Judul: Aplikasi Kompos Jerami yang Diperkaya Mikroba Endofit .untuk Menekan Infeksi Patogen pada Bibit Tanaman Pala
Abstrak: Produktivitas pala di Indonesia menurun setiap tahun. Penyakit tanaman merupakan salah satu faktor yang dapat menyebabkan produksi pala menurun. Penyakit tanaman dapat menginfeksi tanaman dari pembibitan hingga tanaman berbuah. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi awal mengenai potensi penggunaan mikroba endofit pada akar sebagai agens hayati. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi potensi menggunakan kompos jerami dengan mikroba endofit dalam menekan infeksi cendawan patogen penyebab hawar daun dan mati ranting pada bibit tanaman pala. Isolat mikroba endofit non patogen berhasil diperoleh sebanyak 17 isolat (9 bakteri dan 8 cendawan). Hasil uji in vitro menunjukkan persentase tertinggi dalam menekan pertumbuhan patogen CP1 dan CP2 adalah 52.89% dan 51.33% oleh cendawan endofit CEA5. Hasil uji in vivo menunjukkan persentase isolat patogen CP1, insidensi penyakit dan keparahan penyakit CP1 sebagai berikut; kontrol (K): 12.8% dan 2.68%, kompos jerami (KP): 16.64% dan 3.56%, dan kompos jerami-cendawan endofit CEA5 (KPE): 11.61% dan 2.32%. Isolat patogen CP2, insidensi penyakit dan keparahan penyakit CP2 sebagai berikut; kontrol (K): 18.72% dan 4.06%, kompos jerami (KP): 12.03% dan 2.47%, dan kompos jerami-cendawan endofit CEA5 (KPE): 11.45% dan 2.71%. Penambahan kompos jerami yang diperkaya isolat cendawan endofit CEA5 hanya mampu menekan insidensi penyakit dan keparahan penyakit yang disebabkan patogen CP2 pada bibit tanaman pala.
Keyword: hawar daun, isolat bakteri endofit, isolat cendawan endofit, mati ranting

Judul: Bakteri Endofit Asal Tanaman Arecaceae sebagai Pemacu Pertumbuhan dan Agens Biokontrol Penyakit Bercak Daun pada Kelapa Kopyor (Cocos nucifera L var. Kopyor).
Abstrak: Kelapa (Cocos nucifera L.) merupakan salah satu produk pertanian yang paling lazim dikonsumsi dalam pemenuhan kebutuhan hidup sehari-hari masyarakat. Pada pembudidayaan kelapa sering muncul buah kelapa abnormal, yang dikenal dengan kopyor. Kelapa kopyor memiliki ciri endosperm (daging buah) yang terlepas dari tempurung disertai volume air kelapa yang lebih sedikit dibandingkan kelapa normal. Harga yang jauh lebih mahal dibandingkan kelapa normal menyebabkan usaha budidaya kelapa kopyor semakin diminati. Tanaman muda kelapa kopyor hasil teknik kultur jaringan maupun konvensional menunjukkan kerentanan terhadap serangan patogen penyebab bercak daun di lapangan. Patogen bercak daun pada tanaman kelapa kopyor antara lain tergolong dalam genus Pestalotiopsis, Curvularia dan Colletotrichum. Patogen ini dapat menurunkan kualitas bibit bahkan menyebabkan kematian tanaman. Saat ini, untuk mengendalikan penyakit bercak, penggunaan pestisida sintetik menjadi solusi utama. Penggunaan pestisida sintetik secara terus menerus berdampak buruk bagi lingkungan dan manusia. Salah satu alternatif pengendalian penyakit tanaman adalah dengan pengendalian hayati menggunakan bakteri endofit. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan bakteri endofit dari jaringan akar dan daun dari beberapa tanaman Arecaceae yaitu Pejibaye (Bactris gasipaes), Kelapa Kopyor (Cocos nucifera), Kelapa Sawit (Elaeis guinensis), Aren (Arenga pinnata) dan Nibung (Oncosperma filamentosa) yang berpotensi sebagai agens pengendali hayati penyakit bercak daun dan pemacu pertumbuhan tanaman kelapa kopyor. Penelitian dilakukan di Laboratorium Nematologi Departemen Proteksi Tanaman, dan Laboratorium Riset Pusat Penelitan Bioteknologi dan Bioindustri Indonesia (PPBBI), dari bulan Maret hingga Desember 2016. Metode penelitian meliputi isolasi cendawan patogen bercak daun, isolasi bakteri endofit, seleksi awal bakteri endofit potensial, uji keamanan hayati, uji antibiosis, karakterisasi fisiologi mikroba endofit terseleksi meliputi uji produksi senyawa volatil terhadap perkembangan cendawan patogen, uji potensi pendukung pertumbuhan tanaman, uji pelarutan fosfat, uji produksi hormon auksin (Indole Acetic Acid/IAA), uji penambatan nitrogen, uji floresensi, uji katalase, uji produksi kitinase, pengujian sifat isolat sebagai bakteri endofit meliputi mutasi spontan bakteri endofit dengan antibiotik rifampisin, uji aktivitas enzim peroksidase, aplikasi bakteri endofit potensial pada bibit terserang penyakit bercak daun di pembibitan dan identifikasi molekuler bakteri endofit. Percobaan dilakukan dengan menggunakan rancangan acak lengkap (RAL). Perlakuan yang menunjukkan beda nyata diuji lanjut dengan uji selang berganda Duncan (DMRT) pada taraf 5%. Sebanyak 656 isolat bakteri endofit berhasil diisolasi dari akar dan daun tanaman Arecaceae. Hasil seleksi awal diperoleh 64 isolat bakteri endofit yang mampu menghambat perkembangan koloni patogen bercak daun secara in vitro dan memiliki kemampuan melarutkan fosfat. Hasil uji keamanan hayati iii menunjukkan 40 isolat dari 64 isolat aman terhadap tanaman, hewan dan manusia. Hasil uji konsistensi penghambatan terhadap cendawan penyebab penyakit bercak daun (Pestalotiopsis sp., Curvularia sp., dan Colletotrichum sp.) dan uji karakter fisiologi bakteri diperoleh lima isolat bakteri endofit menunjukkan kemampuan penghambatan patogen bercak daun hingga 86.6%, mampu melarutkan fosfat, menghasilkan IAA, menguraikan peroksida dan menambat nitrogen. Hasil pengujian terhadap benih padi menunjukkan isolat bakteri endofit mampu meningkatkan pertumbuhan tanaman padi. Hasil pengujian isolat bakteri endofit pada bibit kopyor di lapangan menunjukkan perlakuan penyiraman dengan suspensi endofit dapat menurunkan tingkat keparahan penyakit bercak daun dibandingkan dengan kontrol. Tingkat keparahan penyakit bercak daun pada perlakuan bakteri endofit berada pada kisaran 19.5%-26.6%. Nilai ini dibawah kontrol (tanpa bakteri endofit) yang mencapai 35.9%. Nilai AUDPC dan laju infeksi pada perlakuan
Keyword: antibiotik, karakterisasi fisiologi, amplifikasi DNA, tanaman muda

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