Judul: Perkembangan embrio Ikan Diskus (Symphysodon aequifasciata haraldi)
Abstrak: Ikan Diskus (Symphysodon aequifasciata haraldi) merupakan salah satu jenis ikan hias air tawar yang banyak diminati orang. Daya tariknya terdapat pada keindahan warna dan bentuk tubuh serta keunikan tingkah lakunya. Disamping itu ikan Diskus juga memiliki nilai ekonomis cukup tinggi. Tetapi dalam pembudidayaannya masih terda- pat masalah pada tahap pembenihannya. Embriologi sebagai bagian dari perkembangan awal hidup berkaitan dengan aspek-aspek evolusi, hereditas, mekanisme perkembangan dan pengaruh lingkungan terhadap bentuk dan struktur organis- me. Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan embrio ikan Diskus (Symphysodon aequifasciata haraldi) sejak telur dibuahi hingga kuning telur habis. Dari hasil percobaan ini diharapkan dapat memberi informasi tambahan mengenai pembenihan ikan Diskus yang bermanfaat bagi peningkatan produksi ikan itu sendiri. Percobaan ini dilakukan sejak bulan Juli sampai dengan Oktober 1995 di Laboratorium Pengembangbiakan Ikan dan Genetika Ikan Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor. Telur ikan Diskus hasil pemijahan secara alami dipisahkan dari induknya setelah induk selesai melakukan pemijahan. Telur-telur dilepaskan dari substrat dan diinkubasi pada akuarium bervolume 12,5 liter. Akuarium ini diisi air dari akuari- um pemijahan, diberi aerasi dan Methylene Blue untuk mencegah menyebarnya cendawan. Suhu dipertahankan 30°C dengan menggunakan alat pemanas. Perkembangan embrio diamati di bawah mikroskop dengan mengambil 10 sampel telur. Setiap tahap perkembangan dicatat waktunya dan digambar. Pengukuran terhadap diameter membujur dan melintang telur dilakukan dengan mengambil 20 sampel telur dengan menggunakan mikrometer. Pengukuran volume kuning telur, setelah telur menetas, dilakukan setiap 12 jam sekali pada 10 sampel prolarva. Hal ini dilakukan sampai dengan kuning telur habis. Parameter yang diamati melipu- ti derajat pembuahan (FR), kelangsungan hidup embrio (SR), derajat penetasan (HR), kelangsungan hidup prolarva (SR), pertumbuhan mutlak panjang total dan laju pertumbu- han harian bobot basah. Hasil pengamatan disajikan dalam bentuk tabel dan grafik, serta dianalisa secara deskriptif. Telur ikan Diskus kuning muda kecoklatan, yang telah dibuahi berwarna berbentuk lonjong, transparan…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian hormon 17 alpha metiltestosteron terhadap penampilan warna, bentuk tubuh, dan perkembangan gonad ikan diskus (Symphysodon aequifasciata, Pellegrin 1903)
Abstrak: Ikan diskus (Symphysodon aequifasciata) merüpakan jenis ikan hias air tawar yang telah dibudidayakan di Indonesia. Ikan ini memiliki nilai ekonomis penting, yang antara lain ditentukan oleh ukuran, bentuk tubuh, dan warna. Pemberian hormon steroid dari kelompok androgen sintetik 17a- Metiltestosteron dimaksudkan untuk meningkatkan atau memperbaiki penampilan ikan diskus. Pemberian hormon tersebut telah diketahui memiliki sifat anabolik sehingga dapat memperbaiki atau meningkatkan pertumbuhan. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Nutrisi Ikan Fakultas Perikanan IPB dari buian September 1994 sampai Februari 1995. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian hormon 17a-Metiltes- tosteron dalam berbagai dosis terhadap penampilan warna, bentuk tubuh, dan perkembangan gonad ikan diskus (Symphysodon aequifasciata). Ikan diskus yang digunakan berumur sekitar dua bulan dengan bobot rata-rata sebesar 1,832,17 gram, dipelihara dalam akuarium berukuran 50 x 40 x 35 cm dengan kepadatam 15 ekor. Masing-masing wadah akuarium dilengkapi dengan aerasi dan sistem filter. Pakan dicampur hormon 17α- Metiltestosteron dengan dosis 0, 1, 5, 10, dan 30 mg/kg makanan. Pakan tersebut diberikan sebanyak 5 10% BB dengan frekuensi pemberian sebanyak empat kali setiap tiga jam sekali dari pagi sampai sore. Untuk mempertahankan kualitas air dilakukan penyiponan dan pergantian air sebanyak 30-80%. ...
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