Judul: Perkembangan saluran pencernaan, pertumbuhan dan kelangsungan hidup larva ikan lele dumbo Clarias sp. pada sistem pembenihan Indoor dan Outdoor
Abstrak: Perbedaan mendasar pada sistem pembenihan Indoor dan Outdoor yang umum dilakukan petani adalah wadah pemeliharaan larva. Hal ini mempengaruhi beberapa parameter kualitas air seperti oksigen terlarut, karbondioksida, pH, TAN dan ketersediaan pakan sehingga menyebabkan perbedaan media hidup ikan.
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan Kelangsungan Hidup Benih Ikan Lele Dumbo Clarias Sp. Pada Padat Penebaran 15, 20, 25, Dan 30 Ekor/Liter dalam Pendederan Secara Indoor dengan Sistem Resirkulasi
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober sampai dengan November 2004 bertempat di Laboratorim Sistem dan Teknologi, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan lele dumbo Clarias sp. dalam sistem resirkulasi dengan padat penebaran 15, 20, 25, dan 30 ekor/liter. Penelitian ini mengacu pada salah satu usaha budidaya, yaitu pendederan untuk menghasilkan benih yang siap jual. Benih dipelihara dengan menggunakan sistem resirkulasi (indoor) bertujuan memanfaatkan lahan dan air lebih efisien dibandingkan dengan sistem konvensional (outdoor). Ikan lele dumbo Clarias sp. yang berumur dua minggu dengan berat rata-rata 0.05 + 0.002 g dan panjang rata-rata 1.5 + 0.001 cm dipelihara dalam akuarium dengan ukuran 60 x 30 x 25 cm sebanyak 12 (dua belas) buah dan dipasang dalam sistem resirkulasi. Wadah untuk filter berupa bak plastik dengan diameter 100 cm dan tinggi 110 cm, sedangkan wadah penampungan air berupa bak permanen. Tempat saluran air inlet maupun outlet berupa pipa plastik (paralon), serta pompa air elektrik sebagai power supply sistem resirkulasi. Dilakukan pengulangan sebanyak tiga kali pada masing-masing perlakuan. Pengamatan dilakukan selama empat minggu. Untuk mengetahui laju pertumbuhan ikan dilakukan pengambilan contoh (sampling) setiap satu minggu sekali sebanyak 50 ekor/akuarium. Pakan harian ditimbang dalam bobot basah untuk mengetahui efisiensi pemberian pakan dan feeding rate. Tingkat kelangsungan hidup diketahui dengan cara menghitung jumlah ikan yang mati setiap hari selama masa pemeliharaan. Data pertumbuhan benih, pakan, dan kelangsungan hidup dianalisis dengan menggunakan metode rancangan acak lengkap (RAL). Peubah lain yang diamati yaitu efisiensi pemberian pakan serta fisika-kimia air. Pengamatan fisika-kimia air dilakukan setiap minggu yang meliputi kandungan oksigen terlarut (DO), pH, NH3, alkalinitas dan kesadahan. Padat penebaran 15, 20, 25, dan 30 ekor/liter diperoleh untuk laju pertumbuhan bobot berturut-turut adalah 16.15, 14.87, 15.11, dan 15.77 %, pertumbuhan panjang mutlak adalah 3.725 , 3.7083 , 3.7667 , dan 3.7583 cm, kelangsungan hidup selama masa pemeliharaan masing-masing adalah 99.33, 99.38, 99.45, dan 99.06 %, dan efisiensi pemberian pakan masing-masing adalah 23.21, 23.07, 26.38, dan 30.2 %. Tingkat padat penebaran yang berbeda tidak memberikan pengaruh nyata terhadap pertumbuhan panjang mutlak dan kelangsungan hidup, namun berpengaruh nyata terhadap laju pertumbuhan, dan efisiensi pemberian pakan. Laju pertumbuhan bobot menurun dengan meningkatnya padat tebar dari 15 menjadi 20 ekor/liter kemudian meningkat lagi (P<0.05). Tingkat kelangsungan hidup meningkat dengan meningkatnya padat penebaran dari 15 menjadi 25 ekor/liter, dan kemudian menurun lagi (P<0.05). Semakin tinggi tingkat padat penebaran, menyebabkan kualiatas perairan yang kurang baik bila dibandingkan dengan padat penebaran yang lebih rendah (khususnya penurunan DO dan peningkatan konsentrasi amoniak). Dengan menggunakan sistem resirkulasi, data kualitas air yang diperoleh lebih baik, dan masih menunjukkan kisaran yang layak untuk pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan lele dumbo Clarias sp.
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