Judul: Komposisi dan kelimpahan Diatom (bacillariophyceae) Pada eadaan Pasang surut di Perairan Teluk Hurun Lampung
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan sejak Juni 1986 sampai Oktober 1986. Sedangkan pengambilan sampel ke lapangan dimulai pada tanggal 4 sampai 16 Agustus 1986. Diatom merupakan anggota komunitas fitoplankton yang berperan sebagai produsen primer di perairan. Penelitian ini bertujuan menelaah komposisi dan kelimpahan diatom pada saat air naik dan saat air surut di perairan Teluk Hurun, Lampung. Jumlah pengambilan sampel berdasarkan tipe pasang surut di perairan Teluk Hurun, sebanyak 4 kali ke lapangan dalam waktu 1 hari. Waktu pengambilan sampel ke lapangan didapat- kan dari peramalan, yaitu dengan cara penambahan nilai ke- terlambatan rata-rata datangnya pasang surut dari masing- masing dua hari sebelumnya dengan pasang surut yang terjadi pada hari tersebut. Pengelompokan sampel berdasarkan pengam- bilan saat air naik dan saat air surut, juga berdasarkan stasiun pengambilannya. Tipe pasang surut di perairan Teluk Hurun adalah Pasang Surut Campuran, dengan Dominasi Harian Ganda (Mixed Tide, predominantly Semi-Diurnal) yang mengalami 2 kali air naik dan 2 kali air surut dalam 1 hari. Kisaran pasang surutnya (tidal-range) kecil yaitu sekitar 0,75 m. Perairan Teluk Hurun termasuk perairan laut Mesohalin dengan salinitas yang tetap tinggi, yaitu antara 29 0/00 32°/00, dimana jumlah masukan massa air sungai ke dalam teiuk sedikit. Volume massa air yang masuk ke dalam teluk saat air naik (15%) kecil. Debit massa air yang masuk ke dalam teluk saat air naik sekitar 62.000 liter/detik, dan debit massa air yang ke luar teluk saat air surut sekitar 60.000 liter/detik. pH perairan Teluk Hurun saat air naik atau saat air surut sebesar 7,2. Kecerahan perairan saat air naik lebih besar dari pada saat air surut. Batas kedalaman dimana cahaya matahari dapat menembus lapisan perairan dari stasiun III, I, dan II antara 2,5 m - 11 m. Nitrat, posfat, dan silikat terlarut di perairan tersebut belum menjadi faktor pembatas. Kandungan nitrat berkisar antara 2,23 ppm - 2,74 ppm, kandungan posfat berkisar antara 0,03 ppm - 0,05 ppm, dan kandungan silikat berkisar antara 1,59 ppm - 1,98 ppm…dst
Keyword: 

Judul: Studi Tentang Struktur Komunitas Padang Rumput di Perairan Teluk Hurun, Teluk Lampung, Lampung Selatan.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur dan kondisi komunitas padang lamun di perairan Teluk Hurun. Penelitian dilakukall pada tanggal 18 - 21 November 2000 di Teluk Hurun, Teluk Lampung, Lampung Selatan. Analisis substrat dilakukan di Pusat Penelitian (puslit) Tanah dan Agroklimat, Sindang Barang, Bogor pada tanggal 24 - 29 November 2000. Lokasi penelitian dibagi menjadi 4 stasiun di mana setiap stasiunnya terdiri dari tiga sub-sfasiun. Penentuan stasiun didasarkan pada luasan area yang ditumbuhi lamun. Stasiun 1 terletak di bagian paling dalam teluk dan Stasiun 4 terletak di mulut teluk. Stasiun 2 dan Stasiun 3 terletak antara keduanya. Pengamatan lamun me1iputi identifikasi jenis lamun, penutupan, kepadatan dan ukuran daun lamun. Parameter fisika-kimia yang diukur meliputi suhu, kecerahan, kedalaman, kecepatan arus, tipe dan kandungan bahan organik substrat, pH dan salinitas. Analisis data lamun meliputi komposisi jenis, kepadatan jenis, persen penutupan dan pola dispersi lamun serta pengelompokan habitat berdasarkan parameter fisika - kimia dan kepadatan lamun. Secara umum, parameter fisika-kimia perairan selama penelitian tidak menunjukkan perbedaan antar stasiun yang mencolok. Suhu yang terukur berkisar antara 30.05° C - 31.21° C. Kecerahan pada Stasiun 1, Stasiun 2 dan Stasiun 3 sebesar 100 %, sedangkan pada Stasiun 4 adalah 97 %. Kecepatan arus berkisar antara 0.055 mldetik - 0.091 mldetik. Salintas memiliki kisaran nilai antara 31.0 %0 - 32.0 %0. pH yang terukur pada setiap stasiun pengamatan adalah 8.0. Nilai-nilai tersebut berada pada kisaran optimal bagi kehidupan lamun. Semua stasiun pengamatan memiliki substrat pasir berlumpur dengan komposisi fraksi pasir, debu dan liat yang berbeda pada setiap stasiunnya. Kandungan bahan organik substrat di lokasi penelitian berkisar antara 0.66 % - 1.02 %.
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