was downweighting outlying scores and loadings in the k-dimensional spaces of scores and loadings, and robust estimator will be minimized under the constraints that are consistent with robust approach of the median of parameters. Application of GAMMI was found in several distribution of exponential family. The most interesting here is Poisson distribution which it has a unique property of equal mean and variance. Many zero observations make some dificulties and fatal consequence in Poisson modeling. We consider to facilitates an analysis of two-way tables of count with many zero observations in AMMI model. We develop GAMMI model for Poisson with zeroes problem, by a statistical framework of RCAM. Some link function apply to the mean of a cell equalling a row effect plus a column effect plus interaction terms are modelled as a reduced-rank regression with rank of 2, then it will be visualized by Biplot through SVD reparameterization. The ZIP-GAMMI model handle the excess-zero and also the overdispersion at once. The interaction structures are extracted from the non-zero cell. ZIP model provide us the probability become zero and the fitted value of the Poisson. The modelling scheme involves two important things: (1) the distribution (and link-function) and (2) the rank of model. Both are confounded, especially if there is overdispersion or excess-zero. Best-model fit can be provided by proper link function with respect to data’s distribution, at the same time it’s also possible by the rank of the model in decomposing the interaction terms. In this case the likelihood ratio test provides us the hypothesis testing.
Keyword: