Judul: Stabilitas Immunoglobulin G (IgG) Anti Escherichia coli asal Kolostrum Sapi yang Dimikroenkapsulasi dan Dipapar Enzim Pepsin.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi stabilitas IgG anti Escherichia coli (E. coli) asal kolostrum sapi yang dimikroenkapsulasi dan dipapar enzim pepsin. Mikrokapsul yang digunakan pada penelitian ini adalah kolostrum yang mengandung IgG anti E. coli dan disalut dengan alginat-kitosan dengan perbandingan komposisi kolostrum dan alginat masing-masing 20:80 (P1), 30:70 (P2), 40:60 (P3). Tiap perlakuan diberi paparan enzim pepsin selama 12 jam dan diinkubasi pada suhu 37 ⁰C dan 40 ⁰C. Sebagai control digunakan IgG anti E. coli asal kolostrum sapi yang tidak dimikroenkapsulasi. Pengukuran konsentrasi IgG dilakukan pada jam ke-0, 3, 6, 9 dan 12 jam masa pemaparan enzim pepsin menggunakan teknik Enzyme Linked Immunosorbent Assay (ELISA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua mikrokapsul memiliki konsentrasi IgG yang lebih tinggi daripada kontrol. Konsentrasi IgG pada semua mikrokapsul cenderung stabil selama pemaparan enzim (3-9 jam). Konsentrasi IgG pada ketiga jenis mikrokapsul memiliki profil konsentrasi IgG yang sama pada inkubasi 37 ⁰C maupun 40 ⁰C. Mikroenkapsulasi IgG menggunakan penyalut alginat-kitosan mampu melindungi IgG dari kondisi lingkungan saluran pencernaan pada pemberian imunisasi pasif peroral
Keyword: IgG, Kolostrum Sapi, Mikrokapsul, Pepsin

Judul: Stabilitas imunoglobulin G anti eschericia coli yang dimikroenkapsulasi setelah dipapar enzim tripsin
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi stabilitas imunoglobulin G (IgG) anti Escherichia coli yang dimikroenkapsulasi setelah dipapar tripsin. Kolostrum diperoleh dari induk sapi bunting yang divaksin dengan vaksin inaktif Escherichia coli pada tiga bulan terakhir kebuntingan. Sampel kolostrum dihilangkan lemaknya dan didekaseinasi untuk menghasilkan whey. Pemurnian IgG dilakukan dengan teknik presipitasi garam menggunakan amonium sulfat jenuh 40%. Mikrokapsul dibuat dengan bahan penyalut kitosan-alginat menggunakan metoda ekstruksi, dengan rasio suspensi IgG kolostrum dan alginat masing-masing sebesar 20:80 (P1), 30:70 (P2), dan 40:60 (P3). Setiap mikrokapsul dipaparkan dengan enzim tripsin dengan konsentrasi 750 mg/L yang diinkubasi pada suhu 37oC dan 40oC selama 0, 3, 6, 9, dan 12 jam. Sebagai kontrol digunakan IgG tanpa mikrokapsul yang dipapar enzim tripsin (KT) dan tidak dipapar enzim tripsin (KN). Konsentrasi IgG dianalisis menggunakan teknik Enzyme-linked Immunosorbent Assay (ELISA) tidak langsung. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa konsentrasi IgG kelompok kontrol KT lebih rendah dibandingkan dengan IgG kelompok mikrokapsul P1, P2 dan P3, baik pada suhu inkubasi 37oC maupun 40oC (P <0,05). Dapat disimpulkan, mikrokapsul mampu melindungi IgG dari pengaruh enzim tripsin selama 12 jam pemaparan, dan konsentrasi IgG pada mikrokapsul P3 lebih stabil dibandingkan dengan IgG pada mikrokapsul P1 dan P2, baik pada suhu 37oC maupun 40oC
Keyword: alginat-kitosan, IgG, kolostrum sapi, mikrokapsul, tripsin

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: