Judul: Kajian Koefisien Kemiripan Struktur Kimia Bahan Aktif Tanaman Obat Berbasiskan Data Biner.
Abstrak: Penelitian mengenai bioaktivitas atau analisis komponen senyawa aktif yang terdapat dalam tanaman obat yang digunakan di jamu telah banyak dilakukan bahkan telah terdokumentasi dengan baik dalam suatu pangkalan data bioinformatika namun penjelasan detail mengenai mekanisme kerja secara molekuler dan aktivitas farmakologi masih perlu dikembangkan (Sari 2014). Dalam penelitian in silico, salah satu pendekatan yang umum dilakukan untuk melihat mekanisme kerja suatu senyawa adalah mempertimbangkan aspek kemiripan struktur kimia antar senyawa. Pengukuran kemiripan struktur kimia suatu senyawa mengacu pada kesamaan unsur kimia, molekul atau substruktur senyawa. Pada prinsipnya diasumsikan bahwa senyawa yang struktur kimianya mirip memiliki sifat biologis yang mirip (Johnson & Maggiora 1990). Dari sudut pandang statistika, pengukuran kemiripan struktur kimia ini pada dasarnya adalah pengukuran kemiripan objek berbasis peubah biner seperti penelitian yang dilakukan oleh Godden et al. (2000) yaitu struktur kimia suatu senyawa direpresentasikan sebagai peubah biner untuk menghitung kemiripan antar senyawa menggunakan koefisien Tanimoto. Struktur kimia yang direpresentasikan sebagai data biner merupakan fitur sidik jari molekuler seperti ada tidaknya unsur kimia, ikatan tunggal, cincin, dan sebagainya. Sidik jari molekuler merupakan fitur yang terdiri atas kumpulan substruktur kimia suatu senyawa. Klekota dan Roth (2008) telah mengumpulkan 4860 fitur sidik jari molekuler unik yang merupakan substruktur berbagai senyawa melalui berbagai jenis teknik fragmentasi. Koefisien Tanimoto merupakan ukuran yang paling sering digunakan dalam pengukuran kemiripan struktur kimia antar senyawa. Namun koefisien Tanimoto memiliki kelemahan seperti dalam penelitian Willet et al. (1986) yang menunjukkan bahwa koefisien Tanimoto menghasilkan nilai bias untuk menghitung perbedaan pada pasangan senyawa kecil. Di sisi lain, terdapat banyak koefisien yang bisa digunakan selain koefisien tersebut. Choi et al. (2010) telah mengumpulkan 76 koefisien kemiripan data biner yang digunakan lebih dari satu abad yang lalu. Sementara, Consonni dan Todeschini (2012) mengajukan 3 koefisien kemiripan data biner baru dan membutuhkan penyelidikan untuk memahami potensialnya. Dengan demikian, jumlah koefisien kemiripan data biner yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 79 koefisien. Koefisien-koefisien kemiripan data biner tersebut digerombolkan untuk melihat kemiripan antar koefisien. Metode penggerombolan yang digunakan adalah metode Ward dengan matriks jarak awal berkaitan dengan matriks korelasi. Korelasi tinggi ditemukan pada beberapa koefisien kemiripan data biner yang mengikutsertakan 𝑑����� (negative matches). Menurut Sokal et al. (1963) ada tidaknya 𝑑����� dalam koefisien kemiripan data biner merupakan isu yang berkelanjutan, namun keberadaan 𝑑����� bukan berarti selalu ada kemiripan antara dua objek karena hampir tak hingga jumlah fitur yang memungkinkan tidak terdapat dalam dua objek tersebut. Penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata persentase 𝑑����� pada pasangan senyawa sebesar 98,15%. Nilai ini sangat besar dibanding dengan rata-rata persentase 𝑎�����, 𝑏�����, dan 𝑐����� namun terlihat pada dendogram bahwa koefisien kemiripan data biner yang memuat 𝑑����� tidak bergerombol dalam suatu kelompok tertentu sehingga berdasarkan penelitian ini menyatakan bahwa koefisien kemiripan data biner yang memuat 𝑑����� memiliki performa yang berbeda untuk menghitung kemiripan pasangan suatu senyawa. Di sisi lain, dendogram menunjukkan terdapat 5 gerombol yang terbentuk berdasarkan nilai cut off yang dipilih yaitu 1. Jumlah gerombol yang terbentuk ini memberikan keragaman yang rendah pada koefisien kemiripan data biner dalam kelompok yang sama dan keragaman yang tinggi antar kelompok yang berbeda. Hal ini disebabkan karena beberapa koefisien kemiripan data biner dalam kelompok
Keyword: AUC, gerombol, jamu, koefisien kemiripan, sidik jari molekuler

Judul: Perbandingan Network Phamacology Berbasis Koefisien Tanimoto dengan Koefisien Forbes-2.
Abstrak: Penelitian tentang senyawa aktif yang terdapat dalam tanaman obat sebagai bahan pembuatan jamu telah banyak dilakukan. Namun penjelasan detail tentang mekanisme kerja secara molekuler dan farmakologis masih perlu dikembangkan. Dalam penelitian in silico, salah satu pendekatan yang umum dilakukan untuk melihat mekanisme kerja suatu senyawa adalah dengan mempertimbangkan aspek kemiripan struktur kimia antar senyawa. Pada tahun 2014 Nurishmaya menemukan 4 tanaman yang berperan sebagai upaya dalam penyembuhan penyakit diabetes melitus (DM) tipe 2, tanaman tersebut adalah Pare (Momordica charantia), Sembung (Blumea balsamifera), Bratawali (Tinospora crispa), dan Jahe (Zingiber officinale). Keempat tanaman tersebut mengandung 58 senyawa, 868 protein target dan 416 protein unik. Setiap senyawa bisa menargetkan beberapa protein sehingga jumlah koneksi antara senyawa dengan protein sebanyak 3059. Bratawali mempunyai koneksi sebanyak 70 protein, tanaman Jahe sebanyak 2394 koneksi dengan protein, tanaman Pare sebanyak 47 koneksi dengan protein, dan tanaman Sembung sebanyak 548 koneksi dengan protein. Pada penelitian ini jumlah senyawa yang dianalisis sebanyak 74 yaitu 55 senyawa dari tanaman obat dan 19 senyawa dari senyawa sintetis antidiabetes yang telah divalidasi oleh badan obat dan makanan Amerika Serikat. Selanjutnya Qomariasih pada tahun 2016 melakukan pengukuran kemiripan antar senyawa dengan menggunakan koefisien Tanimoto. Pada tahun yang sama Bakri juga melakukan penelitian terkait penggerombolan terhadap 79 koefisien kemiripan data biner dan diperoleh nilai AUC yang tinggi pada koefisien kemiripan data biner Forbes-2. Nilai AUC ini merupakan suatu indikator terbaik pengukuran kemiripan antar senyawa. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi Network Pharmacology tanaman obat yang berperan mengobati DM Tipe 2 dengan mengganti koefisien Tanimoto dengan koefisien Forbes-2. Metode analisis dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu tahap pertama melihat kemiripan 74 senyawa dengan senyawa menggunakan koefisien Forbes-2. Tahap kedua adalah mencari skor konkordan antara 74 senyawa dengan 9673 protein dalam tubuh. Pada tahap ini hanya diambil 100 protein tertinggi dari setiap senyawa sehingga didapatkan sebanyak 7400 protein. Skor konkordan didapatakan dari korelasi antara kemiripan antar senyawa dengan protein dalam tubuh. Selanjutnya Kedekatan antar senyawa yang dihitung menggunakan koefisien Tanimoto dan koefisien Forbes-2 serta skor konkordan dievaluasi dengan metode Mean Absolute Deviation (MAD). Hasil evaluasi Network Pharmacology pada tahap pertama menunjukkan bahwa hasil pengukuran antar senyawa menggunakan koefisen Forbes-2 lebih tinggi, namun hasil pengukuran tersebut kurang akurat karena setelah ditelusuri kembali pada tabel kontingensi data binernya rata-rata dari 4860 bit yang telah ditemukan oleh Kloketa dan Roth (2008) 98.46% antar senyawa tidak saling menargetkan. Selanjutnya hasil perhitungan skor konkordan menunjukkan bahwa 5 pada koefisien Forbes-2 kemampuan senyawa aktif dalam menargetkan protein target unik semakin sedikit. Hal ini terbukti dari 1250 protein target unik pada koefisien tanimoto menjadi 967 protein unik pada koefisien Forbes-2. Maka dari itu, jumlah protein yang terindikasi mengobati diabetes melitus tipe 2 juga lebih sedikit yaitu dari 22 protein pada koefisien Tanimoto menjadi 19 protein pada koefisien Forbes-2. Pada tahap ini juga hasil analisis penggerombolan menggunakan metode Ward.D1 memberikan hasil bahwa hasil pengukuran pada koesfisien Forbes-2 terpisah dalam dua kuadran sedangkan pengukuran menggunakan koefisien Tanimoto ditemukan dua senyawa tanaman yang ikut menggerombol dalam satu kuadran dengan 19 senyawa sintetis. Hasil perbandingan tersebut dapat disimpulkan bahwa evaluasi network phamacology berbasis koefisien Tanimoto dengan koefisien Forbes-2
Keyword: DM Tipe 2, Jamu, Koefisien Forbes-2, Koefisien Tanimoto, MAD

Judul: Perencanan Lanskap Sunda Kalapa, Jakarta Utara Sebagai Kawasan W isata Sejarah
Abstrak: Perkembangan kota Jakarta dari waktu ke waktu sangatlah cepat, sehingga menyebabkan kota-kota tua banyak yang tergusur untuk dijadikan daerah baru yang lebih modern. Apabila hal tersebut tidak ditanggulangi secara dini maka keberadaan Kota Lama Jakarta akan hilang. Hal inilah yang melatar belakang untuk dilakukan tindakan perlindungan dan revitalisasi kawasan bersejarah Sunda Kalapa.
Keyword: