Judul: Pemodelan Decision Tree untuk Prediksi Struktur Sekunder Protein
Abstrak: Prediksi struktur sekunder protein adalah salah satu masalah yang sudah lama dibahas dalam bidang bioinformatika. Berbagai metode telah diterapkan namun masalah akurasi belum mencapai hasil yang maksimal. Penelitian ini dilakukan untuk membangun suatu model prediksi struktur sekunder protein dengan menggunakan decision tree dengan algoritme C4.5. Penentuan setiap kelas dalam proses klasifikasi struktur sekunder protein dalam penelitian ini berdasarkan pembelajaran terhadap pola masukan dalam proses pelatihan. Data diperoleh dari Protein Data Bank (PDB) yang di-assign dengan format DSSP. Pola masukan dibentuk dengan memanfaatkan sliding window dari sekuen asam amino dengan ekstraksi fitur kimiafisik dan posisi atom. Model prediksi pengujian cross validation tanpa fitur posisi atom menghasilkan nilai akurasi 90.49%, sedangkan untuk pengujian dengan unknown data akurasinya menurun menjadi 51.29%. Kemudian dengan fitur posisi atom menghasilkan akurasi 90.17% untuk metode cross validation dan 50.83% menggunakan unknown data. Hasil penelitian tersebut memperlihatkan akurasi akan optimal jika menggunakan known data dengan cross validation. Fitur posisi atom tidak dibutuhkan dalam memprediksi struktur sekunder protein.
Keyword: Amino acid, Atom position, Decision tree, Physicochemical, Elektro fitur kimiafisik, Decision tree, Algoritme, Fitur posisi alam

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: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: