Judul: Kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan betutu, Oxyeleotris marmota (Blkr.), pada berbagai suhu media pemeliharaan
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan di Instalasi Kolam: Percoba-: an, Balai Penelitian Perikanan Air Tawar, di Cibalagung: dari tanggal 10 April sampai dengan 19 Juni 1989. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelangsungan hidup dan pertumbuhan benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.), pada berbagai suhu media pemeliharaan. Wadah penelitian yang digunakan adalah fiber glass ber- ukuran 40 x 25 x 30 cm, sebanyak 9 buah. Wadah diisi air dengan ketinggian 7 cm. Air yang digunakan berasal dari sumur pompa yang telah difilter dan diaerasi selama beberapa hari. Ikan yang digunakan adalah benih ikan betutu yang berasal dari Parung (Kab. Bogor) dengan bobot rata-rata: 0.65 gram, berukuran 45 cm dan kepadatan satu ekor per liter. Pakan yang diberikan adalah Daphnia sp hasil kultur. Pemberian pakan dilakukan satu kali dalam sehari, yaitu pada pukul 08.00 sebanyak 80% dari bobot tubuh. Penyesuaian pakan dalakukan tiap dua minggu sekali...
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.), yang diberi pakan Dephnia sp.
Abstrak: Percobaan ini dilaksanakan di kolam Percobaan Babakan, Fakultas Perikanan IPB, Bogor, dan 28 November hingga 28 Desember 1990. adalah berlangsung dari Tujuan percobaan ini untuk mengetahui pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan betutu, Oxyeleotris marmorata (Blkr.), yang diberi pakan Daphnia sp. pada berbagai tingkat pemberian pakan. Benih ikan yang digunakan berumur sekitar 62 hari dengan bobot rata-rata 19,04 mg dan panjang rata-rata 12,31 mm yang dipelihara dengan kepadatan 85 ekor per wadah. Wadah yang digunakan adalah akuarium berukuran 60 x 28 x 35 cm sebanyak sembilan buah dan diisi air sebanyak 40 liter serta diberi dua buah pelindung yang terbuat dari plastik gelombang dengan ukuran 10 x 28 cm tiap-tiap wadah. Air di dalam wadah tidak mengalir dan diaerasi secara terus menerus. Daphnia sp. sebagai pakan diberikan sebanyak 55, 91 dan 127% dari bobot biomasa ikan per hari. Pemberian pakar dilakukan tiga kali sehari pada pukul 10.00, 14.00 dan 18.00 masing-masing sebanyak 30, 30, dan 40% dari jumlah pakan yang diberikan. hari sekali. Penyesuaian pakan dilakukan enam hari sekali.
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