Judul: Peran Pelabuhan Perikanan Samudera Jakarta dalam Penyediaan Solar untuk Keperluan Operasi Penangkapan bagi Kapal Ikan.
Abstrak: Solar merupakan salah sat jenis Bahan Bakar Minyauk (BBM) dan merupakan salab satu komponen yang sangat menentukan keberhasilan operasi penangkapan ikan, terutama untuk armada penangkapan di suatu pelabuhan perikanan samudera. Saat ini penyediaan solar menghadapi berbagai kendala terutama menyangkut distribusi yang belum lancar dan harga yang tidak terjangkau nelayan, Dalam penyaluran BBM untuk kapal ikan terdapat kendala-kendala yang menyebabkan pendistribusiannya tidak terkontrol. Banyak sekali kapal ikan yang mengkonsumsi BSM tidak sesuai dengan yang dibutuhkannya atau cenderung berlebih sehingga banyaknya penyelundupan yang terjadi bisa berawal dari kasus ini.
Keyword: 

Judul: Analisis kebutuhan solar untuk keperluan penangkapan ikan di pelabuhan perikanan pantai (PPP) Bajomulyo Kabupaten Pati, Jawa Tengah
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeskripsikan mekanisme pemesanan dan pendistribusian solar serta menentukan tingkat konsumsi dan ketersediaan solar untuk keperluan penangkapan ikan di PPP Bajomulyo, Kabupaten Pati, Jawa tengah. Ruang lingkup penelitian ini terbatas pada kapal yang menggunakan inboard engine (Purse Seine, Cantrang, Rawai Dasar, Jala Cumi). Penelitian ini menggunakan metode studi kasus. Pemesanan dan pendistribusian solar dijabarkan secara deskriptif sedangkan tingkat konsumsi, dan ketersediaan solar dianalisis dengan numerik komparatif. Mekanisme pemesanan solar di PPP Bajomulyo dimulai dari nelayan yang memesan solar ke SPBU dan SPBN tanpa adanya dokumen-dokumen persyaratan pemesanan solar, kemudian pesanan tersebut diteruskan ke PT. Pertamina. Mekanisme pemesanan solar tersebut memudahkan nelayan karena prosedur pemesanannya singkat yang hanya melalui SPBU atau SPBN, tidak melalui birokrasi yang panjang, namun cara tersebut tidak sesuai dengan mekanisme pemesanan solar yang ditetapkan PT. Pertamina yang mensyaratkan adanya dokumen-dokumen pemesanan solar.
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