Judul: Prediksi Protein-Protein Interaction Berbasis Sekuens Protein Menggunakan Fitur Autocorrelation dan Machine Learning
Abstrak: Interaksi protein-protein atau protein-protein interaction (PPI) adalah hubungan molekuler antara suatu protein dengan protein lainnya yang terjadi di dalam sebuah sel atau suatu organisme hidup. PPI dapat digunakan untuk mendefinisikan fungsi sebuah protein dengan mengetahui posisi protein tersebut dalam sebuah jaringan kompleks interaksi protein. Banyak penelitian eksperimental yang dilakukan untuk mengidentifikasi PPI baru, namun jumlah PPI yang berhasil diidentifikasi relatif masih sangat sedikit. Menurut estimasi ada sekitar tiga ratus ribu PPI yang ada di dalam tubuh manusia. Oleh karena itu, beberapa penelitian lanjutan dilakukan untuk memprediksi PPI menggunakan informasi sekuens protein. Penelitian-penelitian tersebut dilakukan dengan mencoba berbagai kombinasi metode ekstraksi fitur dan metode klasifikasi. Salah satu metode ekstraksi fitur yang banyak digunakan adalah metode autocorrelation. Dalam mengekstraksi fitur dari sekuens protein, autocorrelation berguna untuk menghitung korelasi antar asam amino dalam setiap sekuens protein berdasarkan atribut physicochemical tertentu pada masing-masing asam amino tersebut. Selama ini metode autocorrelation yang digunakan untuk memprediksi PPI adalah Moran autocorrelation. Hasil prediksinya memiliki akurasi yang baik saat diterapkan pada beberapa metode klasifikasi. Selain Moran, terdapat dua metode autocorrelation lain yang memiliki formulasi yang berbeda, yaitu Geary dan Moreau-Broto. Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan kinerja ketiga metode autocorrelation tersebut dalam mengekstraksi fitur sekuens protein untuk memprediksi PPI. Hasil ekstraksi ketiganya lalu diterapkan pada tiga algoritme machine learning, yaitu k-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM). Setelah dilakukan pengujian terhadap suatu gugus data, diketahui bahwa fitur yang dihasilkan oleh ketiga metode autocorrelation tersebut dapat menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Pada KNN, ratarata akurasi terbaik dari ketiga fitur tersebut mencapai 94%. Adapun pada RF dan SVM, rataan akurasi terbaiknya mencapai 97% pada hampir semua fitur. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa fitur autocorrelation metode Moran, Geary, dan Moreau-Broto dapat digunakan untuk memprediksi kelas PPI dengan baik.
Keyword: autocorrelation, machine learning, protein-protein interaction, sekuens protein

Judul: Perbandingan Similarity Kernel untuk Prediksi Interaksi Senyawa-Protein
Abstrak: Tantangan dalam bidang kesehatan semakin meningkat. Munculnya berbagai jenis penyakit seperti kanker, diabetes dan beberapa penyakit menular, membutuhkan obat-obatan inovatif. Interaksi senyawa protein sangat penting dalam penelitian obat, akan tetapi jumlah data interaksi senyawa-protein yang sudah diketahui masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk membandingan beberapa similarity kernel, antara lainKernel Tanimoto, kernel Minmax, dan kernel SIMCOMP untuk mengukur nilai kemiripan antar senyawa. Selain itu, dilakukan perbandingan kernel untuk mengukur kemiripan antar protein, antara lain kernel Spectrum, kernel Mismatch, dan kernel Smith Waterman Pengukuran kemiripan senyawa dan protein ini diperlukan untuk memprediksi interaksi senyawa-protein dengan menggunakan klasifikasi Bipartite Local Model Network Interaction-profile Infering (BLMNII). Proses evaluasi dilakukan dengan melakukan uji Area Under Precision Recall (AUPR). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki nilai AUPR sebesar 0.904 – 0.957.
Keyword: AUPR, BLMNII, kernel, Similarity, Senyawa, Protein

Judul: Perencanan Lanskap Sunda Kalapa, Jakarta Utara Sebagai Kawasan W isata Sejarah
Abstrak: Perkembangan kota Jakarta dari waktu ke waktu sangatlah cepat, sehingga menyebabkan kota-kota tua banyak yang tergusur untuk dijadikan daerah baru yang lebih modern. Apabila hal tersebut tidak ditanggulangi secara dini maka keberadaan Kota Lama Jakarta akan hilang. Hal inilah yang melatar belakang untuk dilakukan tindakan perlindungan dan revitalisasi kawasan bersejarah Sunda Kalapa.
Keyword: