Judul: Penapisan Bakteri Laut yang Berasosiasi dengan Spons sebagai Penghasil Senyawa Bioaktif Anti-Vibrio spp. dan Identifikasinya berdasarkan Gen 16S rRNA.
Abstrak: Vibriosis merupakan penyakit pada udang akibat serangan bakteri Vibrio. Penanganan vibriosis selama ini dilakukan dengan pemberian antibiotik. Namun, penggunaan antibiotik yang berlebihan dapat menyebabkan resistensi Vibrio terhadap antibiotik. Eksplorasi senyawa bioaktif sebagai agen biokontrol yang lebih efektif dan ramah lingkungan sangat penting dilakukan. Bakteri yang berasosiasi dengan spons laut dapat menjadi alternatif sumber senyawa bioaktif khususnya anti vibriosis. Penelitian ini bertujuan menapis dan mengidentifikasi secara molekular bakteri laut yang berasosiasi dengan spons yang mampu menghasilkan senyawa bioaktif anti-Vibrio spp. Hasil penapisan terhadap bakteri Vibrio spp. melalui uji antagonis menunjukkan 15 (22%) dari 68 isolat bakteri laut mampu menghambat pertumbuhan setidaknya satu dari tiga jenis Vibrio yaitu V. harveyi, V. parahaemolyticus, dan V. vulnificus. Tiga isolat potensial yaitu D6.6, D6.19, dan P4.17 memiliki spektrum penghambatan terbaik terhadap pertumbuhan bakteri Vibrio diuji aktivitas senyawa bioaktifnya menggunakan supernatan, biakan pekat, dan ekstrak kasar senyawa bioaktif. Berdasarkan sekuens gen 16S rRNA (±1300 pb) isolat tersebut masing-masing adalah Brevibacterium casei galur M Sw oHS, Bacillus altitudinis galur FJAT 47750, dan Bacillus altitudinis galur PgBe190 dengan nilai kemiripan yang tinggi terhadap database Genbank.
Keyword: anti vibriosis, bakteri asosiasi spons, senyawa bioaktif

Judul: Penapisan bakteri laut asal spons penghasil senyawa bioaktif antibakteri Vibrio sp
Abstrak: Udang merupakan salah satu komoditi andalan ekspor bagi Indonesia. Produksi udang yang terus meningkat menyebabkan usaha budidaya udang memiliki prospek yang cerah untuk dikembangkan. Namun, usaha budidaya udang masih terkendala dengan adanya serangan penyakit vibriosis yang disebabkan oleh bakteri Vibrio sp.. Pengendalian bakteri patogen selama ini menggunakan antibiotik, namun penggunaanya dapat menyebabkan resistensi dan menimbulkan residu pada jaringan. Residu yang ditimbulkan dapat berbahaya bagi kesehatan oleh karena itu diperlukan antibakteri alami yang dapat mengendalikan vibriosis. Penelitian ini bertujuan menapis isolat-isolat bakteri asal spons dalam menghasilkan senyawa bioaktif anti terhadap Vibrio sp. (V. harveyi, V. parahaemolyticus, dan V. vulnivicus) dan menguji aktivitasnya dalam mengendaikan penyebab penyakit vibriosis. Metode dalam penelitian ini meliputi penapisan bakteri penghasil senyawa bioaktif antimikrob, uji hemolisis darah, uji patogenisitas isolat bakteri laut asal spons, uji LC50, serta uji tantang terhadap larva udang windu (Penaeus monodon) post larva 10 (PL10). Hasil penapisan menunjukkan sebanyak empat belas isolat dari lima puluh lima isolat bakteri laut asal spons mampu menghambat bakteri Vibrio sp. (V. harveyi, V. parahaemolyticus and V. vulnivicus). Isolat dengan kode SAB-E 31, D2S26, D2S27, dan D2S28 memiliki kemampuan dalam melisiskan sel darah. Isolat HAA 01, HAL 20, SAB-E 40, SAB-E 41, dan SAB-E 57 tidak menyebabkan patogen pada larva P. monodon PL10. Nilai LC50 yang diperoleh dari bakteri uji V. harveyi sebesar 105,74 CFU/mL. Isolat bakteri dengan kode HAA 01, HAL 20, SAB-E 40, SAB-E 41, dan SAB-E 57 merupakan isolat yang mampu meningkatkan kelangsungan hidup larva udang.
Keyword: antibakteri, bakteri laut, Vibrio sp., vibriosis

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: