Judul: Struktur Komunitas Fitoplokton di perairan Tanjung Jaya-Banten
Abstrak: Penelitian tentang struktur komunitas fitoplankton di perairan Tanjung Jaya-Banten dilakukan pada Tanggal 15 Mei 2004 dan 15 Mei 2004 dengan cara pengukuran langsung disepuluh stasiun dan bulan Mei-Juli 2004 analisis di Laboratorium Lomnologi dan Avertebrata Air Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas Fitoplankton Di Perairan Tanjung jaya-Banten
Abstrak: Penelitian tentang struktur komunitas fitoplankton di perairan Tanjung Jaya - Banten dilakukan pada Tanggal 5 Mei 2004 dan 15 Mei 2004 dengan cara pengukuran langsung di sepuluh stasiun dan pada bulan Mei - Juli 2004 analisis di Laboratorium Limnologi dan Avertebrata Air Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor. Data yang diukur dan diambil dilapang antara lain: suhu (thermometer), pH (kertas lakmus), DO (metode Winkler), kecerahan (Secchi Disk) dan titik koordinat (GPS). Pencatatan data tersebut diulang pada setiap stasiun pengamatan. Analisis labolatorium meliputi pengukuran kadar nitrat, fosfat dan silikat dengan metode spektrofotometri pada panjang gelombang tertentu, pengukuran salinitas dengan menggunakan refraktometer dan identifikasi fitoplankton dengan mikroskop dan bantuan buku identifikasi Yamaji (1976) dan Davis (1955). Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan metode analisis antara lain: jumlah dan jenis fitoplankton (metode visual dengan bantuan buku identifikasi Yamaji (1976) dan Davis (1955), kelimpahan fitoplankton (metode lapang pandang), keanekaragaman (indeks Shannon-Weaner), keseragaman (indek Shannon-Weaver) dan dominansi (indeks Shimpson). Komposisi fitoplankton didominasi oleh tiga kelas yaitu kelas bacillariophyceae sebanyak 9820 sel, Dinophyceae sebanyak 866 sel dan Cyanophyceae sebanyak 72 sel. Jenis fitoplankton yang jumlahnya oaling banyak adalah Chaetosceros sebanyak 4963 ssel, Rhizosolenia sebanyak 3832 sel dan Tahalassiotrix sebanyak 3773 sel. Kelimpahan fitoplankton berkisar antara 1,745,000-356,000 sel/liter dengan rata-rata 1,077,000. sel/liter, kelimphan tertinggi berada pada stasiun sembilan dan terendah berada pada stasiun satu. Parameter fisika-kimia hasil pengukuran adalah sebagai berikut; kadar oksigen berkisar antara 4,3-5,4 mg/l dengan rata-rata 5,0 mg/l kadar tertinggi berada pada stasiun delapan dan terendah berada pada stasiun lima. Nilai kecerahan berkisar antara 6,7-9,9 m dengan rata-rata 8,1 m, kecerahan tertinggi berada pada stasiun tujuh dan terendah berada pada stasiun 6. nilai suhu berkisar antara 28,4-30,6 °C dengan rata-rata 29,6 °C, suhu tertinggi berada pada stasiunlima dan terendah berada pada stasiun empat. Kadar salinitas berkisar antara 32,8-33,3% dengan rata-rata 33,100, salinitas tertinggi berada pada stasiun empat dan terendah berada pada stasiun lima. Kadar fosfat berkisar antara 0,0001- 0.0023 mg/l dengan rata-rata 0.0009 mg/l, kadar fosfat tertinggi berada pada stasiun sepuluh dan terendah berada pada stasiun sembilan. Kadar nitrat berkisar antara 0,0257- 0,0766 mg/l, kadar tertinggi berada pada stasiun satu dan terendah berada pada stasiun lima. Kadar silikat berkisar antara 0,866-1,5008 mg/l dengan rata-rata 1,1355 mg/l kadar silikat tertinggi berada pada stasiun delapan dan terendah berada pada stasiun enam dan pH berkisar antara 7,6-8,6 dengan rata-rata 8,1, pH tertinggi berada pada stasiun enam dan terendah berada pada stasiun tiga. Indeks keanekaragaman (H) berkisar antara 2,10-2,39 dengan rata-rata 2,18 ini memperlihatkan indeks keanekaragaman termasuk kedalam kriteria sedang dengan kata lain jumlah spesies yang teridentifikasi cukup banyak. Indeks keseragaman (E) berkisar antara 0,62-0,73 dengan rata-rata 0,67, ini berarti indeks keseragaman tergolong rendah artinya setiap spesies hampir sama jumlahnya dan indeks dominasi berkisar antara 0,14- 0,23 dengan rata-rata 0,18 menunjukan indeks dominasi rendah maka dengan demikian tidak ada satu atau dua spesies yang jumlahnya jauh berbeda dengan spesies lainnya.
Keyword: 

Judul: Credit risk modeling using logistic ridge regression
Abstrak: The growth of credit of national banking may cause a greater risk faced by banks. One thing we must highlight is a way to determine whether the new applicant will be good in loan repayments. A well known and widely used method for classifying the new applicant of credit is Logistic Regression. Multicollinearity is a problem that is frequently encountered in model building. Usually, variable selection method is used for handling this problem. But sometimes it creates a new problem when the important variable does not enter to the model. Logistic Ridge Regression could be an alternative in logistic regression when multicollinearity exists. The advantage of this method is that it can handle multicollinearity without deleting any predictor variables. This research compared the performance of logistic ridge regression and logistic regression with variable selection to predict the collectability status of new applicants of credit. There were 1000 observations of German Credit data set. The 740 observations were used for modeling and 260 observations were used for validation. Backward was the best among other selection variable methods which had the highest c statistic and the model was fit by Hosmer and Lemeshow Goodness-of-Fit Test. By using backward logistic regression, it showed that among 17 variables there were eight variables which were significant in the wald test. There were many significant correlations among the predictors but the highest correlation coefficient was 0.628 which exist between duration of credit (V1) and credit amount (V2).The ridge parameter or λ was 0.001. The optimal cut point of backward logistic regression was 0.680, while for logistic ridge regression was 0.677. By comparing the c statistic and the total correctly predicted cases, we can see that the logistic ridge regression was better than backward logistic regression in training data. However, with testing data (validation), backward logistic regression was better. To have a better understanding of the model with higher correlation values between V1 and V2, V2* was generated to replace V2 and logistic regression with variable selection and ridge were also built. The result pointed out that logistic ridge regression has a little higher capability to predict the new applicant’s collectability status than logistic regression with variable selection.
Keyword: