Judul: Telaah segi-segi ekologi kepiting batu Thalamita crenata ( Latreille ) di perairan bakau teluk Hurun, kecamatan Padang Cermin, Kabupaten Lampung Selatan, Lampung periode 3 - 26 Februari 1988
Abstrak: Kepiting batu, Thalamita crenata (Latreille) merupakan kepiting yang dapat dimakan dan dikenal oleh masyarakat nelayan sebagai makanan protein hewani selain ikan. Informasi mengenai kehidupan kepiting ini umumnya belum diketahui. Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 3 26 Februari 1988, di Perairan Bakau Teluk Hurun sekitar Balai Budidaya Laut Lampung. Penangkapan kepiting batu menggunakan alat bubu, se- tiap stasiun ditempatkan dua buah bubu dengan radius kurang lebih 5 meter dan diambil setiap pagi hari selama penelitian. Kepiting batu yang tertangkap dilakukan pengukuran morfometri dan penimbangan bobot. Pengukuran kerapatan pohon bakau, dibuat suatu transek dengan ukuran 10 x 10 meter persegi untuk setiap stasiun pengamatan dengan ulangan 3 kali. Pengambilan substrat dengan menggunakan Ekman Dredge dan setiap stasiun dicuplik 3 contoh substrat lalu di dicampur secara komposit. ...
Keyword: 

Judul: Studi kelimpahan dan penyebaran burayak kepiting bakau ( Scylla serrata, Forskal ) di perairan Teluk Hurun, Lampung
Abstrak: Penelitian ini dilakukan tanggal 29 Januari 1988 sampai 27 Pebruari 1988, dengan tujuan untuk mengetahui kelimpahan dan penyebaran burayak kepiting bakau di perairan Teluk Hurun, Lampung. Di lokasi penelitian ditetapkan lima buah stasiun pengambilan contoh dari mulut teluk sampai muara sungai. Pengambilan contoh burayak kepiting bakau menggunakan Larva Net 162 mikron berdiameter permukaan mulut 35 cm. Alat ini ditarik secara horisontal pada lapisan permukaan sejauh 300 meter dengan kapal motor. Pengambilan contoh burayak kepiting bakau dilakukan setiap tiga hari sekali pada menjelang pasang, pasang, menjelang surut dan surut. Pengukuran beberapa parameter perairan dilakukan tiga hari sekali secara periodik tiga jam. Selama penelitian diperoleh burayak kepiting bakau de- ngan kelimpahan 32,6 ind/m³, terdiri atas zoea I 79,4%, zoea II 11,0%, zoea III 4,9%, zoea IV 0,9%, zoea V 1,8% dan megalopa 2,0%. Puncak-puncak kelimpahan burayak kepiting bakau dalam teluk terjadi pada bulan purnama dan bulan baru. Puncak kelimpahan megalopa terjadi 17 hari setelah puncak kelimpahan zoea I.
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