Judul: Growth and Survival Rate of Climbing Perch Larvae (Anabas testudineus) in pH 4, 5, 6,and 7.
Abstrak: Ikan betok (Anabas testudineus) merupakan jenis spesies blackfish, yaitu ikan yang memiliki ketahanan terhadap tekanan lingkungan. Ikan betok juga merupakan salah satu komoditas ikan air tawar yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Secara umum harga ikan betok di Indonesia berkisar antara Rp 20.000,00 sampai Rp 40.000,00 per kg. Pada saat ini para pembudidaya ikan telah membudidayakan ikan betok di kolam atau keramba. Benih ikan betok untuk usaha budidaya sampai sekarang hanya mengandalkan dari alam. Hal ini kemungkinan dikarenakan daerah pembenihan yang dilakukan masih berada di sekitar rawa yang memiliki tingkat keasaman yang tinggi, yaitu pH pada kisaran 3-5 sehingga menjadikan kondisi lingkungan tidak optimal untuk kelangsungan hidup, pertumbuhan dan reproduksi ikan pada umumnya. Untuk mengatasi masalah tersebut maka perlu dilakukan penelitian tentang pertumbuhan larva ikan betok pada pH yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pH yang sesuai untuk kelangsungan hidup dan pertumbuhan larva ikan betok. Parameter penelitian yang diamati adalah laju penyerapan kuning telur, perkembangan mulut, laju pertumbuhan bobot harian, pertumbuhan panjang, derajat kelangsungan hidup, dan kualitas air selama pemeliharaan. Media uji yang digunakan adalah air dengan derajat keasaman (pH) 4, 5, 6 dan 7. Hasil penelitian menunjukkan laju penyerapan kuning telur, perkembangan mulut, pertumbuhan panjang dan derajat kelangsungan hidup larva ikan betok terbaik terdapat pada perlakuan pH 6 dan pH 7. Laju pertumbuhan bobot harian tidak berbeda nyata antar perlakuan.
Keyword: 

Judul: Growth and survival rate of climbing perch larvae Anabas testudineus Bloch. stocked at 10, 20, and 30 larvae/L that was conducted in 30 days.
Abstrak: Ikan betok Anabas testudineus merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi sehingga berpotensi untuk dibudidayakan secara intensif. Namun, budidaya ikan tersebut masih terkendala dalam produksi larva yaitu tingkat kelangsungan hidup (SR) yang masih rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kepadatan optimal dalam pemeliharaan larva ikan betok. Penelitian dilakukan dengan padat penebaran 10, 20, dan 30 larva/L dan menggunakan 4 ulangan pada tiap perlakuan. Larva ikan betok berumur 10 hari dengan panjang rata-rata 0,49±0,06 cm ditebar sesuai dengan perlakuan. Larva tersebut dipelihara selama 30 hari di dalam akuarium berukuran 25x25x25 cm yang diisi air sebanyak 10 L. Pakan yang diberikan berupa artemia mulai awal sampai dengan 10 hari pemeliharaan kemudian diberikan cacing sutera sampai akhir pemeliharaan. Tingkat kelangsungan hidup tertinggi (51,5±5,57%) diperoleh pada perlakuan 10 larva/L sedangkan yang terendah (15,33±5,75% ) terdapat pada perlakuan 30 larva/L (p<0,05). Data pertumbuhan yang diperoleh menunjukkan bahwa pertumbuhan antar perlakuan tidak berbeda (p>0,05). Oleh karena itu berdasarkan hasil penelitian ini, pemeliharaan larva dapat dilakukan dengan padat penebaran 10 larva/L.
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