Judul: Perkembangan dan Kelangsungan Hidup Embrio dan Larva Ikan Bandeng (Chanos chanos F)
Abstrak: Tulisan ini merupakan hasil penelitian yang dilaksanakan di Sub Balai Penelitian Budidaya Pantai Gondol,ali, mulai dari bulan Mei sampai Agustus 1992.
Keyword: 

Judul: Studi Tentang Pertumbuhan dan Perkembangan serta Tingkat Kelangsungan Hidup larva Bandeng (chanos chanos Forsk.) Pada Frekunsi Pemberian Pakan yang berbeda
Abstrak: Ikan bandeng (Chanos chanos Forsk.) merupakan salah satu komoditas perikanan yang memiliki nilai ekonomis, baik untuk memenuhi konsumsi dalam negeri maupun untuk ekspor. Peningkatan kegiatan tambak bandeng di Indonesia mengakibatkan terjadinya peningkatan permintaan benih ikan bandeng (nener). Penangkapan nener yang intensif secara terus menerus dapat mengakibatkan populasi nener semakin menurun dan secara umum dapat membahayakan populasi bandeng di laut. Pengembangan program pembenihan secara buatan merupakan salah satu alternatif untuk mengontrol proses reproduksi bandeng. Pemijahan bandeng dengan menggunakan hormon telah berhasil dilakukan. Sejalan dengan keberhasilan tersebut timbul masalah diantaranya kondisi lingkungan, kualitas air, pakan dan tingkat kelangsungan hidup larva bandeng yang masih rendah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perkembangan dan pertumbuhan larva bandeng, serta tingkat kelangsungan hidup larva bandeng pada frekuensi pemberian pakan yang berbeda. Pengamatan dilakukan mulai hari ke-0 (larva baru menetas) sampai hari ke-25 (menjadi nener). Jenis pakan yang diberikan adalah Nannochloropsis oculata, plicatilis, dan nauplii Artemia. Brachionus Perkembangan larva bandeng diamati dengan mikroskop binokuler. Pengukuran parameter pertumbuhan dilakukan dengan mengukur panjang total larva bandeng. Tingkat kelangsungan hidup diukur berdasarkan jumlah larva yang mati. Parameter kualitas air yang diukur meliputi suhu, salinitas, pH, DO, ammonia, nitrit dan fosfat. Waktu pengamatan dilakukan pada hari ke-0, 5, 10, 15, 20 dan 25. Rancangan percobaan yang digunakan adalah adalah rancangan acak lengkap (3 perlakuan dan 3 kali ulangan). Pengukuran parameter kualitas air secara umum menunjukkan kisaran yang masih cukup layak bagi kehidupan larva bandeng.
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