Judul: Protein L (2PTL) Denaturation by Curcuminoid Ligands Using Molecular Docking and Molecular Dynamics Simulation
Abstrak: Perubahan iklim yang mengakibatkan naiknya suhu permukaan bumi mempengaruhi semua makhluk hidup di bumi salah satunya adalah terhadap bakteri. Terdapat hubungan timbal balik antara perubahan iklim dan bakteri sebagai prokariota dalam siklus karbon. Bakteri Peptostreptococcus magnus tergolong sebagai bakteri anaerob dan gram positif yang merupakan salah satu bakteri yang mudah menginfeksi tubuh manusia. Peptostreptococcus magnus mempunyai protein yang berperan dalam pertahanan bakteri terhadap inangnya yaitu Protein L. Penghambatan fungsi bakteri Peptostreptococcus magnus melalui protein L dilakukan dengan penambatan (docking) senyawa aktif yang mempunyai manfaat sebagai anti bakteri dan anti inflamasi. Senyawa aktif yang digunakan adalah Kurkuminoid yang terdapat pada kunyit, temulawak, jahe dan komoditi tradisional Indonesia lainnya. Senyawa Kurkuminoid ini mempunyai peran aktif sebagai anti inflamasi, anti bakteri, anti kanker dan lain-lain. Perannya sebagai anti bakteri dan anti inflamasi ini yang diharapkan dapat melemahkan protein L sebagai pertahanan inang bakteri Peptostreptococcus magnus. Penelitian ini dilakukan secara insilico sebagai langkah awal untuk memprediksi efek penambatan molekul ligan Kurkuminoid, dalam hal ini yang digunakan adalah Demetoksikurkumin dan Bisdemetoksikurkumin pada protein L sebagai reseptornya. Simulasi komputer menggunakan metode dinamika molekul memiliki keluaran hasil simulasi berupa trajektori yang memberikan informasi perubahan posisi, kecepatan, sifat karakteristik sistem serta beberapa aspek mikroskopis lainnya. Simulasi docking menggunakan software AutoDock Vina dan simulasi dinamika molekul menggunakan AMBER18. Analisis dilakukan pada beberapa parameter struktur dan parameter energi ikatan antara protein L dengan molekul ligan Demetoksikurkumin dan Bisdemetoksikurkumin setelah disimulasikan selama 50 ns dengan varisi suhu yang diberikan 300K, 325K, 350K, 375K, dawn 400K. Berdasarkan analisis parameter struktur menunjukkan bahwa penambatan molekul ligan Kurkuminoid terhadap protein L memberikan efek terhadap ketidakstabilan protein L. Protein L mengalami gangguan kestabilan setelah ditambatkan ligan Kurkuminoid dan variasi suhu mempercepat proses denaturasi protein L. Sedangkan untuk analisis parameter energi menunjukkan ligan Bisdemetoksikurkumin memberikan efek ketidakstabilan pada protein L lebih baik.
Keyword: curcuminoid, docking, insilico, molecular dynamics, protein L

Judul: Simulasi Pembentangan Protein L Secara Mekanik Menggunakan Metode Steered Molecular Dynamics
Abstrak: Protein L merupakan protein multidomain dari kelompok L yang berasal dari bakteri anaerob spesies Peptostreptococcus magnus. Setiap protein memiliki ikatan antarmolekul untuk mempertahankan keadaan awalnya. Pada penelitian ini dilakukan simulasi dinamika molekul dengan teknik Stereed Molecular Dynamics untuk mempelajari karakteristik mekanik pada protein L. Metode Steered Molecular Dynamics yang digunakan yaitu Constant Velocity Pulling (CVP) dan Constant Force Pulling (CFP) dengan mendefinisikan fixed atom pada atom Cα di N-terminal dan SMD atom pada atom Cα di C-terminal. Variasi kecepatan yang dilakukan pada CPV yaitu 0.005 Ǻ/ps, 0.01 Ǻ/ps, 0.05 Ǻ/ps, 0.1 Ǻ/ps, 0.2 Ǻ/ps, 0.3 Ǻ/ps selama 500 ps. Variasi gaya yang dilakukan saat menggunakan metode CPF sebesar 3000 pN, 5000 pN, 6000 pN dan 7000 pN selama 500 ps. Protein mengalami unfolding sempurna pada kecepatan 0.3 Ǻ/ps dengan menggunakan metode CVP. Hasil yang diperoleh jarak antara fixed atom dan SMD atom menjadi 180.05 Ǻ dan pada metode CFP protein mengalami unfolding sempurna pada gaya 7000 pN dengan nilai jarak antara fixed atom dan SMD atom menjadi 27.48 Ǻ. Bendasarkan hasil analisis dinamika molekul menunjukan perbedaan mekanisme pembentangan protein antara metode CVP dan CFP.
Keyword: Constant Velocity Pulling, Constant Force Pulling, gaya, kecepatan, Protein L, Steered Molecular Dynamics, unfolding

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: