Judul: Lalat Penghisap darah (Haematobia exigua de Meijere, 1903) pada  Sapi Sumba Ongole dan Musuh Alaminya.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis lalat yang dominan penghisap darah pada peternakan sapi Sumba Ongole dm mencari solusi dalam pengendaliannya, terutama pengendalian yang berhubungan dengan musuh alami lalat tersebut.
Keyword: 

Judul: Infestasi Lalat Penghisap Darah pada Kerbau di Musim Penghujan di Pusat Konservasi dan Pembibitan Kerbau Ciapus Bogor.
Abstrak: UPIK KESUMAWATI HADI dan SUPRIYONO. Lalat penghisap darah dapat menurunkan produktivitas ternak. Kehadiran lalat tersebut pada kerbau menimbulkan stres, menurunkan bobot badan dan berperan sebagai vektor penyakit pada ternak. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui infestasi lalat penghisap darah pada kerbau dan korelasi antara kepadatan lalat dengan suhu, kelembaban, dan curah hujan. Jumlah kerbau yang diamati dalam penelitian ini sebanyak 5 ekor. Koleksi lalat penghisap darah di sekitar tubuh kerbau dilakukan dengan menggunakan sweeping net, sedangkan jumlah lalat yang menempel di tubuh kerbau dihitung dengan menggunakan counter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis lalat penghisap darah yang banyak ditemukan adalah Stomoxys calcitrans dan Haematobia exigua. Lalat S. calcitrans lebih mendominasi dibandingkan dengan H. exigua baik di sekitar kerbau maupun yang menempel pada tubuh kerbau. Lalat S. calcitrans banyak menghisap darah pada regio kaki dengan rata-rata 25 lalat/regio/kerbau/jam pada kisaran 14 - 45 lalat, sedangkan H. exigua banyak menghisap darah pada regio kepala dan leher dengan rata-rata 24 lalat/regio/kerbau/jam pada kisaran 7 - 42 lalat. Korelasi antara kepadatan lalat dengan suhu diperoleh (r = - 0.448), kelembaban (r = - 0.095), dan curah hujan (r = 0.590). Kondisi ini terjadi karena penelitian dilakukan pada periode waktu yang singkat (musim penghujan).
Keyword: Haematobia exigua, infestasi, kerbau, korelasi, Stomoxys calcitrans

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