Judul: Kelimpahan Mikroplastik di Teluk Jakarta.
Abstrak: Pencemaran mikroplastik merupakan salah satu ancaman di ekosistem laut dan menjadi fokus penelitian para ahli lingkungan di seluruh dunia. Selain bahan dasar berbahaya, mikroplastik mempunyai kemampuan menyerap senyawa hidrofobik beracun dari lingkungan ke permukaannya. Jakarta memiliki 13 aliran sungai yang bermuara ke Teluk Jakarta. Aktivitas tinggi sepanjang sungai diprediksi menjadi jalur distribusi mikroplastik ke perairan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkuantifikasi mikroplastik dalam air, sedimen, dan ikan di Teluk Jakarta; dan mengkaji pengelolaan dalam mengurangi dampak mikroplastik. Pengambilan sampel dilakukan pada bulan Desember 2015 dan Januari 2016, di wilayah hilir Pluit dan Ancol. Sampel air yang akan dianalisis terlebih dahulu ditambahkan 90 g garam, kemudian disaring dan dipisahkan secara visual menggunakan mikroskop. Mikroplastik pada sedimen dipisahkan dengan langkahlangkah yaitu pengeringan, pengurangan volume, pemisahan kerapatan, filtrasi, dan pengamatan visual. Untuk sampel ikan terlebih dahulu dibedah, kemudian pencernaan ikan diencerkan dengan 10 ml NaCl jenuh. Kelimpahan mikroplastik sampel air, sedimen dan pencernaan ikan sangat tinggi. Pada sampel air ditemukan berkisar 2881-7473 partikel m-3 dengan tipe lebih banyak ditemukan adalah fragmen berwarna hitam dan putih, sedangkan warna fiber lebih bervariasi yaitu warna biru, hitam, dan merah. Ukuran fragmen dominan ditemukan pada kelompok ukuran 1 (20-40 μm), sedangkan fiber lebih melimpah pada kelompok ukuran 5 (100-500 μm). Kelimpahan mikroplastik sampel sedimen ditemukan sebanyak 18405- 38790 partikel kg-1 sedimen kering, dengan tipe dominan berupa fragmen. Warna hitam dan putih merupakan warna yang lebih banyak ditemukan pada fragmen maupun pelet, sedangkan fiber didominasi oleh warna hijau dan merah. Ukuran fragmen yang ditemukan pada sedimen didominasi kelompok ukuran 5 (100-500 μm), fiber lebih banyak ditemukan pada kelompok ukuran 5-6 (100-1000 μm), sedangkan pelet melimpah pada kelompok ukuran 1-2 (20-60 μm). Jenis makroplastik yang ditemukan pada sedimen terdiri atas 6 polimer dengan mayoritas polimer berupa polypropylene (PP). Kelimpahan mikroplastik pada pencernaan ikan berkisar 16-77 partikel individu-1 dengan kelimpahan tertinggi ditemukan dalam ikan Anodontostoma chacunda. Karakteristik mikroplastik yang ditemukan pada pencernaan ikan mirip dengan mikroplastik di perairan dan sedimen tempat hidup ikan-ikan tersebut. Tipe mikroplastik yang dominan ditemukan pada pencernaan ikan adalah fragmen berwarna hitam dan putih, sedangkan fiber lebih banyak ditemukan dalam warna biru. Kisaran ukuran mikroplastik terluas pada pencernaan ikan ditemukan dalam kelompok herbivora yaitu berkisar antara 30-2300 μm. Permasalahan plastik dan sampah di lingkungan perairan dapat dicegah dengan skala besar yaitu kolaborasi efektif dari pendidikan, undang-undang, dan inovasi; maupun skala kecil yang dilakukan oleh masyarakat ditingkat rumah tangga.
