Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Ikan Sidat (Anguilla spp.) menjadi salah satu jenis ikan konsumsi dengan kandungan gizi yang tinggi dan tingkat konsumsi yang tinggi di pasar lokal maupun internasional. Kelimpahan ikan sidat bersifat fluktuatif yang tergantung dengan kondisi habitatnya. Salah satu habitat penting bagi ikan sidat karena berhadapan langsung dengan Samudera Hindia. Faktor oseanografis yang mempengaruhi migrasi larva sidat menuju muara sungai adalah salinitas, suhu permukaan laut, klorofil-a, dan faktor oseanografis lainnya. Untuk mendukung kegiatan perikanan yang berdampak pada pendapatan masyarakat Kabupaten Sukabumi, perlu diketahui habitat optimal bagi larva sidat untuk kemudian didapatkan informasi kelimpahan larva sidat. Penelitian menggunakan metode penginderaan jauh dengan Algoritma Cilamaya (Kaffah, 2019) untuk menduga nilai salinitas, dan Algoritma Wibowo (1994) untuk menduga nilai klorofil-a. Penelitian dilakukan di muara Ci Letuh dan muara Ci Marinjung yang termasuk dalam Perairan Teluk Ciletuh berdasarkan bulan basah, bulan kering, dan bulan peralihan pada tahun 2019 dan 2020. Habitat larva sidat berdasarkan faktor oseanografis berada di sekitar muara Ci Letuh dan Ci Marinjung pada kedalaman 0 – 5 m. sebaran wilayah potensial terbentuk pada muara sungai pada bulan basah, pada muara dan tepi pantai pada bulan kering dan bulan peralihan I, dan cenderung menyebar pada bulan peralihan II. Terdapat keterkaitan antara wilayah potensial habitat larva sidat dengan aktivitas penangkapan larva sidat yang mana kegiatan tangkapan larva sidat oleh nelayan setempat dilakukan di muara Ci Letuh yang termasuk pada wilayah potensial pada bulan basah dan bulan peralihan I dengan hasil yang lebih banyak pada bulan basah dan berkurang pada bulan peralihan I.Hasil tangkapan paling banyak pada bulan basah, menurun pada bulan peralihan I, dan tidak ada aktivitas penangkapan pada bulan kering dan bulan peralihan II. Adanya pengaruh kearifan lokal nelayan sehingga tidak melakukan perluasan wilayah dan waktu tangkapan larva sidat pada wilayah potensial habitat larva sidat berdasarkan faktor oseanografis ......Eel fish (Anguilla spp.) is one type of fish consumption with high nutritional content and a high level of consumption in the local and international markets. The abundance of eel fish is volatile depending on the conditions of their habitat. One of the important habitats for eel fish because it is directly facing the Indian Ocean. Oceanographic factors that influence the migration of eel larvae to the estuary are salinity, sea surface temperature, chlorophyll-a, and other oceanographic factors. To support fishery activities that have an impact on the income of the people of Sukabumi Regency, it is necessary to know the optimal habitat for eel larvae to be obtained information on the abundance of eel larvae. The research used the remote sensing method with the Cilamaya Algorithm (Kaffah, 2019) to guess salinity value, and Wibowo Algorithm (1994) to guess chlorophyll-a value. The research was conducted in Ci Letuh estuary and Ci Marinjung estuary which is included in Ciletuh Bay Waters based on the wet month, dry month, and transition month in 2019 and 2020. Habitat of eel larvae based on oceanographic factors is located around the estuaries Ci Letuh and Ci Marinjung at a depth of 0-5 m. Potential distribution of areas formed in the estuary in wet months, on estuaries and shores in dry months and transitional months I, and tends to spread in the second transition month. There is a link between the potential habitat area of eel larvae with the activity of catching eel larvae where the catch activities of eel larvae by local fishermen are carried out in the estuary of Ci Letuh which is included in the potential area in the wet month and transition month I with more results in the wet month and reduced in the transition month I. The catch is most in the wet month, decreasing in the transition month I, and no arrest activity in dry months and transitional months II. The influence of local wisdom of fishermen so as not to expand the area and time of catchment of eel larvae in the potential habitat of eel larvae based on oceanographic factors.

Abstrak :
A surveyon water quality was conducted in Cimanuk river in 1999/2000 representing the upstream down to estuary region....

Abstrak :
Tujuan utama tesis ini adalah untuk melakukan analisis pengaruh risiko likuiditas terhadap profitabilitas dan menjelaskan pengaruh tersebut. Pemodelan yang digunakan untuk mencapai tujuan tersebut adalah model regresi, khususnya model regresi yang memperhitungkan pengaruh waktu (dummy musiman dan distributed-lag). Variabel-variabel bebas yang diteliti adalah (1) rasio LTA (liquid assets to total assets), (2) rasio LAD (liquid assets to deposits), dan (3) rasio FDR (financing to deposits ratio). Seluruh variabel bebas merupakan variabel lag (memperhitungkan selang waktu). Sedangkan variabel terikat yang diteliti dalam empat model terpisah adalah (1) rasio ROA (return on assets) dan (2) rasio ROE (return on equity). Hasil penelitian ini menunjukkan : (l) dengan uji kausalitas Granger disimpulkan bahwa hanya rasio LTA yang menyebabkan profitabilitas (ROA dan ROE) dengan jumlah lag berbeda, (2) pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat adalah signifikan dalam model distributed lag, dan (3) variabel musiman juga memberikan pengaruh positif signifikan terhadap model.

---

The purpose of this thesis mainly is to analyze the effect of liquidity risk to profitability and to explain this effect. The model applied to achieve this purpose is a regression model, especially regression model using seasonal dummy and distributed-lag approach. The independent variables are (1) LTA (ratio of liquid assets to total assets), (2) LAD (ratio of liquid assets to deposits), and (3) FDR (ratio of financing to deposits). All of the independent variables are treated as lag variables. The dependent variables applied in four models are (1) ratio of ROA (return on assets) and (2) ratio of ROE (return on equity). The results shows : (1) with Granger Causality Test it is concluded that only LTA causes the profitability (ROA and ROE) in different lags, (2) the effect of independent variables to dependent variable are significant in distributed-lag model, and (3) the seasonal dummy variables also positively have significant effects to the model.

Abstrak :
Pengamatan pengaruh musim terhadap plankton di perairan Riau dan kepulauan sekitarnya dilakukan pada periode April - Mei 2002. Pengamatan difokuskan pada komunitas fitoplankton dan zooplankton di keduapuluhlima titik stasiun pengamatan yang dikelompokkan menjadi dua zona berdasarkan pada jarak stasiun pengamatan. Variasi kelimpahan plankton rata-rata antar kelompok lokasi adalah 50 - 90 % untuk fitoplankton. Struktur komunitas didominasi oleh kelimpahan diatom dengan marga dominan Chaetoceros, Dytilum, Nitzschia, Thalassionema, Thalassiothrix dan marga Ceratium dari kelompok Dinoflagellata. Struktur komunitas zooplankton didominasi oleh kelompok Copepoda (45 ? 90 %) dan lebih dari 90 % dari kelompok Polychaeta, Chaetognata, Bivalvia, Gastropoda dan Oikopleura. Dari hasil pengamatan ini diperoleh gambaran tentang adanya keterkaitan antara kondisi lingkungan perairan dan variasi kondisi plankton.

---

Seasonal influenzed on plankton of the waters around Riau islands. The observation was conducted during April - May 2002. This study was done in relation with observation on environment quality of the waters around Riau Islands. The parameter observed were focus on the plankton communities for tweentyfives points of stations which were grouped into two zone based on the distance of the each station. Plankton abundance varied with location groups from 50- 90 % respectively. Community structure was dominated by the group of diatoms such as Chaetoceros, Dytilum, Nitzschia, Thalassionema, Thalassiothrix and the genus Ceratium (the group of Dinoflagellata). Community structure of zooplankton was dominated by the group of Copepods (45 - 90 %) and Polychaeta, Chaetognata, Bivalvia, Gastropods and Oikopleura (more than 90 %). The results describe the relationship between the water environmental condition and variation of plankton condition.

Abstrak :
Tesis ini membahas kemampuan mahasiswa Magister Manajemen Universitas Indonesia dengan konsentrasi Manajemen Operasi angkatan 2012 dalam melakukan analisis demand forecast dengan tepat dan rasional, lalu memformulasi dan membuat keputusan dan/atau kebijakan melalui aggregate production planning sebagai solusi agar rencana proses produksi di PT Rackindo Setara Perkasa dapat berjalan dengan lebih optimal, efisien, efektif, dan tanggap terhadap perubahan-perubahan yang ada di masa mendatang, terutama dari aspek waktu, material, tenaga kerja, ruang/fasilitas, dan bermuara di total biaya yang diperlukan. Karya akhir ini adalah penelitian kuantitatif dengan desain deskriptif. Hasil penelitian menyarankan bahwa perusahaan sudah harus menggunakan analisis kuantitatif yang mendalam untuk mendasari pengambilan keputusan dalam area manajerial agar perusahaan dapat berjalan dengan lebih optimal, efisien, dan efektif.Tiga produk yang digunakan sebagai contoh perhitungan telah memberikan hasil yang revolusioner karena membuat perusahaan dari rugi menjadi laba. ......This thesis discusses the ability of students of Master of Management, University of Indonesia with a concentration in Operations Management class of 2012 in analyzing appropriate and rational demand forecast, then formulate and make decisions and/or policies through the aggregate production planning as a solution in order to plan the production process in PT Rackindo Setara Perkasa runs with more optimal, efficient, effective, and responsive to changes in the future, especially from the aspect of time, materials, labor, space/facilities, and end in the total cost required. This thesis is a descriptive quantitative research design. The results of the study suggest that the company has to use quantitative analysis to underlying managerial decision making so that the company can run more optimal, efficient, and effective.Three products used as ansampling calculation was revolutionary because the results turn company from loss into making profit.

Abstrak :
Peningkatan temperatur udara secara global telah mempengaruhi kondisi iklim, yaitu adanya perubahan iklim, yang ditandai tingginya fluktuasi curah hujan yang mempengaruhi musim hujan maupun musim kemarau. Perubahan iklim yang terjadi di wilayah DAS Brantas diidentifikasi melalui unsur temperatur udara dan curah hujan berdasarkan kecenderungan perubahan trend (jangka Panjang) dan step change (jangka pendek), sedangkan perubahan musim berdasarkan kondisi normal awal musim hujan dan kemarau di DAS Brantas dengan periode waktu sepuluh tahunan (dekadal). Pola hujan di DAS Brantas mempunyai empat (IV) tipe, yang dipengaruhi oleh ketinggian, arah hadap lereng dan arah pergerakan angin. Pada curah hujan tahunan tidak terjadi perubahan trend dan step change, perubahan trend dan step change terjadi pada curah hujan bulanan dan dasarian di daerah pola hujan tipe I dan III. Perubahan trend dan step change terjadi pada temperatur udara maksimum dan minimum absolut, tidak terjadi perubahan pada temperatur minimum absolut di wilayah Karangploso. Awal musim hujan paling cepat pada dasarian III Oktober sedangkan awal musim kemarau pada dasarian III April. Perubahan musim terjadi berfluktuasi mengikuti variabilitas dan perubahan curah hujan di wilayah DAS Brantas. ......The increase in global air temperature has affected climatic conditions, namely climate change, which is characterized by high fluctuations in rainfall that affect the rainy season and dry season. Climate change that occurs in the Brantas watershed area identified through elements of air temperature and rainfall based on the tendency to change the trend (long-term) and step change (short-term), while seasonal changes based on the normal conditions of the beginning of the rainy and dry season in the Brantas watershed with a ten-year time period (decadal). Rainfall patterns in the Brantas watershed has four (IV) types, which are influenced by altitude, the direction of the slope and the direction of wind movement. In annual rainfall there is no change in trend and step change, changes in trend and step change occur in monthly and dasarian rainfall in the rainfall pattern areas of types I and III. Changes in trends and step changes occur in absolute maximum and minimum air temperatures, there is no change in absolute minimum temperatures in the Karangploso area. The beginning of the rainy season is the earliest in dasarian III October while the beginning of the dry season is in dasarian III April. Seasonal changes occur fluctuate following variability and changes in rainfall in the Brantas watershed area.

Abstrak :
Dengue adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dan disebarkan oleh nyamuk Aedes (Stegomyia). Demam Denggi (Dengue Fever) dan Demam Berdarah Dengue/Dengue Haemorrhagic Fever/Dengue Shock Syndrome (DBD/DHF/DSS) terjadi lebih di 100 negara, dimana lebih dari 2,5 milyar manusia berisiko terinfeksi, diperkirakan 50 juta orang terinfeksi setiap tahun. Di Indonesia kasus Kejadian Luar Biasa (KLB) Demam Berdarah Dengue (DBD) terjadi setiap tahun. Pada tahun 1998 dan 2004 terjadi KLB yang cukup ekstrim dibeberapa propinsi di Indonesia, dengan jumlah kasus mencapai 79.480, tahun 2005 dilaporkan 95.000 kasus, dan pada tahun 2006 hingga bulan Nopember tercatat 73.000 kasus. Secara nasional propinsi DKI Jakarta menduduki posisi tertinggi, diikuti oleh propinsi Jawa Timur, Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Sulawesi Selatan (Kusriastuti,2006). Perumusan masalah: penyakit DBD yang muncul disuatu daerah dipengaruhi oleh dinamika respons antara kondisi lingkungan yang mendukung perkembangbiakan vektor dengan variabilitas cuaca musiman Pertanyaan penelitian: 1.Apakah ada hubungan antara variabilitas cuaca musiman dengan perkembangan kasus DBD di DKI Jakarta? 2. Apakah ada perbedaan jumlah rata-rata kasus DBD pada daerah dengan kondisi fisik permukiman yang tidak homogen? 3. Berapa ambang batas variabel cuaca yang signifikan terhadap perkembangan Kasus DBD di DKI Jakarta? Tujuan umum: membuat model peringatan dini DBD untuk wilayah Jakarta Timur dalam bentuk peta tematik potensi kasus demam berdarah dengue. Tujuan khusus: 1.Mengetahui pola perkembangan kasus DBD di wilayah Jakarta Timur. .Mengetahui variabilitas cuaca musiman di wilayah Jakarta Timur. 3.Mengetahui kondisi pemukiman yang rentan terhadap munculnya DBD. 4. Mengetahui hubungan antara variabel cuaca musiman dengan kejadian kasus DBD. 5.Membuat model peringatan dini DBD berdasarkan variabel cuaca musiman. Manfaat penelitian: 1.Pengembangan ilmu pengetahuan hubungan variabilitas cuaca musiman dengan perkembangan kasus DBD, 2. menentukan langkah-langkah pencegahan dan penanggulangan penyakit DBD, 3. masukan bagi Pemerintah daerah untuk pencegahan, penanganan, dan penanggulangan DBD 4. pengembangan kajian ilmu kesehatan lingkungan. Penelitian di wilayah Jakarta Timur, dengan pertimbangan wilayah ini cukup mewakili variasi keragamaman dalam arah utara-selatan, dan timur-barat. Metode yang dipergunakan adalah deduktif retrospektif (ex post facto), melalui lima tahap kegiatan, yaitu tahap explorasi, uji homogenitas wilayah pemukiman, pemodelan, validasi, dan pemetaan hasil pemodelan. Hasil penelitian: kasus DBD di wilayah Jakarta Timur mempunyai pola distribusi yang juling kanan (positively skewed), dan menunjukkan pergeseran usia penderita beresiko tinggi, dari usia 4-11 bulan (1979-1998) menjadi usia 15-44 tahun, dengan kecenderungan jumlah kasus yang juga semakin meningkat. Secara klimatologis suhu udara rata-rata berkisar antara 23-31°C, optimum untuk perkembangbiakan dan aktifitas nyamuk, yaitu antara 27-28°C (Koopman, 1991; Ridad, 2007). Kelembapan relatif udara rata-rata cukup tinggi (>70%) hampir sepanjang tahun. Curah hujan dan hari hujan menunjukkan siklus musiman yang nyata pada periode musim hujan yang berlangsung pada bulan Nopember-April, dan periode musim kemarau yang berlangsung pada bulan Mei-Oktober. Munculnya kasus DBD dapat dijelaskan dengan nilai indeks cuaca musiman (IC_DBD) dengan tingkat akurasi 81%. Nilai ambang batas IC_DBD peringatan dini DBD adalah pada kondisi Potensial (78-104). Nilai IC_DBD, cenderung tinggi pada periode menjelang musim hujan hingga awal musim kemarau (Oktober-Mei) dengan puncaknya terjadi pada bulan Januari. Siklus DBD terjadi pada periode Desember hingga Juli, dengan puncaknya terjadi pada bulan April. Kesimpulan: 1. kasus DBD di wilayah Jakarta Timur mempunyai pola distribusi yang juling kanan (positively skewed), dan menunjukkan adanya pergeseran usia penderita yang beresiko tinggi terhadap DBD, dari usia 4-11 bulan (1979-1998) menjadi usia 15-44 tahun, dengan kecenderungan jumlah kasus yang juga semakin meningkat; 2. Variasi musiman suhu dan kelembapan udara relatif stabil dan optimum untuk perkembangan nyamuk, kecuali faktor hujan mempunyai siklus yang nyata pada musim kemarau dan penghujan; 3. Rata-rata jumlah kasus DBD pada kondisi permukiman di Jakarta Timur tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan dengan tingkat kepercayaan 95%, 4. Variabilitas cuaca musiman dapat dipergunakan sebagai precursor terhadap kasus DBD dengan tingkat akurasi 81% dengan jeda waktu 2 (dua) bulan; 5. Peta potensi DBD mempunyai ambang batas pada kondisi Potensial (78-104) dengan relasi terhadap kasus sebesar 400-599 kasus. Saran: Model ini dapat dimanfaatkan dan dikembangkan lebih lanjut oleh pemerintah daerah, instansi terkait, peneliti, dan masyarakat luas di daerah endemik DBD sebagai referensi kebijakan pencegahan, penanganan, dan penanggulangan DBD.

---

Dengue is a disease caused by viruses and transmitted by Aedes mosquito (Stegomyia). Dengue Fever and Dengue Haemorrhagic Fever/Dengue Shock Syndrome (DBD/DHF/DSS) occurred in more than 100 countries, more than 2,5 billion people at risk and estimated 50 millions people infected every year. In Indonesia, Unusual Event of Dengue Haemorrhagic Fever cases happen annually. In 1998 and 2004 extreme Unusual Events occurred in some of Indonesian provinces with 79.480 cases, in 2005 with 95.000 cases and in January to November 2006 with 73.000 cases. Nationally, DKI Jakarta is at the first level experienced the epidemic, followed by East Java, West Java, Central Java and South Sulawesi (Kusriastuti, 2006). Problem formulation: The DHF that occurred at a certain area is specifically influence by the dynamical response between environmental conditions that support vector breeding and seasonal weather variability. Research question: 1. Is there any corresponds between seasonal weather variability and the growth of Dengue Haemorrhagic Fever in DKI Jakarta? 2. Is there any differences in the number of Dengue Haemorrhagic Fever occurrences over non homogeny settlement area ? 3. How much is the threshold of weather variables significance with the growth of Dengue Haemorrhagic Fever in DKI Jakarta? General purpose: creating a Dengue Haemorrhagic Fever early warning model of East Jakarta area by creating thematic maps of Dengue Haemorrhagic Fever potency. Special purposes: 1. Understanding the growth pattern of Dengue Haemorrhagic Fever in East Jakarta. 2. Understanding seasonal weather variability of East Jakarta. 3. Understanding the mean number of DHF case that occurred at non homogeny settlement condition, 4. Understanding corresponds between seasonal weather variables and Dengue Haemorrhagic Fever cases. 5. Creating a Dengue Haemorrhagic Fever early warning model based on the seasonal weather variables. Benefits: 1. Developing the study on the correlation between seasonal weather variability and the growth of Dengue Haemorrhagic Fever cases. 2. Determining prevention and control methods of Dengue Haemorrhagic Fever disease. 3. Giving input for local governments to prevent and control the Dengue Haemorrhagic Fever 4. Developing study on the environment health. Study at East Jakarta area is considering that the area is represents enough for East-West and South-North variability variation. Deductive retrospective (ex post facto) method is used, divided into five stages including exploration, homogeneity test of settlement area, modeling, validation and model mapping. Results: Dengue Haemorrhagic Fever cases distribution pattern in East Jakarta is positively skewed and shows age shifting of high risk patient, from 4-11 months (1979-1998) to 15 ? 44 years, with tendency to become increased in quantity. Climatologically, the average temperature is at 23-31°C, optimum for mosquito?s activity and growth at about 27-28°C (Koopman, 1991; Ridad, 2007). Average relative humidity is high enough (>70%) almost at the whole year. Precipitation rate and rain days amount clearly shows seasonal cycle at the rainy season period at November to April and dry season period at May to October. The emerging of Dengue Haemorrhagic Fever cases could be explained by seasonal weather index value (IC_DBD) which accuracy reaches 81%. Threshold value of IC_DBD for issuing early warning is at the potential condition (78-104). IC_DBD value is relatively high at the formerly rainy season to the formerly dry season (October to May) and reaches its top value at January. Dengue Haemorrhagic Fever cycle occur at December to July and peak at April. Conclusions: 1. Dengue Haemorrhagic Fever cases distribution pattern in East Jakarta is positively skewed and shows age shifting of high risk patient, from 4-11 months (1979-1998) to 15 ? 44 years, with tendency to become increased; 2. Seasonal variation of temperature and humidity are relatively stable and optimum for the growth of the mosquito, with exception of clear rain factor at the rainy and dry season; 3. There is no significance differences in the mean number of occurrences of DHF cases at 95% significant level degree ; 4. Possibility of the seasonal weather variability as a precursor for Dengue Haemorrhagic Fever cases with accuracy reached 81% with 2 (two) months break; 5. Threshold for the Dengue Haemorrhagic Fever thematic maps is at the potential condition (78-104) corresponds with 400-599 Dengue Haemorrhagic Fever cases. Suggestions: This model possible to be utilized and further developed by local governments, related institutions, scientist and society at the endemic area of Dengue Haemorrhagic Fever as a reference for prevention and control policy for the fever.

Abstrak :
Dalam pasar modal yang sudah efisien dalam tingkat weak form, harga masa lalu tidak dapat memprediksi harga saat ini, sehingga tidak akan ada anomali kalender. Penelitian ini akan mencoba membuktikan tingkat efisiensi pasar modal di Indonesia dari kehadiran anomali bulanan pada indeks pasar dan sektoral sepanjang periode 2009-2018. Kehadiran anomali bulanan diliat dengan beberapa metode statistik seperti: regresi OLS, Robust regression, Bootstrap regression, dan model GARCH. Penelitian menunjukkan bahwa beberapa asumsi OLS tidak terpenuhi sehingga menciptakan bias dalam penentuan kehadiran anomali bulanan. Peneliti menemukan beberapa kalender anomali seperti pada bulan Maret 4 sektor, Agustus 2 sektor, dan November 5 sektor. Terdapat pula beberapa bulan yang hanya signifikan dalam satu sektor tertentu yang menunjukkan adanya keunikan suatu sektor. Hasil penelitian dibandingkan dengan empat negara lain dimana terbukti bahwa efek bulan November hanya terjadi di Indonesia, berbeda dengan Agustus yang signifikan di tiga negara berbeda. Analisis lanjutan menunjukkan bahwa anomali bulan Agustus terjadi karena adanya krisis dan ketika kita tidak memasukkan tahun krisis, maka pengaruh bulan Agustus menjadi tidak signifikan menunjukkan bahwa anomali dapat terjadi karena shocks. Analisis anomali bulan Maret dan November menunjukkan adanya alasan khusus yang membuktikan kehadiran seasonal variability yang berarti pengaruh serupa dapat terjadi dalam periode lainnya. ......In weakly efficient stock market, investor cannot predict stock prices with historical data, hence there will not be any calendar anomalies. This research tries to argue with efficient market hypothesis theory by studying month anomalies in market and sectoral indices in Indonesia between 2009-2018. We analyze month anomalies using several statistical methods: OLS regression, Robust regression, Bootstrap regression, and GARCH model. Our study shown that standard OLS regression violate many assumptions which lead to bias that will alter hypothesis rejection decision. We found several month anomalies such as March 4 sectors, August 2 sectors, November 5 sectors. There are also several months that only affect one sector which proof that there is uniqueness between each sector. We also compare this research with four different countries and found that November anomaly is indeed country specific, unlike August anomaly which occurs in three sample countries. Further analysis shown that August anomaly happen due to crisis and after excluding crisis year, the anomaly will be insignificant, proofing that anomaly may exist due to shocks. Our analysis on March and November anomaly shown that there are reasons behind anomaly and demonstrates seasonal variability which indicates that similar effect might reoccur between different period.

Abstrak :
Seasonal variation in nitrogen cycling at the upper layer of the Pasing River estuary in Manila bay was calculated during January 1996 to December 1998 by using the numerical ecosystem model....