DAFTAR LAMPIRAN
OPTIMASI KULTIVASI KAPANG ENDOFIT
Formulasi media adalah salah satu tahap penting dalam industri berbasis fermentasi. Komponen penyusun media yang biasanya terdiri dari sumber karbon, nitrogen, mineral, asam amino, vitamin maupun faktor pertumbuhan
yang lainnya akan mempengaruhi kondisi kimiawi dan nutrisi dari sel di dalam reaktor. Kondisi ini mempengaruhi akumulasi produk di dalam sel maupun yang disekresikan ke dalam medium. Optimasi media terutama dilakukan untuk mendapatkan sistem pertumbuhan terbaik untuk memaksimalkan produk maupun meminimalkan biaya dan teknologi. Formulasi media bukan merupakan hal mudah, karena banyaknya variabel yang terlibat di dalam proses dan kompleksitas metabolisme di dalam mikroorganisme yang terlibat di dalam fermentasi (Weuster-Botz, 2000).
Karena sifat-sifatnya maka optimasi dan pembuatan model untuk fermentasi juga kompleks dan memakan waktu lama (Roeva, 2005). Untuk mengoptimasi suatu proses fermentasi dibutuhkan suatu model yang mampu mendeskripsikan dinamika proses dan hubungan antar berbagai variabel yang terlibat dalam proses. Bagian penting dalam pembuatan model ini adalah pemilihan metode optimasi yang tepat untuk dapat memprediksikan parameter sehingga dengan data percobaan yang sudah ada dapat mengkalibrasi model agar data percobaan tersebut dapat diulang dengan cara yang terbaik (Rochaet al.,2006; Roeva, 2005).
Pendekatan statistik telah digunakan secara luas untuk memilah dan mengoptimasi proses fermentasi. Pendekatan statistik untuk melakukan optimasi ini melibatkan baik rancangan percobaan maupun teknik optimasi. Rancangan berfungsi untuk mendefinisikan variabel yang akan dilihat pengaruhnya terhadap proses, termasuk didalamnya banyaknya ulangan dan level dari setiap variabel. Kemudian dari data yang diperoleh dari percobaan dilakukan optimasi dengan menggunakan suatu model matematika untuk meramalkan kondisi proses yang lebih baik (Kennedy dan Krouse, 1999). Pendekatan statistik untuk optimasi telah digunakan secara luas terutama dengan semakin banyaknya perangkat lunak komputer yang memungkinkan untuk mengolah data dalam jumlah besar. Pendekatan secara statistik ini dapat digunakan untuk penapisan sejumlah besar faktor seperti misalnya untuk menentukan komposisi media fermentasi. Dengan rancangan percobaan ini faktor-faktor yang terbukti tidak mempunyai pengaruh nyata terhadap proses fermentasi dapat dihilangkan (Parekh et al., 2000).
Beberapa rancangan percobaan yang banyak digunakan untuk melakukan optimasi media biasanya dlakukan dengan 2 tahap, yaitu tahap skrining komponen yang mempunyai pengaruh terhadap hasil dan pencarian daerah
optimum dari komponen-komponen tersebut. (Kennedy dan Krouse, 1999; Parekh,et al.,2000, Weuster-Botz, 2000).
Pemilahan komponen media
Rancangan faktorial dengan berbagai variasinya adalah rancangan yang paling umum digunakan untuk skrining komponen media. Rancangan faktorial dapat berupa faktorial lengkap maupun faktorial tidak lengkap (faktorial terfraksinasi). Dalam rancangan faktorial lengkap semua kombinasi dari faktor dicoba, sedangkan pada rancangan faktorial terfraksinasi memungkinkan untuk mengurangi jumlah percobaan apabila jumlah percobaan dengan rancangan faktorial lengkap dirasa kurang praktis. Apabila dalam rancangan percobaan faktorial lengkap jumlah percobaan dirumuskan dengan 2n, dimana n adalah
faktor yang dicoba, maka dalam faktorial terfraksinasi jumlah percobaan dirumuskan menjadi 2n-k, dimana n adalah jumlah faktor yang dicoba dan k
adalah fraksi yang akan digunakan.
Rancangan faktorial terfraksinasi banyak digunakan sebagai tahap awal optimasi yang melibatkan banyak faktor, seperti pemilihan komponen media yang mempunyai pengaruh terhadap proses fermentasi. Ooijkaas et al., (1999) menggunakan metode ini untuk memilih komponen media yang mempunyai pengaruh terhadap produksi spora Coniothyrium minitants. Rancangan faktorial terfraksinasi juga digunakan oleh Rajendhran et al., (2002) untuk memilih 8 macam komponen media yang berpengaruh terhadap produksi penisilin G asilase oleh Bacillus sp. Setelah komponen media yang mempunyai pengaruh nyata terhadap hasil akhir yang diinginkan diketahui, baru dilakukan optimasi. Rancangan untuk optimasi
Central composite design diperkenalkan oleh Box dan Wilson pada tahun 1951. Rancangan ini sekarang banyak digunakan peneliti untuk merancang percobaan yang melibatkan banyak faktor seperti optimasi komposisi media atau kondisi kultivasi karena dengan menggunakan rancangan ini jumlah percobaan dapat direduksi. Central composite design merupakan suatu rancangan yang terdiri dari rancangan faktorial tingkat dua dengan dua level (tertinggi dan terendah) ditambah dengan beberapa titik yang memungkinkan untuk meramalkan adanya efek interaksi antar faktor yang dicoba. Kelompok titik tambahan yang pertama disebut starting point yang merupakan matriks bujur sangkar yang diagonal utamanya bernilai ± 2k/4, dimana k adalah jumlah faktor
yang merupakan kombinasi dari semua titik tengah faktor yang akan dioptimasi. Central composite design banyak digunakan peneliti untuk merancang percobaan optimasi setelah faktor-faktor yang mempunyai pengaruh terhadap hasil akhir yang diinginkan diketahui melalui percobaan berdasarkan rancangan faktorial yang lain.
Setelah mendapatkan serangkaian data dari rancangan penelitian diperlukan suatu metode untuk mendapatkan gambaran kondisi optimal yang diharapkan. Metode optimasi untuk rancangan percobaan statistik yang paling umum digunakan adalah Response Surface Methodology (RSM) (Parekhet al., 2000). Dengan RSM suatu model empiris dibangun berdasarkan data yang diperoleh dari percobaan yang telah dirancang sebelumnya. Model yang terbentuk, biasanya merupakan persamaan yang biasanya berupa persamaan polinomial ordo dua (persamaan 1), digunakan untuk meramalkan seberapa besar level yang diperlukan dari faktor yang diuji untuk mendapatkan respon tertinggi.
Y = b0+ Σ biXi+ Σ biiXi2+ Σ Σ bijXiXj ……… 1)
Dalam persamaan diatas Xi adalah variabel uji yang mempengaruhi
respon (Y), b0, bi, bii, dan bij adalah ramalan untuk koefisien regresi, Xi Xj
menggambarkan adanya interaksi antar variable uji dan Xi2 menggambarkan
ketidak linieran ordo 2 (Unal et al.,1998). Menurut Parekh et al (2000) RSM adalah metode yang sangat kuat karena baik pengaruh interaksi antar faktor maupun pengaruh kuadratnya diperhitungkan dan dikuantifikasi. Metode optimasi dengan RSM kebanyakan hanya digunakan untuk proses fermentasi curah (bacth).
Sampai saat ini belum banyak laporan tentang optimasi fermentasi kapang endofit. Wanget al (2006) melaporkan pengaruh faktor kimiafisika: pH, suhu kultivasi, sumber nitrogen dan sumber karbon, terhadap produksi laccase yang dihasilkan oleh kapang endofit Monotospora sp. yang diisolasi dari tanaman Cynodon dactylon. Optimasi ini dilakukan dengan rancangan statistik dengan membandingkan masing-masing perlakuan dengan t student. Xu et al. (2006) melaporkan optimasi media kapangFusarium maire untuk menghasilkan taxol. Pemilihan komponen media yang mempengaruhi produksi taxol dilakukan dengan metode Plackett-Burman, sedangkan optimasi komposisi dilakukan dengan metode respon permukaan. Sedangkan Gogoi et al(2008a) melaporkan pengaruh proses parameter untuk meningkatkan produksi metabolit sekunder
yang dihasilkan oleh kapang Fusarium sp DF2 yang diisolasi dari tanaman Taxus wallichiana. Optimasi dilakukan dengan mengubah satu variabel sementara variabel yang lain dibiarkan tetap. Variabel yang dikaji adalah pengaruh sumber karbon dan nitrogen serta pengaruh suhu, pH awal dan waktu inkubasi. Sedangkan Gogoiet al (2008b) melaporkan optimasi kondisi kultivasi produksi metabolit yang dihasilkan oleh kapang endofit Hypocrea spp. NSF-08 yang diisolasi dariDilenia indicaLinn.