Judul: Machine Learning for The  Identification of Potential Bioactive Compounds of Black Sea Cucumber as an  Anti-Cancer Agent
Abstrak: Sebagai biota laut yang melimpah di Indonesia, teripang keling (Holothuria atra) masih kurang dimanfaatkan. Penelitian sebelumnya mengungkapkan bahwa jenis teripang ini berpotensi sebagai bahan anti kanker. Kendati demikian, penelitian yang spesifik mengidentifikasi senyawa bioaktif teripang keling yang berinteraksi dengan protein kanker belum dilakukan. Kanker menempati urutan ke tiga sebagai penyebab kematian terbanyak di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi senyawa bioaktif teripang keling yang berpotensi sebagai anti-kanker melalui pendeketan komputasional yang terdiri dari prediksi interaksi senyawa-protein menggunakan machine learning, validasi menggunakan molecular docking, dan analisis senyawa teridentifikasi menggunakan analisis Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicology (ADMET). Penelitian dimulai dengan mengakuisisi data-data yang diperlukan untuk memodelkan machine learning. Data protein kanker diakuisisi dari tiga sumber yakni The Human Protein Atlas, The Cancer Genome Atlas, dan Ijah Analytics. Kemudian, data senyawa-senyawa yang diketahui berinteraksi dengan protein kanker yang didapatkan sebelumnya diakusisi dari BindingDB. Terakhir, data senyawa bioaktif teripang keling didapatkan dari penelitian sebelumnya. Setelah data semua data yang diperlukan diakusisi, data-data tersebut disiapkan melalui tahapan praproses dimana terjadi penanganan missing value, penanganan nilai redundan, dan penarikan sampel data. Kemudian, dilakukan rekayasa fitur (feature engineering) yakni mengekstrak data mentah senyawa dan protein menjadi fitur senyawa dan fitur protein serta kombinasi fitur senyawa-protein. Tahapan selanjutnya yakni melatih model dari tujuh algoritma machine learning yakni Cascade Deep Forest (CDF), Random Forest, XGBoost, LightGBM, K-Nearest Neighbours, Multilayer Perceptron Neural Networks, dan Logistic Regression menggunakan senyawa-senyawa yang diperoleh dari BindingDB dan protein target yang diperoleh dari tiga sumber yang disebutkan sebelumnya. Model yang sudah dilatih kemudian diuji performanya menggunakan metrik performa machine learning seperti akurasi, F1-Score, dan skor AUC. Perbandingan model dilakukan menggunakan skor AUC. Hasil pengujian menunjukkan algoritma CDF menggunakan kombinasi fitur ECFP-AAIndex1 mendapatkan hasil terbaik (AUC = 93,7%). Algoritma dan kombinasi fitur terbaik tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi interaksi senyawa bioaktif teripang keling dengan protein kanker. Didapatkan tujuh pasangan senyawa-protein yang diprediksi berinteraksi. Hasil prediksi interaksi tersebut kemudian divalidasi menggunakan molecular docking yang menunjukkan empat senyawa bioaktif teripang keling yakni Afimoxifene, Danazol, Taxifolin, dan Terfenadine berikatan secara baik dengan protein kanker. Sementara itu, hasil analisis ADMET mengungkap bahwa Taxifolin sebagai kandidat senyawa yang paling berpotensi karena lolos paling banyak parameter ADMET. Penelitian ini bermanfaat sebagai landasan penelitian di masa depan terhadap alternatif pengobatan kanker menggunakan sumber daya alam yang melimpah seperti teripang keling.
Keyword: bioactive compound, bioinformatics, black sea cucumber, cancer, machine learning

Judul: Network Pharmacology Analysis to Identify Black Sea Cucumber Bioactive Compounds Potential
Abstrak: Indonesia sebagai negara maritim memiliki hasil laut yang sangat melimpah, salah satunya adalah teripang keling (Holothuria atra). Penelitian sebelumnya mengungkapkan bahwa jenis teripang ini dapat digunakan sebagai obat. Kendati demikian, belum ada penelitian yang menjelaskan secara spesifik penyakit apa saja yang dapat diatasi menggunakan senyawa teripang keling. Penelitian ini mengidentifikasi senyawa teripang keling yang dapat digunakan sebagai obat serta mengidentifikasi penyakit yang berasosiasi dengan senyawa yang terkandung dalam teripang keling beserta protein target signifikannya menggunakan network pharmacology dengan pendekatan compound-target network, analisis topologi dan clustering terhadap data proteinprotein interaction (PPI), dan enrichment analysis dengan Gene Ontology (GO) serta pathway dari protein target yang ditemukan. Penelitian dimulai dengan mengakuisisi data senyawa teripang keling berdasarkan penelitian sebelumnya, senyawa tersebut kemudian melalui tahap filtrasi data dengan abbott bioavaibility score yang diperoleh dari basis data SwissADME. Senyawa yang telah melalui tahap filtrasi akan digunakan untuk proses akuisisi data protein target yang berasosiasi dengan senyawa tersebut. Data protein target diperoleh dari basis data Pubchem Bioassay dan dibentuk menjadi jejaring protein-protein interaction (PPI) dengan memasukkan data protein target pada basis data STRING. Jejaring PPI melalui tahap reduksi graf menggunakan centrality measurement dengan degree centrality untuk mendapatkan protein target signifikan. Protein target signifikan yang telah diperoleh digunakan sebagai masukan untuk memperoleh informasi biologis tambahan yaitu Gene Ontology (GO) dan pathway dari basis data Uniprot dan Metascape. Dengan membentuk suatu bipartite graph antara protein target signifikan dan GO/pathway, dilakukan proses clustering menggunakan fuzzy k-partite clustering untuk memperoleh protein target signifikan beserta GO/pathway-nya. Hasil analisis network pharmacology dengan pendekatan yang digunakan mengidentifikasi sebanyak 43 senyawa yang terkandung di dalam teripang keling dapat digunakan sebagai obat serta mengatasi tiga penyakit dengan menargetkan protein target signifikan dari setiap penyakit yaitu malignant neoplasm of breast dengan protein target AKT1, AR, ESR1, dan JAK2; leukemia myelocytic acute dengan protein target JAK2; colorectal carcinoma dengan protein target CTNNB1 dan GNAS. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai landasan penelitian di masa depan terhadap alternatif pengobatan penyakit yang ditemukan menggunakan senyawa teripang keling., Indonesia, as a maritime nation, possesses abundant marine resources, one of which is the black sea cucumber (Holothuria atra). Previous research has revealed that this type of sea cucumber can be used for medicinal purposes. However, there has not been specific research explaining which diseases can be treated using the compounds found in black sea cucumbers. This study aims to identify the black sea cucumber compounds that can be used as drugs and to identify the diseases associated with the compounds contained in black sea cucumbers, along with their significant protein targets. This is done using a network pharmacology approach, involving a compound-target network, topological analysis, clustering of protein-protein interaction (PPI) data, and enrichment analysis of Gene Ontology (GO) and pathways related to the discovered protein targets. The research commences by acquiring black sea cucumber compound data based on prior studies. The compound then proceeds with data filtration using the Abbott bioavailability score obtained from the SwissADME database. The filtered compounds are used to acquire data on protein targets associated with these compounds. Data on protein targets is obtained from the PubChem Bioassay database and
Keyword: analisis topologi, bioinformatika, fuzzy clustering, network pharmacology, teripang keling, bioinformatics, black sea cucumber, topological analysis

Judul: Pembangunan Perumahan Pada Wilayah Desakota Kaitannya Dengan Sistem Sosial Masyaraka t Asli
Abstrak: Faktor utama yang banyak mempengaruhi meningkatnya jumlah perumahan dan pemukiman pacta wilayah desakota adalah adanya tekanan populasi sebagai akibat dari migrasi besar-besaran menuju daerah desakota. Dengan kata lain, lokasi perumahan atau pemukiman menjadi tak memiliki banyak pilihan lagi, kota telah sesak dan sasaran selanjutnya para pengais materi di daerab kota adalab wilayah desakota. Masyarakat asli yang sejak lama tinggal di wilayah desakota merupakan bagian dari masyarakat desakota yang perlu diperhatikan. Baik disadari maupun tidak disadari, perubaban pada masyarakat asli desakota akan terjadi karena masyarakat selalu dalam keadaan dinamis. Selain itu perubahanjuga akan terjadi dikarenakan masyarakat adalah sistem yang terdiri dari bagian-bagian yang berhubungan serta berintegrasi secara fungsional, sehingga perubaban pada satu fungsi dari masyarakat akan mempengaruhi fungsi lainnya.
Keyword: