Judul: Identifikasi Penciri Morfologi Daun serta Karakterisasi DNA Barcode pada Lima Spesies Shorea
Abstrak: Shorea merupakan genus penghasil kayu komersial yang pada habitat asli keberadaannya sudah jarang ditemukan, sehingga perlu dilakukan upaya penanaman. Identifikasi spesies merupakan hal penting dalam kegiatan penanaman, termasuk pada budidaya Shorea. Penelitian identifikasi karakter penciri morfologi daun terhadap Shorea. leprosula, S. ovalis, S. guiso dan S. parvifolia bertujuan untuk mengkaji karakter penciri agar memudahkan identifikasi di lapangan. Lima daun diambil dari lima individu per spesies. Duabelas variabel morfologi dianalisis PCA dengan software Past dan analisis Clustergram mengunakan software heatmap. Hasil analisis menunjukan bahwa dari duabelas variabel yang diamati, hanya enam variabel yang nilainya dapat mempengaruhi penciri morfologi daun, yaitu keliling daun, luas daun, panjang daun keseluruhan, aspect ratio, form factor dan perimeter ratio of diameter. Bentuk ujung daun dari keempat spesies memiliki nilai yang sama yaitu acuminate (meruncing). Karakter daun S. ovalis mirip dengan S. guiso dan S. leprosula mirip dengan S. parvifolia. Hanya karakter LP (panjang dari pangkal daun ketitik terlebar daun) yang menunjukan nilai berbeda pada keempat Shorea yang dibandingkan. S. ovalis, memiliki nilai LP paling tinggi, disusul S. guiso dan S. leprosula, sedangkan S. parvifolia memiliki nilai LP yang paling rendah. Penelitian karakterisasi DNA barcode pada S. leprosula, S.ovalis, S. guiso S. acuminata dan S. parvifolia bertujuan untuk mendapatkan informasi karakter wilayah ITS 1 dan ITS 2 sebagai kandidat DNA barcode berdasarkan kemudahan amplifikasi, diskriminasi hasil BLAST, barcoding gap dan pohon filogenetik yang terbentuk. Data dianalisis menggunakan software CodonCode aligner V.8.0.2 dan software MEGA. Hasil penelitian menunjukan bahwa DNA Barcode ITS 1 lebih mudah dalam amplifikasi PCR, namun sekuen yang dihasilkan memiliki tingkat kemiripan yang rendah dengan data referensi. Berdasarkan analisis barcoding gap keduanya belum mampu memisahkan jarak intra dan interspesifik, sedangkan berdasarkan konstruksi pohon filogenetik, belum mampu menghasilkan polarisasi karakter pada sampel yang diuji terutama untuk karakter plesimorfik. Oleh karena itu, DNA Barcode ITS 1 dan ITS 2 ini belum bisa digunakan untuk identifikasi spesies dari Shorea terutama pada kelima spesies yang digunakan dalam penelitian ini.
Keyword: DNA barcode, ITS 1, ITS 2, penciri morfologi, Shorea

Judul: Diagnosis jenis Shorea parvifolia Dyer dan Shorea leprosula Miq. berdasarkan random amplified polymorphic DNA(RAPD)
Abstrak: Shorea parvifolia dan Shorea leprosula termasuk jenis penting dalam hutan hujan tropis Indonesia. Dalam sebaran alaminya, jenis S. leprosula dan S. parvifolia sering ditemukan pada daerah yang sama, yaitu menyebar pada tipe hutan dataran rendah sampai pegunungan bawah dengan ketinggian 0 – 800 mdpl, yang meliputi pulau Sumatera, Kalimantan dan Jawa. Pada beberapa lokasi kedua jenis diatas memiliki karakter morfologi dari daun yang sulit dibedakan, terutama pada saat fase semai dan pancang. Sehingga hal tersebut dapat menyebabkan kesalahan diagnosis jenis. Diagnosis jenis dengan menggunakan karakter morfologi akan lebih akurat jika ditunjang dengan teknologi penanda ADN (Asam Deoksiribosa Nukleat) salah satunya menggunakan RAPD. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Silvikultur, Departemen Manajemen Hutan, dengan tujuan untuk mempelajari karakter morfologi daun S. parvifolia dan S. leprosula dari beberapa lokasi yang dapat dijadikan sebagai alat diagnosis jenis dan mengkonfirmasikan hasil diagnosis jenis berdasarkan karakter morfologi daun dengan bantuan RAPD. Dari 21 variabel yang digunakan dalam diagnosis jenis berdasarkan morfologi daun, didapatkan 2 variabel pengukuran yang dapat digunakan sebagai alat diagnosis yaitu variabel lebar daun (leaf wide, LW) dan jarak dari daun terlebar terhadap petiole (widest leaf to petiole, WP). Kedua variabel dapat digunakan sebagai alat diagnosis jenis karena korelasi kedua variabel tersebut 0,728 dan memiliki peta sebaran jenis yang dapat membedakan dengan jelas 2 klaster dari jenis S. parvifolia dan S. leprosula. Peta sebaran jenis berdasarkan korelasi LW-WP tersebut membagi 202 individu menjadi 3 klaster yaitu klaster S. parvifolia, klaster S. leprosula dan klaster Shorea spp. (campuran antara jenis S. parvifolia dan S. leprosula), dengan perincian 25 individu merupakan jenis S. parvifolia, 24 individu masuk jenis S. leprosula dan 153 individu masuk dalam jenis Shorea spp. Munculnya Shorea spp. mengindikasikan ketidakakuratan diagnosis jenis berdasarkan karakter morfologi daun antara jenis S. parvifolia dan S. leprosula.
Keyword: 

Judul: Dynamic New Keynesian Model for Unemployment and Inflation Rate.
Abstrak: This paper deals with a scientific analysis of the equilibrium level of hiring, employment and unemployment. The basic model being used is a standard new Keynesian model, which states that utility function depends on consumptions and working hours. Utility maximization refers to a standard labour supply equation, with the marginal cost’s dynamics on new Keynesian model simply reflects movements in real wages and productivity. Furthermore, trade-off between output and inflation stabilization can be considered using the new Keynesian Phillips curve. Dynamic general equilibrium model is a model that can be used to study interactions between market imperfections and nominal rigidities, which is capable of overcoming the main shortcoming of the standard new Keynesian model. In the general equilibrium model there are three groups of the economy agents, namely households, firms and monetary authority. The results of this research science that bargaining processes between firms and workers will yield optimal wage. Increase in labour will cause wages to fall, but the unemployment rate can be reduced. An increase in the firm’s monopoly power will shift the labour demand curve downward, which will reduce the number of workers that firm is willing to hire for any given bargained wage.
Keyword: