Judul: Kebiasaan makanan ikan kapasan (Gerres kapas Blkr 1851, Gerreide) di perairan pantai Mayangan, Jawa Barat
Abstrak: Tujuan pelaksanaan penelitian ini adalah untuk mempelajari kebiasaan makanan ikan kapasan serta luas relung dan tumpang tindih relung makanan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni sampai November 2003. Kebiasaan makanan ikan kapasan dihitung berdasarkan indeks bagian terbesar. Luas relung makanan ikan kapasan ditentukan dengan metode Levins (1968) diacu dalam Colwell dan Futuyma (1971). Tumpang tindih relung makanan ditentukan dengan persentase tumpang tindih relung makanan menurut Schoener (1970) diacu dalam Colwell dan Futuyma (1971). Ikan kapasan yang dikumpulkan berjumlah 252 ekor, terdiri atas 190 ekor ikan betina dan 62 ekor ikan jantan. Rasio kelamin ikan jantan dan betina adalah 1:3,06. Analisis terhadap isi lambung menunjukkan makanan ikan kapasan terdiri atas Nucula dan Cerastroderma (Bivalva), Conus dan Heliacus (Gastropoda), dan serasah. Indeks bagian terbesar menunjukkan bahwa makanan utama ikan kapasan setiap bulan adalah Nucula. Demikian halnya jika dilihat dari jenis kelamin dan ukuran yang menunjukkan bahwa Nucula merupakan makanan ikan kapasan baik jantan maupun betina pada semua ukuran panjang. Hal ini berarti bahwa ikan kapasan merupakan ikan karnivor yang memakan invertebrata penghuni dasar perairan. Analisis terhadap luas relung makanan menunjukkan bahwa ikan kapasan baik jantan maupun betina pada semua ukuran panjang memiliki luas relung yang sempit. Dilihat dari nilai tumpang tindih relung, pada ikan kapasan terjadi tumpang tindih relung yang besar. Tumpang tindih relung terjadi baik antar ukuran maupun waktu. Hal ini karena makanan utama ikan kapasan pada semua ukuran dan waktu sama.
Keyword: 

Judul: Kebiasaan Makan Ikan Selanget (Anodontostoma chacunda) di Perairan Pantai Mayangan, Subang, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kebiasaan makanan ikan selanget yang meliputi komposisi jenis makanan, dan hubungannya dengan ukuran, jenis kelamin, dan bulan pengambilan contoh. Sampel ikan diambil setiap satu bulan sekali dari bulan Maret sampai bulan Agustus 2003 menggunakan jaring rampus dari perairan Pantai Mayangan. Ikan selanget yang tertangkap selama penelitian berjumlah 443 ekor, terdiri dari 247 ekor jantan dan 196 ekor betina dengan panjang total berkisar antara 94-173 mm. Ikan selanget yang dianalisis makanannya berjumlah 185 ekor, terdiri dari 95 ekor jantan dan 90 ekor bctina. Jenis makanan ikan se\anget terdiri dari tiga kelompok makanan yaitu Bacillariophceae, mikro krustase, dan larva moluska selain jenis makanan yang tidak teridentifikasi. Makanan utama ikan selanget adalah Bacillariophyceae; makanan pelengkapnya adalah mikro krustase; dan makanan tambahannya adalah larva moluska. Jenis makanan yang tidak teridentifikasi diduga telah tercerna. Kelas Bacillariophyceae yang ditemukan terdiri dari IS genera dengan persentase terbesar dari genus Coscinodiscus. Komposisi makanan ikan selanget berdasarkan jenis kelamin, kelas ukuran panjang dan bulan pengambilan contoh tidak berbeda. Komposisi makanan ikan selanget berdasarkan tingkat kematangan gonad menunjukkan adanya peningkatan komposisi mikro !austase seiring dengan peningkatan tingkat kematangan gonad. Luas relung ikan selanget jantan dan betina menunjukkan nilai yang kecil yang menandakan bahwa ikan selanget sangat selektif dalam memilih makanannya. Tumpang tindih relung makanan antara ikan selanget jantan dan bet ina cukup tinggi, menunjukkan peluang terjadinya persaingan dalam mendapatkan makanan di perairan antara keduanya cukup tinggi ketika sumberdaya makanan berada dalam kondisi terbatas.
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: