Judul: Bertanam melon (Cucumis melo L.) di beberapa media tumbuh secara hidroponik
Abstrak: Sehubungan dengan pertambahan penduduk yang demikian pesatnya maka pengadaan bahan-bahan kebutuhan pokok perlu mendapat perhatian. Diantara bahan-bahan kebutuhan pokok tersebut, gula tebu memegang peranan yang penting sebagai sumber energi. Kebutuhan gula dunia 60% dipenuhi dari produksi tebu, sedangkan 40% berasal dari gula bit. Tanaman tebu (Saccharum officinarum L.) memerlukan banyak air untuk mendapatkan suatu pertumbuhan yang baik. Pertumbuhan suatu tanaman akan merana bila kekurangan air. Hasil tebu akan berfluktuasi di daerah tadah hujan, karena penyediaan air tidak menentu dan tidak teratur. Kekurang- an air sering menyebabkan kegagalan tanaman dan akan me- nurunkan hasil. Usaha untuk memenuhi kebutuhan air per- tanaman agar tidak terjadi kegagalan panen karena kekurang- an air kita kenal dengan irigasi. Daerah-daerah yang memiliki curah hujan kecil dapat meningkatkan hasilnya kembali dengan adanya sistim peng- airan atau mengatur waktu tanamnya, dengan syarat faktor lainnya tidak menjadi faktor pembatas. Pola tanam dan sistim irigasi sangat penting untuk daerah yang bercurah hujan sedikit. ...
Keyword: 

Judul: Ketepatan waktu tanam mengurangi resiko kegagalan panen di perkebunan tebu PT Gula Putih Mataram
Abstrak: Sehubungan dengan pertambahan penduduk yang demikian pesatnya maka pengadaan bahan-bahan kebutuhan pokok perlu mendapat perhatian. Diantara bahan-bahan kebutuhan pokok tersebut, gula tebu memegang peranan yang penting sebagai sumber energi. Kebutuhan gula dunia 60% dipenuhi dari produksi tebu, sedangkan 40% berasal dari gula bit. Tanaman tebu (Saccharum officinarum L.) memerlukan banyak air untuk mendapatkan suatu pertumbuhan yang baik. Pertumbuhan suatu tanaman akan merana bila kekurangan air. Hasil tebu akan berfluktuasi di daerah tadah hujan, karena penyediaan air tidak menentu dan tidak teratur. Kekurang- an air sering menyebabkan kegagalan tanaman dan akan me- nurunkan hasil. Usaha untuk memenuhi kebutuhan air per- tanaman agar tidak terjadi kegagalan panen karena kekurang- an air kita kenal dengan irigasi. Daerah-daerah yang memiliki curah hujan kecil dapat meningkatkan hasilnya kembali dengan adanya sistim peng- airan atau mengatur waktu tanamnya, dengan syarat faktor lainnya tidak menjadi faktor pembatas. Pola tanam dan sistim irigasi sangat penting untuk daerah yang bercurah hujan sedikit. ...
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