Judul: Penentuan Parameter Model Kinematika Vesikel Ekstraseluler Untuk Deteksi Dini Kanker Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Abstrak: Vesikel Ekstraseluler (EV) dihasilkan oleh hampir semua sel dalam tubuh. Selain dihasilkan oleh sel normal, EV juga dirilis oleh sel kanker. Pada bidang kedokteran, EV yang berasal dari sel tumor mewakili biomarker untuk deteksi dan pemantauan perkembangan kanker. EV dianggap sebagai sebuah partikel yang bergerak, persamaan gerak EV tersebut secara kinematika dapat dinyatakan dalam persamaan kelajuan. Simulasi perkembangan tumor dapat dijelaskan oleh model produksi, distribusi dan eliminasi dari EV, sehingga hubungan antara ukuran tumor dan tingkat sirkulasi EV total (bEV) serta EV tumor (tEV) dalam darah dapat diprediksi. Model digambarkan dalam bentuk persamaan diferensial orde satu terkopel. Solusi numerik dari model tersebut dihitung menggunakan metode Runge-Kutta dari fungsi ODE45, kemudian dioptimasi menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). PSO dapat meningkatkan keakuratan model produksi, distribusi dan eliminasi dari EV dengan menghasilkan model terbaik mendekati dengan data eksperimen. Berdasarkan nilai R2, PSO meningkatkan keakurasian model produksi, distribusi dan eliminasi pada darah, hati, urin dan liver menjadi sebesar 99,99%, 96,36%, 63,08%, dan 80,05%. Berdasarkan model produksi, diperoleh tingkat tEV yang dihasilkan setiap 1 mm3 volume tumor meningkatkan tEV berkisar antara 20 – 1900 tEV mL−1 darah. Sebagian besar jumlah tEV diambil oleh organ yang berfenestrasi seperti hati, dengan akumulasi penyerapan yang cepat sebesar 30% dari dosis. Beberapa dosis juga ditemukan pada rute eliminasi melalui urin dan feses., Extracellular Vesicles (EVs) are produced by almost all cells in the body. Besides being produced by normal cells, EVs are also released by cancer cells. In the field of medicine, EVs derived from tumor cells represent biomarkers for the detection and monitoring of cancer progression. EVs are considered as a moving particle, the equation of motion of EVs can be expressed kinematically as a velocity equation. The simulation of tumor progression can be described by the production, distribution and elimination model of EVs, so that the relationship between tumor size and the circulation rate of total EVs (bEV) as well as tumor EVs (tEV) in blood can be predicted. The model is described in the form of coupled first-order differential equations. The numerical solution of the model is calculated using the Runge-Kutta method of the ODE45 function, then optimized using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. PSO can improve the accuracy of the production, distribution and elimination models of EVs by producing the best model close to the experimental data. Based on the R2 value, PSO increased the accuracy of the production, distribution and elimination models in blood, liver, urine and liver to 99.99%, 96.36%, 63.08%, and 80.05%. Based on the production model, the level of tEV produced per 1 mm3 tumor volume increased tEV ranged from 20 - 1900 tEV mL−1 blood. Most of the tEV amount was taken up by the penetrating organs such as the liver, with rapid accumulation of absorption at 30% of the dose. Some dose is also found in the elimination routes via urine and feces.
Keyword: biomarker, deteksi dini kanker, ODE, PSO, vesikel ekstraseluler (EV)

Judul: Pengembangan Model Dinamika Pertumbuhan Kanker Melalui Biomarker Kanker dan Biomarker Imun untuk Deteksi Dini
Abstrak: Deteksi dini pertumbuhan tumor adalah tindakan pencegahan yang baik untuk pasien kanker ovarium. Model dinamika pertumbuhan tumor menggunakan biomarker kanker CA-125 dan biomarker imun IL-7 dapat diterapkan untuk mendeteksi kanker ovarium lebih dini. Dalam penelitian ini, model direpresentasikan sebagai persamaan diferensial biasa yang digabungkan sehingga dapat menggambarkan pertumbuhan kanker pada stadium awal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil simulasi deteksi dini menggunakan biomarker kanker CA-125 dan biomarker imun IL-7 dengan dan tanpa adanya memperhitungkan nilai efektor sel imun natural killer (NK) dalam simulasi dinamika pertumbuhan tumor dan menyimulasikan ukuran tumor yang terdeteksi serta memprediksikan hasil simulasi evolusi sel tumor dalam keadaan fase ruang menggunakan biomarker CA-125 dan IL-7. Perhitungan model simulasi dilakukan dengan menggunakan metode Runge-Kutta orde keempat. Hasil simulasi deteksi dini menggunakan biomarker kanker CA-125 dan biomarker imun IL-7 dengan memperhitungkan nilai sel imun NK menunjukkan waktu deteksi yang lebih cepat dibandingkan simulasi tanpa memperhitungkan nilai sel imun NK. Simulasi menggunakan biomarker kanker CA-125 pada kondisi sel tumor dan sel sehat dapat mendeteksi ukuran diameter tumor 1,04 dm, sedangkan simulasi menggunakan biomarker imun IL-7 pada kondisi sel imun dan sel sehat dapat mendeteksi ukuran diameter tumor 0,54 dm, berdasarkan hasil simulasi ukuran tumor dapat juga memprediksikan keadaan stadium kanker dimasing-masing penggunaan biomarker. Fase ruang yang terperediksi menggunakan biomarker CA-125 dan biomarker IL-7 dapat memprediksi keadaan kanker dalam keadaan jinak dan ganas. Kata kunci: biomarker, deteksi, kanker ovarium, model dinamika
Keyword: biomarker, detection, dinamics model, ovary cancer

Judul: Pemeliharaan Lanskap Clubhouse di Nirwana Bali Resort
Abstrak: Resort merupakan salah satu bentuk tempat rekreasi dengan fasilitas yang terpadu pada satu kesatuan wilayah. Dalam pelaksanaan operasionalnya resort ini tidak lepas dari pengelolaan pemeliharaan lanskap sebagai salah satu faktor yang mendukung kepuasan pengunjung dalam menikmati pemandangan yang ada. Pengelolaan pemeliharaan lanskap merupakan salah satu ha1 yang perlu dipelajari oleh mahasiswa program studi arsitektur pertamanan untuk menunjang profesionalismenya.
Keyword: