Judul: Sitotoksisitas, Aktivitas Antibakteri, dan Antibiofilm Tanaman Biduri (Calotropis gigantea)
Abstrak: Beberapa jenis bakteri dapat membentuk biofilm yang dapat menyebabkan bakteri resisten terhadap antibiotik. Biduri dipercaya dapat mengobati sakit gigi yang disebabkan bakteri, namun potensi bioaktivitas biduri belum banyak diketahui. Penelitian ini bertujuan menentukan nilai Letality Concentration 50 (LC₅₀), konsentrasi optimum getah dan ekstrak daun biduri sebagai antibakteri dan antibiofilm. Daun biduri diekstrak dengan pelarut air, etanol 96 %, dan n-heksana. Nilai rendemen ekstrak air lebih besar dibandingkan dengan ekstrak etanol 96 % dan n-heksana yaitu 19.2 %. Hasil analisis fitokimia diketahui bahwa senyawa yang terkandung dalam getah dan ekstrak daun biduri: flavonoid, saponin, steroid, dan triterpenoid. Nilai LC₅₀ getah biduri sebesar 1690 μg/mL, ekstrak air 570 μg/mL, ekstrak etanol 96 % 5970 μg/mL, dan ekstrak n-heksana sebesar 760 μg/mL. Nilai LC₅₀ menunjukkan getah biduri dan ekstrak etanol 96% tidak memiliki potensi bioaktivitas. Ekstrak air dan n-heksana memiliki potensi bioaktivitas relatif kecil. Getah dan ekstrak daun biduri tidak menunjukkan aktivitas antibakteri dan antibiofilm.
Keyword: Calotropis gigantea, Antibakteri, Antibiofilm, Sitotoksisitas

Judul: Aktivitas Antibiofilm Ekstrak Air Daun Melinjo, Daun Singkong, Dan Daun Pepaya Terhadap Bakteri Pseudomonas Aeruginosa Secara In Vitro
Abstrak: P. aeruginosa merupakan pathogen oportunistik yang cenderung membentuk biofilm untuk mempertahankan kelangsungan hidupnya. Biofilm terbentuk sebagai hasil dari penempelan mikroorganisme pada berbagai permukaan dengan memproduksi polimer ekstraseluler (polisakarida dan protein). Biofilm menyebabkan masalah serius pada industri kimia, kesehatan dan farmasi. Penemuan terbaru menyatakan bahwa beberapa senyawa fenolik alam yang ditemukan pada beberapa tanaman memiliki efek terhadap pembentukan biofilm bakteri Gram negatif. Biofilm mampu menetralkan pengaruh buruk lingkungan seperti pH, tekanan dan suhu yang ekstrim. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi senyawa fitokimia yang terkandung dalam ekstrak air daun pepaya, daun singkong dan daun melinjo dalam penghambatan perlekatan, penghambatan pertumbuhan maupun degradasi biofilm dengan metode microtiter-plate. Uji ini termasuk pewarnaan dengan menggunakan Kristal violet kemudian dilarutkan menggunakan etanol absolut. Optical density (OD) dari larutan diukur menggunakan microplate reader Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak daun papaya dan daun singkong secara kualitatif mengandung alkaloid, tanin, flavonoid dan steroid. Daun melinjo secara kulitatif mengandung alkaloid, tanin, saponin dan steroid. Ketiga ekstrak tersebut menunjukkan aktivitas antibakteri dan antibiofilm bakteri P. aeruginosa. Ekstrak yang paling baik dalam menghambat pencegahan perlekatan dan kemampuan degradasi adalah ekstrak daun papaya, sedangkan ekstrak melinjo merupakan ekstrak yang paling baik dalam menghambat pertumbuhan biofilm. Selanjutnya dilakukan optimasi antibiofilm. Tujuan dari optimasi ini adalah menentukan kondisi optimal untuk meningkatkan respon penghambatan dan pendegradasian biofilm. Variabel yang akan dioptimasi adalah konsentrasi ekstrak (A), suhu (B), dan waktu kontak (C). Variabel tersebut dioptimasi menggunakan Response Surface Methodology (RSM) dengan rancangan Central Composite Design (CCD). Kondisi optimal untuk penghambatan perlekatan sel berdasarkan RSM adalah ekstrak daun papaya pada konsentrasi 25%, suhu 37.5 °C dengan waktu kontak 45 menit. Kondisi optimal untuk penghambatan pertumbuhan adalah ekstrak daun melinjo pada konsentrasi 25%, suhu 50 °C dengan waktu kontak 3 hari kemudian kondisi optimal untuk degradasi biofilm adalah ekstrak daun papaya pada konsentrasi 25% (v/v), suhu 37.5 °C, waktu kontak 45 menit.
Keyword: antibiofilm, Carica papaya L, Gnetum gnemon, Manihot uttilisima Pohl, Pseudomonas aeruginosa, Metode Respon Permukaan

Judul: Mixed effect models for high –dimensional longitudinal data with latent variables
Abstrak: A set of data that consist of repeated measurements on a large number of outcomes and covariates are known as high-dimensional longitudinal data. The high-dimensional longitudinal data may consist of several effects of interest that cannot be directly measured, known as latent factors or latent variables. During the last decade, the multivariate responses or high-dimensional in longitudinal data have been a big issue. The analysis of high-dimensional longitudinal data is complicated due to its complex correlation structures between outcomes. To understand changes over time of outcome variables, having correlations in individuals with explanatory variables is not enough. Hence, complex correlation structures between outcomes need to be considered. One approach that is commonly used to overcome high-dimensional longitudinal data is simultaneous equation modeling. A well-known simultaneous equation modeling method is the structural equation model (SEM). This approach has several appealing modeling abilities and can be used for high-dimensional longitudinal data. Under the SEM framework, the continuous time SEM is developed to avoid some issues associated with autoregressive and cross-lagged problems in SEM. Another simultaneous equation modeling method is by combining factor analysis and multivariate analysis methods to overcome high dimensional longitudinal data, namely latent factor linear mixed model (LFLMM). The factor analysis is used to reduce the high-dimensional outcomes, and the multivariate linear mixed model is used to study the longitudinal trends of several latent factors. One example of high-dimensional longitudinal data is the General Election Study. This study is carried out repeatedly to observe tendencies towards political attitudes and behavior over time in Belgium. The data contain political information, knowledge, perceptions, and preferences of a political party and the level of participation in politics. One of the most interesting things to study from the data is to analyze the change of political attitudes and behavior of respondents over time. Also, the relationship of changes in these outcomes is important to analyze. The General Election Study in Belgium was designed to include a representative sample of the target population under the Belgian electorate, so accurate estimates about the population could be made. This sampling design was created by the Institute for Social and Political Opinion (ISPO) and the Inter-university Center for Political Opinion Research (PIOP). The Belgian data set contained three subsamples, the Flemish (Dutch-speaking), the Walloon (French-speaking), and the Brussels Capital Region (Dutch and French-speaking). Several studies conducted on the Belgium data are carried out to understand the relationships between the latent variables Individualism (I), Ethnocentrism (E), and Authoritarianism (A) in Flanders. Cross-sectional or a longitudinal studies have also been carried out. In such cases, it is critical to capture the trend of the latent variables over time and, more importantly, whether there is any association or relationships between the development of nationalism (N), ethnocentrism (E), individualism (I), and authoritarianism (A) in Belgium. An empirical analysis of CT-SEM has been done to present the interdependencies among the four latent variables mentioned above on the basis of the General Election Studies for Belgium in 1991, 1995, and 1999 (Interuniversitair steunpunt politieke-opinieonderzoek, 1991, 1995, 1999). Although the four variables have been the subject of
Keyword: Belgium, CT-SEM, high-dimensional longitudinal data, LFLMM, Supplemented EM Algorithm