Judul: Struktur Komunitas Moluska (Gastropoda dan Bivalvia) di Muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai struktur komunitas moluska khususnya Kelas Gastropoda dan Bivalvia yang terdapat di muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Jawa Barat, Penelitian ini dilaksanakan pad a Bulan Maret sampai Juni 2002, di muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu yang terletak pada 6°56'-7°19' LS dan 106°5'-160°34' BT. Pengamatan dilakukan 1 kali setiap bulan, di 8 stasiun. Pengambilan contoh moluska dilakukan dengan mengambil substial dasar menggunakan alat bantu Petersen grab (Iua'san 20 x 20 em) sebanyak tiga kali ulangan di setiap stasiun. Substrat yang berisikan sam pel moluska dan organisme benthik lainnya disaring dengan menggunakan saringan yang bermata jaring 0,5 mm. Selanjutnya sampel disimpan di dalam botol koleksi dan dibubuhi pengawet berupa formalin 4%. Sampel yang telah diawet disortir di laboratorium untuk memisahkan antara moluska dengan organisme benthik lainnya. Identifikasi terhadap sampel moluska (gastropoda dan bivalvia) dilakukan di Laboratorium L1PI Cibinong dan Laboratorium Biologi Laut, Fakultas Perikanan dan IImu Kelautan. Pengambilan eontoh untuk analisis substrat dilakukan dengan menggunakan alat bantu Petersen Grab pad a Bulan Maret dan Juni 2002, kemudian analisa substrat dilakukan di Laboratorium Tanah, Jurusan IImu Tanah, Fakultas Pertanian dengan menganalisa tekstur sedimen berdasarkan persentase liat, debu, pasir dan kandungan C-Organik. Pengukuran parameter fisika dan kimia air dilakukan langsung di lapangan (insitu). Parameter fisika dan kimia air yang diukur meliputi suhu, salinitas, kecepatan arus, kekeruhan, pH, oksigen terlarut (~O) dan B005. Sampel air diambil di bag ian dasar perairan. Waktu pengamatan setiap pengambilan contoh dari pukul 08.00 -12.00 WIB.
Keyword: 

Judul: Sebaran Moluska (Bivalvia dan Gastopoda) di Muara Sungai Cimandiri, Teluk Pelabuhan Ratu, Jawa Barat.
Abstrak: Moluska terutama dari kelas Gastropoda dan kelas Bivalvia merupakan hewan lunak yang mempunyai cangkang dan dapat bidup pada berbagai tempat baik di darat, sungai, danau,laut maupun daerah estuari yang merupakan daerab peraliban antara daratan dan lautan. Daerah estuari ini mempunyai komunitas dengan variasi yang tinggi atau kondisi lingkungan yang dinamis. Hal tersebut memberikan pengaruh yang besar bagi biota yang bidup didalamnya khususnya dalam hal beradaptasi dengan lingkungan perairan estuari. Salah satu kawasan estuari tersebut adalah Teluk Pelabuhan Ratu yang merupakan teluk terbesar disepanjang pantai setatan pulau Jawa dan menjadi pusat kegiatan perikanan. sungai Cimandiri merupakan salah satu sungai besar di Jawa Barat yang bermuara di Teluk Pelabuban Ratu. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan informasi yang optimal untuk melihat penyebaran moluska (bivalvia dan gastropoda) di perairan muara Sungai Cimandiri, Teluk Pelabuhan Ratu.
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