Judul: Siklus Hidup Hama Daun Meranti di Hutan Penelitian Gunung Dahu, Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Serangan hama daun meranti terjadi di Hutan Penelitian Gunung Dahu selama 3 tahun berturut-turut dan berlangsung pada bulan Juni hingga Desember. Serangan hama daun tersebut dapat menyebabkan turunnya produktivitas dari tanaman meranti. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi jenis hama daun yang menyerang meranti dan mengkaji siklus hidupnya. Sampel telur, larva, pupa dan imago diambil dari lapangan dan dipelihara di dalam laboratorium. Setiap stadia diamati perkembangannya dan dicatat periode waktunya. Berdasarkan hasil identifikasi hama daun meranti yang menyerang Hutan Penelitian Gunung Dahu memiliki nama latin Calliteara cerigoides Walker (Lepidoptera: Erebidae). Siklus hidup C. cerigoides terdiri dari stadia telur, larva, pupa dan imago. Waktu yang diperlukan C. cerigoides dalam satu kali siklus hidupnya dari mulai telur hingga imago mati yaitu selama 77.9 hari. Stadia terpanjang dan fase menjadi hama daun meranti terjadi pada stadia larva yang terdiri dari 7 instar dan berlangsung selama 46 hari.
Keyword: Calliteara cerigoides, hama daun, meranti, siklus hidup

Judul: Hama Tanaman Belimbing Dan Dinamika Populasi Lalat Buah Pada Pertanaman Belimbing Di Wilayah Kabupaten Blitar, Jawa Timur
Abstrak: Hama merupakan permasalah utama dalam budidaya belimbing yang menyebabkan produksi menurun. Lalat buah telah dilaporkan sebagai hama utama buah belimbing di dunia. Terdapat informasi yang terbatas mengenai jenis hama, intensitas kerusakan serangan hama, dinamika populasi, dan serangan lalat buah di Kabupaten Blitar. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2014 – Mei 2015 untuk mempelajari jenis hama belimbing, intensitas kerusakan, dinamika populasi lalat buah dan serangan lalat buah berdasarkan umur buah belimbing.Pengamatan hama dilaksanakan pada bulan Agustus 2014 di empat lokasi pada tiap desa. Data dikumpulkan dengan cara mengamati jenis hama, gejala serangan, kepadatan hama, dan intensitas kerusakan dari cabang, daun, bunga dan buah. Dinamika populasi diamati dengan memelihara buah belimbing yang terserang lalat buah. Pengamatan dilakukan pada dua perode, yaitu periode bulan kering (September – November 2014) dan perode bulan basah (Desember 2014 – Februari 2015). Sepuluh buah yang terserang diambil 14 hari sekali dari setiap lokasi pada setiap perode. Buah-buah tersebut dipelihara sampai imago lalat buah dan parasitoid muncul, kemudian diidentifikasi dan dihitung jumlahnya. Pengamatan serangan lalat buah dilakukan di tiga lokasi pada bulan Maret – April 2015. Setiap tahap perkembangan buah diberikan perlakuan pembungkusan. Perlakuan waktu pembungkusan berdasarkan hari terbentuknya buah (HTB), yaitu 1) kontrol (tanpa pembungkusan); 2) 7 HTB; 3) 14 HTB; 4) 21 HTB; 5) 28 HTB; 6) 35 HTB; dan 7) 42 HTB dengan tiga ulangan pada setiap lokasi. Hama yang teridentifikasi pada daun adalah Pteroma plagiophleps, pada cabang adalah Zeuzera coffeae, pada bunga yaitu Diacrotricha fasciola, Toxoptera aurantii, Maconellicoccus hirsutus, dan Thrips javanicus, pada buah yaitu Toxoptera aurantii, Maconellicoccus hirsutus, Thrips javanicus, Helopeltis bradyi, Cryptophlebia leucotreta, Bactrocera dorsalis, dan Bactrocera carambolae. M. hirsutus mempunyai kepadatan populasi tertingi di Desa Karangsono. Intensitas kerusakan tertinggi yang diakibatkan oleh Bactrocera spp., C. leucotreta, dan H. bradyi terjadi di Desa Gogodeso, sedangkan T. javanicus terjadi di Desa Pojok. Populasi lalat buah di Desa Pojok lebih rendah dibandingkan dua desa lainnya, sedangkan antara periode bulan kering dan basah tidak berbeda nyata. Imago lalat buah yang muncul pada periode bulan kering lebih tinggi dibandingkan dengan basah. Dinamika populasi lalat buah dipengaruhi oleh sanitasi buah dan parasitoid. Kelimpahan lalat buah rendah pada lokasi dengan sanitasi buah. Parasitoid dapat menekan populasi lalat buah lebih tinggi pada periode bulan basah dibandingkan kering. Serangan awal lalat buah terjadi pada buah berumur 14 HTB, sedangkan serangan tertinggi pada 21 HTB. Intensitas kerusakan buah belimbing berkisar 22.22 – 100%. Kepadatan populasi lalat buah dan parasitisasi semakin tinggi dengan berkembangnya umur buah.
Keyword: dinamika populasi, lalat buah, hama belimbing, serangan lalat buah

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