Judul: Embriogenesis dan Perkembangan Larva Abalon Mata Tujuh (Haliotis asinina Liri. 1758)
Abstrak: Abalort mata tujuh (Haliotis asinina) adalah komoditas barn akuakultur Indonesia yang patut dikembangkan karena memiliki tingkatan trofik yang rendah namun harganya cukup tinggi. Sebelum mengembangkan produksi abalon secara biomasa, sebaiknya dikembangkan terlebih dahulu produksi benihnya dalam jumlah banyak. Hal ini sangat berkaitan dengan reprodtiksi abalon, termasuk kelangsungan hidup embrio dan larvanya. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan perkembangan embrio dan larva H asinina dengan mengamati langsung telur basil pemijahan di Loka Budidaya Laut Lombok. embriogenesis H asinina pada suhu 26°C berlangsung selama 5 hingga 6 jam. Larva trokofor berkembang menjadi larva veliget dan menumbuhkan statosis setelah 30 jam. Waktu perubahan dari larva veliger menjadi larva bentik diduga berlangsutig 48-72 jam setelah pembuahan. Benih yang relati mudah ditangani (1 mm) didapatkan pada umur 30 hari.
Keyword: 

Judul: Fenotip benih hasil hibridisasi interspesifik abalon Haliotis asinina dan Haliotis squamata
Abstrak: Abalon merupakan komoditas budidaya yang memiliki sifat pertumbuhan relatif lambat dan tingkat kelangsungan hidup rendah dibandingkan organisme air laut lain. Salah satu upaya mengatasi keterbatasan tersebut adalah dengan teknik rekayasa persilangan interspesifik. Persilangan antara induk abalon Haliotis asinina dan Haliotis squamata diharapkan mampu menghasilkan benih hibrid yang memiliki fenotip yang lebih baik daripada tetuanya. Persilangan abalon ini dilakukan secara resiprok meliputi persilangan truebreed tiap spesies dan hibridisasi kedua spesies secara vice-versa jantan dan betinanya dengan teknik alami skala massal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada perlakuan hibridisasi antara jantan Haliotis asinina dan betina Haliotis squamata memiliki derajat pembuahan dan derajat penetasan yang lebih tinggi dibandingkan resiproknya sebesar 76,01±6,15% vs 60,14±4,80%. Larva abalon hasil hibridisasi dengan jantan Haliotis squamata memiliki bentuk abnormal pada fase trokofor maupun veliger awal, dan terjadi mortalitas pada fase berikutnya. Benih abalon hasil hibridisasi antara jantan Haliotis asinina dan betina Haliotis squamata menunjukkan kemiripan dengan induk betinanya yakni Haliotis squamata sebesar 98,69%, dengan kisaran heritabilitas 0,73-1,02%.
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