Judul: Prediksi Interaksi Protein-Protein Berbasis Sekuens pada Indonesia Jamu-Herbs Menggunakan Stacked-Autoencoder dan Conjoint Triad
Abstrak: Masyarakat Indonesia sudah mengenal obat herbal yang bernama jamu. Umumnya, formula jamu diperoleh secara empiris dan diwariskan dari generasi ke generasi. Interaksi protein-protein (protein-protein interaction, PPI) dari jamu memiliki peran penting dalam mempengaruhi proses biologis untuk penyembuhan. Analisis PPI perlu dilakukan untuk mempelajari bagaimana protein berinteraksi dengan protein lainnya. Data tentang interaksi protein masih terbatas. Karenanya menemukan interaksi protein menjadi lebih sulit. Sehingga metode prediksi masih diperlukan untuk menghasilkan PPI. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model prediksi interaksi protein berbasis sekuens pada pangkalan data Indonesia Jamu-Herbs dengan Stacked-Autoencoder sebagai arsitektur, Softmax sebagai classifier, dan Conjoint Triad sebagai metode ekstraksi fitur. Model ini dengan satu, dua, dan tiga autoencoder layer memperoleh akurasi masing-masing 95.58%, 95.56%, dan 95.60%. Studi ini menyimpulkan bahwa Stacked-Autoencoder yang tergabung dengan Softmax classifier (termasuk autoencoder tunggal) memperoleh hasil yang sangat baik. Walaupun begitu, penambahan jumlah layer tidak mempengaruhi peningkatan akurasi.
Keyword: autoencoder, deep learning, protein-protein interaction, stackedautoencode

Judul: Prediksi Interaksi Antar Protein pada Indonesian Jamu Herbs (IJAH) Berbasis Sekuen Protein Menggunakan Deep Learning dan Autocovariance
Abstrak: Jamu adalah obat herbal khas Indonesia yang diracik dari tumbuh-tumbuhan. Salah satu tools dalam perkembangan jamu di Indosesia adalah Indonesian Jamu Herbs (IJAH) analytics. Sistem ini memanfaatkan data tanaman, protein, senyawa, penyakit, dan interaksi antar protein dan senyawa dari basis data yang tersebar di internet, seperti STRING, Swiss-Prot, dan Uniprot. Penelitian ini melakukan prediksi interaksi antar protein pada basis data IJAH berbasis sekuen protein menggunakan algoritma Deep Learning. Metode yang digunakan adalah Stack Autoencoder dan Softmax Classifier untuk membuat model klasifikasi dan Autocovariance untuk ekstraksi fitur.Model terbaik dengan akurasi sebesar 92.13% diperoleh pada model dengan struktur satu lapisan hidden menggunakan 400 neuron pada lapisan hidden-nya. Model ini mampu menghasilkan nilai akurasi yang cukup bagus dalam memprediksi interaksi antar protein pada basis data IJAH
Keyword: IJAH, protein, sequence protein, stack autoencoder, autocovariance

Judul: Etno-ornitologi Burung Kancilan Flores (Pachycephala nudigula nudigula Hartert 1897) pada Masyarakat Lio di Taman Nasional Kelimutu
Abstrak: Bare-throathed whistler is one of several wild birds in Kelimutu National Park (TNKL) that is believed to have correlation with Lio Community‟s belief. The estimation of Bare-throated whistler‟s population in Kelimutu National Park was about 186.41-1668.07 individual by the density about 0.0389-0.3481 ind/ha with the sex ratio 6.2:1 that spreaded on area with height of 1100 – 1600 masl. The characteristic of Bare-throated whistler‟s habitat is a natural forest with various canopy level, high plant species diversity and high density. The habitat characteristics related to the availability of food in the form of insects, cover, safety and a nesting site. Generally the most of Lio community knew the existence of Bare-throated whistler directly or from their parents‟ stories. The perceptions of Lio Community to the Bare-throated whistler‟s existence is generally support the conservation efforts. The perceptions construct the Lio Community‟s atitude that tend to be conservative to the existence of Bare-throated whistler. The attitude shown by their behavior that not cathing the Bare-throated whistler from the TNKL‟s area or the outside. The attitude have an important role to the existence of Bare-throated whistler in Kelimutu National Park‟s area.
Keyword: