Judul: gambaran darah ikan gurame Osphronemus gouramy yang terinfeksi cendawan Achlya sp. pada kepadatan 320 dan 720 spora per ml
Abstrak: Ikan gurame (Osphronemus gouramy) telah dikenal sebagai ikan budidaya untuk keperluan konsumsi. Salah satu penyakit yang sering menyerang ikan gurame adalah infeksi cendawan yang disebabkan oleh Saprolegnia, Aphanomyces dan Achlya (Bruno dan Wood, 1999). Cendawan dari kelas Oomycetes ini tersebar pada perairan tawar dan menginfeksi ikan liar maupun ikan budidaya, terutama induk dan telur &an (Hatai dan Hoshiai, 1993 dalam Brown dan Wood, 2002). Secara eksternal serangan cendawan dapat dilihat dengan adanya gumpalan putih pada tubuh ikan. Sedangkan secara internal, serangan suatu penyakit dapat dilihat melalui gambaran darah ikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengamati perubahan pada gambaran darah ikan gurame yang terinfeksi cendawan Achlya sp. pada kepadatan spora 320 dan 720 spora per ml.
Keyword: 

Judul: Identifikasi Bakteri Penyebab Wabah pada Ikan Gurame Osphronemus gouramy yang Terjadi di kecamatan Rancabungur Bogor.
Abstrak: Ikan gurame merupakan komoditas akuakultur yang memiliki nilai ekonomis yang tinggi tetapi ketersediaan ikan gurame belum tercapai salah satu penyebabnya yaitu serangan penyakit yang disebabkan oleh bakteri dan jamur. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis bakteri yang menyebabkan penyakit ikan gurame dan membuktikan bahwa bakteri tersebut merupakan penyebab penyakit pada ikan gurame. Metode penelitian ini dilakukan dua tahap, tahap pertama isolasi dan identifikasi bakteri dari ikan gurame dalam stadia dewasa yang berukuran panjang rata- rata 52.8±14.4 cm dan berat rata-rata 712±83.4 g. Selanjutnya pengamatan bentuk, morfologi sel dan morfologi koloni bakteri, karakteristik biokimia dan fisiologi bakteri serta identifikasi jenis bakteri menggunakan KIT API. Tahap kedua yaitu uji patogenisitas pada ikan yang berukuran panjang rata- rata 10.41±0.79 cm dan bobot rata-rata 37.77±9.057 g. Hasil yang didapatkan dari kedua tahap yaitu terdapat dua jenis bakteri yang dominan yang diduga sebagai penyebab penyakit ikan gurame yaitu Aeromonas hydrophila YH1 dan Enterobacter cloacae YH2 dari kedua bakteri tersebut bersifat virulen pada ikan dengan nilai LD50 masing-masing 105.50 CFU mL-1 untuk Aeromonas hydrophila YH1 dan 10.6.09 CFU mL-1 untuk Enterobacter cloacae YH2.
Keyword: Osphronemus gouramy, Aeromonas hydrophila, Enterobactercloacae, bakteri, penyakit

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