Judul: Aktivitas masuk-keluar sarang dan pembentukan sel madu pada Trigona itama Schwarz (Hymenoptera: Apidae)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari aktivitas masuk-keluar sarang dan proses pembentukan sel madu pada Trigona itama. Pengamatan aktivitas masukkeluar sarang T. itama dilakukan selama 10 hari, pada pukul 07.00-17.00 WIB. Proses pembentukan sel madu diamati dan diukur tinggi serta diameternya. Penelitian menunjukkan puncak aktivitas harian masuk dan keluar sarang terjadi pada pukul 11.00 WIB dengan rata-rata 17 individu/menit. Aktivitas terbang membawa polen yang tinggi (3 individu/menit) terjadi pada pukul 07.00-09.00 WIB. Secara umum, suhu berkorelasi positif terhadap aktivitas terbang harian, sedangkan kelembapan udara berkorelasi negatif. Pembentukan sel madu diawali dengan pengumpulan bahan, dilanjutkan dengan pembentukan pondasi dan kerangka, pembuatan sel madu, pengisian madu, dan penutupan sel. Pembentukan sel madu memerlukan waktu sekitar empat minggu. Sel madu T. itama dengan tinggi 28 mm dan diameter 19.44 mm.
Keyword: daily activity, environmental factors, honey cells, Trigona itama

Judul: Aktivitas Terbang Keluar-Masuk Sarang dan Pollen Load pada Tetragonula laeviceps (Smith) (Apidae: Melliponinae) Asal Subang dan Sukabumi, Jawa Barat.
Abstrak: Tetragonula merupakan lebah tanpa sengat (stingless bee) dan termasuk serangga sosial tingkat tinggi yang hidup berkoloni. Penelitian ini bertujuan mempelajari aktivitas terbang keluar-masuk sarang, menghitung jumlah polen, dan mengidentifikasi jenis polen yang dibawa oleh Tetragonula laeviceps asal Subang dan Sukabumi, Jawa Barat. Aktivitas yang diamati yaitu aktivitas masuk sarang membawa polen dan resin, serta keluar sarang membawa dan tanpa membawa sampah. Polen dianalisis menggunakan metode acetolysis dan dihitung menggunakan hemasitometer. Puncak aktivitas masuk sarang membawa air atau nektar terjadi pada pukul 11.00 – 13.00 WIB, membawa polen pukul 06.00 – 12.00 WIB, membawa resin pukul 10.00 – 14.00 WIB, keluar sarang membawa sampah pukul 09.00 – 12.00 WIB, dan tidak membawa sampah pukul 10.00 – 14.00 WIB. Rata-rata pollen load pada T. laeviceps sebanyak 97.150 butir polen. Sebanyak 11 tipe polen berhasil diidentifikasi, yaitu Carica papaya, serta polen dari famili Chlorantaceae, Portulacaceae, Polygonaceae, Begoniaceae, Anthaceae, Euphorbiaceae, Compositae, Aceraceae, Solanaceae, dan Leguminosae.
Keyword: acetolysis, nektar, resin, polen, stingless bees

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