Judul: Identifikasi Molekuler, Status Konservasi, dan Perdagangan Spesies Pari (Dasyatidae) yang didaratkan di Tempat Pelelangan Ikan Lampung dan PPN Palabuhanratu
Abstrak: Identifikasi morfologi ikan pari di tempat pendaratan ikan sulit dilakukan karena tubuh ikan pari yang sudah hancur atau rusak akibat proses penangkapan, sehingga identifikasi genetik sangat mungkin dilakukan untuk mengetahui spesies ikan pari yang ditangkap. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi spesies pari dan menduga status konservasi dan perdagangannya. Ekstraksi sampel menggunakan metode kit produksi Qiagen. Amplifikasi gen lokus mitokondria dengan proses PCR menggunakan primer fish BCL-BCH. Tahapan annealing dilakukan pada suhu 50 °C selama 45 detik dan 38x siklus. Hasil identifikasi menunjukan 4 spesies pari, yaitu Dipturus chilensis, Himantura walga, Neotrygon kuhlii, dan Rhinoptera javanica. Hasil analisis filogenetik menunjukan bahwa pari memiliki kedekatan genetik dilihat dari clade yang bertetangga. Pari yang diidentifikasi masuk kategori dalam status konservasi IUCN antara lain 2 spesies kategori rawan (Dipturus chilensis dan Rhinoptera javanica), 1 spesies hampir terancam (Himantura walga), dan 1 spesies kekurangan data (Neotrygon kuhlii). Status perdagangan untuk keempat spesies pari yang diteliti belum dievaluasi oleh CITES.
Keyword: identifikasi pari, DNA mitokondria, konservasi, hasil tangkapan

Judul: Kajian Stok Sumber Daya Ikan Pari (Neotrygon kuhlii) di Perairan Selat Sunda yang Didaratkan di PPP Labuan, Banten
Abstrak: Ikan pari (Neotrygon kuhlii) merupakan salah satu ikan demersal yang memiliki nilai ekonomis didaratkan di PPP Labuan, Banten. Penelitian dilakukan di PPP Labuan pada bulan Juni-Oktober 2013. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji stok ikan pari (Neotrygon kuhlii) di perairan Selat Sunda guna menentukan alternatif pengelolaan yang tepat dan berkelanjutan. Jumlah ikan yang diamati 101 ekor dengan rasio kelamin ikan pari jantan terhadap betina diperoleh 1,0:1,2. Musim pemijahan diduga terjadi bulan Juni-Juli. Pola pertumbuhan ikan pari adalah allometrik negatif. Panjang tubuh asimptotik ( ) ikan pari sebesar 1238 mm. Ukuran rata-rata matang gonad untuk ikan pari betina dan jantan masing-masing 599 mm dan 511 mm. Model Fox diperoleh upaya optimum sebesar 329 trip per tahun dan hasil tangkapan maksimum lestari sebesar 552 ton per tahun. Laju eksploitasi ikan pari lebih dari 50%, artinya telah mengalami tangkap lebih, diduga sumberdaya ikan pari telah mengalami growth overfishing karena lebih dari 50% ikan yang tertangkap adalah ikan muda.
Keyword: Stock ssessment, The Rate Of Exploitation, Neotrygon kuhlii, Growth, Sunda Strait

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