Judul: Siklus Hidup Hama Daun Meranti di Hutan Penelitian Gunung Dahu, Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Serangan hama daun meranti terjadi di Hutan Penelitian Gunung Dahu selama 3 tahun berturut-turut dan berlangsung pada bulan Juni hingga Desember. Serangan hama daun tersebut dapat menyebabkan turunnya produktivitas dari tanaman meranti. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi jenis hama daun yang menyerang meranti dan mengkaji siklus hidupnya. Sampel telur, larva, pupa dan imago diambil dari lapangan dan dipelihara di dalam laboratorium. Setiap stadia diamati perkembangannya dan dicatat periode waktunya. Berdasarkan hasil identifikasi hama daun meranti yang menyerang Hutan Penelitian Gunung Dahu memiliki nama latin Calliteara cerigoides Walker (Lepidoptera: Erebidae). Siklus hidup C. cerigoides terdiri dari stadia telur, larva, pupa dan imago. Waktu yang diperlukan C. cerigoides dalam satu kali siklus hidupnya dari mulai telur hingga imago mati yaitu selama 77.9 hari. Stadia terpanjang dan fase menjadi hama daun meranti terjadi pada stadia larva yang terdiri dari 7 instar dan berlangsung selama 46 hari.
Keyword: Calliteara cerigoides, hama daun, meranti, siklus hidup

Judul: Preferensi Makan Hama Calliteara cerigoides Walker terhadap Beberapa Jenis Daun Shorea spp
Abstrak: Shorea sp. (meranti) merupakan pohon penghasil kayu dari Indonesia yang memiliki banyak manfaat dalam dunia perdagangan. Budidaya meranti dilakukan dalam upaya rehabilitasi dan pembangunan hutan tanaman. Namun pembudidayaan meranti rentan terhadap berbagai serangan hama salah satunya yaitu Calliteara cerigoides. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui preferensi makan hama C. cerigoides dan menganalisis senyawa fitokimia pada daun meranti. Preferensi makan hama dilakukan dengan pengujian tiga jenis daun meranti pada larva C. cerigoides. Uji fitokimia dilakukan dengan mengidentifikasi tujuh kandungan senyawa metabolik sekunder pada daun meranti. Hasil penelitian menunjukkan larva C. cerigoides lebih menyukai daun Shorea selanica dan mampu bertahan hidup hingga instar ketujuh. Kandungan senyawa tanin dan fenol hidrokuinon pada daun Shorea pinanga diduga menjadi penghambat dalam preferensi makan hama sehingga menyebabkan larva mati pada instar ketiga. Kandungan senyawa alkaloid dan flavanoid pada daun Shorea sp. diduga menjadi penyebab larva tidak mampu bertahan hidup sampai fase instar dan hanya sampai diinstar keempat.
Keyword: Calliteara cerigoides, fitokimia, preferensi makan, Shorea sp.

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