Judul: Status Stok Sumberdaya Ikan Tetengkek (Megalaspis Cordyla) Di Perairan Selat Sunda
Abstrak: Ikan tetengkek merupakan salah satu ikan pelagis yang memiliki nilai ekonomis penting. Ikan tetengkek tersebar dari Indo Pasifik hingga Pasifik Barat (Afrika Timur hingga Jepang dan Australia). Ikan ini merupakan ikan hasil tangkapan sampingan. Penelitian ilmiah mengenai ikan ini sudah banyak dilakukan di India dan Indonesia, sehingga untuk mengetahui status perikanannya, penelitian mengenai ikan ini harus dilakukan. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk menentukan status stok ikan tetengkek di perairan Selat Sunda yang didaratkan di PPP Labuan, Banten. Penelitian ini dilakukan dari bulan Juni hingga bulan September 2014. Studi ini mencakup aspek pertumbuhan, hubungan panjang dan bobot, laju eksploitasi, dan model produksi surplus. Hasil dari penelitian ini mengindikasikan bahwa pola pertumbuhan ikan tetengkek adalah isometrik, waktu pemijahan terjadi sekitar bulan Juni dan Agustus, ukuran pertama kali matang gonad sebesar 251,2526 mm, dan status stok ikan tetengkek telah mengalami eksploitasi dan tangkap lebih.
Keyword: Ikan tetengkek, laju eksploitasi, pertumbuhan, PPP Labuan, status stok.

Judul: Status Stok Sumberdaya Ikan Tetengkek (Megalaspis cordyla Linnaeus, 1758) di Perairan Selat Sunda
Abstrak: Ikan tetengkek merupakan salah satu jenis ikan pelagis bernilai ekonomis. Meningkatnya permintaan pasar mendorong penangkapan ikan tetengkek menjadi tinggi sehingga dapat menurunkan stok ikan tetengkek, khususnya di Selat Sunda. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi kondisi stok ikan tetengkek di Selat Sunda. Penelitian dilakukan pada bulan Mei-September 2016. Ikan tetengkek yang diamati sebanyak 871 ekor dengan panjang ikan 145-440 mm. Panjang pertama kali tertangkap ikan jantan dan betina adalah 254 mm dan 265 mm. Panjang pertama kali matang gonad ikan jantan dan betina adalah 297 mm dan 314 mm. Panjang asimtotik ikan jantan dan betina adalah 457,5 mm dan 426 mm. Nilai laju eksploitasi ikan jantan dan betina adalah 0,88/tahun dan 0,86/tahun. Besarnya MSY berdasarkan model Fox adalah 607,84 ton/tahun dan TAC sebesar 486,28 ton/tahun. Sementara, hasil tangkapan aktual adalah 712,53 ton/tahun. Berdasarkan nilai tersebut, ikan tetengkek telah mengalami tangkap lebih.
Keyword: ikan tetengkek, laju eksploitasi, model produksi surplus, pertumbuhan

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