Judul: Karakterisasi Molekuler Bakteri Laut Penghasil Senyawa Bioaktif yang Berasosiasi dengan Spons dan Toksisitas Ekstraknya
Abstrak: Mikroorganisme laut diketahui memiliki hubungan simbiosis dengan spons. Mikroorganisme simbion dapat mensintesis berbagai senyawa bioaktif dalam bentuk metabolit sekunder yang berperan dalam suksesi ekologi simbion inangnya. Penelitian ini bertujuan melakukan uji penapisan terhadap Candida albican dan Candida tropicalis, mengidentifikasi bakteri berdasarkan gen penyandi 16S rRNA, mendeteksi gen penyandi enzim PKS (poliketida sintase) dan NRPS (nonribosomal peptida sintetase), serta menguji toksisitas senyawa bioaktif dengan menggunakan larva Artemia salina. Hasil uji penapisan menunjukkan bahwa enam isolat dengan kode CAL 36, PTR 8, PTR 21, PTR 40, PTR 41, dan PTR 47 dapat menghambat pertumbuhan C. tropicalis, lima diantaranya dapat menghambat pertumbuhan C. albican. Ketujuh isolat merupakan bakteri penghasil senyawa bioaktif yang ditunjukkan dengan teramplifikasinya gen penyandi enzim NRPS, sedangkan dua diantaranya memiliki gen penyandi enzim PKS. Setelah dilakukan identifikasi berdasarkan 16S rRNA dihasilkan bahwa bakteri yang berasosiasi dengan spons Petrosia sp. memiliki persen kemiripan sebesar 100% untuk kode isolat PTR 41 dan 99% untuk kode isolat PTR 8, PTR 21, PTR 40, dan PTR 47 dengan bakteri Pseudomonas putida KT2440 strain KT2440, sedangkan bakteri yang berasosiasi dengan spons Callyspongia sp. dengan kode isolat CAL 36 dan CAL 42 memiliki persen kemiripan sebesar 100% dengan bakteri Pseudoalteromonas flavipulchra strain NCIMB 2033. Uji toksisitas ekstrak menggunakan metode BSLT menghasilkan nilai LC50 tertinggi sebesar 40.38 μg/mL pada PTR 8 dan terendah sebesar 376.70 μg/mL pada CAL 42.
Keyword: Bakteri asosiasi spons, ekstrak senyawa bioaktif, NRPS (nonribosomal peptida sintetase), PKS (poliketida sintase), toksisitas

Judul: Aktivitas Antibakteri dan Antikanker Ekstrak Kasar Metabolit Bakteri yang Berasosiasi dengan Spons dan Deteksi Gen Penyandi NRPS
Abstrak: Spons laut dikenal mampu menghasilkan berbagai senyawa bioaktifyang memilikiberbagai aktivitas biologis seperti antibakteri, antifungi dan antikanker. Pengembangan senyawa bioaktif dari spons mengalami kendala keterbatasan biomassa spons. Mikroorganisme yang berasosiasi dengan spons lautmenjadi alternatif untuk memecahkan masalah tersebut. Mikroba yang bersimbiosis dengan spons dapat mencapai 40% dari volume jaringan spons dengan densitas mencapai 109 sel bakteri per mm3 jaringan spons. Potensi ini memungkinkan bakteri simbion pada spons mampu memproduksi senyawa bioaktif dan menggantikan spons sebagai penghasil senyawa bioaktif. Eksplorasi senyawa bioaktif bakteri asal spons dari perairan Indonesia telah dilakukan. Tiga isolat bakteri diberi kode HAL-74, HAA-01 dan HAL-13 berhasil diisolasi dari spons Haliclona sp. dariPulau Waigeo, Kabupaten Raja Ampat, Papua Barat. Isolat HAL-74, HAA-01 dan HAL-13 memiliki aktivitas antimikrob berspektrum luas terhadap bakteri patogen maupun cendawan patogen, namun sampai saat ini belum ditentukan nilai Konsentrasi Hambat Minimum (KHM) dan potensinya sebagai antikanker. Keberadaan kluster gen penyandi domain Adenilasi (A) dari kompleks enzim Nonribosomal Peptida Sintetase (NRPS) juga belum diketahui sehingga perlu dilakukan analisis secara genetik untuk memastikan bahwa isolat-isolat bakteri asal spons laut memiliki kemampuan mensintesis senyawa bioaktif. Ekstrak kasar metabolit isolat HAL-74, HAA-01 dan HAL-13 memiliki aktivitas antibakteri berspektrum luas terhadap bakteri Gram positif dan Gram negatif dengan nilai KHM berkisar 0.1 sampai 1 mg/mL. Aktivitas antibakteri ekstrak kasar metabolit HAL-74 dan HAA-01 termasuk sedang (moderat) sedangkan aktivitas antibakteri ekstrak kasar metabolit HAL-13 termasuk lemah. Uji kandungan senyawa kimia terhadap ekstrak kasar metabolit bakteri yang berasosiasi dengan spons menunjukkan ekstrak kasar metabolit HAL-13 dan HAA-01 mengandung steroid dan HAL-74 mengandung flavonoid. Ekstrak kasar metabolit HAL-74, HAA-01 dan HAL-13 bersifat toksik terhadap larva Artemia salina dengan nilai LC50 berturut-turut sebesar124.35 μg/mL, 463.85 μg/mL dan 448.43 μg/mL. Ekstrak kasar metabolit HAL-74, HAA-01 dan HAL-13 mampu menghambat sel kanker HeLa. Ekstrak kasar metabolit HAL-74 memiliki aktivitas antikanker terbaik dengan nilai IC50 sebesar 134.9 μg/mL. Isolat HAL-74 dan HAA-01 terdeteksi memiliki DNA penyandi domain A dengan ukuran 1000 pasang basa (pb). Sekuen domain A dari isolat HAL-74 memiliki homologi dengan Comamonas sp. POUXsebesar 96% dan HAA-01 memiliki homologi dengan B. subtilis sebesar 99%.
Keyword: antibakteri, antikanker, bakteri yang berasosiasi dengan spons, konsentrasi hambat minimum (KHM), nonribosomal peptida sintetase (NRPS)

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: