Judul: Karakteristik Gelatin Sisik Ikan Nila dan Aplikasinya pada Surimi
Abstrak: Surimi merupakan produk daging ikan lumat yang biasa dipergunakan sebagai bahan pembuatan produk gel ikan. Surimi yang memiliki pembentukan gel kuat dapat mendukung produk gel ikan menjadi kompak, elastis, dan tahan lama. Gelatin diketahui memiliki peran sebagai pembentuk gel pada produk. Penelitian ini bertujuan menentukan karakteristik gelatin sisik ikan nila dan pengaruh penambahan gelatin sisik ikan nila pada surimi kurisi terhadap karakteristik gel kamaboko. Analisis yang digunakan meliputi analisis gelatin terdiri rendemen, kadar air, kadar abu, pH, viskositas, setting point, dan bobot molekul serta analisis gel surimi terdiri pH, profil tekstur (kekerasan, elastisitas, kekompakkan, kekenyalan), daya mengikat air, dan derajat putih. Rendemen dan titik suhu gel gelatin sisik ikan nila sebesar 13,01±0,59% dan 18,17±0,28oC. Karakteristik gelatin sisik ikan nila penelitian ini sudah memenuhi SNI 8622:2018 dan GMIA 2019. Perlakuan penambahan variasi konsentrasi gelatin sisik ikan nila pada surimi berpengaruh nyata terhadap karakteristik pH surimi, derajat putih, kekerasan dan kekenyalan kamaboko.
Keyword: karakteristik, gelatin, surimi

Judul: Karakteristik Gelatin dari Sisik Ikan Nila (Oreochromis niloticus)
Abstrak: Sisik ikan nila dapat menjadi bahan baku alternatif untuk sumber gelatin. Penelitian ini bertujuan menentukan konsentrasi HCl dalam proses pretreatment, serta karakteristik gelatin sisik ikan nila. Tiga konsentrasi HCl digunakan untuk proses pretreatment yaitu 0,05 M; 0,1 M dan 0,15 M. Konsentrasi terbaik ditentukan berdasarkan karakteristik gelatin yang dihasilkan menggunakan analisis ANOVA dan uji lanjut Duncan. Karakteristik gelatin sisik ikan nila sudah sesuai dengan standar GMIA 2019 dan SNI 8622-2018. Perlakuan terbaik terdapat pada perlakuan konsentrasi HCl 0,1 M. Perlakuan tersebut menghasilkan rendemen 13,44±0,78%; kadar air 10,48±0,25%; kadar abu 0,696±0,005%; pH 6,99±0,07; kekuatan gel 208,82±2,77 bloom; viskositas 67,67±1,53 mps; dan setting point 18,08±0,38oC. Gelatin sisik ikan nila memiliki gugus fungsi amida A, I, II, dan III; bobot molekul menunjukkan rantai β, α1 dan α2; dan komposisi asam amino utama yaitu glisin 28,925±0,085%; prolin 12,291±0,025% dan hidroksiprolin 3,860±0,000%., Sisik ikan nila dapat menjadi bahan baku alternatif untuk sumber gelatin. Penelitian ini bertujuan menentukan konsentrasi HCl dalam proses pretreatment, serta karakteristik gelatin sisik ikan nila. Tiga konsentrasi HCl digunakan untuk proses pretreatment yaitu 0,05 M; 0,1 M dan 0,15 M. Konsentrasi terbaik ditentukan berdasarkan karakteristik gelatin yang dihasilkan menggunakan analisis ANOVA dan uji lanjut Duncan. Karakteristik gelatin sisik ikan nila sudah sesuai dengan standar GMIA 2019 dan SNI 8622-2018. Perlakuan terbaik terdapat pada perlakuan konsentrasi HCl 0,1 M. Perlakuan tersebut menghasilkan rendemen 13,44±0,78%; kadar air 10,48±0,25%; kadar abu 0,696±0,005%; pH 6,99±0,07; kekuatan gel 208,82±2,77 bloom; viskositas 67,67±1,53 mps; dan setting point 18,08±0,38oC. Gelatin sisik ikan nila memiliki gugus fungsi amida A, I, II, dan III; bobot molekul menunjukkan rantai β, α1 dan α2; dan komposisi asam amino utama yaitu glisin 28,925±0,085%; prolin 12,291±0,025% dan hidroksiprolin 3,860±0,000%.
Keyword: gelatin, HCl, pretreatment, scale, tilapia

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: