Judul: Penapisan dan Karakterisasi Aktinomiset Penghasil Senyawa Antibakteri Escherichia coli ATCC 35218 Resisten Antibiotik Beta-Laktam
Abstrak: Diare dan gastroenteritis yang disebabkan oleh mikrob patogen, salah satunya E. coli, merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di Indonesia. Pengobatan yang paling umum adalah dengan pemberian antibiotik,namun, yang menjadi masalah adalah meningkatnya resistensi patogen terhadap antibiotik, khususnya golongan beta-laktam. Masalah tersebut menjadikan penemuan antibiotik baru sangat penting dan aktinomiset merupakan sumber yang sangat menjanjikan sebagai penghasil penghasil senyawa aktif baru tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan aktinomiset asli Indonesia yang menghasilkan senyawa antibakteri E. coli ATCC 35218 resisten antibiotik betalaktam dan mengidentifikasi ciri-ciri morfologi dan molekuler isolat aktinomiset penghasil senyawa antibakteri E. coli ATCC 35218 resisten antibiotik betalaktam tersebut. Sembilan puluh enam isolat aktinomiset dari kultur stok koleksi Biotechnology Microbial Culture Collection (BioMCC), BPPT, diremajakan di dalam media ISP2 (International Streptomyces Project) dan diinkubasikan pada suhu 28 oC selama 14-21 hari. Pengelompokan aktinomiset ke dalam kelompok Streptomyces dan non-streptomyces dilakukan berdasarkan morfologi mikroskopis dari biakan di dalam media agar ISP2 umur 21 hari. Penapisan aktivitas antibakteri dilakukan menggunakan metode agar plug dan adanya aktivitas antibakteri ditandai dengan zona bening di sekitar isolat aktinomiset setelah inkubasi selama 24-48 jam pada suhu 36±1oC. Isolat aktinomiset yang menunjukkan aktivitas antibakteri selanjutnya dilakukan karakterisasi pola aktivitas antibakteri berdasarkan umur isolatdi dalam media agar Karakterisasi pola aktivitas antibakteri dari kultur agar dilakukan dengan menumbuhkan isolat aktinomiset pada media agar ISP2 dalam cawan selama 15 hari pada suhu 28 oC. Setiap 3 hari, dari kultur agar diambil untuk dilakukan uji aktivitas antibakteri menggunakan metode agar plug. Karakterisasi pola aktivitas antibakteri isolat aktinomiset aktif dari kultur cair dilakukan dengan memfermentasikan isolat di dalam media cair ISP2 dan diinkubasikan pada suhu 28 oC, 220 rpm, selama 15 hari. Setiap 3 hari fermentasi dilakukan pengambilan sampel dan dilakukan penyarian senyawa aktif dengan cara ekstraksi menggunakan pelarut etil asetat, dengan perbandingan 1:1 (v/v). Ekstrak etil asetat yang diperoleh dipekatkan dan selanjutnya digunakan untuk uji aktivitas antibakteri menggunakan metode Kirby- Bauer pada konsentrasi 1 mg/disc. Isolat aktinomiset aktif juga dilakukan karakterisasi pola pertumbuhannya di dalam empat jenis media agar dan media cair yang meliputi media ISP2, ISP4, MS (Micromonospora Starch), dan BM (Bennet’s Medium). Karakterisasi pola pertumbuhan di dalam media agar dilakukan dengan menumbuhkan isolat aktinomiset ke dalam 4 jenis media tersebut dan diinkubasi pada suhu 28 oC selama 21 hari. Pengamatan yang dilakukan meliputi warna koloni, pembentukan miselia, dan pertumbuhan spora. Karakterisasi pola pertumbuhan di dalam media cair dilakukan dengan menumbuhkan isolat aktinomiset selama 15 hari, 28 oC, 220 rpm. Setiap 3 hari sampel diambil dan dilakukan pengukuran volume padatan selnya (% PMV). Karakterisasi morfologi mikroskopis isolat aktif dilakukan dengan pengamatan langsung terhadap kultur di dalam media ISP2 agar umur 21 hari dengan mikroskop pada perbesaran 500-1000x. Karakterisasi molekuler isolat aktif dilakukan berdasarkan sekuen parsial 16S rRNA dan dibandingkan dengan sekuen 16S rRNA yang terdapat di GenBank dengan blastn. Tingkat kekerabatan di analisis menggunakan perangkat lunak MEGA 5. Ekstrak etil asetat isolat aktinomiset dengan aktivitas antibakteri paling tinggi dilakukan analisis menggunakan Kromatografi Cair Kinerja Tinggi (KCKT) dan pendugaan berat molekul senyawa aktif dilakukan menggunakan quadrupole time of flight mass sphectrometry (QTOF-MS). Pengelompokan isolat aktinomiset berdasarkan morfologi dan warna, dari
Keyword: aktinomiset, antibakteri, resisten beta-laktam, Micromonospora, 16S rRNA, senyawa aktif, berat molekul

Judul: Isolasi dan Uji Aktivitas Senyawa Bioaktif Antibakteri dari Aktinomisetes TN 15-7.
Abstrak: Aktinomisetes merupakan mikroba yang paling banyak memproduksi senyawa bioaktif dibandingkan mikroorganisme lain. Beberapa diantaranya merupakan antibiotik terkenal seperti streptomisin. Kelimpahan aktinomisetes di alam sangat luas dengan keragaman kondisi lingkungan. Penelitian ini bertujuan mengisolasi senyawa bioaktif aktinomisetes TN 15-7 yang diisolasi dari tanah rhizosfer tumbuhan Angelonia sp koleksi PUSLIT Biologi LIPI dan uji aktivitas antibakteri terhadap S. aureus Ina-CC B4 dan E. coli Ina-CC B5 secara kualitatif melalui uji KLT-bioautografi dan kuantitatif melalui penentuan nilai konsentrasi hambat minimum (KHM). Kloramfenikol digunakan sebagai standar antibakteri. Dua senyawa bioaktif berhasil diisolasi dan menunjukan aktivitasnya sebagai antibakteri melalui KLT-bioautografi terhadap S.aureus (fraksi F3.4/F3.5/F3.6 dan F6.6) dan E.coli (fraksi F6.6). Fraksi F3.4/F3.5/F3.6 memiliki aktivitas antibakteri yang kuat dengan nilai KHM 32 μg/mL terhadap bakteri S.aureus dan fraksi F6.6 memiliki aktivitas antibakteri yang sedang dengan nilai KHM 256 μg/mL terhadap bakteri S.aureus dan E.coli. Kapasitas produksi fraksi F3.4/F3.5/F3.6 sebesar 8.1 mg/L dan fraksi F6.6 sebesar 3.3 mg/L.
Keyword: aktinomisetes, antibakteri, isolasi, KLT-bioautografi

Judul: The Effects of Variance of Interest rate to Variance of Annuity Future Values
Abstrak: Time value of money is a concept that refers to the difference of the value of money due to time difference. The value of money for present time would not be the same as the value of money in the future. The value of money for present time is called as Present Value (PV) of the money and the value of money for future time is called Future Value (FV) of the money. Determination the value of money, for present and future time, depends on the time and rate of return. The value of money is determined by several factors such as inflation, fluctuation of interest rates, and government policy in securities and taxation. Due to fluctuation of the value of money we need a FV formulation, it is useful for knowing whether an investment can be profitable or not, and this information is useful also in budget analysis. Annuity is defined as a series of payments made for a specific period. The payment, fixed or varied, can be made at the beginning or at the end of the period. Annuity paid at the beginning of the period is called annuity-due and annuity paid at the end of the period is called immediate annuity-certain. The accumulated value of the annuity after few years later is called as a final value or a future value. Burnecki et al. (2003) have discussed about the FV of a fixed-rate annuity in which payments are made according to the arithmetic or geometric series. They have also examined FV for annuities in which payments are made according to arithmetic or geometric series with random rates of interest. This paper examines FV for annuity-due in which payments are made according to arithmetic or geometric series with interest rates as a random variable, which is normal distribution ,  . Future value formula is expressed in recursive form. FV for annuity-due which payments are made according to the arithmetic or geometric series with random rates of interest is calculated by theoretical way and simulation way. The random rates of interest is denoted as k k i  i  , where k i an independent random variable; i is a constant and k  is a random variable which has normal distribution ,  . By using the determined parameters, a sequence of random rates of interest are generated for theoretical calculation. Meanwhile for the simulation, the random rates of interest is generated 1000 times for the simulation. The generated data give mean value, variance, and standard deviation. Moreover, error of mean value, variance, and standard deviation from the theoretical and simulation results are calculated. Error calculation uses Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE). The smaller the value of SMAPE is the more accurate the simulation. The interest rate variances are varied from 0.000036 to 0.0001 to study the relationship between variance of rates of interest and variance of future value. The theoretical and simulation results show that when the variance of random rates of interest increases, then the variance of FV increases linearly. FV of the annuity-due in
Keyword: