Judul: Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Kanker Payudara dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE
Abstrak: Penyakit kanker payudara adalah salah satu penyakit degeneratif yang memiliki tingkat jumlah kasus baru setiap tahunnya yang tinggi di Indonesia. Penyakit kanker payudara dapat diatasi dengan terapi yang menarget proteinprotein signifikan yang berpengaruh terhadap penyakit tersebut. Identifikasi protein signifikan dapat dilakukan dengan pendekatan topologi dan clustering. Untuk mengidentifikasi protein signifikan penyakit kanker payudara, penelitian ini menggunakan data centrality interaksi protein-protein yang dianalisis dengan principal component analysis (PCA) dan clustering dengan ClusterONE. PCA digunakan untuk mencari nilai overall centrality dari nilai-nilai centrality yang digunakan dan dilakukan clustering untuk membentuk kompleks protein yang berupa cluster berisi protein signifikan penyakit kanker payudara. Analisis cluster dilakukan dengan perbandingan kualitas tiap cluster yang terbentuk dan terhadap penelitian sebelumnya. Didapatkan sebanyak 27 protein merupakan protein yang berpengaruh terhadap penyakit kanker payudara dari 32 protein cluster terbaik
Keyword: ClusterONE, significant protein, breast cancer, principal component analysis

Judul: Klasifikasi Enzim Protein Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Analisis Komponen Utama
Abstrak: Enzim adalah suatu protein yang berfungsi sebagai biokatalisator dan mempunyai bentuk globular. Enzim merupakan biokatalisator yang aktif, sebab hanya dengan jumlah yang sedikit pada kondisi yang tepat, dapat mengatur jalannya reaksi kimia tertentu. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan klasifikasi enzim berdasarkan 6 kelas yang ditentukan oleh Enzyme Commission. Data fasta sekuen protein enzim akan dilakukan ekstraksi fitur. Fitur yang digunakan adalah 470 fitur yang digunakan pada penelitian Rao et al (2009). Data yang digunakan adalah data fasta yang berjumlah 3000 data, masing-masing 500 data untuk 6 kelas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor sebagai metode klasifikasi pada enzim dan Principal Component Analysis digunakan untuk mereduksi dimensi fitur. Penelitian ini menunjukkan sensitivitas rata-rata tertinggi sebesar 0.79 pada K-NN dengan PCA 85% dan PCA 90%.
Keyword: enzim, K-NN, PCA, protein

Judul: The Potential of SDGs Lake as an Irrigation Water  Source
Abstrak: Danau SDGs memiliki potensi dan dapat dimanfaatkan sebagai sumber air irigasi. Pemanfaatan air Danau dilakukan dengan konstruksi bangunan pengambilan (intake) sesuai dengan satuan kebutuhan air irigasi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui kapasitas tampungan dan kisaran volume Danau, menentukan kapasitas intake Danau untuk memenuhi kebutuhan air irigasi, dan merencanakan desain pintu intake. Metode yang digunakan yaitu pengukuran langsung dengan Echo Sounder untuk memperoleh kedalaman, analisis debit dengan neraca air FJ Mock, dan analisis kurva lengkung kapasitas Danau, dan penentuan dimensi pintu air sesuai dengan Kriteria Perencanaan Irigasi-09 tentang spesifikasi teknis pintu air. Volume kapasitas tampungan optimal Danau SDGs adalah ±1218.07 m3 dengan luas ±6000 m2 berada pada elevasi ±163.5 mdpl. Kapasitas intake yang diperoleh untuk debit pengambilan yaitu 0.002 samapi 0.011 m3/det dengan luas lahan yang dapat dipenuhi kebutuhan irigasi adalah 6.36 ha sampai 20.58 ha. Dimensi pintu intake yang digunakan yaitu tinggi 80 cm dan lebar 60 cm dengan pola operasi bukaan pintu adalah 2.7 cm sampai 16.83 cm untuk memenuhi kebutuhan irigasi yang optimal., SDGs Lake has the potential and can be utilized as a source of irrigation water. The utilization of the lake water is carried out through the construction of an intake structure according to the irrigation water requirement unit. The objectives of this research are to determine the storage capacity and volume range of the reservoir, to determine the intake capacity of the reservoir to meet the irrigation water needs, and to plan the design of the intake gate. The methods used include direct measurement with an Echo Sounder to obtain the depth, discharge analysis using the FJ Mock water balance, and analysis of the reservoir capacity curve, as well as determining the dimensions of the water gate according to planning irrigation criteria (09) about gate technical specification. The optimal storage capacity volume of the SDGs Reservoir is approximately 1218.07 m3 with an area of approximately 6000 m2 at an elevation of approximately 163.5 m above sea level. The obtained intake capacity for withdrawal discharge ranges from 0.002 to 0.011 m3/sec, with a land area that can meet the irrigation needs ranging from 6.36 ha to 20.58 ha. The dimensions of the intake gate used are a height of 80 cm and a width of 60 cm, with a gate opening operation pattern ranging from 2.7 cm to 16.83 cm to meet the optimal irrigation requirements.
Keyword: Discharge, FJ Mock, Gate, Intake, Reservoir