Judul: Struktur Komunitas Moluska (Gastropoda dan Bivalvia) di Muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai struktur komunitas moluska khususnya Kelas Gastropoda dan Bivalvia yang terdapat di muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Jawa Barat, Penelitian ini dilaksanakan pad a Bulan Maret sampai Juni 2002, di muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu yang terletak pada 6°56'-7°19' LS dan 106°5'-160°34' BT. Pengamatan dilakukan 1 kali setiap bulan, di 8 stasiun. Pengambilan contoh moluska dilakukan dengan mengambil substial dasar menggunakan alat bantu Petersen grab (Iua'san 20 x 20 em) sebanyak tiga kali ulangan di setiap stasiun. Substrat yang berisikan sam pel moluska dan organisme benthik lainnya disaring dengan menggunakan saringan yang bermata jaring 0,5 mm. Selanjutnya sampel disimpan di dalam botol koleksi dan dibubuhi pengawet berupa formalin 4%. Sampel yang telah diawet disortir di laboratorium untuk memisahkan antara moluska dengan organisme benthik lainnya. Identifikasi terhadap sampel moluska (gastropoda dan bivalvia) dilakukan di Laboratorium L1PI Cibinong dan Laboratorium Biologi Laut, Fakultas Perikanan dan IImu Kelautan. Pengambilan eontoh untuk analisis substrat dilakukan dengan menggunakan alat bantu Petersen Grab pad a Bulan Maret dan Juni 2002, kemudian analisa substrat dilakukan di Laboratorium Tanah, Jurusan IImu Tanah, Fakultas Pertanian dengan menganalisa tekstur sedimen berdasarkan persentase liat, debu, pasir dan kandungan C-Organik. Pengukuran parameter fisika dan kimia air dilakukan langsung di lapangan (insitu). Parameter fisika dan kimia air yang diukur meliputi suhu, salinitas, kecepatan arus, kekeruhan, pH, oksigen terlarut (~O) dan B005. Sampel air diambil di bag ian dasar perairan. Waktu pengamatan setiap pengambilan contoh dari pukul 08.00 -12.00 WIB.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas moluska pada habitat padang lamun, hutan mangrove dan batu karang di perairan Teluk Banten bagian barat, Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui struktur komunitas moluska pada habitat padang lamun, hutan mangrove dan batu karang di perairan Teluk Banten Bagian Barat, dengan mengkaji (a) Struktur komunitas moluska, dengan melihat komposisi jenis, kepadatan, pola penyebaran, keanekaragaman, keseragaman dan dominansi, (b) Faktor-faktor lingkungan yang diketahui banyak berperan dalam kehidupan moluska meliputi kualitas air dan substrat. Penelitian dilaksanakan di perairan Teluk Banten Bagian Barat, Kabupaten Serang, Jawa Barat dimulai dari tanggal 4-25 Nopember 1995. Lokasi penelitian dibagi menjadi empat stasiun pengamatan (pengambilan contoh), yaitu Stasiun I di perairan Teluk Grenyang, Stasiun II di perairan Pantai Margagiri, Stasiun III di perairan sekitar Pulau Tarahan dan Stasiun IV di perairan Teluk Sekantung. Metode penelitian yang digunakan adalah metode transek garis. Pengukuran parameter fisika dan kimia meliputi pengukuran kualitas air (suhu, kecerahan, kedalaman, pH, salinitas, oksigen terlarut, amonia, nitrit dan ortofosfat) dan analisis substrat (tekstur, pH dan C-organik). Analisis data moluska dilakukan dengan menghitung kepadatan, pola penyebaran, keanekaragaman, keseragaman dan dominansi serta indeks kesamaan untuk melihat pengelompokan lokasi. ...
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