Judul: Dlstribusi Horizontal Klorofil-A Dan Hubungannya Dengan Kandungan Unsur Hara Serta Kelimpahan Fitoplankton, Di Teluk Semangka,Lampung
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi lingkungan terutama kesuburan perairan di Teluk Semangka dengan melihat distribusi secara horizontal dari klorofil-a dan keterkaitannya dengan kandungan unsur hara sebagai faktor kimia serta keterkaitannya dengan kelimpahan fitoplankton. Selain itu pula untuk mengetahui parameter mana yang memiliki pengaruh yang kuat terhadap sebaran klorofil-a di Teluk Semangka, Lampung. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Juli 2001 sampai c!engan bulan Desember 200 I. Pengambilan sampel dilaksanakan sebanyak tiga kali pengambilan yaitu tanggal 31 J uli, 6 Oktober dan I Desember 2001. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian mengenai kandungan unsur hara, plankton dan produktivitas di perairan Teluk Semangka yang dilakukan selama satu tahun, yaitu dari bulan Desember 2000 sampai dengan bulan Desember 2001.
Keyword: 

Judul: Struktur Komunitas Fitoplankton di Teluk Semangka, Lampung pada Bulan Juli, Oktober, dan Desember 2001
Abstrak: Perairan Teluk Semangka merupakan salah satu perairan yang mempunyai potensi untuk dikembangkan. Namun adanya pengaruh'aktivitas penduduk sekitar akan mempengaruhi kondisi perairan, khususnya organisme dasar dari rantai makanan. Kelompok organisme dasar tersebut adalah fitoplankton. Fitoplankton merupakan organisme autotrof yang akan dimakan oleh zooplankton, kemudian dimangsa oleh organisme karnivor lain dan seterusnya oleh organisme lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas fitoplankton serta keterkaitan kelimpáhan fitoplankton dengan parameter fisika-kimia perairan. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli sampai dengan Desember 2001 yang berlokasi di perairan Teluk Semangka, Kabupaten Tanggamus, Lampung. Stasiun pengambilan contoh dilakukan sebanyak 14 stasiun dan pengambilan contoh dilalaikan tiga kali dengan selang waktu dua bulan. Nilai parameter fisika dan kimia perairan (kekeruhan, nitrat-n, nitrit-n, amonia-n, ortofosfat dan silikat) yang didapat merupakan data sekunder. Sedangkan parameter biologi adalah fitoplankton. Analisis data yang dilakukan meliputi kelimpahan, indeks keanekaragaman (H'), indeks keseragaman (E), indeks dominansi (C), kesamaan stasiun berdasarkan kelimpahan fitoplankton dan parameter fisika-kimia perairan dengan menggunakan indeks Bray-Curtis dan Canberra. Analisis untuk mengetahui hubungan antara fitoplankton dengan parameter fisika-kimia adalah analisis komponen utama (AKU). Jenis fitoplankton yang ditemukan di perairan Teluk Semangka pada ketiga waktu pengamatan terdiri dari dua kelas dan 31 genera. Fitoplankton kelas BaciHariophyceae (23 genera) dan kelas Dinophyceae (5 genera) pada pengamatan ke~l (Juli 2001), kelas BaciHariophyceae (24 genera) dan kelas Dinophyceae (4 genera) pada pengamatan ke-2 (Oktober 2001) serta kelas BaciHariophyceae (22 genera) dan kelas Dinophyceeae (4 genera) pada pengamatan ke-3 (Desember 2001). Komposisi jenis dan kelimpahan fitoplankton di perairan Teluk Semangka didominasi oleh kelas BaciHariophyceae, dimana genus Chaetoceros memiliki kelimpahan yang tinggi. Genera fitoplankton lainnya yang sering ditemukan adalah Nitzschia sp., Navícula sp. dan Ríiizosoletiia sp.. Kelimpahan fitoplankton akan semakin menurun ke arah laut lepas. Hasil analisis dengan menggunakan indeks keanekaragaman (H') dan keseragaman (E) di perairan Teluk Semangka pada pengamatan ke-I memiliki kisaran 0,59-2,81 dan 0,15-0,74. Nilai indeks keanekaragaman dan keseragaman pada pengamatan ke-2 berkisar 0,39-3,31 dan 0,10-0,89 serta 0,38-2,90 dan 0,10-0,78 pada pengamatan ke-3. Nilai indeks dominansi masing-masing berkisar 0,23-0,87; 0,12-0,92 dan 0.18-0,91 pada pengamatan ke-I, ke-2 dan ke-3. Suhu permukaan perairan Teluk Semangka berkisar 28,50-31,25 °C pada pengamatan ke-I; 29,50-30,00 °C pada pengamatan ke-2 dan 29,00-30,00 °C pada pengamatan ke-3. Nilai kekeruhan yang diukur pada pengamatan ke-I, ke-2 dan ke-3 adalah berkisar antara 0,27-13,00 NTU; 0,30-9,50 NTU dan 0,21-5,20 NTU. Nilai salinitas pada masing-masing pengamatan berkisar antara 8,0-34,0%o; 3 l,0-34,0%o dan 15,0-34,0%o. Kandungan oksigen terlarut dalam air adalah 5,93-8,30 mg/l pada pengamatan ke-I; 6,21-6,91 mg/I pada pengamatan ke-2 serta 6,74-8,21 pada pengamatan ke-3. Nilai pH yang diukur adalah 7,85-8,16 pada pengamatan ke-I serta 8,16-8,31 dan 8,09-8,37 pada pengamatan ke-2 dan ke-3. Kandungan nitrat-n yang diukur di perairan Teluk Semangka adalah masing-masing 0,175-15,129 umol/1; 0,153-1,036 umo/1 dan 0,024-1,144 umol/1 pada pengamatan ke-I, ke-2 dan ke-3. Kandungan nitrit-n pada pengamatan ke-I adalah 0,001-0,472 umol/1; pada pengamatan ke-2 berkisar 0,004-0,481 umol/1 serta pada pengamatan ke-3 berkisar antara 0,006-0,179 umol/1. Kandungan amonia-n berkisar antara 0,008-0,595 umol/I pada pengamatan ke-I; 0,307-2,821 umol/1 pada pengamatan ke-2 dan 0,444-3,083 umol/1 pada pengamatan ke-3. Sedangkan kandungan ortofosfat adalah 0,008-0,595 umol/1 pada pengamatan ke-I; 0,09-3,414 umol/1 pada pengamatan ke-2 dan 0,009-0,104 umol/1 pada pengamatan
Keyword: 

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: