Judul: Isolasi, pengelompokkan warna dan optimasi media pertumbuhan aktonomiset selulolitik asal hutan Sulawesi Tengah
Abstrak: Sixty three isolates of Actinomycetes were isolated from soil sample of Lore Lindu National Park forest, Central Sulawesi. Those isolates were grouped into six colour groups based on the color of their colony. Some isolates produced different diffusible pigment. Eight isolates of Actinomycetes produced clearing zone. Biomass and cellulase activity of three isolates, A5D4-3, D2D2-2, and E2D1-2 were measured based on their cellulolytic index. A5D4-3 and E2D1-2 had the highest biomass when peptone was added into CMC growth media, meanwhile D2D2-2 had the highest biomass when yeast extract was added into CMC growth media. A5D4-3 had higher FPase activity (0.022 nkat/ml) than CMCase and avicelase when CMC growth media was added with peptone. D2D2-2 had higher CMCase activity (0.373 nkat/ml) than avicelase and FPase when CMC growth media was added with yeast extract. E2D1-2 had higher avicelase activity (0.012 nkat/ml) than CMCase and FPase when CMC growth media was added with peptone.
Keyword: 

Judul: Isolasi dan seleksi bakteri selulolitik dari lumpur aktif unit pengolah limbah
Abstrak: Salah satu teknologi pengolahan limbah cair secara biologi yang umum digunakan adalah proses lumpur aktif (activated sludge process). Namun, proses pengolahan limbah belum optimum karena kurangnya pemahaman terhadap aktivitas dan ciri mikrob yang berperan. Selulosa jumlahnya cukup berlimpah di alam, apabila dalam proses pengolahan limbah degradasi selulosa tidak sempurna maka nilai COD (chemical oxygen demand) efluennya tinggi. Bakteri yang dapat mendegradasi selulosa disebut bakteri selulolitik. Diharapkan dalam penelitian ini diperoleh bakteri selulolitik dari kelompok cytophage dengan aktivitas enzim CMC (carboxymethyl cellulose)-asenya tinggi. Dibandingkan yang lainnya, kelompok bakteri cytophage mampu menggunakan selulosa sebagai satu-satunya sumber karbon. Lumpur aktif yang digunakan dari UPL (unit pengolah limbah) yang influennya mengandung selulosa, yaitu PT Sier, PT Madukismo, dan pengolahan kelapa sawit. Selanjutnya lumpur aktif diaklimasi dalam media CMC 1%, CMC 1% + (NH4)2SO4 + KH2PO4, dan CMC 1% + pepton + KH2PO4. Selama aklimasi, ketiga lumpur aktif tersebut membutuhkan nutrien berbeda yang ditunjukkan dengan pertambahan bobot kering biomassanya dan aktivitas enzim CMC-asenya. Dalam aklimasi, media lumpur aktif PT Sier yang sesuai adalah CMC 1% dan aktivitas enzim CMC-ase optimum pada jam ke-72. Media aklimasi untuk lumpur aktif PT Madukismo yang sesuai adalah media CMC 1% + pepton + KH₂PO, dan aktivitas enzim CMC-ase yang optimum dicapai pada jam ke-48. Lumpur aktif pengolahan kelapa sawit, dalam media CMC 1% + (NH4)2SO4 + KH2PO4 mencapai aktivitas optimum enzim CMC-ase pada jam ke-72. Isolat yang diperoleh dari hasil isolasi sebanyak 108 isolat, 78 diantaranya mampu membentuk zona bening pada media cytophage yang mengandung CMC 1%. Seleksi terhadap isolat bakteri ini didasarkan pada besarnya ratio diameter zona dengan diamater koloni. Selanjutnya dipilih 4 isolat untuk diuji aktivitas enzim CMC-asenya pada media cytophage cair. Isolat AI 12 memiliki aktivitas spesifik CMC-ase terbesar dengan waktu pertumbuhan optimum pada jam ke-24. Isolat tersebut merupakan hasil isolasi dari lumpur aktif PT Sier yang media aklimasinya CMC 1%.
Keyword: Isolated

Judul: Pemodelan Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Menggunakan Deret Waktu Hidden Markov Satu Waktu Sebelumnya
Abstrak: Perubahan nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar dapat terjadi kapan saja dalam suatu periode waktu yang panjang dan perubahan yang terjadi mungkin terjadi kembali di masa mendatang. Jika penyebab kejadiannya tidak diamati secara langsung dan membentuk rantai Markov maka perubahan nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar dapat dimodelkan dengan deret waktu Hidden Markov. Model yang dibahas dalam karya ilmiah ini adalah model deret waktu Hidden Markov satu waktu sebelumnya di mana nilai tukar Rupiah saat ini selain bergantung pada nilai tukar Rupiah satu waktu sebelumnya, juga bergantung pada faktor penyebab saat ini dan satu waktu sebelumnya. Parameter model diduga menggunakan metode Maximum Likelihood dan perhitungannya digunakan algoritma iteratif Expectation Maximization (EM). Untuk mempermudah proses pendugaan parameter, proses komputasi numerik dilakukan dengan menggunakan software Mathematica 6. Setelah penduga parameter didapatkan maka dapat dihitung nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar yang akan datang. Dari hasil yang diperoleh, model deret waktu Hidden Markov satu waktu sebelumnya dapat memodelkan perubahan nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar dengan sangat baik. Ini dilihat dari nilai galat maksimum adalah 807,6963 (5,6773 %) dan nilai galat minimum adalah 0,2934 (0,0032 %).
Keyword: