Judul: Isolasi Kapang Endofit dari Daun Bakau (Rhizophora mucronata dan Sonneratia alba) Serta Penapisan Aktivitas Antibakteri.
Abstrak: Kapang endofit merupakan penghasil senyawa aktif dan telah dibuktikan memiliki banyak metabolit sekunder aktif yang unik secara struktur. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan isolat dan karakterisasi kapang endofit daun bakau (Rhizophora mucronata dan Sonneratia alba) serta menentukan aktivitas antibakteri isolat kapang endofit terhadap bakteri Pseudomonas aeruginosa dan Staphylococcus aureus. Isolat kapang yang berhasil diisolasi pada penelitian ini diisolasi menggunakan media PDA dan media PDA dengan penambahan NaCl. Isolat RN1, RN2, dan RN3 diisolasi dari sampel Rhizophora mucronata. Isolat SN dan S1 diisolasi dari sampel Sonneratia alba. Isolat yang didapatkan diduga termasuk kedalam jenis kapang Aspergillus sp., Nigrospora sp., dan Fusarium sp.. Isolat RN2 memiliki aktivitas antibakteri terhadap bakteri Pseudomonas aeruginosa. Tidak ada isolat kapang endofit yang memiliki aktivitas antibakteri terhadap bakteri Staphylococcus aureus.
Keyword: aktivitas antibakteri, daun bakau, kapang endofit

Judul: Aktivitas Antibakteri Dan Isolasi Fraksi Aktif Kapang Endofit Makroalga Chlorophyta Dan Phaeophyta
Abstrak: Makroalga Chlorophyta dan Phaeophyta merupakan organisme laut yang berpotensi memproduksi senyawa antibakteri. Chlorophyta jenis Caulerpa sp. dan Halimeda sp. serta Phaeophyta jenis Sargassum sp. telah diteliti mampu menghasilkan senyawa antibakteri terhadap beberapa bakteri seperti Staphylococcus aureus, Escherichia coli dan Vibrio sp. Kemampuan untuk menghambat pertumbuhan bakteri dimiliki juga oleh kapang endofit yang hidup pada jaringan makroalga tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan isolat kapang simbion dari alga hijau (Chlorophyta) dan alga coklat (Phaeophyta), serta memperoleh fraksi aktif terbaik sebagai antibakeri. Isolat kapang yang berhasil diisolasi pada penelitian ini sebanyak 13 isolat diantaranya 6 isolat pada media PDA air tawar dan 7 isolat pada media PDA air laut menggunakan metode langsung (direct innoculation). Isolat kapang KHC003 dan KHC026 B dari rumput laut Halimeda sp. dan Sargassum sp. menjadi isolat terpilih berdasarkan hasil seleksi aktivitas antimikroba terhadap E.coli dan S.aureus berdasarkan hasil uji antagonis secara langsung antara kapang dengan bakteri uji. Uji aktivitas antibakteri dilakukan dengan metode difusi sumur agar. Aktivitas antibakteri terbaik pada kapang KHC003 dan KHC026 B yakni setelah dikultivasi selama 18 hari. Ekstrak kedua isolat kapang mampu menghambat S.aureus dan E.coli. Uji sitotoksisitas ekstrak kapang KHC003 dan KHC026 B dilakukan dengan menggunakan metode MTT. Ekstrak kasar kapang KHC003 dan KHC026 B tergolong tidak toksik terhadap sel Vero dengan nilai IC50 masing-masing adalah 569,58 μg/mL dan 828,45 μg/mL. Senyawa aktif yang terkandung dalam ekstrak kapang KHC003 adalah adalah alkaloid, flavonoid, terpenoid dan steroid; sedangkan pada ekstrak kapang KHC026 B adalah alkaloid, flavonoid, fenol hidrokuinon dan terpenoid. Ekstrak kasar kapang KHC003 dan KHC026 B kemudian difraksinasi dengan metode KLT. Kombinasi eluen yang digunakan untuk fraksinasi ekstrak kapang KHC003 dan KHC026 B masing-nasing adalah etil asetat:dikrolometana:n-heksana=4:2:2 dan etil asetat:dikrolometana:n-heksana=4:1:2. Fraksinasi dengan KLT dan biautografi dengan metode overlay menunjukkan adanya zona hambat pada nilai Rf 0,86 dan 0,58 pada kapang KHC003 dan Rf 0,525 pada kapang KHC026 B. Fraksi yang menghasilkan zona bening dari KHC003 terdeteksi merupakan senyawa flavonoid dan steroid, sedangkan fraksi dari KHC026 B terdeteksi sebagai senyawa fenol. Fraksi 2 dari KHC003 menghasilkan zona hambat tertinggi terhadap bakteri S.aureus dan E.coli masing-masing 14,25 mm dan 11,25 mm.
Keyword: antibakteri, chlorophyta, fraksi, makroalga, phaeophyta

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