Judul: Studi tentang beberapa aspek biologis tangkasi (Tarsius Spectrum) Tangkoko Sulawesi Utara dalam upaya penangkaran
Abstrak: Sulawesi Utara adalah bagian dari Indonesia yang memiliki sejumlah besar keanekaragaman satwa. Lebih 70% dari spesies satwa yang ada sekarang adalah endemik termasuk tiga spesies Tarsius. Sekarang ini popuiasi dari beberapa spesies satwa mengalami penurunan akibat terjadi kerusakan habitat. Pengetahuan secara kamprehensif tentang aspek-aspek biologis sangat diperlukan dalam rangka usaha peningkatan populasi satwa Iewat penangkaran secara in situ, semi in situ maupun ex situ.
Keyword: 

Judul: Model Kesesuaian Habitat Tarsius (Tarsius Sp.) Di Hutan Lambusango Pulau Buton Provinsi Sulawesi Tenggara
Abstrak: Tarsius (Tarsius spp.) adalah salah satu primata endemik Pulau Sulawesi yang juga tersebar di pulau-pulau sekitarnya. Hingga saat ini, terdapat lebih dari 16 populasi tarsius tersebar di Sulawesi dan dapat digolongkan menjadi spesies berbeda namun, hanya 9 spesies yang telah teridentifikasi. Hutan Lambusango adalah salah satu lokasi penyebaran tarsius di Pulau Buton. Lokasi ini merupakan hutan hujan dataran rendah tropis dengan gangguan antropogenis yang cukup tinggi terutama berasal dari tambang-tambang yang berada di sekitar kawasan hutan. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengidentifikasi karakteristik habitat tarsius di Hutan Lambusango, (2) menganalisis hubungan antara komponen habitat dan keberadaan tarsius di Hutan Lambusango dengan menggunakan GIS, dan (3) menduga luas habitat yang dapat mendukung populasi tarsius di Hutan Lambusango dengan menggunakan GIS. Penelitian dilaksanakan di dalam Hutan Lambusango yang terdiri atas Cagar Alam Kakinauwe dan Suaka Margasatwa Lambusango. Pengambilan data lapangan dilakukan pada bulan Juni-Agustus 2014. Data yang dikumpulkan antara lain adalah lokasi tidur tarsius, kondisi fisik habitat, kondisi vegetasi dan potensi pakan di setiap lokasi tidur. Setiap lokasi tidur yang ditemukan ditandai dengan menggunakan GPS. Pengumpulan data kondisi vegetasi menggunakan metode analisis vegetasi. Sedangkan untuk pengambilan data serangga dilakukan dengan metode perangkap cahaya (light trap) selanjutnya diidentifikasi di Laboratorium Taksonomi Serangga, Departemen Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Analisis data dengan menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk mengetahui bobot dari masing-masing variabel habitat sehingga dapat diketahui variabel habitat mana yang paling berpengaruh pada penyebaran tarsius. Hasil dari analisis PCA tersebut kemudian dianalisis secara spasial menggunakan GIS. Sebanyak 42 lokasi tidur tarsius teridentifikasi di Hutan Lambusango dan pada umumnya menempati wilayah perbatasan hutan. Jenis-jenis sarang yang teridentifikasi diantaranya adalah pohon Ficus spp., lubang-lubang batu, semak-semak yang dikelilingi liana, rumpun pandan, pohon tumbang yang diselimuti liana dan pohon wola (Vitex cofassus). Berdasarkan analisis PCA, terdapat total 7 variabel habitat yang memengaruhi kehadiran tarsius diantaranya adalah, nilai jarak dari batas hutan, jarak dari jalan, ketinggian, arah kelerengan, NDVI, FCD, dan keanekaragaman serangga. Luas Hutan Lambusango yang sesuai untuk habitat tarsius adalah 31 520 ha atau 82.96% yang terdiri dari 19.75% (24 017.70 ha) yang memiliki kelas kesesuaian sedang dan 63.21% (7 502.79 ha) yang berada pada kelas kesesuaian tinggi.
Keyword: Hutan Lambusango, kesesuaian habitat, tarsius

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: