Laporan Taksonomi Numerik-fenetik Khamir

BORANG LAPORAN PRAKTIKUM SISTEMATIKA MIKROBIA LABORATORIUM MIKROBIOLOGI

No. Dokumen Berlaku sejak Revisi Halaman

FO-UGM-BI-07-13 03 Maret 2008 01 1 dari 15

LAPORAN PRAKTIKUM SISTEMATIKA MIKROBIA KARAKTERISASI DAN KLASIFIKASI KHAMIR DENGAN METODE TAKSONOMI FENETIK-NUMERIK

DISUSUN OLEH: NAMA NIM GOL/KELP ASISTEN : SOFIANINGTIAS FRIHANTINING HIDAYATI : 09/284494/BI/8259 : V/II : JUNITA CHRISTINA SEMBIRING

LABORATORIUM MIKROBIOLOGI FAKULTAS BIOLOGI UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA 20111




KARAKTERISASI DAN KLASIFIKASI KHAMIR DENGAN METODE TAKSONOMI FENETIK-NUMERIK I. PENDAHULUAN Latar Belakang Khamir adalah bagian dari studi mikrobiologi, yaitu ilmu yang mempelajari mikrobia. Di dalam mikrobiologi, khamir dimasukkan dalam dunia fungi bersama dengan kapang. Dunia lain yang dipelajari dalam mikrobiologi mencakup dunia bakteri, arkhaea, protista, dan organisme aseluler (virus), dan menempati domain bacteria. Semua anggota domain ini memiliki kesamaan yaitu untuk memperbanyaknya menggunakan metode khusus yaitu kultur murni secara aseptis (Waluyo,2005) Keberadaan khamir dapat diamati dengan melihat gejala atau pengaruh yang ditimbulkan dari aktifitasnya, seperti produksi alkohol pada tape oleh Saccharomyces cereviseae. Selain S.cereviseae yang bermanfaat untuk kehidupan manusia adapula khamir yang merugikan manusia. Maka berdasarkan fungsi dan dampaknya, khamir sangat beranekaragam. Untuk

mengetahui berbagai keanekaragaman spesies khamir tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan tiga subdisiplin biosistematika yaitu klasifikasi, identifikasi, dan tatanama. Hasil dari penggunaan tiga subdisiplin tersebut dapat untuk mengetahui spesies khamir dan melihat adanya hubungan kekerabatan ataupun hubungan kemiripan yang dimiliki antar spesies tersebut. Sehingga setelah mengetahui karakter yang dimiliki tiap-tiap khamir, dapat dilakukan berbagai tindakan sesuai dengan fungsi yang dimiliki khamir tersebut. Pada paktikum ini digunakan enam strain khamir yang akan dikarakterisasi dan diklasifikasikan. Keenam strain tersebut dikarakterisasi menggunakan lebih dari 50 karakter. Permasalah dalam praktikum ini adalah strain khamir yang digunakan sama dan jumlah serta macam karakter yang digunakan juga sama, namun dianalisis indeks similaritasnya dengan koefisien yang berbeda yaitu dengan Ssm (Simple Matching) dan Sj (Jaccard) maka dapat dihasilkan suatu pengelompokan (clustering ) kemiripan strain khamir yang berbeda.