Keyword: mikroplastik, pesisir, polutan, Ancol, Pluit

Judul: Dinamika dan Emisi Mikroplastik di Teluk Jakarta
Abstrak: Mikroplastik merupakan partikel dengan kisaran 1-5000 µm yang tersusun atas bahan polimer sintetis. Berbagai aktifitas (sanitasi, emisi lalu lintas, industri, pertanian, perikanan) merupakan sumber mikroplastik di alam. Mikroplastik tersebut kemudian mengalami transport ke perairan, melalui run off, aliran sungai, bahkan melayang di udara (mikroplastik atmosferik). Mikroplastik tersebut merupakan partikel padat dengan berbagai macam komposisi. Komponen utama mikroplastik adalah polimer yang kemudian diberi zat aditif sesuai peruntukan penggunaan plastik ketika berada dalam bentuk makro. Salah satu perairan yang mengalami tekanan mikroplastik dari sumber dan transportasi tersebut adalah Teluk Jakarta. Informasi keberadaan mikroplastik di Teluk Jakarta telah dilaporkan pada penelitian sebelumnya. Namun penelitian-penelitian tersebu masih bersifat dasar dan belum terintegrasi dengan baik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis bagaimana dinamika dan neraca mikroplastik, serta mendeteksi kandungan zat aditif (phthalate) pada mikroplastik di Teluk Jakarta. Sampling mikroplastik dilakukan terhadap mikroplastik atmosferik, mikroplastik di permukaan perairan dan sedimen. Sampling mikroplastik atmosferik dilakukan selama 12 bulan (Maret 2018 – Februari 2019) di atap gedung Pusat Penelitian Oseanografi - Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) Ancol. Sampling menggunakan manual raingauge yang dipasang selama 96 jam setiap bulannya, dengan 3 kali pengulangan. Sampling mikroplastik di perairan dan sedimen pada bulan Agustus 2020 pada sembilan muara sungai di sekitar Teluk Jakarta (Sungai Dadap, Sungai Angke, Sungai Pluit, Sungai Ciliwung, Sungai Kali Item, Sungai Koja, Sungai Cilincing, Sungai Marunda, dan Sungai Bekasi). Sembilan muara sungai tersebut berada pada Daerah Aliran Sungai (DAS) yang berbeda-beda, dengan kepadatan penduduk yang berbeda pula. Pengambilan sampel dilakukan menggunakan round net dan vanven grab, dengan 3 kali pengulangan pada setiap stasiun. Neraca mikroplastik di Teluk Jakarta dianalisis dengan mempertimbangkan factor lingkungan seperti curah hujan, kecepatan angin, debit air sungai, jumlah partikel pada masin-masing stasiun, dan laju sedimentasi. Hasil perhitungan emisi dan perbandingan dominasi karakteristik mikroplastik digunakan dalam memprediksi fluks mikroplastik. Zat phthalate yang terkandung pada mikroplastik dideteksi menggunakan Micro-Raman Spectroscopic pada 25 sampel di perairan dan sedimen yang telah teridentifikasi sebagai mikroplastik. Mikroplastik atmosferik tertangkap pada raingauge setiap bulan, dengan kelimpahan rata-rata 1,83 partikel/bulan. Kelimpahan mikroplastik yang diperoleh pada musim hujan lebih tinggi dibandingkan musim kemarau. Hal ini diduga karena adanya pengaruh intensitas cahaya matahari, angin dan curah hujan yang berbeda antara kedua musim tersebut. Meski demikian, secara statistik tidak ditemukan adanya perbedaan nyata pada kelimpahan mikroplastik setiap bulannya (p>0,05). Karakteristik yang mendominasi mikroplastik atmosferik di Ancol adalah bentuk fiber, rentang ukuran 300-500 µm, dan jenis polimer polyester (PET). Dominasi karakteristik tersebut mengindikasikan bahwa mikroplastik atmosferik yang ditemukan berasal dari emisi lokal penduduk sekitarnya. Perairan dan sedimen muara sungai juga berkontribusi terhadap pencemaran mikroplastik untuk Teluk Jakarta. Kelimpahan mikroplastik di permukaan air pada 9 muara sungai berkisar 9,729 – 89,164 partikel/m3, dengan rata-rata 48,179 ± 21,960 partikel/m3. Kelimpahan mikroplastik tertinggi diperoleh di Sungai Dadap (Stasiun 1), dan terendah pada Muara Sungai Angke (Stasiun 2). Secara statistik, setiap muara sungai tidak memberikan kelimpahan yang berbeda nyata (p>0,05). Berdasarkan lokasi secara administratif, mikroplastik yang masuk dari wilayah Tangerang (Stasiun 1) memiliki kelimpahan lebih besar (67,777 ± 5,656 partikel/m3) dibandingkan Jakarta Utara (Stasiun 2-8) (47,715 ± 4,207 partikel/m3) dan Bekasi (Stasiun 9) (31,834 ± 2,503 partikel/m3).
Keyword: Atmosferik, DAS, Fluks, Muara Sungai, Permukaan Air, Sedimen

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: