Judul: Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Parkinson dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE
Abstrak: Penyakit Parkinson adalah salah satu penyakit degeneratif yang memiliki tingkat kematian yang tinggi di Indonesia. Penyakit Parkinson dapat diatasi dengan pengobatan atau terapi yang menargetkan protein-protein signifikan. Penelitian ini mengidentifikasi protein signifikan menggunakan data centrality interaksi protein-protein yang dianalisis dengan Principal Component Analysis (PCA) dan clustering dengan ClusterONE. PCA digunakan untuk mencari nilai overall centrality yang digunakan untuk mengambil subgraf interaksi protein. Clustering dilakukan pada subgraf yang terbentuk dan menghasilkan 4 cluster. Cluster terbaik yang terbentuk adalah cluster dengan rata-rata centrality yang tinggi dan p-value yang rendah. Ciri-ciri tersebut diambil dari ciri-ciri protein signifikan. Cluster terpilih adalah cluster dengan p-value sebesar 0.02492 dan memiliki rata-rata centrality tertinggi kedua. Anggota-anggota cluster tersebut adalah 10 protein yang berasosiasi langsung dengan penyakit Parkinson, 3 protein berasosiasi tidak langsung, dan satu protein tidak berasosiasi dengan penyakit Parkinson.
Keyword: ClusterONE, protein signifikan, parkinson, Principal Component Analysis

Judul: Clustering Interaksi antar Protein dan Fungsi Molekuler Menggunakan Graf Fuzzy K-partite
Abstrak: Protein merupakan komponen penting pada tubuh yang berhubungan dengan pembentukan sel manusia. Disfungsi protein dapat mempengaruhi produksi produk sel dan metabolisme tubuh. Oleh karena itu disfungsi protein dapat menyebabkan kematian sel dan kegagalan fungsi organ tertentu. Salah satu penyakit yang disebabkan oleh kematian sel adalah penyakit Parkinson. Upaya untuk mengembalikan fungsi protein ke fungsi normalnya yaitu dengan dilakukannya terapi terhadap protein tersebut dengan obat yang tepat. Tahapan awal yang dilakukan dalam proses penemuan obat dan meningkatkan efektifitas diagnosa terhadap penyakit Parkinson yaitu dengan menemukan protein-protein target dari penyakit Parkinson. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering interaksi antar protein dan fungsi molekuler dari penyakit Parkinson yang direpresentasikan ke dalam graf bipartite. Hasil pengelompokan kemudian dianalisis dengan menggunakan informasi yang terdapat dalam database DAVID untuk diidentifikasi target protein dan fungsi molekuler penyakit Parkinson. Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan protein target dan fungsi molekuler dari beberapa pangkalan data. Pengumpulan data protein dan fungsi molekuler dimulai dengan melakukan pencarian data gen penyakit Parkinson pada pangkalan data OMIM. Pencarian berlanjut dengan mencari data Interaksi antar protein (PPI) pada pangkalan data STRING. Selanjutnya data PPI digunakan sebagai data input pada pangkalan data UNIPROT untuk menemukan data fungsi molekuler. Implementasi clustering PPI dan fungsi molekuler menggunakan pendekatan fuzzy k-partite graph clustering. Penelitian ini menghasilkan 19 protein target sebagai pemicu utama perkembangan penyakit Parkinson. Protein tersebut adalahh PARK2, PARK 7, SNCA, PINK1, LRRK2, MAPT, GBA, EIF4G1, TBP, CHCHD2, VPS35, HTRA2, GIGYF2, FBXO7, PLA2G6, PRKAG2, ATXN2, SYNJ1, DNAJC6. Pada penelitian ini ditemukan cluster protein terbesar yaitu cluster protein 11 dengan anggota protein yaitu synuclein alpha (SNCA). Selain itu juga ditemukan sebagian besar fungsi molekuler terkait dengan pensinyalan sel neuron di sistem saraf pusat dan sebagai metabolisme pada membran sel. Adapun manfaat dari penelitian ini yaitu protein target dan fungsi molekuler dapat digunakan untuk mengoptimalkan penemuan formula obat untuk penyakit Parkinson
Keyword: fuzzy k-partite clustering, graf bipartite, penyakit Parkinson, PPI.

Judul: Studying rate of absorption steam by solutions Lithium Bromide (LiBr) as absorbant in absorption refrigeration
Abstrak: Absorption is the process of absorbing a fluid by another fluid to form a fluid solution. In absorption refrigeration system, LiBr as absorbent filters on components of the absorber will absorb water vapor with lower pressure than the evaporator pressure. The rate of absorption of water vapor is a function of concentration, temperature, humidity and pressure of water vapor. The goal of this research is to see the effect of concentration, temperature and vapor pressure of water at the rate of absorption of water vapor by aqueous absorbent filters (LiBr-H2O) in relation to the cooling system, to determine the equilibrium concentration absorption solution of LiBr-H2O, and to determine the sorption isotherm model. Equilibrium concentration is a function of temperature and humidity. Ce at 40oC and RH 60% was found 37%; at 40oC and RH 70% was 34%; at 40o and RH 80% was 29%; at 45oC and RH 60% was 37.5%; at 45oC and RH 70% was 36%; and at 45oC and RH 80% was 34.5%. The calculation results of Qe using Qe sorption isotherm model on temperature 40oC and 45oC were not too different. The calculation results of the percentage errors between Qe data and model from each of the humidity, obtained the lowest percentage of errors in model Freundlich was 0.4% in RH 60% and 70%; 0.3% in RH 80%.
Keyword: