Judul: Tingkah Laku Ikan Terhadap Lampu Light Emitting Diode (LED) Bawah Air Pada Perikanan Bagan Apung
Abstrak: Bagan adalah salah satu jenis alat tangkap yang menggunakan alat bantu lampu. Cahaya merupakan faktor utama dalam keberhasilan operasi penangkapan ikan pada malam hari. Ikan yang bersifat fototaksis positif akan berkumpul di daerah cahaya lampu bagan apung. Lampu Light Emitting Diode (LED) memiliki umur teknis yang sangat panjang dan membutuhkan daya listrik yang sangat kecil (hemat energi). Tujuan penelitian ini adalah: (1) Mengetahui hasil sebaran intensitas cahaya lampu LED dalam air pada bagan apung; (2) Mendeskripsikan tingkah laku ikan terhadap lampu LED bawah air. Metode penelitian yang digunakan yaitu uji coba penangkapan ikan (experimental fishing) dengan melihat respon tingkah laku ikan terhadap lampu LED dan hasil tangkapan bagan apung dengan menggunakan lampu underwater LED. Nilai sebaran intensitas cahaya lampu LED semakin menurun seiring dengan meningkatnya kedalaman perairan. Total jenis ikan yang tertangkap oleh bagan apung ada 5 jenis ikan, didominasi oleh ikan petek (Leiognathus dussumieri), ikan selar (Selaroides Leptolepis), Layur (Trichiurus sp.), ikan kembung (Rastreilliger sp.) dan Cumi (Loligo sp.). Ikan pepetek mendatangi cahaya secara schooling dan ikan selar, kembung, layur mendatangi cahaya untuk mencari makan.
Keyword: Bagan, LED bawah air, Tingkah laku ikan

Judul: Pengembangan Teknologi Lampu Pemikat Ikan Pada Bagan Tancap Melalui Kajian Intensitas dan Warna Cahaya Optimum
Abstrak: Bagan tancap membutuhkan lampu pemikat yang efektif untuk memikat dan mengkonsentrasikan kawanan ikan. Bagan tancap juga membutuhkan lampu pemikat yang efisien dan hemat energi. Lampu pemikat ikan yang tersedia saat ini masih belum memenuhi dua kriteria tersebut. Keterbatasan lampu pemikat yang efektif dan efisien menyebabkan nelayan bagan tancap masih menggunakan lampu petromaks sebagai lampu pemikat ikan. Tujuan penelitian ini adalah membuat teknologi lampu light emitting diode (LED) bawah air yang efektif memikat dan mengkonsentrasikan ikan pada catchable bagan tancap. Empat indikator yang digunakan untuk menentukan teknologi lampu LED bawah air yang efektif yaitu desain dan ukuran lampu, karakteristik hasil tangkapan ikan, distribusi kawanan ikan dan respons sel kon pada retina ikan target (selar dan kembung). Rekayasa desain, pembuatan dan uji teknis lampu LED bawah air dilakukan di laboratorium penangkapan ikan FPIK UB. Pengamatan karakteristik hasil tangkapan ikan, distribusi vertikal kawanan ikan dan pengambilan sampel mata ikan dilakukan pada bagan tancap di Perairan Pasuruan Jawa Timur. Analisis sampel retina ikan dilakukan di laboratorium kesehatan ikan FPIK IPB. Pengamatan distribusi vertikal kawanan ikan menggunakan echosounder garmin 585, sedangkan distribusi cahaya di dalam air menggunakan international light technology (ILT) 5000. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lampu LED yang paling baik untuk bagan tancap adalah berbentuk tabung dengan ukuran panjang 50 cm dan diameter 4 cm. Lampu LED dioperasikan pada kedalaman 1-2 m di bawah permukaan air laut. Lampu LED mampu memikat 18 jenis ikan yang tertangkap pada bagan tancap. Jenis ikan yang dominan tertangkap adalah ikan selar (S. leptolepis) dan ikan kembung (R. brachysoma). Warna cahaya lampu LED berpengaruh nyata terhadap jumlah hasil tangkapan ikan namun tidak berpengaruh nyata terhadap jumlah jenis ikan yang tertangkap. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar jenis ikan pelagis memiliki ketertarikan yang hampir sama terhadap warna cahaya lampu LED. Warna cahaya yang paling efektif memikat ikan adalah lampu LED hijau. Distribusi kawanan ikan berbeda untuk setiap kisaran intensitas lampu LED. Intensitas cahaya yang paling disukai oleh kawanan ikan berkisar antara 1x10-8 – 10x10-8W/cm2, sedangkan intensitas yang paling tidak disukai ikan berkisar antara 1x10-6–10x10-6 W/cm2. Artinya kawanan ikan kurang suka terhadap intensitas cahaya yang terang (> 1x10-6W/cm2). Respons sel kon pada retina mata ikan target sangat tinggi terhadap lampu LED hijau dan biru. Ikan selar sangat tertarik terhadap lampu LED warna hijau dan biru, sedangkan ikan kembung sangat tertarik terhadap lampu LED warna biru. Ikan selar dan kembung kurang tertarik terhadap lampu LED kuning dan putih.
Keyword: biologi ikan, fisiologi ikan, lampu bawah air, tingkah laku ikan

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