Judul: Potensi ikan gapi (Poecilia reticulata) sebagai agen pengendali hayati larva Aedes aegypti di laboratorium
Abstrak: Aedes aegypti mula-mula ditemukan di Mesir pada tahun 1762, kemudian tersebar luas ke seluruh dunia dan ditemukan di Indonesia pada tahun 1860. Nyamuk ini mengalami metamorfosis sempurna, dan memerlukan waktu kira-kira 10 hari untuk pertumbuhan dari telur sampai nyamuk dewasa. Tempat perindukan larva Ae. Aegypti berupa tempat penampungan air baik di dalam ataupun di sekitar rumah yang mengandung air yang bersih atau tanaman yang bagian tubuhnya mengandung air bersih/hujan. Seekor Ae. Aegypti mampu bertelur sebanyak 80-135 butir telur. Nyamuk ini adalah spesies yang zooantropofilik. Tempat istirahat nyamuk berkaitan erat dengan keadaan lingkungan.
Keyword: 

Judul: Evaluasi di laboratorium potensi ikan gapi (Poecilia reticulata Peters) sebagai pengendali hayati larva Anopheles aconitus donitz
Abstrak: Tujuan penelitian ini ialah untuk mengetahui kemam­puan makan, preferensi makanan dan daya cari ikan P. re­ticulata dalam memangsa larva An. aconitus pada tempat yang tidak ada makanan lainnya.dan pada· tempat · dengan tambahan makanan lainnya serta pada tempat yang ada rum­pun tanaman padi, Ikan yang digunakan berukuran panjang 3 sentimeter dengan berat badan berkisar antara 1 - 1,5 gram. Percobaan dilakukan dengan menggunakan ·stoples plastik dan petak sawah. Kemampuan ikan dalam memangsa larva An. aconitus pa- da tempat yang tidak ada makanan lainnya cukup tinggi,dsn kemampuan tersebut akan menurun apabila ada tambahan ma­kanan lainnya. Larva Culex sp. dan Moina sp. yang ditam­bahkannya ternyata lebih disukai oleh ikan tersebut dari­pada larva An, aconitus, sedangkan cacing Tubifex sp. dan ganggang Chlorella sp. kurang disukai dibandingkan dengan larva an.aconicus
Keyword: Anopheles aconitus, Poecilia reticulata

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