Judul: Pengaruh Formulasi Bio-Lc4 Terhadap Pertumbuhan Ganoderma Boninense
Abstrak: Di Indonesia G. boninense adalah cendawan patogen penyebab penyakit busuk pangkal batang (BPB) pada perkebunan kelapa sawit Indonesia. Berbagai upaya dan pencegahan dan pengendalian terhadap penyakit ini telah banyak dilaporkan, namun belum menunjukkan hasil yang maksimal. Formulasi Bio-LC4 adalah formulasi ekstrak Lentinus cladopus LC4. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh formulasi Bio-LC4 terhadap pertumbuhan G. boninense isolat GKSA. Penelitian ini terdiri atas 2 uji utama yaitu: Uji pertama yaitu pengujian formulasi Bio-LC4 sebagai media tanam G. boninense isolat GKSA di cawan petri. Perlakuan terdiri dari perlakuan formulasi Bio-LC4 tidak steril atau Bio-LC4 steril, baik yang dicampur dengan media tanam tidak steril maupun media tanam steril, dengan perbandingan masing-masing 2:0; 1:1; dan 0:2. Media tanam terdiri atas serbuk gergajian kayu sengon (Paraserianthes falcataria) dan serasah daun akasia (Acacia mangiun) (1:1) baik tanpa suplemen maupun dengan suplemen. Suplemen terdiri atas 15% dedak, 1.5% kapur dan 1.5% gips. Uji kedua yaitu pengujian aplikasi formulasi Bio-LC4 tidak steril pada media tanam di kantong plastik. Pada tahap ini aplikasi formulasi Bio-LC4 dilakukan dengan 2 cara yaitu: Cara pertama, Formulasi Bio-LC4 ditambahkan ke kantong plastik setelah isolat GKSA tumbuh memenuhi media tanam. Cara kedua, Formulasi Bio-LC4 tidak steril dimasukan ke kantong plastik sebelum ditambahkan media tanam steril dan diinokulasi dengan isolat GKSA. Perbandingan formulasi Bio-LC4 tidak steril dan media tanam adalah 1:1 dan sebagai kontrol media tanam tanpa formulasi Bio-LC4 tidak steril (0:1). Hasil pengujian formulasi Bio-LC4 sebagai media tanam G. boninense isolat GKSA di cawan petri menunjukkan bahwa isolat GKSA tumbuh dengan kisaran 2.6-18.4% pada semua perlakuan media tanam yang mengandung formulasi Bio-LC4 tidak steril ataupun yang mengandung media tanam tidak steril baik tanpa suplemen maupun dengan suplemen sedangkan pada perlakuan media tanam yang mengandung formulasi Bio-LC4 steril atau yang mengandung media tanam steril baik tanpa suplemen maupun dengan suplemen isolat GKSA mampu tumbuh dengan kisaran 82-83%. Aktivitas formulasi Bio-LC4 hilang setelah disterilisasi. Pertumbuhan isolat GKSA juga dihambat oleh cendawan kontaminan Trichoderma sp. yang diisolasi dari media tanam yang hanya mengandung formulasi Bio-LC4 tidak steril sedangkan pada semua perlakuan yang mengandung media tanam tidak steril, pertumbuhan isolat GKSA dihambat oleh beberapa cendawan kontaminan, antara lain: genus X, dan genus Y. Pengujian aplikasi formulasi Bio-LC4 tidak steril pada media tanam G. boninense isolat GKSA di kantong plastik menunjukkan bahwa isolat GKSA tidak dapat tumbuh dengan kedua cara aplikasi formulasi Bio-LC4 tersebut. Keberadaan Trichoderma sp. yang terdapat pada formulasi Bio-LC4 tidak steril ikut berperan dalam menghambat pertumbuhan G. boninense isolat GKSA.
Keyword: Bio-LC4, Ganoderma boninense, Lentinus cladopus

Judul: Isolation, Identification, and Media Formulation of  Endophytic Bacteria to Limit Ganoderma Fungus Attacks on Oil Palm
Abstrak: Ganoderma boniense merupakan cendawan patogen yang menyebabkan penyakit busuk pangkal batang (BPB) pada tanaman kelapa sawit. Penelitian ini mengkaji suatu alternatif dalam mengendalikan G. boninense melalui pemanfaatan agens pengendali hayati (APH) yang lebih ramah lingkungan daripada penggunaan fungisida komersial. Seleksi bakteri endofit sebagai APH dilakukan melalui isolasi bakteri dari akar kelapa sawit, mengukur persen zona hambatan terhadap isolat G. boninense secara in vitro, dan uji hipersensitif pada tanaman tembakau. Isolat bakteri endofit terpilih A2 dan C5 memiliki daya hambat terhadap G. boninense berturut-turut sebesar 35% dan 47%. Kedua isolat tersebut teridentifikasi secara molekuler berturut-turut sebagai bakteri Lysinibacillus xylanilyticus (99,85%) dan bakteri Aeromonas hydrophila (99,64%). Bakteri endofit terpilih diformulasikan ke dalam formulasi kompos, tepung, dan cair. Ketiga jenis formula dapat mempertahankan viabilitas sel sampai dengan 106 cfu/ml serta lebih stabil dan adaptif pada formulasi cair dengan kepadatan berkisar (8,0–9,0)×106 cfu/ml pada akhir minggu pengamatan dibandingkan formulasi lainnya., Ganoderma boninense is a pathogenic fungus that causes basal stem rot (BSR) diseases in oil palm plantations. This research examined an alternative in controlling G. boninense through the use of biological control agents (BCAs) which was more environmentally friendly than the use of commercial fungicide. Endophytic bacteria as BCAs were selected by isolating bacteria from oil palm roots, measuring the percent zone of inhibition against G. boninense based on in vitro test, and presenting hypersensitivity test on tobacco plant. Selected endophytic bacterias namely A2 and C5 had inhibiton against G. boninense of 35% and 47%, respectively. Those isolates were identified molecularly as Lysinibacillus xylanilyticus (99,85%) and Aeromonas hydrophila (99,64%), respectively. The selected endophytic bacterias were formulated in compost, flour, and liquid formulation. Those three types of formula could maintain cell viability up to 106 cfu/ml and are more stable also adaptive in liquid formulation within a range of (8,0–9,0)×106 cfu/ml at the end of the observation compared to other formulations.
Keyword: basal stem rot (BSR), endophytic bacteria, Ganoderma boninense, media formulation, oil palm

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing