Judul: Pembuatan Nanokitosan Ekstrak Daun Kipahit dan Aplikasinya sebagai Antibakteri terhadap Xanthomonas oryzae
Abstrak: Padi (Oryza sativa L.) sangat rentan terhadap penyakit Hawar Daun Bakteri (HDB) yang disebabkan oleh bakteri Xanthomonas oryzae pv.oryzae (Xoo). Saat ini mulai dikembangkan antibakteri berbahan organik, salah satunya adalah kitosan. Kitosan dapat disintesis dari pupa Black Soldier Fly (BSF) dan diformulasikan dengan daun kipahit (Tithonia diversifolia) ke dalam bentuk nanopartikel. Tujuan penelitian ini adalah membuat nanokitosan berbasis pupa BSF, memformulasikan nanokitosan berbasis BSF dengan ekstrak daun kipahit menggunakan Natrium Tripolifosfat (NaTPP) konsentrasi 0.1 % dan 1 % dan menguji aktivitas antibakterinya terhadap Xanthomonas oryzae. Pengenceran dilakukan menggunakan pelarut etanol 96 %, asam asetat 2 % dan DMSO 20 %. Karakterisasi nanopartikel dilakukan secara kualitatif. Metode yang digunakan dalam uji aktivitas antibakteri adalah difusi cakram. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komposit nanokitosan berbasis BSF yang diformulasikan dengan ekstrak daun kipahit memiliki potensi sebagai antibakteri, namun tergolong lemah. Selain itu, nanokitosan BSF yang diujikan secara tunggal memiliki potensi sebagai antibakteri yang lebih besar dibandingkan dengan komposit nanokitosan BSF ekstrak daun kipahit.
Keyword: Antibakteri, daun kipahit, kitosan BSF dan Xoo

Judul: Aktinomiset Filosfer Padi Sebagai Agens Pengendali Hayati Penyakit Hawar Daun Bakteri Pada Padi
Abstrak: Penyakit hawar daun bakteri (HDB) yang disebabkan oleh bakteri Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo) adalah penyakit yang destruktif serta dapat mengurangi produktivitas padi terutama di Asia. Penggunaan pestisida kimia dalam jangka waktu yang lama dapat memberikan efek toksik pada hasil produksi dan konsumennya. Agens pengendali hayati berbasis mikrob memiliki efisiensi yang tinggi serta aman untuk manusia dan organisme bukan sasaran. Agens pengendali hayati berbasis mikrob juga meninggalkan residu yang sedikit bahkan tidak ada sama sekali pada makanan. Sumber mikrob sebagai agens pengendali hayati untuk mengendalikan penyakit tanaman yang disebabkan patogen dapat berasal dari tanah atau filosfer. Mikrob tanah tidak dapat digunakan secara langsung sebagai agens pengendali hayati karena gagalnya mikrob pengkolonisasi akar dalam mengkolonisasi permukaan daun. Aktinomiset merupakan bakteri Gram positif yang telah diketahui memproduksi senyawa bioaktif hingga 70% dari total keseluruhan senyawa bioaktif yang dapat dihasilkan bakteri termasuk senyawa antimikrob. Beberapa strain aktinomiset telah diketahui dapat melindungi tanaman dari penyakit tanaman. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mencari agens pengendali hayati asal filosfer dalam menekan penyakit hawar daun bakteri di dalam rumah kaca. Sampel daun padi sehat diambil dari wilayah persawahan yang terdapat penyakit HDB di Situgede, Bogor. Sebanyak 22 isolat aktinomiset berhasil diisolasi dari filosfer tanaman padi. Diketahui sebanyak delapan isolat dapat menghambat Xoo menggunakan metode plug agar dan delapan isolat pula yang dapat menghambat Pyricularia oryzae (Po) penyebab penyakit blas padi secara in vitro menggunakan metode dual culture. Supernatan isolat juga diuji aktivitasnya dalam menghambat pertumbuhan baik Xoo dan Po. Kedelapan isolat yang dapat menghambat Xoo tersebut, enam isolat tidak berpotensi sebagai patogen tanaman dan manusia setelah diuji reaksi hipersensitivitas, patogenisitas, serta hemolitik. Analisis sekuen gen 16S rRNA menunjukkan bahwa isolat STG 1 berkerabat dekat dengan Micromonospora chersina, STG 4 dan STG 8 berkerabat dekat dengan Actinomadura sp., STG 11 berkerabat dekat dengan Streptomyces luteogriseus, STG 15 berkerabat dekat dengan Nonomuraea sp., dan STG 16 berkerabat dengan Streptomyces alboniger. Sebanyak empat isolat secara signifikan dapat mengurangi gejala penyakit HDB pada aplikasi di dalam rumah kaca. Tanaman yang diberi formulasi pelet STG 2 memiliki penghambatan relatif terhadap penyakit HDB sebesar 22.81% pada 14 hari setelah inokulasi Xoo, STG 4 sebesar 23.48%, STG 8 sebesar 21.9%, STG 11 sebesar 24.93% dan STG 15 sebesar 25.87% jika dibandingkan dengan tanaman kontrol yang diinokulasi Xoo saja. STG 15 merupakan isolat terbaik dalam menekan gejala HDB pada aplikasi di dalam rumah kaca dan berkerabat dekat dengan Nonomuraea sp.
Keyword: aktinomiset, filosfer, hawar daun bakteri, Nonomuraea, Xanthomonas oryzae pv. oryzae

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