Judul: Studi tentang Sebaran Cahaya Lampu TL dalam Air dengan Sumber Solar Cell System pada Pengoperasian Bagan Apung
Abstrak: Bagan adalah salah satu alat tangkap yang dioperasikan pada malam hari dengan bantuan cahaya. Alat tangkap ini bertujuan untuk memanfaatkan kelompok ikan pelagis kecil terutama jenis ikan yang bersifat fototaksis positif. Perikanan bagan di perairan Pelabuhanratu merupakan kegiatan produksi perikanan yang cukup dominan. Jenis bagan yang dioperasikan di Pelabuhanratu adalah bagan apung. Sumber cahaya yang digunakan sebagai alat bantu penangkapan adalah lampu petromaks atau carosene pressure lamp dengan bahan bakar minyak tanah.
Keyword: 

Judul: Hasil Tangkapan Bagan Apung Menggunakan Daya Lampu yang Berbeda di Palabuhanratu, Sukabumi
Abstrak: Lampu merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi keberhasilan penangkapan ikan. Compact Fluorescent Lamp (CFL) adalah jenis lampu yang banyak digunakan. Permasalahan yang ditemui di lapangan yaitu konsumsi daya berlebihan, jumlah lampu berlebihan, dan ukuran bagan apung yang tidak beraturan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keragaan teknis bagan apung, membandingkan hasil tangkapan dari bagan apung berdasarkan daya lampu yang digunakan, dan menghitung pendapatan nelayan. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari 2018-Maret 2018 di Palabuhanratu, Sukabumi, Jawa Barat. Data dianalisis dengan menggunakan analisis deskriptif komparatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bagan apung di Pelabuhanratu menggunakan daya dan jumlah lampu yang berbeda satu sama lain. Bohlam lampu paling banyak digunakan berada pada selang kelas 33-47 watt sebanyak 397 unit. Hasil tangkapan tertinggi berasal dari penggunaan daya lampu pada kisaran 466-651 watt dengan hasil tangkapan 333 kg dan terendah pada daya lampu 1.024-1.209 watt dengan hasil tangkapan 35 kg. Keuntungan yang diperoleh sebesar Rp 52.575 setiap hari pada musim Barat.
Keyword: Bagan apung, daya lampu, hasil tangkapan, jumlah lampu, Palabuhanratu

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