Judul: Potensi Bakteri Aktinomiset dari Ekosistem Gua Pesisir di Pantai Sawarna.
Abstrak: Aktinomiset merupakan mikroorganisme yang mempunyai potensi menghasilkan senyawa bioaktif yang dapat dikembangkan dalam industri, farmasi, dan pertanian. Penelitian ini bertujuan mengetahui potensi bakteri aktinomiset dari ekosistem gua dengan beberapa metode isolasi yang sesuai dengan kondisi alami. Metode isolasi yang digunakan mencakup kombinasi pra perlakuan dan media yang berbeda. Pengambilan sampel sedimen dilakukan dengan menggunakan sedimen core pada dua stasiun yang dibedakan dalam dua zona yaitu zona terang dan zona gelap. Isolasi aktinomiset menggunakan media Humic Vitamin (HV), International Streptomyces Project 2 (ISP2) dan ISP4. Metode isolasi yang sesuai untuk pertumbuhan aktinomiset adalah kombinasi pra perlakuan pengeringan laminar air flow-HV (Lf-HV1) dan enrichment media-ISP2 (Em-IS). Potensi yang dianalisis diantaranya potensi antibakteri, potensi enzim selulase, dan potensi antifungi. Potensi antibakteri dilakukan dengan menggunkanan teknik uji antagonis terhadap 5 bakteri uji yaitu Escherichia coli, Vibrio sp, Pseudomonas aeroginosa, Bacillus subtilis, dan Staphylococcus aureus. Pengujian enzim selulase menunjukkan potensi isolat Lf – HV1 dan Em – IS dengan indeks 5 dan 4.6. Sementara untuk potensi antifungi ditunjukkan oleh isolat Lf – HV1 dapat menghambat pertumbuhan fungi kelompok askomikota. Uji Anova terhadap keterkaitan aktivitas antibakteri dan parameter lingkungan yang diamati menunjukkan tidak adanya pengaruh diantara keduanya dengan hubungan beberapa variabel uji tidak berbeda nyata (p>0,05).
Keyword: Aktinomiset, Isolasi, Sedimen Gua, Potensi Senyawa Bioaktif

Judul: Eksplorasi Potensi Bakteri Aktinomiset dan Kaitannya dengan Kondisi Lingkungan Sedimen di Ekosistem Lamun Pulau Pari.
Abstrak: Bakteri aktinomiset menyumbang 50% senyawa antibiotik yang ada hingga saat ini. Tujuan penelitian ini mengeksplorasi potensi metabolit sekunder yang dimiliki bakteri aktinomiset dan kaitannya dengan kondisi lingkungan sedimen di ekosistem lamun Pulau Pari, Kepulauan Seribu. Isolat aktinomiset diisolasi dan diremajakan menggunakan media ISP 2, dan didapatkan 5 isolat. Uji antibakteri menunjukkan hanya satu isolat (B22b) yang memiliki aktivitas antibakteri terhadap seluruh bakteri uji (Bacillus subtilis, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, dan Staphylococcus aureus), dan diduga termasuk senyawa antibakteri spektrum luas. Aktivitas selulase hanya dimiliki oleh 4 isolat aktinomiset. Analisis sidik ragam (ANOVA) menunjukkan bahwa kerapatan jenis lamun Enhalus acoroides dan Thalassia hemprichii berpengaruh nyata terhadap aktivitas selulase. Aktivitas ini berhubungan dengan peran aktinomiset sebagai dekomposer di ekosistem. Karakteristik kimia sedimen dapat dipengaruhi oleh proses dekomposisi selulosa oleh aktinomiset.
Keyword: aktinomiset, aktivitas antibakteri, aktivitas selulase, kerapatan jenis lamun

Judul: Pemodelan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Menggunakan Deret Waktu Hidden Markov Empat Waktu Sebelumnya
Abstrak: The exchange rate of Rupiah to US Dollar fluctuates according to time in a long period. An existing exchange rate might happen again in the future. Assume that the causes of the fluctuation are not observed directly and form a Markov chain, then the exchange rate of Rupiah to US Dollar can be modeled by the hidden Markov time series. In this research, the model used to describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar is the four previous time in hidden Markov time series. This model assumes that the exchange rate of Rupiah to US Dollar depends on Markov chain explained by the cause of occurence and the four previous exchange rates of Rupiah to US Dollar. The model parameter is estimated by using the maximum likelihood method, while the estimation itself is calculated using the expectation maximization algorithm, which is implemented using Mathematica. After estimating the parameter, the exchange rate of Rupiah to US Dollar are calculated. The results are as follows. The symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) is 2,1%, the maximum absolute error is 19,16%, the minimum absolute error is 0,0036%, and only 1,95% of the whole absolute percentage error that is bigger than 10%. These results show that the four previous time in hidden Markov time series can describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar very well.
Keyword: