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: The Antioxidant Activity of Fresh Meat and Protein Hydrolysate of Black Sea Cucumber (Holothuria atra)
Abstrak: Teripang dari genus Holothuria merupakan salah satu biota laut Indonesia dengan nilai manfaat dan ekonomi yang tinggi. Selain sebagai komoditi pangan penting, teripang juga berpotensi sebagai sumber antioksidan alami. Penelitian ini bertujuan menentukan komposisi kimia, bobot molekul protein dan aktivitas antioksidan dari daging segar dan hidrolisat protein teripang keling (Holothuria atra). Komposisi kimia teripang ditentukan melalui uji proksimat, sementara uji Bradford untuk menentukan bobot molekul proteinnya. Uji aktivitas antioksidan dilakukan dengan metode 2.2-azinobis 3-etilbenzotiazoline-6- zulfonic acid (ABTS). Analisis data terhadap parameter aktivas antioksidan menggunakan uji normalitas dan uji T sampel independen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa teripang keling mengandung protein sebesar 64,71 ± 2,74 (%bk) dengan rentang bobot molekul dari sampel daging segar 18 - 300 kDa dan hidrolisat protein ≤12 kDa. Hasil analisis data menunjukkan bahwa terdapat perbedaan nilai aktivitas antioksidan antara daging teripang segar dan hidrolisat protein teripang berbeda nyata. Aktivitas antioksidan sampel daging segar diperoleh nilai IC50 sebesar 60,74 ± 0,02 ppm dan pada sampel hidrolisat protein sebesar 52,45 ± 0,03 ppm.
Keyword: Teripang Keling, antioxidant, black sea cucumber, hydrolysate protein

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: