Judul: Karakterisasi Peptida Bioaktif Hasil Hidrolisis Susu Kambing dengan Protease Lactobacillus plantarum S31.
Abstrak: Susu kambing merupakan salah satu bahan pangan yang kandungan proteinnya cukup tinggi, sehingga berpotensi menghasilkan peptida susu yang bersifat bioaktif. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan bobot molekul, aktivitas antibakteri serta antioksidan peptida bioaktif hasil hidrolisis susu kambing dengan protease L. plantarum S31. Hidrolisat susu kambing ditentukan bobot molekulnya dengan SDS-PAGE dan ditentukan aktivitas antiokidan dengan metode DPPH serta aktivitas antibakteri dengan metode difusi. Hidrolisat susu kambing menghasilkan peptida bioaktif baru dengan berat molekul 61 kDa, 35 kDa, 8 kDa, 6 kDa, dan 5 kDa. Hasil pengujian antioksidan terhadap hidrolisat susu kambing menunjukkan bahwa fraksi 11 mempunyai aktivitas tertinggi, dengan persen penghambatan sebesar 29% ± 0.005. Hasil pengujian terhadap antibakteri menunjukkan fraksi 11 lebih efektif dalam menghambat EPEC K11 (2.25 mm) dan L. monocytogenes (2.5 mm), sedangkan fraksi 7 lebih efektif dalam menghambat S. aureus (2 mm).
Keyword: antibakteri, DPPH, L. plantarum S31, peptida bioaktif, protease, susu kambing

Judul: Peptida Bioaktif Susu Kambing Dan Susu Kuda Hasil Hidrolisis Bromelin Dan Protease Bacillus Thuringiensis
Abstrak: Selain merupakan sumber nutrisi, susu merupakan sumber senyawa bioaktif dalam bentuk protein alamiahnya maupun peptida yang dapat berfungsi sebagai antihipertensi, antimikroba, antioksidan, antitrombotik dan imunomodulator. Berbagai protein susu dapat menjadi peptida bioaktif setelah melalui hidrolisis oleh enzim-enzim protease yang dapat diperoleh dari pencernaan hewan, tanaman maupun mikroorganisme. Berbeda dengan susu sapi, potensi susu kambing dan susu kuda sebagai sumber peptida bioaktif belum banyak diketahui. Beberapa penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya adalah hidrolisis susu kambing menggunakan enzim gastrointestinal manusia yang menghasilkan peptida antibakteri untuk menghambat pertumbuhan bakteri Eschericia coli, Bacillus cereus, Staphylococcus aureus dan Listeria monocytogenes, sedangkan kombinasi protease netral dan alkali menghasilkan peptida antioksidan. Penelitian peptida bioaktif susu kuda belum pernah dilaporkan. Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) mendapatkan fraksi peptida antibakteri dan antioksidan dari susu kambing dan susu kuda (2) mendapatkan informasi sekuen asam amino peptida bioaktif terpilih melalui analisis dan studi bioinformatik. Pada penelitian ini enzim bromelin dan protease Bacillus thuringiensis digunakan untuk menghidrolisis protein susu kambing dan susu kuda Sumbawa. Hidrolisat difraksinasi menggunakan membran molecular weight cut off 30, 10 dan 3 kDa. Pengujian antibakteri fraksi peptida dilakukan menggunakan bakteri Escherichia coli, Salmonella Typhimurium, Staphylococcus aureus dan Listeria monocytogenes. Pengujian antioksidan dilakukan menggunakan [2, 2’-azino-bis (3-ethylbenzthiazoline-6-sulphonic acid)] (ABTS) dan 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH). Prediksi sifat fisikokimia dan struktur peptida dianalisis menggunakan PepDraw serta kombinasi PEP-FOLD dan RasWin. Penghitungan indeks terapi, kecenderungan profil dan optimasi sekuen peptida antimikroba dianalisis menggunakan SPLIT. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hidrolisat susu kambing dan susu kuda Sumbawa dan hasil fraksinasinya mampu menghambat semua bakteri uji dan dapat menetralisasi radikal ABTS dan DPPH. Hidrolisis susu dengan bromelin menghasilkan fraksi peptida yang bersifat bakteriostatik dan paling aktif terhadap L. monocytogenes. Hasil perlakuan dengan protease B. thuringiensis cenderung bersifat bakterisidal dan lebih aktif terhadap bakteri Gram negatif. Fraksi <3 kDa hasil hidrolisis susu kuda Sumbawa dengan protease Bacillus thuringiensis selama 30 menit mempunyai aktivitas antioksidan tinggi sekaligus antibakteri tertinggi dengan minimum bactericidal concentration (MBC) terhadap Escherichia coli dan Salmonella Typhimurium 0.035 μg protein/mL. Aktivitas antioksidan 1 μg protein/mL fraksi <3 kDa terhadap radikal ABTS adalah 82%, hampir setara dengan 12.5 μg/mL vitamin C (85%) dan terhadap radikal DPPH adalah 22%, lebih tinggi daripada 4 μg/mL vitamin C (20%). Hasil analisis sekuen asam amino menunjukkan bahwa peptida VLVLDTDYK dari fraksi <10 kDa hasil hidrolisis protein susu kambing dengan enzim bromelin selama 60 menit sama dengan sekuen asam amino peptida antibakteri yang pernah dilaporkan sebelumnya yang aktif terhadap bakteri Gram positif. Peptida LVNELTEFAK dan HPYFYAPELLYYANK dari fraksi <3 kDa hasil hidrolisis susu kuda Sumbawa dengan protease Bacillus thuringiensis selama 30 menit mempunyai indeks terapi prediksi (IT) tinggi yaitu 28.69 dan 64.75, mengindikasikan efektivitas dan spesifitasnya sebagai peptida antibakteri. Kedua peptida tersebut juga diprediksi dapat membentuk heliks yang penting untuk interaksi dengan membran sel bakteri. Kecenderungan profil peptida tersebut lebih mirip peptida antimikroba dibandingkan dengan peptida toksin yang menguatkan bahwa kedua peptida dapat berfungsi sebagai peptida antibakteri. Berdasarkan hasil tersebut maka fraksi <3 kDa hasil hidrolisis susu kuda Sumbawa dengan protease Bacillus thuringiensis paling berpotensi sebagai antibakteri dan antioksidan dan HPYFYAPELLYYANK adalah peptida yang paling berpotensi sebagai peptida antimikroba.
Keyword: antibakteri, antioksidan, hidrolisis, peptida, susu

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: