Judul: Makanan dan Reproduksi Ikan Tambakan (Helostoma temminckii, C.V 1829) di Perairan Lubuk Lampam, Sungai Lempuing, Sumatera Selatan
Abstrak: Ikan tambakan (H. temminckii) merupakan ikan air tawar yang bersifat bentopelagik (hidup di antara permukaan dan wilayah dalam perairan). Wilayah asli tempatnya tinggal umumnya adalah wilayah perairan tropis yang dangkal, berarus tenang, dan banyak terdapat tanaman air. Umumnya di Indonesia ikan ini memiliki nilai ekonomis penting dengan harga jual sekitar Rp. 12.000/kg (Prianto dkk 2006). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis makanan dan reproduksi ikan tambakan. Pengambilan contoh ikan dilakukan di perairan Lubuk Lampam, Sungai Lempuing yang terletak di Provinsi Sumatera Selatan pada bulan Oktober 2011 - Desember 2011 dengan interval waktu pengambilan contoh satu bulan sekali. Jumlah total ikan contoh yang diperoleh selama penelitian sebanyak 152 ekor, ikan jantan (84 ekor) ikan betina (68 ekor). Ikan tambakan ditangkap dengan menggunakan alat tangkap Bengkirai Bambu (box trap). Jenis makanan utama ikan tambakan berupa Detritus diatas 55%, dan makan lain berupa Diatom, Desmid, Green alga dan Blue Green Alga. Detritus yang dimakan ikan tambakan berasal dari serasah-serasah tumbuhan air. Pola pertumbuhan ikan tambakan adalah Isometrik yang artinya pertambahan panjang seimbang dengan pertambahan berat. Hasil uji Chi-square diperoleh rasio kelamin jantan dan betina sebesar 1:1,24 yang menunjukan terjadinya keseimbangan populasi. Selama bulan penangkapan Oktober – Desember ikan tambakan yang tertangkap memiliki TKG III dan TKG IV, hal ini diduga pada bulan tersebut merupakan puncak pemijahan. Ikan tambakan jantan pertama kali matang gonad pada ukuran 155 mm, sedangkan ikan betina pertama kali matang gonad pada ukuran 169 mm. Indek kematangan gonad jantan dan betina tertinggi pada bulan Oktober sebesar (3,04 ; 17,95) Fekunditas ikan tambakan berkisar antara 19.000 – 144.104 butir telur. Berdasarkan pola distribusi diameter telur, tipe pemijahan ikan tambakan termasuk partial spawner yaitu ikan mengeluarkan telurnya secara bertahap.
Keyword: 

Judul: Perkembangan Larva Ikan Tambakan (Helostoma temminckii C.V)
Abstrak: Ikan tambakan (Helostoma temminckii C.Y) termasuk ikan air tawar yang sudah lama dipelihara. Ikan tambakan merupakan ikan rawa dan mempunyai alat pernapasan tambahan berupa labirin. Namun dalam proses budidaya. ikan tambakan mengalami hambatan dalam proses pembenihan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan larva ikan tambakan (Helostoma temminckii C.Y), di mulai dari menetas sampai larva mencapai stadium juvenil. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli sampai bulan November 2001, bertempat di laboratorium pengembangbikan dan genetika ikan, Jurusan Budidaya Perairan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor. Telur ikan tambakan yang telah dibuahi hasil dari pemijahan alami di simpan dalam akuarium penetasan. Setelah telur menetas, dilakukan pengamatan terhadap perkembangan larva yang meliputi perkembangan (morfologi) dan morfometrik. Perkembangan {morfologi) diamati di bawah mikroskop, meliputi keberadaan kuning telur, kelengkapan sirip dan pigmentasi. Sedangkan perkembangan ciri morfometrik meliputi pengukuran diameter kuning telur, volume kuning telur, panjang total dan bobot larva. Untuk pengukuran diameter kuning telur dilakukan setiap 4 jam sekali di mulai sejak telur menetas hingga kuning telur habis pada 10 ekor larva. Sedangkan pengukuran panjang total dilakukan terhadap 10 ekor larva setiap tujuh hari sekali dengan menggunakan jangka sorong. Pengukuran bobot larva diukur menggunakan timbangan dengan ketelitian 0.01 mg setiap tujuh hari sekali. Untuk mempertahankan h:ualitas air dilakukan penyiphonan dan pergantian air 2 kali sehari pagi dan sore sebanyak 30-50 % dari volume air pemeliharaan. Adapun data yang diperoleh disajikan dalam bentuk tabel, grafik, gambar dan dianalisis secara deskriptif
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