Judul: Seleksi dan Formulasi Konsorsium Bakteri untuk Mengendalikan Penyakit Blas (Pyricularia oryzae) pada Tanaman Padi
Abstrak: Penyakit blas yang disebabkan cendawan Pyricularia oryzae merupakan salah satu hambatan pada produksi padi lahan kering maupun lahan basah. Penelitian ini dilakukan untuk mencari agen pengendali hayati (konsorsium bakteri) untuk mengendalikan penyakit blas. Metode pertama yang dilakukan yaitu uji kompatibilitas in vitro bakteri Bacillus firmus E65, Serratia marcescens E31, Pseudomonas aeruginosa C32b, Bacillus cereus II.14, serta kombinasi konsorsiumnya terhadap cendawan P. oryzae. Hasil uji menunjukkan 2 perlakuan yaitu A2 yang menggunakan isolat E65 dan perlakuan A6 yang menggunakan konsorsium E65, II.14, dan C32b memiliki luas daerah penghambatan terhadap P oryzae terbaik dengan persentase penghambatan 73-85% dan sebesar 66-83%. Pembuatan formulasi dilakukan untuk dua perlakuan terbaik dengan bahan pembawa talk, bentonit, minyak, dan kaldu nutrien (suspensi). Hasil aplikasi in vivo menunjukkan formulasi suspensi memiliki potensi penekanan blas paling baik.
Keyword: 

Judul: Eksplorasi Bakteri Dan Cendawan Endofit Sebagai Agens Pengendali Penyakit Blas (Pyricularia Oryzae) Pada Padi Sawah
Abstrak: Penyakit blas awalnya merupakan masalah utama pada pertanaman padi gogo di Indonesia namun saat ini juga telah menjadi masalah pada pertanaman padi sawah. Informasi terkait penggunaan bakteri dan cendawan endofit sebagai pengendali penyakit blas pada padi khususnya padi sawah masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan bakteri dan cendawan endofit sebagai pengendali penyakit blas. Penelitian ini terdiri atas 5 tahapan, yaitu 1) eksplorasi bakteri dan cendawan endofit dari tanaman padi, 2) seleksi bakteri dan cendawan endofit, 3) uji penghambatan bakteri dan cendawan endofit terhadap pertumbuhan P. oryzae, 4) uji penghambatan pertumbuhan P. oryzae di rumah kaca, 5) identifikasi bakteri dan cendawan endofit. Isolasi bakteri dan cendawan endofit menggunakan sterilisasi permukaan bertingkat dengan alkohol 70 % selama 0.5 menit kemudian dilanjutkan merendam sampel pada NaOCl 1 % selama 1 menit. Isolasi bakteri endofit dilanjutkan dengan menghancurkan bagian tanaman tersebut dengan mortar steril sampai halus dengan penambahan air 1:10. Sebanyak 0.1 ml diambil dari masing-masing suspensi daun, akar dan batang tersebut kemudian ratakan pada media tryptic soy agar (TSA) 20 %. Isolasi cendawan endofit dilakukan dengan meletakkan sampel pada media malt extract agar (MEA) 10% tanpa digerus dan diinkubasi selama 7 hari. Seleksi bakteri endofit dilakukan melalui 3 tahap yaitu pengujian reaksi hipersensitif (HR/hypersensitive reaction) terhadap tanaman tembakau, pengujian terhadap pertumbuhan benih padi (DPM/direct planting method) dan pengujian aktivitas hemolisis bakteri. Seleksi cendawan endofit dilakukan dengan pengujian cendawan endofit terhadap perkecambahan dan perkembangan benih padi. Uji penghambatan bakteri dan cendawan endofit terhadap pertumbuhan P. oryzae secara in vitro di lakukan untuk melihat kemampuan antibiosis pada bakteri dan cendawan endofit. Empat isolat bakteri dan cendawan endofit terbaik diambil untuk dilakukan uji penghambatan pertumbuhan P. oryzae di rumah kaca. Masing-masing isolat yang digunakan di rumah kaca diidentifikasi lebih lanjut. Bakteri dan cendawan endofit yang berhasil diisolasi sebanyak 162 isolat terdiri atas 115 isolat bakteri endofit dan 47 isolat cendawan endofit. Berdasarkan hasil uji patogenesitas dan potensinya sebagai plant growth promoting rhizobacteria (PGPR) dan plant growth promoting fungi (PGPF) masing-masing 19 bakteri endofit dan 14 cendawan endofit terpilih digunakan pada uji in vitro. Empat isolat bakteri endofit dan 4 isolat cendawan endofit yang memiliki aktivitas antibiosis tertinggi dilanjutkan pada uji penghambatan P. oryzae pada padi sawah varietas Kencana Bali. Bakteri dan cendawan endofit yang diuji mempunyai mekanisme antibiosis ditunjukkan dengan adanya zona bening antara pertemuan patogen dan endofit. Pengujian secara in vivo menunjukkan aplikasi mikroba endofit terbukti mampu menekan keparahan penyakit blas pada tanaman padi dengan tingkat penekanan penyakit sebesar 30 sampai 70%. Penekanan penyakit paling stabil mulai dari awal pengamatan sampai pada akhir pengamatan ditunjukkan oleh isolat EB9 dan CEA5. Hasil perlakuan inokulasi bakteri dan cendawan endofit pada tanaman padi di rumah kaca menunjukkan adanya hubungan yang sesuai mulai dari hasil uji in vitro, in vivo sampai hasil pengamatan pada pertumbuhan tanaman padi. Selain dapat menekan pertumbuhan penyakit blas di rumah kaca, perlakuan isolat EB9 dan CEA5 menunjukkan adanya pengaruh positif terhadap semua parameter pertumbuhan (tinggi tajuk, panjang akar, dan bobot biomassa) dibandingkan kontrol. Isolat bakteri endofit yang telah diuji memiliki homologi tertinggi dengan Burkholderia sp. Hu35C, Burkholderia sp. WP1, B. gladioli strain IHB B
Keyword: pengendalian hayati, mikroba endofit, uji antagonis

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