Judul: Daya cerna protein, retensi protein, dan ekskresi NH3-N ikan Gurami (Osphronemus gouramy Lac.) yang diberi makanan campuran tepung ikan dan tepung bungkil kedelai
Abstrak: Salah satu kendala yang dihadapi dalam memproduksi ikan gurami (Osphronemus gouramy Lac.) adalah pertumbuhannya yang relatif lambat. Untuk mencapai pertumbuhan yang optimal pemanfaatan protein harus tepat. Protein akan bermanfaat apabila dapat dicerna dan diserap dengan baik untuk pertumbuhan. Tidak semua protein dalam makanan sepenuhnya dimanfaatkan untuk sintesa jaringan. Sisa-sisa metabolisme yang tidak dimanfaatkan akan diekskresikan ke dalam lingkungan air diantaranya dikeluarkan sebagai buangan nitrogen. Tingkat penyimpanan dan pemanfaatan protein dapat diketahui melalui nilai kecernaan protein, retensi protein, dan ekskresi NH3-N nya. Pencernaan makanan merupakan kombinasi mekanik dan kimia pada proses penghancuran makanan menjadi bentuk yang lebih sederhana yang siap diserap oleh dinding usus dan masuk ke dalam sistem peredaran darah. Nutrien dari bahan- bahan yang berbeda mungkin dicerna dengan tingkat berbeda, hal ini berhubungan dengan sumber dan komposisi bahan-bahan makanan. Ikan-ikan herbivor mungkin akan memanfaatkan komponen makanan secara berbeda dengan ikan karnivor atau omnivor.
Keyword: 

Judul: Kemampuan cerna ikan gurami (osphronemus gouramy lac.) terhadap ikan pakan hewani dan pakan nabati serta campuran keduanya
Abstrak: Ikan gurami (Osphronemus gouramy Lac.) adalah salah satu jenis ikan kultur air tawar yang mempunyai nilai ekonomis tinggi (Affiati, 1989). Permasalahan dalam perkembangan budidayanya adalah bahwa ikan gurami memiliki pertumnuhan yang lambat. Menurut Ong (1969, dalam Cho et al, 1983) lambatnya pertumbuhan ikan gurami mungkin disebabkan oleh rendahnya kemampuan cerna ikan tersebut terhadap pakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan cerna ikan gurami terhadap pakan hewani yaitu tepung ikan dengan kadar protein 47%, dan pakan Nabati yaitu Daun Sente' (Alocasia macrorrhiza Schott.), serta campuran keduanya dengan perbandingan 1:1. Penelitian dilakukan di Kolam Percobaan Babakan, Laboratorium Nutrisi FAPERIKAN IPB, dan Balai Penelitian Ternak Ciawi Bogor, pada bulan Juni 1991 sampai bulan Pebruari 1992. Rancangan Percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 3 perlakuan dan 3 ulangan. dari tepung ikan (TI), tepung Daun Sente' (D), dan campuran keduanya (TID). Pakan tersebut dibentuk pellet yang mengandung 1% Cr203 sebagai indikator dalam pengukuran kemampuan cerna. Ikan gurami yang berbobot 15-18 gram dipelihara dengan padat penebaran 5 ekor per wadah. Wadah penelitian berupa botol yang bervolume 19 liter sebanyak 9 buah. bagian bawah botol aqua dilengkapi dengan rangkaian tabung pengumpul feses dan pipa pengeluaran. Air yang digunakan berasal dari sumur Kolam Percobaan Babakan FAPERIKAN IPB. Pakan diberikan 3 kali sehari yaitu pada pukul 08.00, 12.00, dan 16.00 WIB, sebanyak 3% dari biomassa ikan tiap wadah. ...
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: