Judul: Resistensi Campylobacter sp. Asal Kulit Ayam Terhadap Antibiotik.
Abstrak: Daging ayam mudah terkontaminasi mikrob, salah satunya yaitu Campylobacter sp. Campylobacter sp. dapat menyebabkan penyakit pada manusia, yaitu campylobacteriosis. Pengobatan campylobacteriosis dilakukan menggunakan antibiotik golongan fluoroquinolone dan makrolida, namun Campylobacter sp. sudah resisten terhadap antibiotik tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui tingkat resistensi Campylobacter sp. yang diisolasi dari kulit ayam terhadap beberapa jenis antibiotik yang digunakan di peternakan. Pengujian resistensi antibiotik dilakukan menggunakan metode Alfred and Kirby Bauer dengan mengukur diameter zona hambat yang terbentuk di sekeliling cakram antibiotik. Antibiotik yang digunakan adalah ceftazidime, cefotaxime, nalidixic acid, cotrimoxazole, tetracycline, kanamycin, ampicillin, dan amoxicillin. Hasil uji menunjukkan dari 21 isolat Campylobacter jejuni dan Campylobacter sp. resisten terhadap ceftazidime 66.7%, cefotaxime 85.7%, nalidixic acid 57.2%, cotrimoxazole 76.2%, tetracycline 66.7%, kanamycin 66.7%, ampicillin 76.2%, dan amoxicillin 66.7%. Hasil uji resistensi menunjukkan bahwa 19 dari 21 isolat Campylobacter sp. memiliki sifat multi drug resistance (MDR). Tingkat resistensi Campylobacter sp. terhadap antibiotik menunjukkan hasil yang tinggi terhadap hampir seluruh antibiotik, hal ini disebabkan penggunaan antibiotik yang tidak tepat di peternakan, tentu hal ini akan berdampak buruk terhadap kesehatan hewan dan manusia.
Keyword: antibiotik, Campylobacter sp., kulit ayam, resistensi

Judul: Isolasi dan Identifikasi Klebsiella sp. yang Resisten Antibiotik di Ayam Broiler dari Kabupaten
Abstrak: Klebsiella sp. adalah bakteri Gram-negatif yang biasanya ditemukan di flora mulut, kulit, usus hewan dan di lingkungan. Bakteri ini merupakan bakteri oportunistik yang menyebabkan infeksi pada hewan dan manusia. Sejak 10 hingga 20 tahun terakhir, Klebsiella sp. menjadi kebal terhadap berbagai jenis antibiotik. Resistensi antibiotik dapat menyebabkan kerugian ekonomi, biaya medis yang lebih tinggi, peningkatan morbiditas, dan mortalitas. Penggunaan antibiotik yang tidak tepat menyebabkan resistensi bakteri terhadap antibiotik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengisolasi, mengidentifikasi dan menentukan resistensi antibiotik Klebsiella sp. di ayam broiler dari kabupaten Cianjur. Uji resistensi antibiotik dilakukan dengan menggunakan metode difusi cakram Kirby- Bauer terhadap, ampisilin, eritromisin, tetrasiklin, oxytetracycline, asam nalidiksat, siprofloksasin, dan kloramfenikol. Hasil uji resistensi antibiotik mengacu pada Clinical and Laboratory Standard Institute (CLSI) 2017. Dari 30 sampel swab kloaka ayam yang diambil dari sebuah peternakan di Cianjur, didapatkan tujuh isolat Klebsiella sp. Hasil uji resistensi antibiotik menunjukkan bahwa ketujuh isolat Klebsiella sp. tahan terhadap ampisilin, eritromisin, dan tetrasiklin (100%); oxytetracycline (85,71%); asam nalidiksat (71,43%); siprofloksasin (57,14%); dan kloramfenikol (28,57%). Setiap isolat Klebsiella sp. menunjukkan resistensi multi-obat (MDR) terhadap setidaknya 4 dari 7 antibiotik yang diuji.
Keyword: resistensi antibiotik, ayam broiler, Klebsiella, resistensi multi-obat

Judul: Real Option Valuation Using Binomial Decision Trees.
Abstrak: A firm that decides to invest has a choice to invest in real assets. A method which is usually used in valuation of the project is discounted cash flow (DCF) method. But, this method can’t be used in projects that account for value of managerial flexibility, such as decision to suspend operations temporarily. Therefore, this kind of project needs to be assessed using real option. Real option valuation can be done in some ways, including the use of path-dependent simulation, as well as closed-form models like Black-Scholes model, partial differential equation, and binomial or multinomial approaches. In this paper, real option valuation using binomial decisions id discussed. Determination of the project value can be done in three steps. First, calculate the expected present value of the project. Next, calculate volatility of the project using Monte Carlo simulation. Last, construct a binomial tree to model the dynamics of the project value using the parameters of the stochastic process, and then add some decision nodes to model the project’s real options.
Keyword: