Judul: Development of Conductance-Based Model of the Neuron for Parkinson's Disease Detection
Abstrak: enyakit Parkinson (PD) merupakan salah satu penyakit dengan gangguan neurodegeneratif di dalam ganglia basal. Aktivitas sel saraf di dalam ganglia basal dapat diamati menggunakan model simulasi komputasi yang banyak digunakan para ahli saraf untuk melihat bagaimana aktivitas sel saraf bekerja. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan aktivitas saraf pada tiga anatomi utama di dalamganglia basal yaitu Subthalamic Nukleus (STN), Globus Pallidus internal (GPi), dan Thalamus Cell (TC). Simulasi komputasi pada penelitian ini menggunakan model dasar Hodgin-Huxley (HH) dengan penambahan arus tambahan berupa arus sinaptik dan arus Deep Brain Stimulation (DBS). Model tersebut direpresentasikan sebagai persamaan diferensial biasa yang digabungkan sehingga dapat menggambarkan tegangan aktivitas dan mengamati pola osilasi tremor di dalam STN, GPi, dan TC pada kondisi normal dan penderita PD. Model ini juga menambahan efek DBS yang digunakan untuk mengurangi gejala pada tremor patologis ketika diterapkan pada STN. Perhitungan model simulasi dilakukandengan menggunakan metode Runge-Kutta orde keempat. Hasil simulasi deteksi PD dengan memperhitungkan aktivitas di dalam STN, GPi, dan TC pada model dasar HH menunjukkan pola aktivitas tegangan respons neuron yang bergerak secara periodik. Penambahan arus sinaptik dan arus DBS terdapat tegangan respons yang berbeda dengan model asli persamaan HH pada aktivitas neuron. Perbedaan tegangan respons di dalam ketiga anatomi ganglia basal tersebut menunjukkan penurunan respons thalamus pada input penggerak, sehingga menunjukkan transfer informasi yang buruk ke korteks. Hal ini disebabkan oleh reseptor yang terletak pada neuron glutamatergik, sehingga neuron-neuron ini akan dihambat oleh peningkatan aktivitas arus sinaptik dan DBS., Parkinson's disease (PD) is a disease with neurodegenerative disorders in the basal ganglia. Nerve cell activity in the basal ganglia can be observed using computational simulation models that are widely used by neurologists to see how nerve cell activity works. This study aims to compare neural activity in three main anatomies in the basal ganglia, namely the Subthalamic Nucleus (STN), Globus Pallidus internal (GPi), and Thalamus Cell (TC). The computational simulation in this research uses the basic Hodgin-Huxley (HH) model with the addition of additional currents in the form of synaptic currents and Deep Brain Stimulation (DBS) currents. The model is represented as a combined ordinary differential equation so that it can describe activity voltage and observe tremor oscillation patterns in the STN, GPi, and TC in normal conditions and PD sufferers. This model also adds the effect of DBS used to reduce symptoms in pathological tremor when applied to the STN. The simulation model calculations were carried out using the fourth order Runge-Kutta method. The simulation results of PD detection by taking into account activity in the STN, GPi, and TC in the HH basic model show a pattern of voltage response activity of neurons that move periodically. Adding synaptic currents and DBS currents, there is a voltage response that is different from the original model of the HH equation on neuronal activity. Differences in response voltage within these three basal ganglia anatomies suggest reduced thalamic responsiveness to locomotor input, thus indicating poor information transfer to the cortex. This is caused by receptors located on glutamatergic neurons, so that these neurons will be inhibited by increased synaptic current activity and DBS
Keyword: basal ganglia, Hodgin-Huxley model, Parkinson’s deseases

Judul: Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Parkinson dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE
Abstrak: Penyakit Parkinson adalah salah satu penyakit degeneratif yang memiliki tingkat kematian yang tinggi di Indonesia. Penyakit Parkinson dapat diatasi dengan pengobatan atau terapi yang menargetkan protein-protein signifikan. Penelitian ini mengidentifikasi protein signifikan menggunakan data centrality interaksi protein-protein yang dianalisis dengan Principal Component Analysis (PCA) dan clustering dengan ClusterONE. PCA digunakan untuk mencari nilai overall centrality yang digunakan untuk mengambil subgraf interaksi protein. Clustering dilakukan pada subgraf yang terbentuk dan menghasilkan 4 cluster. Cluster terbaik yang terbentuk adalah cluster dengan rata-rata centrality yang tinggi dan p-value yang rendah. Ciri-ciri tersebut diambil dari ciri-ciri protein signifikan. Cluster terpilih adalah cluster dengan p-value sebesar 0.02492 dan memiliki rata-rata centrality tertinggi kedua. Anggota-anggota cluster tersebut adalah 10 protein yang berasosiasi langsung dengan penyakit Parkinson, 3 protein berasosiasi tidak langsung, dan satu protein tidak berasosiasi dengan penyakit Parkinson.
Keyword: ClusterONE, protein signifikan, parkinson, Principal Component Analysis

Judul: Pengaruh jenis lemak dan frekuensi penggantian bunga pada proses enfleurasi terhadap rendemen dan mutu minyak melati (Jasminum sambac)
Abstrak: Nilai ekspor minyak atsiri menurut BPS (1998) pada tahun 1997 mencapai US$ 89.203.860 dari total ekspor non migas yang mencapai US$ 41,821 milyar. Padahal dari 150-200 species tanaman yang dapat menghasilkan minyak atsiri, sekitar 40 species tanaman terdapat di Indonesia dan diantaranya adalah tanaman melati. Bunga melati di Indonesia dimanfaatkan sebagai bunga rangkaian, bunga tabur, pewangi teh, sebagai bahan obat tradisional dan minyak wangi melati. Permintaan terhadap minyak melati murni dunia diperkirakan mencapai 4.000 kg per tahun dengan harga mencapai US$ 5.000 per kg (Sinar Tani edisi Agustus 1999) dan hal ini merupakan peluang bagi Indonesia, yang merupakan salah satu negara penghasil melati di kawasan Asia Tenggara. Metode yang sesuai untuk mengekstraksi bunga melati antara lain menggunakan pelarut menguap atau ekstraksi dengan lemak dingin (enfleurasi). Penelitian ini bertujuan untuk mengekstraksi minyak atsiri dari bunga melati (Jasminum sambac) dengan metode enfleurasi terhadap rendemen dan mutu minyak melati. Bunga melati yang masih segar disebar di atas lemak. Dengan cara tersebut maka aroma yang keluar dari bunga akan diserap oleh lemak. Bunga yang tidak lagi mengeluarkan bau wangi diganti dengan bunga yang masih segar selama 3 hari, 6 hari dan 9 hari. Kemudian lemak yang telah menyerap aroma tersebut dilarutkan dengan alkohol dau dilanjutkan dengan destilasi vakum untuk mendapatkan minyka bunga yang pekat (absolut). Analisis yang dilakukan meliputi rendemen, indeks bias dan analisis kromatografi gas. Pada penelitian ini digunakan rancangan acak lengkap faktorial dengan dua kali ulangan. Faktor pertama adalah pengaruh jenis lemak, terdiri dari tiga taraf yaitu jenis lemak Pusaka (A1), Snow White (A2) dan Australia (A3). Faktor kedua adalah frekuensi penggantian bunga, terdiri dari tiga taraf yaitu 3 hari (B1), 6 hari (B2) dan 9 hari (B3). Perlakuan jenis lemak Australia dengan waktu enfleurasi 3 hari (A3B1) tidak memberikan hasil yang beda nyata terhadap indeks bias, total oxygenated hydrocarbon dan jumlah komponen pada perlakuan A3B3. Rendemen A3B1 sebesar 0,232 persen merupakan rendemen keempat yang terbesar dari seluruh perlakuan. Dilihat dari rendemen dan mutu dipilih perlakuan A3BI adalah perlakuan yang terbaik. Namun karena lemak Australia merupakan produk impor, dipilih lemak Snow White (A2B1) dengan rendemen 0,235 persen dan total oxygenated hydrocarbon 26,510 persen....
Keyword: