Judul: Clustering Interaksi antar Protein dan Fungsi Molekuler Menggunakan Graf Fuzzy K-partite
Abstrak: Protein merupakan komponen penting pada tubuh yang berhubungan dengan pembentukan sel manusia. Disfungsi protein dapat mempengaruhi produksi produk sel dan metabolisme tubuh. Oleh karena itu disfungsi protein dapat menyebabkan kematian sel dan kegagalan fungsi organ tertentu. Salah satu penyakit yang disebabkan oleh kematian sel adalah penyakit Parkinson. Upaya untuk mengembalikan fungsi protein ke fungsi normalnya yaitu dengan dilakukannya terapi terhadap protein tersebut dengan obat yang tepat. Tahapan awal yang dilakukan dalam proses penemuan obat dan meningkatkan efektifitas diagnosa terhadap penyakit Parkinson yaitu dengan menemukan protein-protein target dari penyakit Parkinson. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering interaksi antar protein dan fungsi molekuler dari penyakit Parkinson yang direpresentasikan ke dalam graf bipartite. Hasil pengelompokan kemudian dianalisis dengan menggunakan informasi yang terdapat dalam database DAVID untuk diidentifikasi target protein dan fungsi molekuler penyakit Parkinson. Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan protein target dan fungsi molekuler dari beberapa pangkalan data. Pengumpulan data protein dan fungsi molekuler dimulai dengan melakukan pencarian data gen penyakit Parkinson pada pangkalan data OMIM. Pencarian berlanjut dengan mencari data Interaksi antar protein (PPI) pada pangkalan data STRING. Selanjutnya data PPI digunakan sebagai data input pada pangkalan data UNIPROT untuk menemukan data fungsi molekuler. Implementasi clustering PPI dan fungsi molekuler menggunakan pendekatan fuzzy k-partite graph clustering. Penelitian ini menghasilkan 19 protein target sebagai pemicu utama perkembangan penyakit Parkinson. Protein tersebut adalahh PARK2, PARK 7, SNCA, PINK1, LRRK2, MAPT, GBA, EIF4G1, TBP, CHCHD2, VPS35, HTRA2, GIGYF2, FBXO7, PLA2G6, PRKAG2, ATXN2, SYNJ1, DNAJC6. Pada penelitian ini ditemukan cluster protein terbesar yaitu cluster protein 11 dengan anggota protein yaitu synuclein alpha (SNCA). Selain itu juga ditemukan sebagian besar fungsi molekuler terkait dengan pensinyalan sel neuron di sistem saraf pusat dan sebagai metabolisme pada membran sel. Adapun manfaat dari penelitian ini yaitu protein target dan fungsi molekuler dapat digunakan untuk mengoptimalkan penemuan formula obat untuk penyakit Parkinson
Keyword: fuzzy k-partite clustering, graf bipartite, penyakit Parkinson, PPI.

Judul: Analisis Interaksi Protein-Protein dengan Menggunakan Skyline Query pada Penyakit Parkinson.
Abstrak: Protein signifikan merupakan protein penting yang diperlukan tubuh untuk pertumbuhan. Gangguan fungsional pada protein ini dapat menyebabkan penyakit atau kerusakan organ tubuh tertentu. Salah satu penyakit yang cepat pertumbuhannya adalah Parkinson. Protein dalam menjalankan fungsinya berinteraksi satu sama lain. Dari interaksi antar protein ini dapat dibentuk suatu jejaring interaksi. Centrality measures dapat digunakan untuk mencari protein yang paling berpengaruh di dalam jejaring interaksi sesuai kriteria kebaikan centrality measures yang digunakan. Skyline Query merupakan algoritme untuk mencari data tidak terdominasi yang akan memberikan hasil optimal untuk permasalahan dengan berbagai kriteria. Hasil pencarian Skyline Query dengan menggunakan enam atribut centrality measures yang digunakan menghasilkan 14 protein signifikan. Analisis terhadap protein yang dihasilkan menunjukan bahwa dari 14 protein yang dihasilkan, 12 protein di antaranya telah terbukti memiliki pengaruh terhadap Parkinson. Adapun 12 protein tersebut adalah PARK2, SNCA, ATP13A2, TP53, MAPT, FYN, HSF1, DRD2, VEGFA, AKT1, MPO, dan SLC18A2.
Keyword: centrality measures, interaksi protein-protein, parkinson, protein signifikan, skyline query

Judul: Thermal-Solarimeter Calibration Various Measurements
Abstrak: Sun radiation is a primary energy source for physical atmospheric processes that determine weather and climate conditions. Those sun radiation energy is in the form of electromagnetic wave which if it reaches earth surface, it can change into thermal/heat energy. Thermal/heat energy was measured by “black body” absorbance media , with LM35 as its sensor, and Printed Circuit Board (PCB) as the material. Metal was painted by black coloured pain so that it can be ale to catch the thermal energy well. This research’s aim is to see the efectivity of “black body” absorbance media area size with various diameter sizes, namely, 10 cm, 9 cm, 8 cm, 7 cm, 6 cm, and 5 cm and the relation between “black body” absorbance media area with accumulated thermal. Solarimeter sensor is used as calibrator with its sensitivity15 μV/watt/m, so that 1 mV/watt/m2 equal to 66,7 watt/m2 . The result of this research indicates that that “black-body” temperature sensor with its diameter size 5 cm has the highest effectivity, compared with other sensors. Black-body sensor area is not directly proportionally/liniearly followed by the accumulated thermal. Bigger area size of “black body” absorbance media, bigger accumulated thermal, but it wouldn’be linear.
Keyword: