Judul: Fraksinasi Peptida Ikan Selar (Selaroides leptolesis) serta Aktivitasnya sebagai Antioksidan dan Inhibitor ACE
Abstrak: Ikan selar (Selaroides leptolepis) termasuk salah satu spesies dari keluarga Carangidae. Sebaran ikan jenis ini cukup luas, hampir bisa ditemukan di daerah Pasifik bagian barat, tersebar hampir di seluruh Indonesia, Persia, Philippina, Jepang bagian utara, Arafuru bagian selatan dan Australia. Data Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap, menunjukkan produksi ikan selar pada tahun 2010 mencapai 179.94 ton dan pada tahun 2015 mencapai 199.67 ton. Potensi ini harus diimbangi dengan penanganan dan pengolahan produk yang baik. Salah satu proses pengolahan produk perikanan adalah dengan pembuatan hidrolisat protein. Penelitian ini menggunakan ikan selar yang berasal dari pasar ikan Muara Baru Jakarta Utara. Hidrolisat protein dibuat dengan memotong ikatan peptida menggunakan asam, basa atau enzim. Hidrolisat protein ikan selar dibuat menggunakan enzim protease lokal (500 U per 25 gram daging) koleksi Balai Besar Riset Pengolahan Produk dan Bioteknologi Kelautan dan Perikanan dan dihidrolisis selama 0, 3, 5, 6, 7, 8, dan 9 jam. Hidrolisat protein ikan selar diperoleh dengan cara memisahkan supernatan dan endapan hidrolisat. Karakterisasi hidrolisat protein ikan selar meliputi derajat hidrolisis, kadar protein, kadar peptida, aktivitas antioksidan dan aktivitas inhibitor ACE. Derajat hidrolisis protein ikan selar tertinggi pada jam ke 6 (63.91%) dengan kadar protein sebesar 27.43 mg/mL, kadar peptida 223.32 mg/mL dan nilai IC50 antioksidan paling kuat (1941 ppm) serta inhibitor ACE paling tinggi (87%). Hasil SDS PAGE hidrolisat jam ke 6 terhidrolisis menjadi 4 fraksi peptida yang diketahui melalui pola peptida yang terbentuk dengan berat molekul masing-masing 60.61 kDa, 42.82 kDa, 28.97 kDa, dan 15.77 kDa. Hidrolisat selanjutnya difraksinasi bertahap untuk mendapatkan peptida yang memiliki aktivitas antioksidan dan inhibitor ACE. Tahap fraksinasi dilakukan dengan membran ultrafiltrasi >10, 5 dan 3 kDa serta kromatografi gel filtrasi menggunakan Sephadex G-25. Hasil fraksinasi pada tahapan ultrafiltrasi didapatkan empat fraksi (>10 kDa, 10-5 kDa, 5-3 kDa dan <3 kDa). Fraksi 5-3 kDa memiliki aktivitas antioksidan kuat (IC50 1336.96 ppm) dan inhibitor ACE terbaik (97.16%). Hasil kromatografi gel filtrasi menghasilkan dua fraksi dari hasil pengujian memperlihatkan bahwa fraksi B memiliki bioaktifitas lebih baik dari fraksi A, yaitu antioksidan (IC50 529.42 ppm) dan inhibitor ACE (96.61%).
Keyword: hidrolisat protein, ikan selar, peptida, antioksidan, inhibitor ACE

Judul: Aktivitas antioksidan hidrolisat protein ikan lencam (Lethrinus lentjan).
Abstrak: Ikan lencam (Lethrinus lentjan) merupakan salah satu jenis ikan laut yang bernilai ekonomis dengan kandungan protein sebesar 14-24%, sehingga berpotensi untuk menjadi hidrolisat protein ikan dengan nilai tambah antioksidan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan enzim (alkalase dan papain) dan bagian fillet (skin on dan skinless) sebagai sumber hidrolisat protein ikan lencam (Lethrinus lentjan) dengan antioksidan terbaik. Hidrolisat protein ikan dengan perlakuan enzim alkalase 3% dan papain 5% pada bagian skinless fillet dan skin on fillet. Hidrolisis dilakukan pada suhu 55 °C selama 180 menit dengan waterbath shaker. Derajat hidrolisis tertinggi yaitu pada bagian skinless fillet dengan alkalase 3% sebesar 57.52% dan terendah pada bagian skin on fillet dengan papain 5% sebesar 31.05%. Pengujian antioksidan yang digunakan yaitu DPPH, ABTS, FRAP, dan CUPRAC. Aktivitas dan kapasitas antioksidan tertinggi yaitu pada bagian skinless fillet dengan alkalase 3% dan terendah pada bagian skin on fillet dengan papain 5%.
Keyword: antioksidan, enzim, hidrolisat, Lethrinus lentjan

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: