Judul: Karakteristik Protein Ikan Lencam (Lethrinus sp.)
Abstrak: Sumberdaya perairan Indonesia yang melimpah menjadikan potensi hasil perairan harus lebih banyak dimanfaatkan. Ikan lencam (Lethrinus sp.) merupakan ikan demersal yang cukup melimpah di perairan Indonesia dan belum banyak diteliti. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan karakteristik protein (asam amino, taurin, protein larut air, dan protein larut garam) pada ikan lencam (Lethrinus sp.). Ikan lencam dianalisis pada tiga bagian berbeda meliputi depan, tengah, dan belakang. Kandungan asam amino non esensial tertinggi yaitu glutamat sebanyak 22.04 mg/g dan asam amino esensial yaitu leusin 14.05 mg/g. Kandungan taurin sebanyak 0.90±0.25 mg/g. Protein larut air pada bagian depan, tengah, belakang secara berturut-turut sebanyak 5.35±0.13%, 6.70±0.13%, 4.71±0.21%. Protein larut garam pada bagian depan, tengah, belakang secara berturut-turut 12.49±0.08%, 12.51±0.13%, 12.14±0.13%. Analisis SDS-PAGE pada protein larut air ikan lencam memiliki berat molekul 16.070-99.304 KDa, sedangkan pada protein larut garam memiliki berat molekul 16.070-195.390 KDa. Profil protein ikan lencam menunjukkan bahwa ikan lencam berpotensi sebagai bahan baku surimi.
Keyword: ikan lencam, komposisi kimia, protein larut air, protein larut garam

Judul: Karakteristik Fisika Kimia Gel Daging Lumat dan Bakso dari Daging Lumat Ikan Layaran (Istiophorus orientalis)
Abstrak: Ikan merupakan salah satu sumber protein hewani mengandung semua jenis asam amino essensial yang diperlukan oleh tubuh manusia. Berbagai upaya perlu dilakukan untuk meningkatkan konsumsi ikan, salah satunya dengan diversifikasi pengolahan hasil perikanan. Pemanfaatan daging lumat ikan layaran (Istiophorus orientalis) sebagai bahan pangan sumber protein diharapkan mampu mengubah pola makan masyarakat yang masih rendah terhadap konsumsi ikan. Penggunaan daging lumat ikan layaran (Istiophorus orientalis) diharapkan mampu menjaga kandungan mineral dan dapat mengetahui informasi tentang karakteristik fisika kimia daging lumat secara lengkap. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik fisika kimia gel daging lumat dan bakso dari daging lumat ikan layaran serta membandingkan bakso hasil penelitian dengan bakso komersial. Penelitian dilakukan dalam dua tahap, yaitu karakteristik fisika kimia terhadap gel daging lumat serta karakteristik fisika kimia bakso ikan layaran. Karakteristik gel dan bakso ikan yang dievaluasi meliputi analisis fisika, kimia dan uji sensori. Nilai gel daging lumat ikan layaran merupakan yang terbaik untuk bahan pembuatan bakso ikan dibandingkan data pembanding. Komposisi kimia gel ikan layaran untuk kadar air sebesar 76,13%, kadar protein 11,20%, kadar abu 2,80%, kadar lemak 0,80%, kadar karbohidrat 9,07% dan protein larut garam sebesar 4,66%. Gel daging lumat ikan layaran menghasilkan kekuatan gel 1469,45 gf, derajat putih 63,03%, WHC 56,44% dengan nilai uji lipat 4,90 dan uji gigit 7,47. Penilaian sensori menunjukkan nilai antara 6,30-7,23 yang berarti panelis agak suka hingga suka terhadap produk gel daging lumat ikan layaran. Nilai kekuatan gel bakso daging lumat ikan layaran sebesar 755,65 gf, derajat putih 67,6%, WHC 56,51%. Hasil analisis proksimat bakso untuk kadar air sebesar 71,18%, kadar protein 8,37%, kadar abu 1,39%, kadar lemak 1,19%, kadar karbohidrat 17,87%, protein larut garam 3,33% dan pH 5,82.
Keyword: 

Judul: Real Option Valuation Using Binomial Decision Trees.
Abstrak: A firm that decides to invest has a choice to invest in real assets. A method which is usually used in valuation of the project is discounted cash flow (DCF) method. But, this method can’t be used in projects that account for value of managerial flexibility, such as decision to suspend operations temporarily. Therefore, this kind of project needs to be assessed using real option. Real option valuation can be done in some ways, including the use of path-dependent simulation, as well as closed-form models like Black-Scholes model, partial differential equation, and binomial or multinomial approaches. In this paper, real option valuation using binomial decisions id discussed. Determination of the project value can be done in three steps. First, calculate the expected present value of the project. Next, calculate volatility of the project using Monte Carlo simulation. Last, construct a binomial tree to model the dynamics of the project value using the parameters of the stochastic process, and then add some decision nodes to model the project’s real options.
Keyword: