Judul: Pemodelan dan Prediksi Interaksi Protein-protein Diabetes Mellitus Tipe 2 dengan Feedforward Neural Network
Abstrak: Suatu protein berinteraksi dengan protein lainnya untuk menjalankan suatu fungsi biologis. Data interaksi protein-protein masih terbatas. Pendekatan komputasional dapat menjadi alternatif dari pendekatan eksperimental yang membutuhkan banyak sumber daya. Arsitektur feedforward neural network (FNN) diterapkan untuk memodelkan dan memprediksi interaksi protein-protein terkait Diabetes mellitus tipe 2 yang dapat dinyatakan dengan suatu fungsi matematika yang kompleks. Fungsi aktivasi, jumlah unit pada hidden layer, dan jumlah hidden layer yang berbeda-beda diamati pengaruhnya terhadap galat pendugaan. Model FNN memberikan nilai galat pendugaan terkecil dengan fungsi aktivasi rectifier, tiga puluh enam unit pada hidden layer, dan tujuh hidden layer. Model FNN dengan konfigurasi tersebut berhasil memprediksi tingkat kepercayaan interaksi proteinprotein dengan keluaran sebesar 0.922 berdasarkan larik yang diberikan. Model tersebut memberikan performa yang lebih baik daripada model random forest dan support vector regression dalam hal akurasi prediksi interaksi protein-protein.
Keyword: Diabetes mellitus tipe 2, feedforward neural network, interaksi proteinprotein, prediksi, rectifier

Judul: Analisis Topologi Interaksi Protein-Protein untuk Identifikasi Protein Signifikan Terkait dengan Diabetes Mellitus.
Abstrak: Pendekatan komputasi merupakan salah satu solusi untuk mengatasi masalah efisiensi pada proses penemuan obat. Pada penelitian ini, studi kasus dilakukan pada penyakit diabetes mellitus. Identifikasi protein signifikan dilakukan dengan membangun jaringan protein-protein interaction (PPI) dengan menganalisis bentuk topologinya. Hasil pengukuran menggunakan overall centrality menghasilkan suatu protein signifikan yang mempertimbangkan karakteristik pada semua pengukuran centrality dengan kombinasi linear yang optimal. Hasil dari analisis topologi terhadap PPI menunjukkan bahwa dari 83 kandidat protein penyakit diabetes mellitus, insulin (INS) adalah pusat network protein dengan nilai overall centrality tertinggi. Adapun protein lainnya yang memiliki nilai centrality tinggi memiliki hubungan dekat dengan INS adalah AKT1, INSR, KCNJ11, PPARG, TCF7L2, FOXO1, SOCS3, dan IRS1. Berdasarkan evaluasi uji ketahanan dengan 145 test network yang terdiri atas 9 protein tersebut menunjukkan bahwa INS menjadi pusat netwok dengan akurasi sebesar 60.26%.
Keyword: diabetes mellitus, protein-protein interaction (PPI) network, protein signifikan

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia