Judul: Deskripsi pola frekuensi suara cetacean subordo odontoceti di Perairan Alor dan Solor, Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Cetacean atau yang lebih dikenal dengan mamalia laut termasuk hewan yang dilindungi di Indonesia.Cetacean banyak ditemukan di perairan Indonesia, khususnya Indonesia bagian timur. Upaya perlindungan terhadap cetacean di Indonesia terhambat disebabkan masih sedikitnya pengetahuan mengenai keberadaan cetacean. Keberadaan cetacean dapat diketahui dari suara-suara yang dihasilkan oleh cetacean itu sendiri.
Keyword: 

Judul: Sebaran dan Tingkah Laku Cetacea Di Perairan Sekitar Taman Nasional Komodo, Flores, Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Pada Bulan April 2003 diadakan penelitian mengenai sebaran dan tingkah laku Cetacea sebagai bagian dari proses monitoringCetacea yang rutin diadakan oleh The Nature Conservancy (TNC) bekerja sama dengan pihak Taman Nasional Komodo di perairan sekitar daerah Taman Nasional Komodo, Flores, Nusa Tenggara Timur. Penelitian ini menggunakan metode jelajah untuk mencari penampakan Cetacea dengan menggunakan metode pengamatan double-platform yang telah dimodifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis, sebaran dan kelimpahan Cetacea terutama Sub ordo Odontoceti di perairan sekitar Taman Nasional Komodo serta mengetahui tingkah laku Cetacea di permukaan perairan pada habitat sebenarnya. Penelitian ini bersifat rapid assesment, menitikberatkan pada tiga daerah yaitu laut bagian utara Taman Nasional Komodo (Laut Flores); daerah selat (Selat Sape, Linta, Molo) dan pulau-pulau (Komodo, Rinca, Padar, Nusa Kode, Gili Banta, Sangeang) di sekitar wilayah Taman Nasional Komodo; dan laut bagian selatan Taman Nasional Komodo (Selat Sumba). Data yang diambil pada saat di lapangan adalah data tanggal dan waktu pada saat Cetacea tampak, posisi GPS, kondisi permukaan laut, nama spesies Cetacea yang tampak dan julT)lahnya, ada tidaknya bayi Cetacea, jarak dan arah Cetacea dari kapal, tingkah laku Cetacea yang tampak di permukaan perairan, dan spesies yang berasosiasi dengan Cetacea tersebut. Selanjutnya data-data tersebut diolah menggunakan software Microsoft Excel dan ARCVIEW. lndeks keadilan (evenness index) digunakan untuk melihat hubungan antara jumlah spesies Cetacea dengan kelimpahan individu. Selama enam hari survei terjadi 41 kali pertemuan dengan tujuh spesies Cetacea Sub ordo Odontoceti, satu genus dari Famili Delphinidae, dan satu Cetacea kecil yang teridentifikasi dengan jumlah total individu sebanyak 1228 individu. Dari hasil plot posisi koordinat GPS didapatkan hasil bahwa Cetacea Sub ordo Odontoceti yang terdapat di perairan Taman Nasional Komodo tidak merata penyebarannya. Laut Flores merupakan daerah yang paling banyak Cetaceanya (19 kali pertemuan) dengan total jumlah individu sebanyak 653 individu. Di daerah ini dijumpai enam spesies Cetacea dari Sub ordo Odontoceti yaitu Stenella longirostris (Spinner dolphin); Stenella attenuata (Spotted dolphin); Tursiops truncatus (Bottlenose dolphin); Pseudorca crassfdens (False Kiffer whale); Grampus griseus (Risso's dolphin.); Kogia simus (Dwarf Sperm whale); dan satu spesies yang tak teridentifikasi. Daerah selat (Selat Sape, Selat Linta, Selat Molo) dan pulau-pulau (Komodo, Padar, Rinca, Nusa Kode, Sangeang, Gili Banta, Nusa Kode, dan Gili Motang) terjadi sembilan kali pertemuan dengan total jumlah individu sebanyak 200 individu. Spesies yang dijumpai yaitu Stenella longirostris (Spinner dolphin); Stene/la attenuata (Spotted dolphin); Tursiops truncatus (Bottlenose dolphin). Se!at Sumba terjadl sebanyak 13 kali pertemuan dengan total jumlah individu sebanyak 375 individu. Jenis yang dijumpai yaitu Stenella longirostris (Spinner dolphin); Stenella attenuata ( Spotted dolphin); Sperm whale (Physeter macrocepha/us); dan satu genus yaitu Stene/la sp ….dst
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