Judul: Food and Feeding Habits of Naleh Fish (Barbonymus sp.) in Krueng Lanca River, a Tributary of Nagan River, Aceh Province
Abstrak: Ikan naleh (Barbonymus sp.) salah satu ikan endemik di wilayah perairan Provinsi Aceh. Penelitian ini bertujuan menganalisis aspek makanan dan kebiasaan makan ikan naleh di Sungai Krueng Lanca. Penelitian dilakukan lima bulan, yaitu Januari – Mei 2022 dengan metode purposive sampling. Analisis makan yang dilakukan meliputi distribusi frekuensi panjang, index of preponderance, luas relung, tumpang tindih, dan indeks isi lambung. Sebanyak 171 ekor ikan diteliti yang terdiri dari 89 ekor jantan dan 82 ekor betina. Makanan yang ditemukan pada pencernaan ikan adalah fitoplankton (IP=79% pada betina dan jantan), zooplankton (IP=16% pada betina dan 18% pada jantan), cacing (IP=11% pada betina dan 16% pada jantan), dan detritus (IP=3% pada betina dan jantan). Nilai luas relung sebesar 0,82. ISC tertinggi pada bulan April dimana jantan (0,70) dan betina (0,89). Nilai tumpang tindih ikan naleh sebesar 0,8644. Ikan naleh merupakan ikan omnivora cenderung herbivora yang aktif mencari makan di dasar dan badan air pada siang hari dengan cara mencabik, menyaring dan menghisap.
Keyword: feeding habit, food habit, naleh, omnivore

Judul: Kebiasaan Makanan Beberapa Jenis Ikan di Perairan Mangrove Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan dari bulan September sampai akhir Oktober 1999 di perairan Mangrove Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat dan bertujuan untuk mengetahui tingkat pengalokasian sumberdaya makanan alami pada komunitas ikan berdasarkan kebiasaan makanan, luas relung makanan tiap spesies ikan dan tumpang tindih relung makanan antar spesies ikan. Pengambilan contoh ikan dilakukan sebanyak empat kali pada lima stasiun pengamatan dengan menggunakan alat tangkap pukat cincin dengan ukuran mata jaring 2,5 cm, pukat pantai 2 cm, jaring rampus 5,2 cm dan jaring lempar 2,5 cm. Ikan yang tertangkap selama penelitian sebanyak 77 jenis dari 31 famili, tetapi analisis kebiasaan makanan, luas relung dan tumpang tindih relung makanan hanya dilakukan terhadap 10 jenis ikan, yakni ikan yang saluran pencernaannya tidak dalam kondisi kosong atau rusak dan ditemukan minimal pada tiga kali sampling dari empat kali sampling yang dilakukan. Jenis ikan yang dianalisis adaiah ikan kada (Valamugif seheli), kuro (Eleutheronema tetradactylum), blama {Otolithoides brunneus), kerong-kerong (Therapon jarbua), tembang {Clupea fimbriata), gerot-gerot (Pomadasys hasta), bandeng (Chanos chanos), tetel: {Johnius belengeh), kiper (Scatophagus argus) dan peperek (Leiognathus equulus). Analisis makanan dilakukan di Laboratorium Ekobiologi Perairan dan Biomikro, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB. Analisis kebiasaan makanan masing-masing jenis ikan menggunakan Index of Preponderance (IP) (Natarajan dan Jhingran in Effendie, 1979). Perhitungan Colwell dan Futuyama (1971) dipakai untuk menghitungkan luas relung dan tumpang tindih relung makanan antar spesies ikan. jenis makanan yang terdapat pada lambung ikan kada terdiri atas dua kelompok makanan, yaitu Baciiiariophyceae (6 genera) dan detritus. Pleurosigma memiliki persentase IP terbesar (77,67%) dan merupakan makanan utama. Komposisi makanan kada pada setiap sampling tidak memperlihatkan perbedaan yang besar. Jenis makanan yang ditemukan dalam lambung ikan kdro terdiri atas tiga kelompok makanan, yaitu udang (Penaeus dan larva udang), ikan, dan cacing polychaeta. Udang Penaeus merupakan makanan utama dengan nilai IP 64,09%, ikan Engarulis (28,74%) dan larva udang (5,65%) sebagai makanan pelengkap. Sedangkan makanan tambahan terdiri atas ikan Ambassis (0,92%), polychaeta (0,45%) dan larva ikan (0,15%). Jenis makanan yang dapat dianalisis dari lambung ikan blama terdiri atas larva udang, udang penaeid, Squilla, Nerocila, larva ikan StoJephorus, dan polychaeta. Udang penaeid dengan IP 51,14% merupakan makanan utama, larva udang (36,66%), dan larva ikan Stolephorus (7,43%) termasuk makanan pelengkap, sedangkan Squilla, Nerocila, dan cacing polychaeta dikelompokkan sebagai makanan tambahan. Jenis dan nilai IP masing-masing jenis makanan yang ditemukan pada lambung ikan kerong-kerong adalah ikan Engraulis (53,33%), larva ikan (13,33%), larva udang (20,00%), udang penaeid (6,67%), dan Geryon (6,67%). Ikan Engraulis merupakan makanan utama, sedangkan jenis makanan lainnya tergolong makanan pelengkap. Jenis makanan yang ditemukan pada lambung ikan tembang terdiri atas kelas Baciiiariophyceae (16 genera) dan Crustacea (4 genera). Nilai IP terbesar terdapat pada Lauderia (61,64%) dan merupakan makanan utama ikan ini pada perairan mangrove Mayangan. Jenis makanan utama yang dikonsumsi tidak sama untuk setiap sampling. Jenis makanan yang dapat dianalisis dari lambung ikan gerot-gerot beserta nilai IPnya terdiri atas larva udang (6843%), udang penaeid (0,57%), larva ikan (25,57%), ikan Clupeidae (2,84%), Olenchira (1,99%), dan Chirolana (0,-85%). Larva udang merupakan makanan utama, larva ikan dan ikan Clupeidae dikelompokkan sebagai makanan pelengkap, sedangkan jenis makanan lainnya tergolong makanan tambahan. Kelas Bacillariophyceae (14 genera) merupakan
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: