Judul: Pengendalian kualitas ikan tuna untuk tujuan ekspor di Pelabuhan Samudera Nizam Zachman Jakarta
Abstrak: Ikan tuna merupakan salah satu komoditas eksporproduk perikanan Indonesia karena mempunyai nilai ekonomis penting, bernilai jual tinggi dan penghasilan pendapatan negara dari sektor perikanan. Namun saat ini, industri tuna masih memiliki permasalahan yang harus ditangani secara serius, diwarnai dengan persaingan yang semakin ketat dan berbagai isu global yang merebak seperti "food safety" dan isu lingkungan.
Keyword: 

Judul: Pengendalian Mutu Ikan Laut Segar Unggulan Utama yang Didaratkan di Pelabuhan Perikanan Samudera Nizam Zachman, Jakarta Utara
Abstrak: Pelabuhan Perikanan Samudera Nizam Zachman, Jakarta (PPSNZJ) merupakan salah satu PPS terbesar di Indonesia dengan produksi ikan yang cukup besar. Untuk mengetahui jenis komoditas ungulan utama di PPSNZJ, dilakukan analisis penetapan komoditas unggulan utama dengan menggunakan metode skoring. Data yang digunakan adalah data statistik 5 tahun terakhir PPSNZJ, yang meliputi data produksi, nilai produksi, harga komoditas, dan kontinuitas produksi. Berdasarkan hasil perhitungan, komoditas unggulan utama di PPSNZJ adalah tuna (Thunnus spp.) dan cakalang (Katsuwonus pelamis). Mutu tuna segar lebih baik dibandingkan dengan ikan cakalang segar. Untuk mengetahui nilai mutu dari jenis ikan unggulan di PPSNZJ, dapat dilakukan dengan menggunakan uji organoleptik, diagram pareto, diagram np dan p, serta diagram sebab akibat. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui nilai rata-rata organoleptik tuna segar dan cakalang segar yang didaratkan di PPSNZJ masing-masing adalah 8 dan 4. Perbedaan nilai organoleptik tersebut disebabkan oleh penanganan kedua jenis ikan tersebut sangat berbeda. Sedangkan kerusakan atau cacat yang paling dominan adalah kerusakan daging dan beberapa organ tubuh lainnya, dengan nilai lebih dari 70%. Berdasarkan analisis diagram p, pengendalian tuna masih berada dalam batas pengendalian, sedangkan pengendalian cakalang segar sudah berada diluar batas pengendalian. Hal ini disebabkan oleh penanganan cakalang segar yang masih belum optimal, terutama dalam menjaga stabilitas suhu sewaktu ikan berada dalam palka. Selain itu, penyebab lain adalah penanganan pada saat di kapal yang mengakibatkan fisik cakalang saling bergesekan yang pada akhirnya mengalami kerusakan fisik cakalang.
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