Judul: Embriogenesis dan Perkembangan Larva Abalon Mata Tujuh (Haliotis asinina Liri. 1758)
Abstrak: Abalort mata tujuh (Haliotis asinina) adalah komoditas barn akuakultur Indonesia yang patut dikembangkan karena memiliki tingkatan trofik yang rendah namun harganya cukup tinggi. Sebelum mengembangkan produksi abalon secara biomasa, sebaiknya dikembangkan terlebih dahulu produksi benihnya dalam jumlah banyak. Hal ini sangat berkaitan dengan reprodtiksi abalon, termasuk kelangsungan hidup embrio dan larvanya. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan perkembangan embrio dan larva H asinina dengan mengamati langsung telur basil pemijahan di Loka Budidaya Laut Lombok. embriogenesis H asinina pada suhu 26°C berlangsung selama 5 hingga 6 jam. Larva trokofor berkembang menjadi larva veliget dan menumbuhkan statosis setelah 30 jam. Waktu perubahan dari larva veliger menjadi larva bentik diduga berlangsutig 48-72 jam setelah pembuahan. Benih yang relati mudah ditangani (1 mm) didapatkan pada umur 30 hari.
Keyword: 

Judul: Growth and Reproductive Biology of the Mata Tujuh Haliotis asinina in Soropia Coastal Waters, Southeast Sulawesi
Abstrak: Abalon adalah gastropoda laut yang bersifat herbivora. Memiliki satu genus yaitu Haliotis, dengan banyak spesies didalamnya. 20 spesies di antaranya bersifat ekonomis. Tersebar di perairan laut sub tropis dan tropis. Ada 7 jenis abalon yang berada di perairan Indonesia, salah satunya Haliotis asinina (mata tujuh). Permintaan dunia pada produk abalon yang terus meningkat, seiring dengan meningkatnya harga jual menyebabkan terjadinya peningkatan aktivitas tangkap di alam yang memicu terjadinya penurunan stok. Oleh karena itu diperlukan langkah nyata untuk melestarikan biota tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis karakteristik habitat abalon (H. asinina), menganalisis pertumbuhan dan reproduksi abalon (H. asinina), dan mengoptimalkan hasil informasi dari karakteristik habitat, pertumbuhan dan reproduksi abalon (H. asinina). Penelitian dilakukan di perairan pesisir Soropia, Kabupaten Konawe, Sulawesi Tenggara. Sampling dilakukan sekali dalam setiap bulan selama satu tahun yaitu bulan April 2018 sampai dengan Maret 2019. Karakteristik habitat antara Pulau Bokori, Toronipa, dan Tapulaga ditandai dengan perbedaan vegetasi substrat setiap lokasi dan kedalaman, meskipun demikian kondisi perairan (makro habitat) di setiap lokasi penelitian tidak berbeda secara signifikan karena parameter fisika kimia di perairan tersebut, fluktuasinya tidak besar selama periode penelitian. Kondisi fisika kimia perairan pada umumnya masih dalam kondisi baik dan mendukung kehidupan abalon (H. asinina). Jenis pakan alami abalon (H. asinina) di perairan pesisir Soropia terdiri atas makro alga dan perifiton. Alga dimanfaatkan oleh abalon dewasa, sedangkan perifiton dimanfaatkan oleh larva maupun juvenil abalon. Jenis alga Gracillaria termasuk kelompok alga merah (Rhodophyta) yang jumlah spesiesnya lebih banyak dibanding genus lainnya. Kelompok perifiton didominasi oleh kelas Bacillariophyceae (diatom) yang ditemukan baik pada alga maupun lamun (Enhalus acroides). Hubungan antara panjang dan bobot tubuh abalon (H. asinina) menunjukkan bahwa hubungan yang positif dan kuat dengan nilai R2 umumnya berada diatas 70%. Pola pertumbuhan terdiri dari alometrik negatif dan isometrik. Laju pertumbuhan abalon (H. asinina) jantan lebih cepat dari abalon (H. asinina) betina, yang terlihat dari bentuk persamaan pertumbuhan Siklus reproduksi populasi abalon (H.asinina) di perairan Soropia terjadi sepanjang tahun, dengan prediksi puncak pemijahan di bulan Juni, Juli, dan September dengan laju pertumbuhan abalon (H.asinina) jantan yang lebih cepat dibandingkan abalon (H.asinina) betina. Aspek karakteristik habitat masih sangat mendukung dan sesuai dengan kehidupan abalon (H. asinina) yang dicirikan dengan penilaian kesesuaian habitat terhadap kondisi biologi abalon (H. asinina), sehingga dari pendekatan aspek ekologi dan biologi tersebut menghasilkan rekomendasi berupa optimalisasi dan pengembangan pemanfaatan sumber daya abalon (H. asinina), salah satunya melalui pengembangan area marikultur dengan tetap meningkatkan kondisi kualitas habitat di perairan pesisir Soropia, Sulawesi Tenggara.
Keyword: Habitat characteristic, growth, reproductive, strategy of management

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