Judul: Prediksi Formula Jamu Untuk Penyembuhan Penyakit Diabetes Dengan Teknik Graph Mining
Abstrak: Jamu merupakan obat yang terdiri atas akar-akaran, daun-daunan, dan sebagainya. Setiap tanaman yang menyusun sebuah jamu memiliki beberapa senyawa aktif yang berhubungan langsung dengan protein target. Protein target merupakan protein-protein yang berasosiasi langsung dengan sebuah penyakit. Penelitian ini berfokus pada penyakit Diabetes Melitus. Hubungan antar tanaman, senyawa aktif, dan protein target dapat dibentuk dalam sebuah jejaring farmakologi yang direpresentasikan dalam graf. Algoritme Fingerprint dan koefisien Tanimoto digunakan untuk menduga kemiripan antar senyawa aktif dari tanaman dan senyawa aktif yang menarget protein-protein diabetes. Teknik penelusuran graf dapat diterapkan untuk mencari tanaman apa saja yang dapat berhubungan dengan protein target tertentu. Tanaman mangga, buncis, dan tapak dara memiliki skor formula jamu tertinggi dengan komposisi 1 tanaman dan dapat menarget 9 protein target Diabetes Melitus. Lebih lanjut, kombinasi 9 tanaman menunjukkan skor maksimal formula jamu yang mungkin, dengan 14 protein target yang dapat ditarget dari 21 protein target signifikan (66.67%). Terdapat 16 kandidat formula jamu dengan kombinasi 9 tanaman yang memiliki skor maksimal.
Keyword: jamu, jejearing farmakologi, penelusuran graf, protein target, senyawa aktif

Judul: Optimasi Penelusuran Bipartite Graph Tanaman-Protein untuk Memprediksi Formula Jamu dengan Algoritme Branch and Bound
Abstrak: Jamu adalah ramuan herbal asal Indonesia yang telah digunakan selama bertahun-tahun. Jamu terbuat dari komposisi berbagai macam tanaman obat, seperti akar, daun, dan batang. Penyakit yang dipercaya dapat diatasi oleh jamu sangat beragam, salah satunya adalah penyakit Diabetes mellitus. Penelitian terkait prediksi formula jamu untuk penyakit Diabetes mellitus tipe 2 sudah pernah dilakukan, namun terkendala dalam pencarian kombinasi formula jamu karena memiliki waktu komputasi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi kombinasi formula jamu dengan mengoptimasi penelusuran pada bipartite graph tanaman-protein menggunakan algoritme branch and bound. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data protein yang berasosiasi dengan penyakit Diabetes mellitus tipe 2 dan data tanaman yang menarget protein tersebut. Penelusuran bipartite graph dengan algoritme branch and bound mereduksi waktu komputasi sampai 40 kali lebih cepat dibandingkan dengan strategi complete search pada penelitian sebelumnya untuk pencarian kombinasi 4 tanaman. Strategi pencarian breadth first search menjadi opsi terbaik pada penelitian ini.
Keyword: bipartite graph, branch and bound, jamu, Diabetes mellitus, obat tradisional

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: