Judul: Prediksi Struktur Sekunder Protein dengan K-Nearest Neighbor Classifier dan Principal Component Analysis
Abstrak: Protein memegang peranan penting dalam hampir seluruh proses biologi. Secara hierarki protein terdiri atas struktur primer, sekunder, tersier, dan kuartener. Bentuk struktur protein dapat ditentukan dengan eksperimen melalui penggunaan X-ray crystallography dan nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscop. Peran protein dapat dilihat setelah melakukan pelipatan dalam bentuk 3D pada struktur tersier. Struktur tersier terbentuk dari struktur primer dan sekunder. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi struktur sekunder protein. Data penelitian berjumlah 300 file enzim berformat DSSP dengan total residu sebanyak 118 757. Reduksi data dilakukan dengan PCA. Pola masukan diperoleh melalui ekstraksi sliding window dari sekuen asam amino. Prediksi struktur sekunder protein dilakukan dengan KNN classifier. Skenario pengujian terdiri atas kombinasi 3 sliding window, 3 proporsi PCA, dan 3 parameter nilai k untuk klasifikasi KNN. Hasil penelitian membuktikan bahwa KNN mampu memprediksi struktur sekunder protein dengan perolehan Q3 score optimum sebesar 81.32% untuk sliding window 15, dan PCA 80% dengan nilai parameter k = 3.
Keyword: PCA, protein secondary structure, Q3 score, sliding window

Judul: Prediksi struktur sekunder protein menggunakan jaringan saraf tiruan dengan penciri position specific scoring matrix dan parameter kimiafisik
Abstrak: Protein merupakan salah satu makromolekul yang penting peranannya bagi kehidupan manusia karena protein merupakan penyusun dari sel. Peran protein dapat terlihat setelah melakukan pelipatan yang membentuk struktur tersier. Prediksi struktur sekunder protein menjadi tahapan yang penting dalam penentuan struktur tersier protein. Teknik untuk menentukan struktur protein adalah dengan pendekatan eksperimen menggunakan X-Ray Crystallography dan Nuclear Magnetic Resonance (NMR), namun memerlukan waktu yang lama dan biaya yang relatif mahal. Penerapan teknik komputasi diperlukan dalam melakukan prediksi struktur sekunder protein salah satunya adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST sukses dipertimbangkan menjadi salah satu metode yang digunakan dalam memprediksi struktur sekunder protein. Untuk meningkatkan hasil akurasi dilakukan penambahan parameter kimiafisik dan Position Specific Scoring Matrix (PSSM) profile dalam penelitian prediksi struktur sekunder protein ini. Hasil prediksi terbaik dari penelitian ini untuk nilai akurasi Q3 score pada known data sebesar 99.94% untuk model dengan fitur PSSM yang memiliki jumlah fitur 260. Adapun untuk hasil prediksi terbaik untuk nilai akurasi Q3 score pada unknown data sebesar 98.88% untuk model dengan fitur PSSM dan parameter kimiafisik yang memiliki jumlah fitur 266. JST telah berhasil diimplementasikan dalam melakukan prediksi struktur sekunder protein. Penambahan fitur kimiafisik memberikan pengaruh pada prediksi struktur sekunder protein.
Keyword: Jaringan saraf tiruan, Kimiafisik, PSSM, Struktur sekunder protein, Penerapan teknik komputasi, Ekstraksi ciri PSSM, Fitur kimia fisik, Ektraksi kimia fisik, Know data

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: