Judul: Identifikasi Filet Ikan Beku Tanpa Label dengan Metode DNA Barcoding dan Analisis Bioinformatika
Abstrak: Filet Ikan beku yang beredar di pasar swalayan di Bogor beberapa tidak mencantumkan jenis spesies pada kemasannya. Produk filet ikan beku umumnya memuat nama spesies pada label kemasannya. Produk filet ikan beku tanpa label perlu diidentifikasi guna mengetahui jenis spesies yang dijadikan sebagai bahan baku produk tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi filet ikan beku tanpa label dengan metode DNA barcoding yang efektif dalam mengidentifikasi sampel uji. Sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah sampel filet ikan 1, filet ikan 2, filet ikan 3, dan filet ikan 4. Tahapan dalam penelitian ini meliputi preparasi sampel, uji logam berat sampel, isolasi DNA sampel, sekuensing DNA sampel, amplifikasi DNA sampel dan analisis bioinformatika. Hasil identifikasi menunjukkan keempat sampel filet ikan beku adalah daging ikan hiu biru (Prionace glauca) dengan homologi 100%. Ikan hiu biru dalam IUCN red list masuk dalam status hampir terancam punah.
Keyword: DNA barcoding, identifikasi filet ikan beku, Prionace glauca

Judul: Deteksi Ikan Tenggiri (Scomberomorus Sp.) Dan Produk Olahannya Menggunakan Dna Barcoding
Abstrak: Ikan tenggiri merupakan salah satu jenis ikan yang sering digunakan sebagai bahan baku produk perikanan seperti pempek, bakso, otak-otak, kerupuk, dan lain-lain. Ketersediaan bahan baku yang terbatas serta keuntungan secara ekonomi sering dijadikan alasan terjadinya pemalsuan produk (mislabeling). Deteksi pemalsuan produk dapat dilakukan dengan penelusuran informasi secara morfologi, protein, dan DNA. Identifikasi secara morfologi dan analisis protein dapat dilakukan untuk ikan segar sedangkan untuk produk olahan perikanan tidak dapat dilakukan karena telah terjadi perubahan bentuk, ukuran, serta denaturasi protein selama proses produksi. DNA barcoding merupakan teknik identifikasi spesies yang dapat digunakan baik untuk sampel ikan segar maupun sampel produk olahan. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan keaslian produk olahan ikan tenggiri (Scomberomorus sp.) melalui pendekatan DNA barcoding menggunakan dua gen mitokondria yaitu cytochrome oxidase sub unit I (COI) dan cytochrome b (cyt b). Penelitian ini dibagi menjadi dua tahap. Tahap pertama meliputi pengukuran fisik (morfometrik dan rendemen) serta pengukuran kimia (proksimat). Penelitian tahap dua yaitu tahap molekuler (DNA barcoding) dimulai dari isolasi DNA, desain primer, uji kuantitatif DNA, amplifikasi DNA, elektroforesis, dan konstruksi pohon filogenetik. Sampel terdiri dari ikan segar (6 sampel), tenggiri giling (3), pempek (4), bakso (6), otak-otak (5), dan kerupuk (6). Sampel dikoleksi dari beberapa tempat yaitu Jakarta, Bogor, Banten, Bandung, Makasar, dan Palembang. Ciri morfometrik menunjukkan bahwa sampel ikan segar (6 sampel) terbagi menjadi dua kelompok spesies yaitu tenggiri papan (Scomberomorus commerson) dan tenggiri totol (Scomberomorus guttatus). Ciri khas ikan tenggiri totol adalah terdapat corak bulat yang tersebar tidak teratur di atas linea lateralis (LL) sedangkan tenggiri papan memiliki corak garis vertikal. Ikan tenggiri papan dan tenggiri totol memiliki bagian daging putih yang lebih besar dibandingkan daging merah yaitu 46,67% dan 48,38%. Hasil SDS-PAGE menunjukkan bahwa pada ikan segar dan sampel ikan giling terdapat pita protein yang jelas, sedangkan pada sampel produk olahan pita proteinnya tidak tergambarkan secara jelas. Hasil analisis DNA barcoding menunjukkan terdapat 9 dari 30 (30%) sampel tidak mengandung ikan tenggiri seperti yang tercantum pada labelnya yaitu pempek (2 sampel), bakso (2), dan kerupuk (5). Nilai homologi spesies yang teridentifikasi sebagai tenggiri papan (S. commerson) dan tenggiri totol (S. guttatus) berkisar antara 97%-99%.
Keyword: tenggiri, DNA barcoding, cytochrome b, cytochrome c subunit I

Judul: The Effects of Variance of Interest rate to Variance of Annuity Future Values
Abstrak: Time value of money is a concept that refers to the difference of the value of money due to time difference. The value of money for present time would not be the same as the value of money in the future. The value of money for present time is called as Present Value (PV) of the money and the value of money for future time is called Future Value (FV) of the money. Determination the value of money, for present and future time, depends on the time and rate of return. The value of money is determined by several factors such as inflation, fluctuation of interest rates, and government policy in securities and taxation. Due to fluctuation of the value of money we need a FV formulation, it is useful for knowing whether an investment can be profitable or not, and this information is useful also in budget analysis. Annuity is defined as a series of payments made for a specific period. The payment, fixed or varied, can be made at the beginning or at the end of the period. Annuity paid at the beginning of the period is called annuity-due and annuity paid at the end of the period is called immediate annuity-certain. The accumulated value of the annuity after few years later is called as a final value or a future value. Burnecki et al. (2003) have discussed about the FV of a fixed-rate annuity in which payments are made according to the arithmetic or geometric series. They have also examined FV for annuities in which payments are made according to arithmetic or geometric series with random rates of interest. This paper examines FV for annuity-due in which payments are made according to arithmetic or geometric series with interest rates as a random variable, which is normal distribution ,  . Future value formula is expressed in recursive form. FV for annuity-due which payments are made according to the arithmetic or geometric series with random rates of interest is calculated by theoretical way and simulation way. The random rates of interest is denoted as k k i  i  , where k i an independent random variable; i is a constant and k  is a random variable which has normal distribution ,  . By using the determined parameters, a sequence of random rates of interest are generated for theoretical calculation. Meanwhile for the simulation, the random rates of interest is generated 1000 times for the simulation. The generated data give mean value, variance, and standard deviation. Moreover, error of mean value, variance, and standard deviation from the theoretical and simulation results are calculated. Error calculation uses Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE). The smaller the value of SMAPE is the more accurate the simulation. The interest rate variances are varied from 0.000036 to 0.0001 to study the relationship between variance of rates of interest and variance of future value. The theoretical and simulation results show that when the variance of random rates of interest increases, then the variance of FV increases linearly. FV of the annuity-due in
Keyword: