Judul: Analisis Jejaring Penyakit untuk Identifikasi Penyakit  Komorbid Dominan Terkait Covid-19
Abstrak: Komorbid merupakan penyakit tambahan baik fisik maupun psikis selain dari kondisi utama pasien yang dapat memperburuk kondisi pasien. Penyakit komorbid pada pasien covid-19 menjadi salah satu penyebab meningkatnya angka kematian. Pencarian penyakit komorbid covid-19 bertujuan untuk membantu tenaga medis khususnya dalam menangani pasien positif covid-19. Tentunya akan berbeda dalam penanganan apabila pasien dengan penyakit komorbid dengan yang tidak. Penyakit komorbid yang dominan dicari dengan melakukan ekstraksi anotasi abstrak Pubmed terkait covid-19 lalu ditampilkan dalam word cloud berdasarkan frekuensi kemunculannya. Hasil analisis istilah penyakit comorbid dalam word cloud akan dihitung skor Disease Ontology-nya untuk kemudian dibuatkan suatu network. Nilai centrality dalam network yang terbesar akan menunjukkan penyakit komorbid dominan pada covid-19., Comorbid is a coexisting disease that can be both physical and psychological apart from the patient's condition which can worsen the medical status. Comorbidity in covid-19 can increase the mortality rate of the patients. The research on covid-19 with comorbidity aims to help medical personnel in dealing with positive covid-19 patients, due to its different treatment for those who have comorbid and those who are not. The present comorbid disease was searched by extracting annotation abstracts regarding covid-19 in Pubmed and then displayed in the Word Cloud based on the frequency appearance. The results of the term comorbid analysis using word-cloud were calculated based on the Disease Ontology and then made the network. The largest value of centrality in network will indicate the dominant comorbid disease in COVID-19.
Keyword: covid-19, disease ontology, pubmed, comorbid, wordcloud analyst

Judul: Finding Significant Proteins Related to Inflammation in COVID-19 Using Skyline Query
Abstrak: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) yang disebabkan oleh Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) adalah penyakit pandemi dunia saat ini. Manusia yang memiliki satu atau lebih penyakit penyerta terinfeksi oleh virus ini cenderung membutuhkan perawatan intensif dan memiliki tingkat kelangsungan hidup yang rendah. Pencarian protein yang berasosiasi dengan virus ini perlu dilakukan untuk menjadi tahap awal membantu para peneliti dalam menemukan obat yang tepat untuk pasien COVID-19. Viral pneumonia, Pulmonary Fibrosis, Pulmonary Edema, Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS), Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) dan Asthma adalah penyakit penyerta COVID-19. Pencarian protein penting ini menggunakan metode skyline query karena metode ini bekerja dengan mengembalikan seluruh protein dominan yang sesuai dengan preferensi berdasarkan enam kriteria kebaikan centrality measures. Hasil pencarian ini menemukan 19 protein signifikan EGRF, HRAS, TNF, VEGFA, IL4, IL17A, CXCL12, ITGAV, COX8A, ALOX5, PARK2, ACTA1, CSF2RA, FCGR2B, HDAC3, B2M, AP3B1, HMOX1, MMP12. Protein-protein ini berasosasi dengan 12 pathway yang berperan dalam inflamasi., Coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) is a global pandemic disease. Humans who have one or more comorbidities are infected by this virus, they tend to require intensive care and have a low survival rate. The search for proteins associated with this virus needs to be done to be the first stage to help researchers find the right drug for COVID-19 patients. Viral Pneumonia, Pulmonary Fibrosis, Pulmonary Edema, Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS), Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and Asthma are co-morbidities of COVID-19. The search for this important protein used the skyline query method because this method worked by returning all dominant proteins that match preferences based on six criteria of goodness of centrality measures. The search results found 19 significant proteins EGRF, HRAS, TNF, VEGFA, IL4, IL17A, CXCL12, ITGAV, COX8A, ALOX5, PARK2, ACTA1, CSF2RA, FCGR2B, HDAC3, B2M, AP3B1, HMOX1, MMP12. These proteins were associated with 12 pathways that played a role in inflammation.
Keyword: comorbid disease, covid-19, significant protein, skyline query

Judul: Studi Pembuatan Tempe Instan
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari proses pembuatan tempe instan serta pengaruh jenis plastik pengemas dan lama penyimpanan kedelai olah kering terhadap mutu tempe yang dihasilkan. ~lastik pengemas yang digunakan adalah High Density Polyetilen (HDPE) dan Low Density Polyetilen (LDPE) sedangkan lama penyimpanan dilakukan adalah 0, 2, 4 dan 6 minggu.
Keyword: