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 yang Berasosiasi dengan Spons Penghasil Senyawa Bioaktif Anti-Vibrio spp.
Abstrak: Vibriosis merupakan penyakit utama pada udang yang disebabkan oleh bakteri Vibrio yang dapat menurunkan produksi pada budidaya udang di Indonesia. Oleh sebab itu, eksplorasi senyawa bioaktif baru sebagai agen biokontrol vibriosis yang lebih efektif dan ramah lingkungan dari antibiotik sintetik sangat penting dilakukan. Bakteri laut yang berasosiasi dengan spon laut merupakan salah satu dari banyak sumber untuk agen biokontrol tersebut. Penelitian ini bertujuan menapis bakteri laut yang berasosiasi dengan spons yang memiliki kemampuan menghasilkan senyawa bioaktif anti-Vibrio spp.. Metode yang digunakan pada penelitian ini meliputi penapisan melalui uji antagonis terhadap bakteri Vibrio spp., uji aktivitas senyawa bioaktif anti-Vibrio, dan deteksi gen-gen yang berkaitan dengan sintesis senyawa bioaktif tersebut. Sebanyak 12 isolat (15%) (D4.13, D4.15, D4.19, D4.110, P2.24, P2.211, P2.12, P2.34, P3.10, P3.414, P3.415, P3.514) dari 80 isolat bakteri laut hasil isolasi dari spons laut Hyrtios sp, Verongula sp. dan Smenospongia sp. memiliki aktivitas senyawa bioaktif anti-Vibrio. Isolat P2.24 merupakan satu-satunya isolat yang memiliki aktivitas senyawa bioaktif dengan spektrum terluas yang mampu menghambat pertumbuhan ketiga bakteri Vibrio target (Vibrio harveyi, V. parahaemolyticus, V. vulnificus). Aktivitas anti-Vibrio isolat P2.24 juga ditunjukkan dengan uji antagonis dengan menggunakan biakan, supernatan dan ekstrak kasar dari isolat tersebut. Kemampuan menghasilkan senyawa bioaktif isolat P2.24 telah terkonfirmasi memiliki gen yang terlibat dalam produksi senyawa bioaktif, yaitu gen Polyketide Syntase (PKS) melalui domain Ketosintase (KS) dan gen Non-Ribosomal Peptide Syntase (NRPS) melalui domain Adenilase (A). Berdasarkan gen urutan 16S rRNA, P2.24 sangat homolog dengan Bacillus vallismortis galur NRRL B-14890.
Keyword: spons, bakteri laut, senyawa bioaktif, PKS, NRPS

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: