Judul: Stndi Tentang Laju Pancing, dan Pola  Musim Penangkapan Tuna Mata Besar (Thunnus obesus) Di Perairan Selatan  Jawa - Sumbawa, Samudera Hindia (Studi Kasus PT. Sari Segara Utama).
Abstrak: Pemilihan Perusahaan Sari Segara Utama yang memiliki pangkalan pendaratan ikan di Pelabuhan Benoa, Bali didasarkan pada letak perusahaan yang strategis yaitu terletak di pelabuhan Benoa, Bali yang merupakan salah satu tempat pendaratan ikan, khususnya ikan tuna yang besar untuk diekspor ke Jepang dan negara - negara Eropa. Selain itu, perusahaan ini termasuk kedalam perusahaan swasta pengekspor tuna yang terbesar di Bali.
Keyword: 

Judul: Analisis ukuran hasil tangkapan ikan Tuna Mata Besar (Thunnus obesus) di PT Perikanan Samodra Besar Cabang Benoa, Bali
Abstrak: Ikan tuna mata besar dan jenis-jenis tuna lainnya mempunyai nilai ekonomis yang tinggi di pasaran internasional. Indonesia mempunyai potensi lestari ikan tuna termasuk ikan tuna mata besar sebesar 178.368 ton per tahun (Ditjen Perikanan, 1992). PT. Perikanan Samodra Besar cabang Benoa, Bali merupakan salah satu perusahaan penangkapan ikan yang menggunakan longline untuk menangkap ikan tuna mata besar. Keberadaan informasi mengenai ikan tuna mata besar sangat diperlukan agar usaha penangkapan yang dilakukan oleh perusahaan tersebut berhasil. Berbagai upaya telah dilakukan oleh berbagai pihak dengan mengadakan survei, eksplorasi dan menganalisis hasil tangkapan tuna mata besar agar didapat informasi yang berguna mengenai ikan tuna mata besar. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan panjang cagak ikan dengan berat ikan, hubungan lebar ikan dengan berat ikan dan menganalisis ukuran berat ikan, panjang cagak ikan, dan lebar ikan tuna mata besar yang tertangkap oleh PT. Perikanan Samodra Besar cabang Benoa, Bali dengan menggunakan longline pada periode waktu penangkapan Pebruari April 1995. ..dst
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