2




Tujuan Tujuan dari praktikum ini adalah untuk mempelajari perbandingan hasil dendogram kedua indeks similaritas Ssm dan Sj. Mempelajari klasifikasi OTU yang dihasilkan berdasarkan kedua indeks similaritas tersebut. Serta untuk mengetahui hubungan kemiripan keenam strain khamir tersebut. II. METODE Bahan Bahan yang digunakan dalam percobaan ini meliputi 6 strain khamir yang ditumbuhkan dalam media cair, media agar miring, dan YMA plate. Alat Alat yang digunakan dalam percobaan ini meliputi mikroskop yang digunakan untuk mengamati morfologi sel, morfologi spora, dan jumlah spora khamir. Petridish dan tabung reaksi untuk tempat YMA. Stereo mikroskop untuk mengamati morfologi koloni khamir. Cara Kerja Morfologi koloni khamir diamati meliputi bentuk, permukaan, tepi, dan profil. Jika kurang jelas, dibantu dengan pengamatan menggunakan stereo mikroskop. Morfologi sel khamir diamati dengan mikroskop meliputi bentuk sel dan tipe pertunasan. Morfologi dan jumlah spora diamati dengan mikroskop meliputi bentuk sporran dan jumlah spora. Kemudian dilakukan karakterisasi fisiologis meliputi uji fermentasi, pertumbuhan dalam 50% glukosa di YMA plate, pertumbuhan di temperatur 4C;37C;55C, pertumbuhan dalam media cair, pertumbuhan dalam 1% asam asetat, produksi asam dari glukosa, dan produksi ester. Hasil postif uji fermentasi berupa perubahan warna media menjadi kuning dan adanya gelembung udara. Hasil positif pertumbuhan 50% glukosa, pertumbuhan di temperatur 4C;37C;55C, pertumbuhan dalam 1% asam asetat adalah tumbuhnya koloni di media tersebut, hasil positif produksi asam dari glukosa adalah adanya zona jernih, hasil positif pertumbuhan di media cair berupa adanya endapapan atau lapisan. Hasil positif produksi ester adalah terciumnya bau ester dari strain khamir. Setelah dilakukan karakterisasi meliputi morfologi koloni, sel, spora, jumlah spora dan karakterisasi fisiologis,kemudian dilakukan pemilihan OTU (operational taxonomical unit) dan uji karakter, evaluasi eror, dan pendefinisian tingkat takson.3




Pemilihan OTU dan uji karakter meliputi pemilihan strain (OTU), pemilihan karakter, dan pengkodean data. Evaluasi eror meliputi konstruksi dendogram dan evaluasi dendogram dengan korelasi kofenetik. Strain (OTU) dan karakter dimasukkan dalam tabel nxt beserta kode positif (+) dan negatif (-) dengan sebanyak-banyaknya karakter (lebih dari 50 karakter). Kemudian dihitung indeks similaritasnya dengan dua cara, yaitu simple matching coefficient (Ssm) dan jaccard coefficient (Sj). Setelah itu nilai indeks similaritas dimasukkan ke dalam matriks similaritas dan dilakukan clustering analysis menggunakan clustering algoritma UPGMA atau average linkage. Langkah selanjutnya adalah membuat dendogram dan membuat matriks similaritas dari dendogram. Selanjutnya, matriks similaritas asli dan matriks similaritas turunan dendogram dimasukkan dalam tabel korelasi kofenetik. Dari tabel korelasi kofenetik tersebut dihitung nilainya untuk kemudian dihitung koefisien korelasinya (r) dengan nilai ambang > 60%. Jika hasil koefisien korelasi ini kurang dari 60% maka taksonomi numerik yang dilakukan tidak diterima. III. HASIL Berikut ini adalah hasil dari pengamatan khamir meliputi morfologi sel, morfologi koloni, morfologi spora, jumlah spora, dan karakterisasi fisiologis. Hasil pengamatan meliputi koleksi data, matriks similaritas, clustering analysis, dendogram, matriks turunan dendogram, tabel korelasi kofenetik, dan nilai koefisien korelasi. 1. Tabel nxt Tabel 1. Koleksi data (tabel nxt) Tabel koleksi data terdiri dari jumlah karakter (n) dan OTU (t)no karakter A 1 2 3 4 5 6 pertumbuhan lebat pertumbuhan tipis pertumbuhan sedang agar miring kilat agar miring tidak mengkilat tipe pertumbuhan filiform + + + + + + B + + strain mikrobia (OTU) C + + D + + E + + F

4

BORANG LAPORAN PRAKTIKUM SISTEMATIKA MIKROBIA LABORATORIUM MIKROBIOLOGI7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 tipe pertumbuhan echinulate tipe pertumbuhan spreading kekeruhan merata kekeruhan tidak merata bentuk sel silindris bentuk sel pear-shaped bentuk sel spherical tipe pertunasan monopolar tipe pertunasan random tipe pertunasan multilateral bentuk koloni circulair bentuk koloni irregular elevasi convex elevasi flat tepi koloni entire tepi koloni undulate warna krem warna putih mengkilat tidak mengkilat struktur dalam translucent struktur dalam opaque struktur dalam smooth pertumbuhan dalam 1% asam asetat produksi asam dari glukosa 5% uji fermentasi produksi ester pertumbuhan pada 4 C pertumbuhan pada 37 C pertumbuhan pada 55 C morfologi spora spheroidal morfologi spora ellipsoidal tipe pertumbuhan sedimen tipe pertumbuhan pellicle Elevasi raised0 0 0

No. Dokumen Berlaku sejak Revisi Halaman + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + -

FO-UGM-BI-07-13 03 Maret 2008 01 5 dari 15 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

+ + + + + + + + + + + + -

+ + + + + + + + + + + + + +

5




2. Matriks Similaritas Tabel 2. Matriks Similaritas Matriks similaritas terdiri dari dua macam matriks yaitu Ssm (simple matching coefficient) dan Sj (jaccard coefficient) a. Ssm (simple matching coefficient)A A B C D E F 100 51,22 58,54 58,54 58,54 46,34 100 58,54 21,95 58.54 51,22 100 46,34 68,29 68,29 100 41,46 43,9 100 43,9 100 B C D E F

b. Sj (jaccard coefficient)A A B C D E F 100 23,08 37,5 33,33 34,62 17,24 100 34,62 3,03 44 25 100 25 52 45,83 100 23,33 20,69 100 26,67 100 B C D E F

3. Analisis klaster (clustering analysis) Tabel 3. Clustering Analysis Berikut ini adalah clustering analysis dari matriks similaritas dengan menggunakan Ssm dan Sj a. Ssmsim (%) 100 68,29 58,54 56,1 46,04 strain mikrobia (OTU) A A A,D A,D B B B C C,E,F C,E,F B,C,E,F A,D,B,C,E,F D D E F

6




b. SjSIM (%) 100 52 39,31 32,5 24,43 23,06 Strain mikrobia (OTU) A A A A A,D B B C C,E B,C,E F,B,C,E F,B,C,E A,D,F,B,C,E D D D D E F F F

4. Dendogram Berikut ini adalah dendogram hasil clustering analysis yang dilakukan pada matriks similaritas menggunakan Ssm (simple matching coefficient) dan Sj (Jaccard coefficient)a. Ssm A 58,54 D 46,04 B F 56,1 68,29 C E 10 b. Sj 23,06 32,5 52 39,31 F C E B A 33,33 D 10 20 30 40 50 60 70 80 7 90 100 20 30 40 50 60 70 80 90 100




Gambar 1. Dendogram strain khamir berdasarkan klasifikasi fenetik numerik dengan menggunakan matriks similaritas Ssm (atas) dan Sj (bawah) 5. Evaluasi dendogram Tabel 4. Evaluasi Dendogram Evaluasi dendogram dengan menggunakan analisis korelasi kofenetik. Merupakan evaluasi dari dendogram awal a. SsmA A B C D E F 100 46,04 46,04 58,54 46,04 46,04 100 56,1 46,04 56,1 56,1 100 46,04 68,29 68,29 100 46,04 46,04 100 68,29 100 B C D E F

b. SjA A B C D E F 100 23,06 23,06 33,33 23,06 23,06 100 39,31 23,06 39,31 32,5 100 23,06 52 32,5 100 23,06 23,06 100 32,5 100 B C D E F

8




6. Analisis korelasi-kofenetik Tabel 5. Analisis korelasi-kofenetik Analisis korelasi-kofenetik ini digunakan untuk mendapatkan nilai koefisien korelasi (r) a. analisis korelasi kofenetik metode SsmSsm A-B A-C A-D A-E A-F B-C B-D B-E B-F C-D C-E C-F D-E D-F E-F JUMLAH x 51,22 58,54 58,54 58,54 46,34 58,54 21,95 58,54 51,22 46,34 68,29 68,29 41,46 43,9 43,9 775,61 y 46,04 46,04 58,54 46,04 46,04 56,1 46,04 56,1 56,1 46,04 68,29 68,29 46,04 46,04 68,29 800,03 x2 2623,49 3426,93 3426,93 3426,93 2147,40 3426,93 481,80 3426,93 2623,49 2147,40 4663,52 4663,52 1718,93 1927,21 1927,21 42058,63 y2 2119,68 2119,68 3426,93 2119,68 2119,68 3147,21 2119,68 3147,21 3147,21 2119,68 4663,52 4663,52 2119,68 2119,68 4663,52 43816,59 xy 2358,17 2695,18 3426,93 2695,18 2133,49 3284,09 1010,58 3284,09 2873,44 2133,49 4663,52 4663,52 1908,82 2021,16 2997,93 42149,61

b. analisis korelasi kofenetik metode SjSj A-B A-C A-D A-E A-F B-C B-D B-E B-F C-D X 23,08 37,5 33,33 34,62 17,24 34,62 3,03 44 25 25 Y 23,06 23,06 33,33 23,06 23,06 39,31 23,06 39,31 32,5 23,06 X2 532,6864 1406,25 1110,889 1198,544 297,2176 1198,544 9,1809 1936 625 625 Y2 531,76 531,76 1110,89 531,76 531,76 1545,28 531,76 1545,28 1056,25 531,76 XY 532,22 864,75 1110,89 798,34 397,55 1360,91 69,87 1729,64 812,50 576,50

9

BORANG LAPORAN PRAKTIKUM SISTEMATIKA MIKROBIA LABORATORIUM MIKROBIOLOGIC-E C-F D-E D-F E-F JUMLAH 52 45,83 23,33 20,69 26,67 445,94 52 32,5 23,06 23,06 32,5 445,93 2704 2100,389 544,2889 428,0761 711,2889 15427,36 2704,00 1056,25 531,76 531,76 1056,25 14328,3 2704,00 1489,48 537,99 477,11 866,78 14328,53



7. Koefisien Korelasi (r)R hitung

n X

n (XY) - (X) (Y)2

- (X) 2 n Y 2 - (Y) 2

x100%

R Ssm 20,81%

R hitung

n X

n (XY) - (X) (Y)2

- (X) 2 n Y 2 - (Y) 2

x100%

R Sj 18,43 %

IV.

PEMBAHASAN Sistematika mikrobia adalah ilmu yang mempelajari mengenai keanekaragaman

mikrobia dan interaksinya baik berupa hubungan kekerabatan (filogenetik) dan kemiripan (fenetik). Salah satu objek kajian mikrobia adalah khamir. Berdasarkan pengertian tersebut, maka dalam pendeskripsian khamir, juga menggunakan sistematika mikrobia. Subdisiplin yang digunakan dalam sistematika mikrobia meliputi klasifikasi, identifikasi, dan tatanama. Jadi untuk deskripsi khamir juga menggunakan subdisiplin sistematika berupa klafikasi khamir, identifikasi khamir, dan tatanama khamir. Menurut Salle, A. J. (1961) khamir termasuk fungi namun bersifat uniseluler, reproduksinya secara vegetatif dengan pertunasan dan morfologi serta ukurannya berbeda dengan bakteri. Sebagian dari khamir membentuk spora, dan sebagian tidak. Spora ini berfungsi untuk reproduksi seksualnya. Karakterisasi yang dilakukan pada strain khamir dalam percobaan ini menggunakan klasifikasi numerik fenetik, yaitu klasifikasi dengan sejumlah karakter berdasarkan kemiripan yang dimiliki antar strain (Priest,F & Goodfellow, 1999). Klasifikasi numerik fenetik10




(Adansonian) ini memiliki lima prinsip utama yaitu 1). Taksonomi ini mengandung banyak informasi, dengan digunakan sebanyak-banyaknya karakter, 2). Setiap karakter diberi nilai yang setara,3) tingkat kedekatan dua strain berdasarkan fungsi proporsi similaritas sifat yang dimiliki bersama, 4) taksa yang berbeda dibentuk berdasar pada sifat yang dimiliki, 5) similaritas bersifat fenetik (Sembiring, L. 2011). Dalam taksonomi Adansonian jumlah karakter khamir yang diujikan minimal adalah 50 karakter agar didapatkan klasifikasi yang mantap dan tidak subyektif. Hasil yang didapatkan dalam percobaan, tidak sampai dengan 50 karakter, hanya 41 karakter. Berdasarkan taksonomi Adansonian, karakter yang kurang dari 50 akan menghasilkan klasifikasi yang kurang dapat dipercaya, walaupun tetap dapat dilakukan pendeskripsian takson. Dari 41 karakter yang ada, langsung dicari indeks similaritas dengan menggunakan Ssm(simple matching coefficient) dan Sj (jaccard coefficient). Khamir yang dipraktikumkan tidak melewati pengujian karakter strain karena tidak diberikan duplikat strain. Hal ini menyebabkan data karakter yang didapat menjadi bias karena praktikan hanya mengkarakterisasi berdasarkan satu koloni untuk satu strain dalam satu macam pengujian. Jadi karakter yang didapatkan bersifat kurang mantap dan akan mempengaruhi hasil akhir deskripsi takson. Setelah didapatkan indeks similaritas, maka hasilnya dimasukkan dalam matriks similaritas Ssm dan Sj. Tiap matriks similaritas dilakukan clustering analysis dengan menggunakan algoritma pengklasteran. Ada 3 macam algoritma pengklasteran yang dipakai, yaitu single linkage, average linkage, dan complete linkage (Priest,Fegus & Austin,Brian.1993). hasil dari algoritme single linkage lebih besar daripada average, sedangkan complete linkage memiliki hasil fusi yang lebih kecil daripada average linkage. Pada praktikum ini algoritme pengklasteran yang digunakan adalah average linkage atau disebut juga UPGMA,baik untuk matriks similaritas Ssm maupun Sj. Dalam analisis pengklasteran ini setelah didapatkan strain yang fusi untuk pertama kali pada level berapapun, selanjutnya algoritme pengklasteran digunakan. Hasil yang didapatkan dari clustering analysis Ssm dan Sj menunjukkan fusi 6 strain yang dikarakterisasi berada pada level kurang dari 70%. Artinya tiap strain tersebut dapat dipastikan sebagai spesies yang berbeda. Dari perhitungan analisis klaster yang dilakukan oleh praktikan, didapatkan 6 strain adalah 6 spesies yang berbeda. Perhitungan ini diperkuat dengan pembuatan dendogram yang menunjukkan bahwa tidak ada fusi strain khamir pada leve 70%.11




Karena klasifikasi numerik ini berdasarkan taxospecies-concept, maka similartias yang ditunjukkan dalam satu spesies harus berada pada level >70%, jika kurang dari 70% maka artinya sudah berbeda spesiesnya (Priest,F & Goodfellow. 1999) Selanjutnya, dari dendogram yang didapatkan, dilakukan evaluasi dendogram dan hasil evaluasi ini dimasukkan dalam matriks similaritas dendogram. Kemudian dilakukan penghitungan korelasi kofenetik anatara matriks similaritas awal dengan matriks similaritas hasil evaluasi dendogram. Dari korelasi kofenetik inilah didapatkan koefisien korelasi. Nilai dari koefisien korelasi ini diterima jika berada pada level >60%. Jika hasil dari penghitungan koefisien korelasi (r) ini lebih dari atau sama dengan 60%, artinya klasifikasi yang dilakukan dapat dipercaya dan dipertanggungjawabkan. Koefisien korelasi (r) yang didapatkan dalam pengujian oleh praktikan, nilainya kurang dari 60%, baik Ssm maupun Sj. Artinya, klasifikasi yang dilakukan oleh praktikan kurang dapat dipertanggungjawabkan. Praktikan menduga hal ini disebabkan karena kurangnya karakter yang digunakan untuk pengujian. Selama karakterisasi, banyak karakter yang didapatkan bersifat double negative dan double positive pada seluruh strain yang diuji. Karakter yang demikian tidak dapat dihitung karena akan menyebabkan bias. Selain itu tidak ada uji eror pada karakter yang diuji di tiap strain. Ini juga salah satu faktor yang dapat menyebabkan hasil tidak valid. Namun demikian, walaupun koefisien korelasi (r) Ssm dan Sj keduanya berada dibawah level 60%, penggunaan indeks similaritas Sj lebih akurat dibandingkan dengan indeks similaritas Ssm. Hal ini disebabkan Sj tidak melakukan penghitungan terhadap sifat dua strain yang double negative, sedangkan metode Ssm melakukan penghitungan terhadap sifat dua strain yang double negative dan double positive.

V.

KESIMPULAN Hasil dendogram dengan menggunakan indeks similaritas Sj lebih akurat dibanding

dengan indeksi similaritas Ssm. Indeks similaritas Sj tidak menggunakan sifat strain yang double negative. Koefisien korelasi indeks Ssm adalah 20,81% dan koefisien korelasi inideks similaritas Sj adalah 18,43%. Nilai koefisien korelasi (r) indeks similaritas Ssm dan Sj tidak diterima. Nilai koefisien korelasi yang diterima adalah >60%. Hubungan kemiripan 6 strain khamir dengan indeks simiritas Ssm dan Sj menunjukkan ada 6 spesies strain yang berbeda.12




VI.

DAFTAR PUSTAKA Priest,F & Goodfellow. 1999. Applied Microbial Systematic. Kluwer Academic Publisher. Netherland Priest,Fegus & Austin,Brian.1993. Modern Bacterial Taxonomy. Chapman & Hall. London Salle, A. J. 1961. Fundamental Principles of Bacteriology. 5 th ed McGraw- Hill Book. New York Sembiring,L.2011. Petunjuk Praktikum Sistematika Mikrobia. Fakultas Biologi UGM. Yogyakarta Waluyo, L. 2005. Mikrobiologi Umum.edisi kedua. UMM-Press. Malang

13




LAMPIRAN Perhitungan Indeks Similaritas Ssm dan Sj Perhitungan SsmSsm (a d) x100 (a b c d)

Keterangan a =Jumlah karakter yang ( + ) untuk kedua strain b =Jumlah karakter yang ( + ) untuk strain pertama dan ( - ) bagi strain kedua c =Jumlah karakter yang ( - ) untuk strain pertama dan ( + ) bagi strain kedua d =Jumlah karakter yang ( - ) untuk kedua strain a. SsmAB= 21/41 =51,22 AC =24/41= 58,54 AD =24/41= 58,54 AE =24/41= 58,54 AF =19/41=46,34 BC =24/41= 58,54 BD =9/41= 21,95 BE =24/41= 58,54 BF =21/41= 51,22 CD =19/41= 46,34 CE =28/41= 68,29 CF =28/41 = 68,29 DE =17/41= 41, 46 DF =18/41 = 43,9 EF =18/41 = 43,9 b. Sj AB =6/26 = 23,08 AC =9/24 = 37,5 AD =8/24 = 33,33 AE =9/26 =24,62 AF =5/29 = 17,24 14

BORANG LAPORAN PRAKTIKUM SISTEMATIKA MIKROBIA LABORATORIUM MIKROBIOLOGI BC =9/26 =34, 62 BD =1/33= 3,03 BE =11/25 = 44 BF =7/28 = 25 CD =7/28 = 25 CE =13/25 = 52 CF =11/24 = 45,83 DE =7/30 =23,33 DF =6/29 = 20,69 EF =8/30 =26,67



Algoritma Pengklasteran a. Ssm AC+AE+AF/3 = 58,54+58,54+46,34/3=54,47 BC+BE+BF/3 = 58,54+58,54+51,22/3=56,1 DC+DE+DF/3 = 46,34+41,46+43,9/3 = 43,9 A,D --B,C,E,F AB+AC+AE+AF+DB+DC+DE+DF/8 = 51,22+58,54+58,54+46,34+21,95+46,34+41,46+43,9/8=46,04 b. Sj AC+AE/2=36,06 BC+BE/2=39,31 DC+DE/2=24,16 FC+FE/2=36,25 AC+AE+AB/3=31,73 DC+BE+DB/3=17,12 FC+FE+FB/3=32,5 Koefisien korelasi a. Ssm

R hitung

n X

n (XY) - (X) (Y)2

- (X) 2 n Y 2 - (Y) 22

x100% x100%

6 (42058,63) - (775,61) 6 (43816,59) - (800,03) 2

6 (42149,61) - (775,61) (800,03)

R Ssm 20,81%

15




b. SjR hitung Rhitung

n X

n (XY) - (X) (Y)2

- (X) 2 n Y 2 - (Y) 2

x100%

6 (15427,36)

6 (14328,53) - (445,94) (445,93) - (445,94) 2 6 (14328,3) - (445,93) 2

x100%

R Sj 18,43 %

16

Documents

Laporan Taksonomi Numerik-fenetik Khamir