Judul: Eksplorasi Bacillus sp. dari Berbagai Ekosistem untuk Penghambat B.subtilis, E.coli, Sclerotium rolfsii, dan Rhizoctonia solani.
Abstrak: Eksplorasi mikrob penghasil antibiotik seperti Bacillus sp. dari berbagai ekosistem merupakan salah satu solusi untuk mengendalikan mikrob patogen. Penelitian ini bertujuan mengetahui ekosistem yang dihuni oleh Bacillus sp. dan kuantitasnya pada ekosistem tertentu serta potensinya dalam menekan pertumbuhan B.subtilis, E.coli, Sclerotium rolfsii, dan Rhizoctonia solani. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Bacillus sp. dapat bertahan hidup pada seluruh sampel tanah dari tujuh ekosistem. Tujuh sampel tersebut adalah tanah bervegetasi kopi, nanas, bawang merah, cabai, hutan sekunder, bambu, dan hutan bakau. Populasi tertinggi Bacillus sp. terdapat pada tanah dengan vegetasi hutan bakau dengan populasi 5.0 x 105 SPK/gram tanah. Berdasarkan hasil uji antagonis diperoleh dua isolat dari 64 isolat Bacillus sp. yang memiliki kemampuan penghambatan pada B.subtilis dan tidak ada satupun isolat yang mampu menghambat E.coli, Sclerotium rolfsii, dan Rhizoctonia solani. Kedua isolat tersebut adalah Bacillus sp. B1T1 dari tanah bervegetasi kopi dan Bacillus sp. B1T5 dari tanah bervegetasi hutan sekunder. Karakterisasi menunjukkan kedua isolat tersebut memiliki ukuran 1.25-2.5μm, Gram positif, dan hasil uji yang relatif sama antara lain hasil uji ONPG, indol, katalase, oksidase, motil, dan reduksi nitrat yang positif. Kedua isolat tersebut tergolong dalam genus Bacillus sp. dengan kecocokan sebesar 83.3% untuk B1T1 dan kecocokan sebesar 77.7% untuk B1T5. Uji sifat fisiologis dan biokimia dari kedua isolat menunjukkan hasil bahwa B1T1 memiliki kemampuan mengoksidasi glukosa dan B1T5 memiliki kemampuan untuk memproduksi enzim arginin dehydrolase.
Keyword: antibiotik, Bacillus, ekosistem, karakterisasi

Judul: Eksplorasi Actinomycetes sebagai Penghambat E. coli ICBB 2810, B. subtilis ICBB 8780, R. solani ICBB 9659 dan S. rolfsii ICBB 9660
Abstrak: Mikroorganisme patogen dapat menginfeksi tanaman, hewan dan manusia. Mikroorganisme patogen yang dapat menginfeksi hewan dan manusia misalnya Eschericia coli dan Bacillus subtilis, sedangkan mikroorganisme patogen yang menginfeksi tanaman diantaranya adalah Rhizoctonia solani dan Sclerotium rolfsii. Upaya yang dapat dilakukan untuk mengendalikan infeksi mikroorganisme patogen adalah menggunakan senyawa metabolit sekunder yang dihasilkan oleh Actinomycetes. Penelitian ini bertujuan mengetahui jumlah Actinomycetes pada beberapa sampel yang diambil dari beberapa lokasi di Indonesia dan mengetahui potensinya sebagai penghasil antibiotik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari tujuh sampel tanah yang digunakan dalam penelitian ini positif ditemukan Actinomycetes. Total isolat murni yang diperoleh dari tujuh sampel tanah sebanyak 39 isolat. Rata-rata satuan pembentukan koloni tertinggi adalah ekosistem Hutan Sekunder sebesar 10,29 x 103 SPK/gram tanah, sedangkan rata-rata satuan pembentukan koloni terendah adalah ekosistem mangrove sebesar 1,29 x 103 SPK/gram tanah. Pengujian ekstrak kasar Actinomycetes didapatkan satu isolat potensial yang mampu menghambat B. subtilis ICBB 8780 dengan kode isolat A2T1. Isolat tersebut berasal dari ekosistem kopi. Isolat A2T1 membentuk zona bening dengan diameter zona 12 mm dan persen daya hambat sebesar 50%. Isolat tersebut tidak mampu menghambat E. coli ICBB 2810, Rhizoctonia solani ICBB 9659 dan Sclerotium rolfsii ICBB 9660. Karakterisasi berdasarkan Bergey’s Manual of Determinative Bacteriology untuk sementara disimpulkan bahwa isolat actinomycetes A2T1 merupakan Streptomyces sp.
Keyword: Actinomycetes, antibiotik, patogen, Streptomyces sp

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: