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: Potensi Mikrob Endofit Dan Aplikasinya Dengan Kompos Tandan Kosong Kelapa Sawit Untuk Pengendalian Penyakit Kuning Pada Lada.
Abstrak: Penyakit kuning merupakan penyakit utama pada tanaman lada di Bangka. Kerugian pada pertanaman lada akibat penyakit ini dapat mencapai 41%. Penyakit ini relatif sulit dikendalikan karena patogen memiliki inang yang luas dan mampu bertahan di dalam tanah. Pengendalian dengan penggunaan pestisida sintetik, penggunaan kapur ke tanah, pembongkaran dan pembakaran tanaman terinfeksi sejauh ini kurang efektif. Mikrob endofit dilaporkan mampu menekan infeksi patogen. Pengendalian hayati dengan mikrob endofit dapat menjadi alternatif pengendalian penyakit kuning pada lada. Aplikasi mikrob endofit dapat disinergikan dengan bahan organik. Tandan kosong kelapa sawit (TKKS) merupakan bahan organik yang banyak tersedia dan telah diteliti mampu memperbaiki tanah. Penelitian ini bertujuan mendapatkan bakteri dan cendawan endofit yang berpotensi sebagai agens hayati dan mengetahui pengaruh aplikasinya dengan kompos TKKS terhadap penyakit kuning pada tanaman lada di lapangan. Penelitian ini meliputi isolasi bakteri dan cendawan endofit dari akar tanaman lada varietas Merapin dan Lampung Daun Lebar yang sehat, seleksi patogenisitas, uji potensi bakteri dan cendawan endofit sebagai agens hayati terhadap Fusarium oxysporum Schlecht dan Meloidogyne sp. secara in vitro, uji bakteri dan cendawan endofit dengan kompos TKKS secara in vivo di lapangan, dan identifikasi bateri dan cendawan endofit terpilih. Hasil isolasi mikrob endofit diperoleh 204 isolat yang terdiri atas 98 isolat cendawan endofit dan 106 bakteri endofit. Seleksi patogenisitas cendawan endofit pada kecambah benih padi diperoleh 61 isolat bersifat nonpatogen. Seleksi bakteri endofit pada reaksi hipersensitif diperoleh sebanyak 103 isolat bersifat nonpatogen. Berdasarkan uji antagonis terhadap F. oxysporum diperoleh 13 isolat cendawan endofit dan 12 isolat bakteri endofit yang menunjukkan aktivitas antagonisme. Ada empat isolat yang menunjukkan aktivitas antagonis yang tinggi yaitu isolat CMS8, CMI16, BMS21 dan BMI11. Hasil uji kultur filtrat mikrob endofit menunjukkan bahwa kultur filtrat isolat CMS8 dan BLI11 mampu membunuh juvenil Meloidogyne spp. sebesar 67.0% dan 55.6% berturut-turut secara in vitro pada 24 jam setelah perlakuan. Aplikasi kompos TKKS diperkaya bakteri dan cendawan endofit mampu meningkatkan populasi nematoda nonparasit, meningkatkan kelimpahan bakteri tanah, aktivitas enzim peroksidase, bahan organik, nitrogen total, dan kalium dapat ditukar. Aplikasi kompos TKKS diperkaya bakteri endofit BMS21 menunjukkan insidensi penyakit paling rendah yaitu 22% dibanding perlakuan lainnya dan kontrol. Identifikasi bakteri endofit isolat BSM21 merupakan Acinetobacter sp. dan isolat BMI11 merupakan Microbacterium sp. Identifikasi cendawan endofit isolat CMS8 merupakan Gliocladium sp. dan isolat CMI16 merupakan Sordaria sp. Mekanisme bakteri dan cendawan endofit dalam menekan pertumbuhan patogen dengan memproduksi senyawa antimikrob dan enzim. Senyawa antimikrob dapat menghambat kerja sel, melarutkan membran sel, melisis dinding sel, dan menghambat sintesis ATP pada mitokondria sel patogen. Enzim dapat merusak atau mendegradasi dinding sel patogen. Aplikasi kompos TKKS diperkaya mikrob endofit dapat meningkatkan aktivitas mikroba tanah yang dapat menekan patogen tanaman. Kompos diperkaya mikrob endofit juga dapat memperbaiki struktur tanah dan kimia tanah seperti ketersediaan hara yang dapat diserap oleh tanaman sehingga dapat meningkatan pertumbuhan tanaman dan ketahanan tanaman terhadap infeksi patogen.
Keyword: Antagonisme, Meloidogyne sp, Fusarium oxysporum, mikrob dan kimia tanah, insidensi penyakit

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