Judul: Aktinomiset Laut yang Berasosiasi dengan Spons yang Berpotensi sebagai Penghasil Senyawa Bioaktif Anti-Vibrio spp.
Abstrak: Aktinomiset merupakan bakteri penghasil beragam senyawa bioaktif salah satunya antimikrob. Potensi ini dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan aktinomiset sebagai agen biokontrol vibriosis. Penelitian ini bertujuan mengisolasi dan mengkaji keragaman morfologi aktinomiset laut yang berasosiasi dengan spons Smenospongia sp. dan Verongula sp. serta menguji kemampuannya dalam menghasilkan senyawa bioaktif anti-Vibrio spp. Isolasi aktinomiset yang berasosiasi dengan spons dilakukan menggunakan media isolasi Humic-acid Vitamine Agar (HV-A) dan Starch Caseine Agar (SCA). Aktinomiset yang berhasil diisolasi yaitu 12 isolat dari spons Smenospongia sp. (P3) dan 6 isolat dari spons Verongula sp. (P2). Berdasarkan karakteristik morfologi semua isolat aktinomiset hasil isolasi termasuk dalam genus non-Streptomyces. Penapisan isolat aktinomiset dilakukan dengan uji antagonis langsung terhadap bakteri target Vibrio spp. (V. harveyi, V. parahaemolyticus, dan V. vulnificus). Sebanyak 17 isolat memiliki aktivitas senyawa bioaktif anti-Vibrio. Uji hemolisis terhadap isolat aktinomiset dengan aktivitas senyawa bioaktif anti-Vibrio, sebanyak 16 isolat menunjukkan respon negatif. Isolat SCA8-P2 merupakan isolat yang memiliki kemampuan penghambatan dengan spektrum luas terhadap ketiga bakteri Vibrio spp. dan tidak bersifat patogen. Aktivitas anti-Vibrio isolat SCA8-P2 juga ditunjukkan melalui uji antagonis dengan menggunakan biakan, supernatan, dan ekstrak kasar.
Keyword: non-Streptomyces, penapisan, V. harveyi, V. parahaemolyticus, V. vulnificus

Judul: Penapisan Bakteri Laut yang Berasosiasi dengan Spons sebagai Penghasil Senyawa Bioaktif Anti-Vibrio spp. dan Identifikasinya berdasarkan Gen 16S rRNA.
Abstrak: Vibriosis merupakan penyakit pada udang akibat serangan bakteri Vibrio. Penanganan vibriosis selama ini dilakukan dengan pemberian antibiotik. Namun, penggunaan antibiotik yang berlebihan dapat menyebabkan resistensi Vibrio terhadap antibiotik. Eksplorasi senyawa bioaktif sebagai agen biokontrol yang lebih efektif dan ramah lingkungan sangat penting dilakukan. Bakteri yang berasosiasi dengan spons laut dapat menjadi alternatif sumber senyawa bioaktif khususnya anti vibriosis. Penelitian ini bertujuan menapis dan mengidentifikasi secara molekular bakteri laut yang berasosiasi dengan spons yang mampu menghasilkan senyawa bioaktif anti-Vibrio spp. Hasil penapisan terhadap bakteri Vibrio spp. melalui uji antagonis menunjukkan 15 (22%) dari 68 isolat bakteri laut mampu menghambat pertumbuhan setidaknya satu dari tiga jenis Vibrio yaitu V. harveyi, V. parahaemolyticus, dan V. vulnificus. Tiga isolat potensial yaitu D6.6, D6.19, dan P4.17 memiliki spektrum penghambatan terbaik terhadap pertumbuhan bakteri Vibrio diuji aktivitas senyawa bioaktifnya menggunakan supernatan, biakan pekat, dan ekstrak kasar senyawa bioaktif. Berdasarkan sekuens gen 16S rRNA (±1300 pb) isolat tersebut masing-masing adalah Brevibacterium casei galur M Sw oHS, Bacillus altitudinis galur FJAT 47750, dan Bacillus altitudinis galur PgBe190 dengan nilai kemiripan yang tinggi terhadap database Genbank.
Keyword: anti vibriosis, bakteri asosiasi spons, senyawa bioaktif

Judul: Pemodelan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Menggunakan Deret Waktu Hidden Markov Empat Waktu Sebelumnya
Abstrak: The exchange rate of Rupiah to US Dollar fluctuates according to time in a long period. An existing exchange rate might happen again in the future. Assume that the causes of the fluctuation are not observed directly and form a Markov chain, then the exchange rate of Rupiah to US Dollar can be modeled by the hidden Markov time series. In this research, the model used to describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar is the four previous time in hidden Markov time series. This model assumes that the exchange rate of Rupiah to US Dollar depends on Markov chain explained by the cause of occurence and the four previous exchange rates of Rupiah to US Dollar. The model parameter is estimated by using the maximum likelihood method, while the estimation itself is calculated using the expectation maximization algorithm, which is implemented using Mathematica. After estimating the parameter, the exchange rate of Rupiah to US Dollar are calculated. The results are as follows. The symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) is 2,1%, the maximum absolute error is 19,16%, the minimum absolute error is 0,0036%, and only 1,95% of the whole absolute percentage error that is bigger than 10%. These results show that the four previous time in hidden Markov time series can describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar very well.
Keyword: