Judul: Aktivitas masuk-keluar sarang dan pembentukan sel madu pada Trigona itama Schwarz (Hymenoptera: Apidae)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari aktivitas masuk-keluar sarang dan proses pembentukan sel madu pada Trigona itama. Pengamatan aktivitas masukkeluar sarang T. itama dilakukan selama 10 hari, pada pukul 07.00-17.00 WIB. Proses pembentukan sel madu diamati dan diukur tinggi serta diameternya. Penelitian menunjukkan puncak aktivitas harian masuk dan keluar sarang terjadi pada pukul 11.00 WIB dengan rata-rata 17 individu/menit. Aktivitas terbang membawa polen yang tinggi (3 individu/menit) terjadi pada pukul 07.00-09.00 WIB. Secara umum, suhu berkorelasi positif terhadap aktivitas terbang harian, sedangkan kelembapan udara berkorelasi negatif. Pembentukan sel madu diawali dengan pengumpulan bahan, dilanjutkan dengan pembentukan pondasi dan kerangka, pembuatan sel madu, pengisian madu, dan penutupan sel. Pembentukan sel madu memerlukan waktu sekitar empat minggu. Sel madu T. itama dengan tinggi 28 mm dan diameter 19.44 mm.
Keyword: daily activity, environmental factors, honey cells, Trigona itama

Judul: Aktivitas keluar-masuk sarang dan pollen load pada "Teuweul Omas", Tetragonula sp. (Hymenoptera: Apidae)
Abstrak: Tetragonula merupakan anggota lebah tak bersengat penghasil madu dan propolis yang produktivitasnya dipengaruhi aktivitas terbang lebah pekerja. Salah satu faktor yang mempengaruhi aktivitas terbang lebah pekerja ialah ketersedian pakan dan lingkungan. Penelitian ini bertujuan menghitung aktivitas keluar-masuk sarang dan mengukur pollen load pada “teuweul omas”. Pengamatan aktivitas keluar-masuk sarang pada “teuweul omas” dilakukan selama 30 hari, pada pukul 06.00-18.00 WIB selama 1 menit dengan interval waktu 1 jam. Polen yang berasal dari pollen basket dan sel sarang dianalisis menggunakan metode acetolysis. Hasil penelitian menunjukan “teuweul omas” telah melakukan aktivitas keluar-masuk sarang pukul 06.00 WIB (8 individu/menit), meningkat pada pukul 12.00-13.00 WIB (10 individu/menit masuk dan 9 individu/menit keluar sarang), dan menurun pada pukul 17.00-18.00 WIB (2 individu/menit keluar-masuk sarang). Aktivitas keluar-masuk sarang berkorelasi positif dengan suhu dan intensitas cahaya, serta berkorelasi negatif dengan kelembapan. Korelasi yang signifikan terjadi antara faktor lingkungan (suhu, kelembapan dan intensitas cahaya) dengan aktivitas masuk sarang membawa air atau nektar (r = 0.779, p = 0.003), (r = -0.799, p = 0.002), (r = 0.776, p = 0.003), dan keluar sarang membawa sampah (r = 0.888, p = 0.000), (r = -0.876, p = 0.000), (r = 0.782, p = 0.003). Sebanyak 14 jenis polen yang berasal dari pollen basket dan sel sarang berhasil diidentifikasi, yaitu polen dari tumbuhan Caesalpinia pulcherrima, Portulacaceae, Carica papaya, Sapindaceae, Compositae, Chlorantaceae, Cocos nucifera, Pinaceae, Solanaceae, Liliaceae, Umbelliferae, Polygonaceae-1, Polygonaceae-2, dan Leguminosae. Rata-rata pollen load pada “teuweul omas” sebanyak 19 475.7 butir polen.
Keyword: acetolysis, pollen basket, stingless bees, Tetragonula

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