Judul: Kelayakan ikan tuna untuk tujuan ekspor pada kegiatan penangkapan menggunakan pancing tonda di Sadeng Yogyakarta
Abstrak: Usaha perikanan tangkap di Sadeng relatif baru, yaitu mulai berkembang pada tahun 2000 dengan didatangkannya nelayan dari Cilacap dan Jawa Timur. Jenis alat tangkap yang banyak digunakan ialah pancing tonda, dengan hasil tangkapan utamanya ikan tuna seperti tuna mata besar (Thunnus obesus) dan tuna sirip kuning (Thunnus albacores). Lama satu kali trip satu sampai tiga hari tergantung jumlah hasil tangkapan, perbekalan dan cuaca. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan cara penanganan yang baik dalam mengendalikan mutu hasil tangkapan ikan tuna di kapal Pancing Tonda, menentukan mutu ikan tuna layak ekspor atau tidak diekspor di Sadeng, Yogyakarta. Metode yang digunakan yaitu studi kasus, dengan menggunakan uji organoleptik, analisis peta kendali, diagram pareto, dan diagram sebab akibat. Berdasarkan hasil penelitian, nilai rata-rata uji organoleptik berkisar nilai 8, dimana mutu tuna masih sangat baik. Proses penanganan ikan tuna di kapal pancing tonda masih dalam pengendalian, hal ini terlihat dari jumlah cacat lebih sedikit dibanding jumlah yang tidak cacat berdasarkan hasil analisis bagan kendali p. Cacat yang paling dominan yaitu insang berlendir, mata merah, kornea agak keruh dengan persentase (74,07%). Penyebab cacat diantaranya yaitu terkait es balok yang baru dihancurkan di palka, sehingga sedikit banyak mempengaruhi ikan hasil tangkapan di palka tersebut. Kata kunci: Ikan tuna, kelayakan, komoditas ekspor, unit penangkapan pancing tonda, Sadeng.
Keyword: 

Judul: Prospek Penerapan Traceability Perikanan Tuna Dan Cakalang Di Pelabuhan Perikanan Pantai (Ppp) Sadeng, Gunung Kidul, Yogyakarta
Abstrak: Konsep traceability sekarang pada awalnya merupakan salah satu sistem manajemen risiko dalam menjamin mutu dan keamanan pangan global dengan fokus dalam memudahkan pelacakan produk. Saat penerapan traceability dikembangkan untuk menambah nilai ekonomis hasil tangkapan sehingga nelayan lebih sejahtera. Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan kesiapan penerapan traceability untuk perikanan tuna dan cakalang di Sadeng berdasarkan faktor internal dan eksternal serta merumuskan strategi yang tepat dalam mendukung penerapan traceability. Metode penelitian yang digunakan adalah survei dan menggunakan analisis deskriptif dan analisis SWOT. Hasil analisis menunjukkan faktor internal yang digunakan sebagai kekuatan yang mendukung penerapan traceability yaitu 1) ikan tuna dan cakalang memiliki nilai ekonomis tinggi, 2) nelayan menggunakan Global Positioning System (GPS), 3) penyimpanan ikan didominasi menggunakan es, 4) nelayan pancing ulur yang dominan, 5) bycatch yang ditangkap sedikit. Faktor eksternal yang digunakan sebagai kekuatan mendukung penerapan traceability yaitu 1) nilai ekspor tuna dan cakalang masih tinggi, 2) dukungan pemerintah dalam pengelolaan perikanan tuna dan cakalang, 3) potensi sumberdaya perikanan tuna dan cakalang, 4) kesempatan kerja dibidang perikanan tinggi, 5) jumlah rumpon diperairan semakin bertambah. Terkait strategi yang dapat dipilih untuk mendukung penerapan traceability perikanan tuna dan cakalang di Pelabuhan Perikanan Pantai Sadeng adalah 1) mengoptimalkan pemanfaatan SDI tuna dan cakalang, 2) melakukan pengembangan perikanan tuna dan cakalang, 3) peningkatan pendidikan sumberdaya manusia, 4) peningkatan pemahaman mengenai ukuran tuna layak tangkap dan traceability 5) membangun kerjasama dengan Lembaga Swadaya Masyarakat (LSM) dalam penerapan traceability, 6) membuka investasi dalam penerapan traceability, 7) memperkuat peraturan traceability untuk nelayan pancing ulur, 8) meningkatkan pengawasan dalam kegiatan penangkapan ikan, 9) perbaikan pengembangan fasilitas pelabuhan, 10) meningkatkan sosialisasi perikanan rumpon dan traceability, dan mengadakan 11) pelatihan sertifikasi traceability.
Keyword: cakalang, perikanan, SWOT, traceability, tuna

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