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: Prediction of Interactions in Bipartite Compounds and Proteins on Imbalanced Data
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. BleakleyYamanishi menemukan algoritme Bipartite Local Model (BLM) yang memiliki hasil performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan sangat baik. Selanjutnya, Kurnia menerapkan algoritme Bipartite Local Model - Neighbor Interaction-profile Inferring (BLM-NII) untuk memprediksi interaksi senyawa-protein pada Indonesia jamu herbs (Ijah) analytics. Penerapan konsep Network–based Interaction–profile Infering (NII) memungkinkan BLM untuk melakukan prediksi pada kondisi senyawa atau protein yang tidak memiliki data interaksi. Hasil prediksi interaksi senyawa-protein pada penelitian Bleakley-Yamanishi dan Kurnia ditemukan bahwa jumlah data yang tidak berinteraksi jauh lebih banyak daripada jumlah data senyawa-protein yang memiliki interaksi (imbalanced class). Permasalahan tersebut menyebabkan prediksi interaksi senyawa-protein yang dihasilkan bias menuju kelas mayoritas (tidak berinteraksi). Selain itu tidak banyak penelitian tentang prediksi interaksi senyawa-protein yang membandingkan beberapa teknik sampling data untuk menangani permasalahan imbalanced class. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan beberapa teknik sampling data, yaitu Random Oversampling (ROS), Random Under-sampling (RUS), Combination of Over-undersampling (COUS), Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), dan Tomek Link (T-Link). Teknik tersebut diimplementasikan pada jaringan interaksi senyawa-protein yang telah diketahui dengan dataset Nuclear Receptor dan Gprotein-coupled Receptor (GPCR), serta pada jaringan interaksi yang belum diketahui dengan dataset Ijah. Performa prediksi setiap teknik sampling data dievaluasi menggunakan nilai Area Under Curve (AUC) dan kurva Receiver Operating Characteristic (Kurva ROC). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi interaksi senyawa protein dengan teknik sampling data SMOTE memiliki nilai AUC dan kurva ROC yang paling optimal pada ketiga dataset yang digunakan. Peningkatan nilai AUC pada data imbalanced yaitu sebesar 7.19% pada dataset Nuclear Receptor, 21.37% pada dataset GPCR, dan sebanyak 7.96% pada dataset Ijah.
Keyword: 

Judul: Konsep Desain Taman Rumah Tradisional Minahasa di base camp Hutan Pendidikan Gunung Walat
Abstrak: Hutan Pendidikan Gunung Walat (HPGW) merupakan area hutan yang berfungsi sebagai hutan produksi, wisata pendidikan, dan konservasi. Di tengah-tengah kawasan HPGW terdapat base camp. Sebagai pusat aktivitas dan istirahat pengunjung, base camp harus dapat mendukung salah satu fungsi hutan ini, diantaranya adalah pendidikan. Fungsi pendidikan pada base camp dapat berupa pendidikan budaya yang berpotensi dikembangkan melalui salah satu wisma yang merupakan model rumah tradisional Minahasa, yaitu Wisma Woloan. Namun, rumah tradisional tersebut belum didukung oleh taman yang dapat memperkuat karakter rumah tradisional Minahasa. Untuk itu diperlukan konsep desain taman rumah tradisional Minahasa dengan penerapan unsur budaya agar karakter rumah tradisional ini dapat dimunculkan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat konsep desain taman area Wisma Woloan pada base camp HPGW yang didasarkan pertimbangan budaya sehingga memberikan gambaran dan pengetahuan bagi pengguna mengenai taman rumah tinggal masyarakat Minahasa. Tempat kegiatan penelitian berlokasi di Hutan Pendidikan Gunung Walat (HPGW), Sukabumi, Jawa Barat. Metode yang digunakan dalam desain ini adalah metode deskriptif melalui survei, wawancara, dan studi pustaka. Wawancara dan studi pustaka dilakukan untuk mendapatkan informasi mengenai kebudayaan Minahasa. Terdapat empat tahapan dalam penelitian ini, yaitu kajian budaya, inventarisasi, analisis dan sintesis, serta pembuatan konsep desain. Setelah tahapan ini selesai, dibuat gambar siteplan, tampak potongan, serta perspektif sebagai ilustrasi. Dalam penelitian ini, aspek yang akan dibahas mencakup aspek fisik, biofisik, sosial, dan aspek yang berkaitan dengan kebudayaan Minahasa. Wisma Woloan 1 dan 2 yang menjadi objek dalam penelitian ini terletak di sebelah barat base camp. Wisma Woloan 1 terletak di atas air, sedangkan Wisma Woloan 2 terletak di atas tanah yang datar. Jenis tanah yang ada di area ini merupakan tanah latosol merah kekuningan. Tanah jenis ini cukup subur untuk ditanami tanaman. Suhu udara rata-rata tapak adalah 24° C, kelembaban rata-rata 81,8%, dan nilai THI sebesar 23,13. Dari hasil analisis, iklim pada tapak dikategorikan nyaman. Vegetasi yang ada di sekitar Wisma Wolan 1 adalah cempaka (Michelia champaca), puspa (Schima wallichii), dan teratai (Nymphaea lotus), sedangkan di Wisma Woloan 2 terdapat vegetasi matoa (Pometia pinnata), hanjuang (Cordyline sp), sambang dara (Iresine herbstii), dan pisang (Musa sp). Bangunan Wisma Woloan 1 dan 2 berupa rumah panggung dengan ketinggian ± 1,5 m dari tanah. Konstruksi rumah panggung ini terbuat dari kayu yang dapat dibongkar-pasang. Jenis kayu yang digunakan umumnya adalah kayu Cempaka. Di bagian dalam wisma terdapat 2 kamar, 1 kamar mandi, ruang tamu, dapur, dan ruang makan. Bagian luar rumah berupa teras sebagai tempat duduk-duduk untuk menikmati pemandangan. Saat ini kondisi bangunan terawat namun dibutuhkan penataan lanskap di bagian luar rumah tradisional ini.
Keyword: