Judul: Karakterisasi Bakteriosin Bakteri Asam Laktat Dari Sawi Fermentasi
Abstrak: Sawi asin merupakan produk sawi fermentasi asal Indonesia. Sejumlah galur bakteri asam laktat yang berasosiasi dengan makanan menghasilkan bakteriosin. Bakteriosin merupakan senyawa protein yang memiliki aktivitas bakterisida terhadap mikrob sekerabat. Bakteriosin dapat menghambat beberapa bakteri penyebab kerusakan pada pangan. Tujuan dari penelitian ini ialah mengisolasi bakteri asam laktat dari sawi fermentasi dan mengkarakterisasi bakteriosin yang dihasilkan serta potensinya menghambat pertumbuhan bakteri Staphylococcus aureus dan Escherichia coli. Isolat bakteri asam laktat pada media MRSA + CaCO3 0.5% ditunjukkan dengan adanya zona bening di sekitar koloni bakteri. Seleksi 66 isolat asam laktat menunjukkan 10 isolat dengan indeks penghambatan tertinggi terhadap bakteri S. aureus dan E. coli. Dua isolat dengan indeks penghambatan supernatan tertinggi dan berpotensi menghasilkan bakteriosin yaitu isolat PB3.6 dan PG1.9. Berdasarkan identifikasi molekuler, isolat PB3.6 menunjukkan kemiripan 96% dengan Lactobacillus plantarum JBE 160 dan isolat PG1.9 memiliki kemiripan 98% dengan Lactobacillus brevis KLAB12. Aktivitas tertinggi bakteriosin isolat PB3.6 diperoleh pada akhir fase logaritmik sedangkan aktivitas tertinggi bakteriosin isolat PG1.9 diperoleh pada fase stasioner. Aktivitas endapan tertinggi bakteriosin isolat PB3.6 terhadap bakteri S. aureus pada konsentrasi amonium sulfat 40% sedangkan terhadap bakteri E. coli pada konsentrasi amonium sulfat 80%. Bakteriosin isolat PG1.9 memiliki aktivitas endapan tertinggi terhadap bakteri S. aureus dan E. coli pada konsentrasi amonium sulfat 70%. Bakteriosin isolat PB3.6 dan PG1.9 masih aktif menghambat bakteri S. aureus dan E. coli setelah diberi perlakuan pH 4-10 selama 30 menit dan suhu 50-100°C selama 10 menit. Aktivitas optimum bakteriosin isolat PB3.6 dan PG1.9 terhadap bakteri E. coli pada pH 4. Bakteriosin isolat PB3.6 memiliki aktivitas optimum terhadap bakteri S. aureus pada pH 6 sedangkan bakteriosin PG1.9 pada pH 7. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa kedua isolat tersebut dapat menghasilkan bakteriosin yang diharapkan dapat digunakan sebagai pengawet pada produk pangan.
Keyword: bakteri asam laktat, bakteriosin, sawi fermentasi, Lactobacillus plantarum, Lactobacillus brevis

Judul: Isolasi dan Identifikasi Bakteriosin Bakteri Asam  Laktat S12 dari Bekasam
Abstrak: Bakteri asam laktat penghasil bakteriosin diisolasi dari bekasam, makanan tradisional Indonesia dari Provinsi Lampung. Salah satu isolat yang menghasilkan bakteriosin potensial (isolat S12) teridentifikasi sebagai Lactobacillus plantarum S12 berdasarkan sekuen 16S rRNA. Analisis sekuen 16S rRNA menunjukkan homologi sebesar 98% dengan beberapa strain L. plantarum lainnya. Bakteriosin S12 (plantaricin S12) menunjukkan kemampuan menghambat beberapa patogen, terutama Listeria monocytogenes, dan Staphylococcus aureus. Plantaricin S12 yang dihasilkan berasosiasi dengan pola pertumbuhan yang dimulai pada fase awal eksponensial dan mencapai aktivitas maksimum pada fase awal stasioner. Plantaricin S12 cenderung stabil pada suhu tinggi hingga 121 °C selama 15 menit. Bobot molekul plantaricin S12 diperkirakan sekitar 10,79 kDa berdasarkan analisis SDS-PAGE. Selain itu, gen-gen yang menyandi plantaricin S12 diantaranya gen pln EF dan gen pln JK. Plantaricin S12 diperkirakan termasuk bakteriosin kelas II yang memiliki potensi untuk diaplikasikan sebagai biopreservatif pangan.
Keyword: Lactobacillus plantarum, plantaricin S12, SDS-PAGE analysis

Judul: Real Option Valuation Using Binomial Decision Trees.
Abstrak: A firm that decides to invest has a choice to invest in real assets. A method which is usually used in valuation of the project is discounted cash flow (DCF) method. But, this method can’t be used in projects that account for value of managerial flexibility, such as decision to suspend operations temporarily. Therefore, this kind of project needs to be assessed using real option. Real option valuation can be done in some ways, including the use of path-dependent simulation, as well as closed-form models like Black-Scholes model, partial differential equation, and binomial or multinomial approaches. In this paper, real option valuation using binomial decisions id discussed. Determination of the project value can be done in three steps. First, calculate the expected present value of the project. Next, calculate volatility of the project using Monte Carlo simulation. Last, construct a binomial tree to model the dynamics of the project value using the parameters of the stochastic process, and then add some decision nodes to model the project’s real options.
Keyword: