Judul: Penapisan Bakteri Filosfer Penghasil Senyawa Bioaktif Anti Pyricularia oryzae dan Deteksi Gen Penyandinya.
Abstrak: Pyricularia oryzae adalah cendawan penyebab penyakit blas pada padi yang dapat mengakibatkan penurunan produksi beras di berbagai negara, termasuk Indonesia. Penggunaan agens biokontrol berbasis mikrob dapat digunakan sebagai pengganti fungisida. Sumber agens biokontrol P. oryzae dapat berasal dari area permukaan daun (filosfer). Penelitian ini bertujuan menapis dan mengkarakterisasi bakteri filosfer padi penghasil senyawa bioaktif anti P. oryzae penyebab penyakit blas pada padi. Metode dalam penelitian ini meliputi uji antagonisme, ekstraksi DNA genom bakteri, amplifikasi dan sekuensing gen parsial dari 16S rRNA, gen penyandi domain A dari peptida non-ribosomal sintetase (NRPS), serta gen penyandi domain KS dari poliketida sintase (PKS). Berdasarkan uji antagonisme, sebanyak lima isolat bakteri filosfer padi diketahui mampu menghambat P. oryzae. Identifikasi molekuler berdasarkan gen parsial dari 16S rRNA pada lima isolat menunjukkan isolat BFR 69E dan BFR 99 sebagai genus Bacillus, BFR 202B sebagai genus Pseudomonas, sedangkan isolat BFR 88 dan BFR 95 sebagai genus Acinetobacter. Kelima isolat tersebut memiliki gen penyandi domain A dari NRPS dan isolat BFR 88 memiliki gen penyandi domain KS dari PKS.
Keyword: 16S rRNA, domain A, domain KS, NRPS, PKS

Judul: Bakteri Filosfer Penghasil Senyawa Bioaktif sebagai Pengendali Penyakit Blas pada Padi.
Abstrak: Beras merupakan makanan pokok bagi hampir 50% penduduk dunia dan 90% penduduk Indonesia. Permintaan beras semakin meningkat seiring meningkatnya jumlah penduduk dunia. Indonesia sebagai produsen beras nomor 3 di dunia mengalami berbagai kendala produksi diantaranya adanya serangan patogen Pyricularia oryzae Cav., penyebab penyakit blas pada padi. P. oryzae telah menyerang tanaman padi hampir di semua wilayah di Indonesia dan beberapa negara lain di dunia. Penyakit blas dapat berkembang dengan cepat dan menyebabkan kehilangan hasil sampai 90% pada kondisi lingkungan yang sesuai. Manajemen pengendalian penyakit blas biasanya dilakukan dengan penyemprotan fungisida kimia yang berbahaya bagi lingkungan, manusia, hewan dan produk pertanian. Eksplorasi dan pengembangan agens biokontrol seperti bakteri filosfer padi perlu dilakukan untuk mengurangi penggunaan fungisida kimia. Bakteri filosfer padi diketahui memiliki kemampuan untuk menghasilkan senyawa bioaktif antifungi yang efektif melawan patogen tanaman seperti padi, jagung, kedelai, dsb. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bakteri filosfer padi dengan aktivitas antifungi terhadap P. oryzae serta menganalisis mekanisme antifungi dari bakteri filosfer potensial. Sampel tanaman padi varietas Ciherang diambil dari tiga daerah endemik penyakit blas di Jawa Barat yaitu Cikembar, Sukabumi, serta Situgede dan Jasinga, Bogor Barat. Daun padi tersebut selanjutnya dijadikan sumber isolat bakteri filosfer untuk penapisan aktivitas antifungi terhadap P. oryzae. Isolat bakteri filosfer potensial dan nonpatogenik selanjutnya diidentifikasi berdasarkan gen 16S rRNA dan dideteksi keberadaan gen nonribosomal peptide syntethases (NRPS) dan polyketide synthases (PKS). Kemampuan bakteri filosfer padi dalam memproduksi senyawa bioaktif dilakukan dengan pengujian aktivitas antifungi dari ekstrak kasar dan deteksi gen penyandi antifungi. Pengujian bakteri filosfer sebagai agens biokontrol penyakit blas juga perlu dilakukan dalam skala rumah kaca. Senyawa antifungi dari isolat terbaik dengan aktivitas antifungi yang konstan secara in vitro dan in planta diidentifikasi menggunakan instrumen Liquid Chromatographic-Mass Spectrometry/Mass Spectrometry (LC-MS/MS). Pengaruh senyawa antifungi terhadap morfologi miselium P. oryzae juga diamati dengan Scanning Electron Microscope (SEM) dan mikroskop cahaya. Sebanyak 7 isolat bakteri dengan aktivitas antifungi terhadap P. oryzae dan nonpatogenik berhasil diisolasi dari lingkungan filosfer padi varietas Ciherang. Tujuh isolat tersebut adalah isolat STGG 3, STGG 7, STGG 8, STGG 14, SKBV 1, SKBG 78 dan STGV 8. Aktivitas antifungi dari 7 isolat tersebut berkisar antara 25.45% sampai 61.5% dimana aktivitas terendah ditunjukkan oleh isolat STGV 8 dan tertinggi oleh isolat STGG 14. Isolat-isolat tersebut teridentifikasi sebagai Bacillus sp. STGG 3, B. subtilis STGG 7, B. amyloliquefaciens STGG 8, B. subtilis subsp. subtilis STGG 14, B. subtilis SKBV 1, Enterobacter cloacae STGV 8 dan Brachybacterium paraconglomeratum SKBG 78. Sementara itu, isolat STGG 3, STGG 7 dan STGG 14 diketahui memiliki domain adenylation (A) dan domain ketide synthase (KS) dari NRPS dan PKS, sedangkan isolat SKBV 1 hanya memiliki domain A dari NRPS. Pengujian rumah kaca membuktikan bahwa 7 isolat bakteri filosfer padi mampu menghambat perkembangan penyakit blas dengan nilai penghambatan relatif yang beragam. Isolat STGG 14 menghasilkan persentase penghambatan tertinggi yaitu 70.83%, sedangkan isolat STGV 8 menghasilkan persentase penghambatan terendah yaitu 48.35%. Hasil pengujian rumah kaca linier dengan aktivitas antifungi secara in vitro. Intensitas penyakit blas tanaman padi dengan perlakuan bakteri filosfer maupun fungisida kimia secara signifikan berbeda nyata dengan kontrol patogen P. oryzae. Sementara itu,
Keyword: Padi, Pyricularia oryzae, Bakteri filosfer, Senyawa bioaktif

Judul: Mixed effect models for high –dimensional longitudinal data with latent variables
Abstrak: A set of data that consist of repeated measurements on a large number of outcomes and covariates are known as high-dimensional longitudinal data. The high-dimensional longitudinal data may consist of several effects of interest that cannot be directly measured, known as latent factors or latent variables. During the last decade, the multivariate responses or high-dimensional in longitudinal data have been a big issue. The analysis of high-dimensional longitudinal data is complicated due to its complex correlation structures between outcomes. To understand changes over time of outcome variables, having correlations in individuals with explanatory variables is not enough. Hence, complex correlation structures between outcomes need to be considered. One approach that is commonly used to overcome high-dimensional longitudinal data is simultaneous equation modeling. A well-known simultaneous equation modeling method is the structural equation model (SEM). This approach has several appealing modeling abilities and can be used for high-dimensional longitudinal data. Under the SEM framework, the continuous time SEM is developed to avoid some issues associated with autoregressive and cross-lagged problems in SEM. Another simultaneous equation modeling method is by combining factor analysis and multivariate analysis methods to overcome high dimensional longitudinal data, namely latent factor linear mixed model (LFLMM). The factor analysis is used to reduce the high-dimensional outcomes, and the multivariate linear mixed model is used to study the longitudinal trends of several latent factors. One example of high-dimensional longitudinal data is the General Election Study. This study is carried out repeatedly to observe tendencies towards political attitudes and behavior over time in Belgium. The data contain political information, knowledge, perceptions, and preferences of a political party and the level of participation in politics. One of the most interesting things to study from the data is to analyze the change of political attitudes and behavior of respondents over time. Also, the relationship of changes in these outcomes is important to analyze. The General Election Study in Belgium was designed to include a representative sample of the target population under the Belgian electorate, so accurate estimates about the population could be made. This sampling design was created by the Institute for Social and Political Opinion (ISPO) and the Inter-university Center for Political Opinion Research (PIOP). The Belgian data set contained three subsamples, the Flemish (Dutch-speaking), the Walloon (French-speaking), and the Brussels Capital Region (Dutch and French-speaking). Several studies conducted on the Belgium data are carried out to understand the relationships between the latent variables Individualism (I), Ethnocentrism (E), and Authoritarianism (A) in Flanders. Cross-sectional or a longitudinal studies have also been carried out. In such cases, it is critical to capture the trend of the latent variables over time and, more importantly, whether there is any association or relationships between the development of nationalism (N), ethnocentrism (E), individualism (I), and authoritarianism (A) in Belgium. An empirical analysis of CT-SEM has been done to present the interdependencies among the four latent variables mentioned above on the basis of the General Election Studies for Belgium in 1991, 1995, and 1999 (Interuniversitair steunpunt politieke-opinieonderzoek, 1991, 1995, 1999). Although the four variables have been the subject of
Keyword: Belgium, CT-SEM, high-dimensional longitudinal data, LFLMM, Supplemented EM Algorithm