Judul: Pemanfaatan sistem informasi geografis dalam penentuan distribusi ikan madidihang (Katsuwonus pelaamis) di Perairan Pesisir Sulwesi Selatan
Abstrak: Indonesia dengan luas laut 3.1 juta km² memiliki potensi laut yang sangat besar, dan hal ini merupakan tantangan bagi bangsa Indonesia untuk dapat memanfaatkannya secara optimal. Sulawesi Selatan dengan luas perairan 266.877 km² merupakan salah satu daerah perikanan utama di Indonesia dengan kontribusi terhadap produksi perikanan nasional sebesar 8.4% (Ditjen Perikanan, 1995) Ikan Madidihang (Thunnus albacares) dan ikan Cakalang (Katsuwonus pelamis) merupakan ikan yang menjadi tujuan sebagian besar penangkapan ikan pelagis di Perairan Sulawesi Selatan. F Dalam upaya optimalisasi eksplorasi dan eksploitasi sumberdaya hayati laut khususnya ikan dibutuhkan suatu informasi mengenai daerah penyebaran ikan di suatu perairan sehingga kita dapat merencanakan metode dan taktik penangkapan yang tepat untuk mendapatkan hasil tangkapan yang memuaskan. Salah satu cara untuk dapat menduga daerah distribusi ikan yaitu dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis yang dapat menyajikan informasi dalam bentuk geografik beserta atributnya. Tujuan Penelitian ini adalah memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG) dalam penentuan daerah distribusi ikan Madidihang (Thunnus albacares) dan ikan Cakalang (Katsuwonus pelamis) dan penyusunan basis data terkait di Perairan Pesisir Sulawesi Selatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Peta Lingkungan Pantai Indonesia dan Peta Rupa Bumi Propinsi Sulawesi Selatan, data Citra NOAA/AVHRR, Data Statistik Perikanan, data Oseanografi, dan data pendukung lainnya. ...
Keyword: 

Judul: APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PENYAJIAN DATA KELIMPAHAN IKAN DI PERAIRAN SELAT SUNDA
Abstrak: Di indonesia, pendugaan sumberdaya ikan telah banyak dilakukan terutama oleh para peneliti dalam memperkirakan besarnya stok ikan yang bisa dimanfaatkan di suatu perairan. Dalam mengatasi kelemahan keabsahan data statistik perikanan, salah satu metode yang digunakan adalah penerapan metode akustik. Hasil riset akustik masih terbatas pada laporan penelitian dan belum banyak dimanfaatkan secara luas oleh para praktisi perikanan termasuk kalangan pemerintah. Untuk itu diperlukan penyebarluasan informasi melalui sistem pengelolaan data yang baik agar dihasilkan informasi yang mudah diakses dan dapat dimanfaatkan secara langsung oleh pengguna. Salah satu perangkat yang mampu mengelola hal tersebut adalah Sistem Informasi Geografis (SIG). SIG adalah suatu sistem yang dapat melakukan pengumpulan, penyimpanan, pemanggilan kembali, pemindahan dan pemrosesan tampilan data spasial dari keadaan sebenarnya di bumi untuk suatu tujuan tertentu. Penerapan teknologi SIG bermanfaat untuk pengelolaan data referensi geografis. Tujuan penelitian ini adalah menyebarluaskan pemanfaatan teknologi akustik dalam pendugaan kelimpahan ikan dengan menggunakan SIG. Adapun sasaran yang ingin dicapai adalah memetakan distribusi kelimpahan ikan di perairan Selat Sunda pada empat musim yang, memetakan pendugaan prioritas wilayah penangkapan ikan di perairan Selat Sunda, dan mengaplikasikan teknologi SIG dalam penyajian data kelimpahan ikan hasil survei akustik. Data yang diolah dan dianalisis pada penelitian ini adalah data penelitian hasil survei akustik pada bulan Januari, Maret, Juli dan Desember 1998 di wilayah perairan Selat Sunda. Pengolahan dan analisa SIG dilakukan di di Laboratorium TiSDA BPPT. Pemetaan dan analisa kelimpahan ikan dilakukan dengan menggunakan software ARC/INFO dan ARCVIEW. ARC/INFO digunakan untuk mendigitasi dan mengedit peta serta memasukan data spasial dan data atribut sehingga diperoleh sistem informasi yang terintegrasi secara geografis. ARCViEW digunakan untuk memanipulasi informasi yang dihasilkan sehingga mampu menghasilkan informasi yang diperlukan. Penentuan prioritas wilayah penangkapan dilakukan dengan mengklasifikasikan stasiun-stasiun pengambilan data dengan menggunakan Cluster Anaiysis sehingga dapat diperoleh peta prioritas.
Keyword: 

Judul: The Effects of Variance of Interest rate to Variance of Annuity Future Values
Abstrak: Time value of money is a concept that refers to the difference of the value of money due to time difference. The value of money for present time would not be the same as the value of money in the future. The value of money for present time is called as Present Value (PV) of the money and the value of money for future time is called Future Value (FV) of the money. Determination the value of money, for present and future time, depends on the time and rate of return. The value of money is determined by several factors such as inflation, fluctuation of interest rates, and government policy in securities and taxation. Due to fluctuation of the value of money we need a FV formulation, it is useful for knowing whether an investment can be profitable or not, and this information is useful also in budget analysis. Annuity is defined as a series of payments made for a specific period. The payment, fixed or varied, can be made at the beginning or at the end of the period. Annuity paid at the beginning of the period is called annuity-due and annuity paid at the end of the period is called immediate annuity-certain. The accumulated value of the annuity after few years later is called as a final value or a future value. Burnecki et al. (2003) have discussed about the FV of a fixed-rate annuity in which payments are made according to the arithmetic or geometric series. They have also examined FV for annuities in which payments are made according to arithmetic or geometric series with random rates of interest. This paper examines FV for annuity-due in which payments are made according to arithmetic or geometric series with interest rates as a random variable, which is normal distribution ,  . Future value formula is expressed in recursive form. FV for annuity-due which payments are made according to the arithmetic or geometric series with random rates of interest is calculated by theoretical way and simulation way. The random rates of interest is denoted as k k i  i  , where k i an independent random variable; i is a constant and k  is a random variable which has normal distribution ,  . By using the determined parameters, a sequence of random rates of interest are generated for theoretical calculation. Meanwhile for the simulation, the random rates of interest is generated 1000 times for the simulation. The generated data give mean value, variance, and standard deviation. Moreover, error of mean value, variance, and standard deviation from the theoretical and simulation results are calculated. Error calculation uses Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE). The smaller the value of SMAPE is the more accurate the simulation. The interest rate variances are varied from 0.000036 to 0.0001 to study the relationship between variance of rates of interest and variance of future value. The theoretical and simulation results show that when the variance of random rates of interest increases, then the variance of FV increases linearly. FV of the annuity-due in
Keyword: