Judul: Keberhasilan Budidaya Udang Windu (Penaeus Monodon Fab.) dalam Tambak Intensif yang Menggunakan Petak Perlakuan Air
Abstrak: Budidaya udang intensif dengan padat penebaran benur yang tinggi menuntut pemberian pakan yang tinggi. Sebagian pakan yang diberikan tidak dikonsumsi, ditambah dengan buangan metabolisme dan bangkai organisme lain meningkatkan akumulasi bahan organik di tambak. Peningkatan akumulasi bahan organik di dalam tambak sejalan dengan pertumbuhan udang.
Keyword: 

Judul: Pengaruh akumulasi bahan organik terhadap penyebaran udang windu (penaeus monodon Fab.) pada Budidaya intensif
Abstrak: Budidaya udang secara intensif dengan padat tebar tinggi (≥ 30 ekor/m²) menuntut jumlah pakan yang tinggi. Hal ini disebabkan oleh peningkatan pertumbuhan udang diutamakan berasal dari pakan buatan. Sedangkan pakan yang diberikan sebagian terkonsumsi dan sebagian lagi tidak terkonsumsi. Pakan yang tidak dikonsumsi akan terbuang ke lingkungan dan dapat mempengaruhi kondisi lingkungan. Sejalan dengan peningkatan bobot udang maka sisa-sisa pakan pun kemungkinan akan semakin banyak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian pakan terhadap akumulasi bahan organik, dan untuk mengetahui apakah akumulasi bahan organik yang terjadi akan berpengaruh terhadap pertumbuhan, kelangsungan hidup serta sebaran udang. Penelitian ini merupakan penelitian post facto terhadap sistem budidaya udang secara intensif di PP TIR Karawang dari bulan Mei sampai dengan Agustus 1997. Unit percobaan yang diambil sebanyak 6 petak tambak yaitu P1, P2, P3, P4, P5, dan P6 dengan luas efektif 4000 m². Pengukuran semua parameter dilakukan setelah udang berumur 40 hari. Pengukuran kualitas air dilakukan setiap 20 hari, sedangkan parameter tanah dan biota setiap 10 hari. Parameter yang diukur adalah NH3, H2S, DO, suhu, pH air, kecerahan, salinitas, TOM air, nitrit, alkalinitas, TOM tanah, pH tanah, potensi redoks tanah dan jumlah serta bobot udang. Analisis keragaman digunakan untuk mengetahui waktu dan tempat terjadinya akumulasi bahan organik dan penyebaran udang. Analisa deskriptif digunakan untuk menjelaskan keterkaitan antar parameter.
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