Judul: Kajian Awal Kandungan Gizi dan Antibakteri Beberapa Ikan Laut dalam di Perairan Selatan Jawa
Abstrak: Perkembangan pengetahuan kelautan pada umumnya berjalan seiring dengan berkembangnya teknologi pemanfaatan sumber daya laut untuk memenuhi kebutuhan hidup. Hal ini memudahkan manusia dalam mengeksploitasi sumber daya ikan di laut. Akibatnya terjadi overfishing pada beberapa daerah penangkapan ikan seperti di selat Malaka, laut Jawa dan laut Banda yang menyebabkan makin sedikitnya stok ikan tangkapan. Oleh karena itu perlu adanya daerah tangkapan baru sebagai alternatif pengganti daerah tangkapan di pesisir dan daerah pelagis. Daerah laut yang diperkirakan dapat menjadi alternatif penangkapan ikan adalah perairan laut dalam. Selain itu, ikan laut dalam yang hidup pada habitat yang ekstrim tidak menutup kemungkinan mengandung bahan obat-obatan seperti pada sponge, sea weed dan holothuria. Penelitian ini bertujua n untuk mengkaji kandungan nilai gizi dan senyawa antibakteri beberapa ikan laut dalam di selatan Jawa. Beberapa ikan laut dalam yang diteliti mempunyai tingkat kesegaran antara agak segar dan tidak segar. Ikan laut dalam dari jenis Coelorincus longissimus, Coryphaenoides sp.,famili Pereichthydae, Ophidiidae sp., famili Nomeidae, Diapus fragillis, Parascolopsis sp., Glytophidian sp, Hydrolagus sp., famili Ophidiidae, dan satu jenis ikan yang belum teridentifikasi mempunyai kandungan protein antara 11,18-18,16%, lemak 1,28-6,95%, abu 0,57-3,92%, dan air 70,49-86,26%. Ikan laut dalam jenis famili Nomeidae, Parascolopsis sp., Hydrolagus sp., famili Ophidiidae, famili Pereichthydae, dan satu jenis ikan yang belum teridentifikasi mengandung 17 asam amino yang terdiri dari 9 asam amino esensial dan 8 asam amino non esensial. Asam amino esensial meliputi : histidin, arginin, treonin, valin, metionin, isoleusin, leusin, fenilalanin dan lisin. Sedangkan 8 asam amino non esensial meliputi : asam aspartat, asam glutamat, serin, glisin, alanin, prolin, tirosin dan sistein. Asam glutamat mendominasi kandungan asam amino dari ikan laut dalam yaitu antara 0,5130-0,7850%. Banyaknya kandungan asam glutamat pada beberapa ikan laut dalam menyebabkan daging ikan laut dalam beraroma gurih manis. Ekstrak beberapa daging ikan laut dalam yang diteliti dari jenis famili Nomeidae, Parascolopsis sp., Hydrolagus sp., famili Ophidiidae, famili Pereichthydae, dan satu jenis ikan yang belum teridentifikasi tidak aktif menghambat pertumbuhan bakteri Staphylococcus aureus dan Escherichia coli. Adapun ekstrak-metanol daging ikan laut dalam jenis famili Nomeidae, Hydrolagus sp., famili Ophidiidae, famili Pereichthydae, dan satu jenis ikan yang belum teridentifikasi memiliki tingkat toksisitas rendah sampai tidak toksik.
Keyword: 

Judul: Kajian Awal Pemanfaatan Beberapa Ikan Laut dalam di Perairan Barat Sumatera Sebagai Sumber Pangan dan Obat-Obatan
Abstrak: Pemanfaatan ikan pelagis di perairan selat Malaka dan laut Jawa telah mencapai tingkat lebih dari 100% atau dengan kata lain telah terjadi over fishing. Oleh karena itu perlu dilakukan alternatif penangkapan (fishing ground) baru untuk mengganti dan mempertahankan hasil tangkapan dalam pemenuhan gizi masyarakat, yaitu laut dalam. Kandungan gizi dan senyawa bioaktif yang menyebabkan ikan laut dalam dapat berfungsi sebagai obat-obat masih belum diketahui. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kandungan gizi, kandungan hormon steroid dan antibakteri dari ikan laut dalam. Untuk menentukan kandungan gizi ikan laut dalam dilakukan uji proksimat dan asam amino, sedangkan penentuan potensi ikan laut dalam sebagai obat-obatan dilakukan uji hormon steroid, antibakteri dan toksisitas. Dari hasil analisis proksimat terhadap kandungan gizi beberapa ikan laut dalam, adalah kandungan protein berkisar 23,0-24,8 %, kadar lemak berkisar 2,1-4,1 %, kadar air berkisar 70,1-72,1 % dan kadar abu berkisar 1,7-2,4%. Ikan laut dalam memiliki 17 asam amino penting yang diperlukan tubuh. Sembilan diantaranya adalah asam amino essensial (Arginin, Histidin, Isoleusin, Leusin, Lisin, Metionin, Fenilalanin, Triptofan, Valin), dan delapan lainnya adalah asam amino non essensial (Asam Glutamat, Asam Aspartat, Sistein, Glutamin, Glisin, Prolin, Serin, Alanin). Pada uji Liebermann Burchad, ikan laut dalam menunjukkan hasil positif terhadap pendugaan adanya steroid. Hasil ini diperkuat dengan uji Infrared yang menunjukkan adanya kemiripan gugus fungsi ikan laut dalam dengan steroid standar. Berdasarkan uji antibakteri, hanya ekstrak dari ikan Beryx splendens yang dapat menghambat kedua bakteri uji, Escherichia coli dan Staphylococcus aureus. Ekstrak kloroform dapat menghambat pertumbuhan kedua bakteri uji, sedangkan ekstrak metanol dan etil asetat tidak menghambat pertumbuhan bakteri uji. Zona hambat ekstrak kloroform 50 ppm dari ikan Beryx splendens terhadap bakteri Staphylococcus aureus dan Escherichia coli masing-masing sebesar 2,5 dan 0,5 mm. Sedangkan zona hambat ekstrak kloroform 700 ppm sebesar 11,5 dan 3,5 mm. Aktivitas antibakteri ekstrak kloroform bersifat bakteristatik. Tingkat toksisitas ditentukan berdasarkan LC50. Nilai LC50 menunjukkan bahwa ekstrak kasar metanol memiliki kadar toksisitas yang sedang, karena berada dalam kisaran bahan yang memiliki toksisitas sedang (LC50 : 1.000-10.000 mg/ml).
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: