Judul: Pengaruh suhu rendah terhadap perkembangan telur katak batu (Rana macrodon)
Abstrak: Katak merupakan hewan yang sering digunakan sebagai bahan percobaan dalam mempelajari perkembangan embrio, karena pembuahan sel telur pada katak terjadi secara eksternal dan tahap-tahap perkembangan berlangsung dalam waktu yang relatif singkat, sehingga memudahkan dalam pengamatan. Berhubungan dengan hal ini dilakukan peneli- tian perkembangan embrio katak pada suhu rendah dan dili- hat pengaruhnya terhadap perkembangan embrio. Katak yang digunakan adalah Rana macrodon. Telur katak yang telah dibuahi ditempatkan dalam tabung reaksi yang berisi 5 cc medium Holtfreter 10%, kemudian tabung ditempatkan dalam gelas piala yang berisi air. Telur yang disimpan berada dalam keadaan stadium zigot, blastula dan gastrula. Penyimpanan dilakukan dalam tiga jangka waktu yang berbeda untuk masing-masing stadium, yaitu 8, 16 dan 24 jam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa suhu penyimpanan berpengaruh terhadap perkembangan telur, baik selama penyimpanan maupun pada perkembangan selanjutnya setelah dipelihara pada suhu kamar. Perkembangan telur pada suhu...
Keyword: 

Judul: Pengaruh berbagai suhuinkubasi terhadap perkembangan telur ikan mas (Cyprinus carpio L)
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh suhu air terhadap laju penyerapan kuning telur, laju pertumbuhan embrio sebagai peubah utama dan derajat pembuahan, derajat penetasan telur, lama inkubasi, panjang larva saat menetas, volume kuning telur dan efisiensi penyerapan kuning telur ikan mas (Cyprinus carpio L.) sebagai peubah pelengkap. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok. Rancangan tersebut terdiri atas 3 kelompok percobaan dan masing-masing terdiri atas 5 perlakuan suhu, yaitu 23, 25, 27, 29, dan 31°C. Dalam setiap kelompok percobaan digunakan telur yang berasal dari induk mas lokal yang berbeda-beda dengan bobot tubuh berkisar antara 3-4 kg. Teknik pemijahan menggunakan metode hipofisasi dengan dosis hipofisa dari 1 kg ikan mas donor untuk setiap 1 kg ikan mas resipien. Telur disebar di dasar bak penetasan seluas 150 cm² dengan kepadatan telur antara 150-300 butir telur/baki penetasan. Baki penetasan terbuat dari lempengan kaca yang berbentuk kotak persegi panjang berukuran 15x10 cm dan tinggi 2 cm. Pengamatan dilakukan 1 jam sekali selama 10 jam setelah fertilisasi kemudian 3 jam sekali sampai larva menetas. ...
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