Judul: Analisis Gerombol Simultan Dan Jejaring Farmakologi Pada Penentuan Senyawa Aktif Jamu Anti Diabetes Tipe 2.
Abstrak: Selama ini, pembuatan obat untuk menyembuhkan suatu penyakit masih menargetkan hanya satu protein khusus yang menjadi penyebab penyakit tersebut, yang tentu hanya menggunakan satu senyawa aktif. Selain menimbulkan efek samping, obat kimia sintetis belum bisa menangani suatu penyakit dengan menyasar banyak protein sekaligus. Baru-baru ini terjadi perubahan paradigma dari “one drug, one-target” menjadi “multi-components, network target”. Paradigma baru ini telah melahirkan beberapa penelitian untuk menghasilkan formulasi jamu, dimana konsep formulasi jamu memerlukan beberapa senyawa aktif yang terlibat. Formula jamu yang diteliti sebagai upaya menyembuhkan penyakit Diabetes Melitus (DM) Tipe II terdiri dari 4 tanaman yaitu Pare (Momordica charantia), Sembung (Blumea balsamifera), Bratawali (Tinospora crispa), dan Jahe (Zingiber officinale) berdasarkan hasil penelitian Nurishmaya tahun 2014 serta berdasarkan ramuan jamu yang sedang dikembangkan di Pusat Studi Biofarmaka, Bogor. Evaluasi senyawa yang berkaitan dengan DM Tipe II dilakukan dengan terlebih dahulu menambahkan 19 obat sintetis yang ditujukan untuk DM Tipe II dari basis data Drug Bank. Sedangkan setiap tanaman juga dicari masing-masing senyawa yang terkandung di dalamnya melalui basis data Dictionary of National Products (DNP) ChemnetBase dan Take Out “Jamu” of Knapsack. Didapatkan 291 senyawa dari tanaman Jahe, 18 senyawa dari tanaman Bratawali, 41 senyawa dari tanaman Sembung, dan 245 senyawa dari tanaman Pare. Total senyawa yang didapat dari keempat tanaman ada sebanyak 595. Kesemua senyawa baik yang berasal dari tanaman maupun dari obat sintetis dicari identitasnya lebih lanjut berupa struktur kimia senyawa dan aktifitas biologisnya berupa protein yang ditargetkan. Sayangnya, tidak semua senyawa tanaman diketahui protein targetnya, sehingga data penelitian yang akan diteliti lebih lanjut berkurang menjadi sebanyak 74 senyawa aktif yang terdiri dari 55 senyawa dari keempat tanaman dan 19 senyawa dari masing-masing obat sintetis. Setiap senyawa (74 senyawa) dapat menargetkan protein yang sama di dalam tubuh manusia. Diperoleh jumlah protein sebanyak 3059, total koneksi senyawa-protein sebanyak 4082 dan total protein target unik sebanyak 478. Berdasarkan data di atas, dilakukan analisis bagi data jejaring farmakologi yang dinamakan drugCIPHER. Analisis tersebut dilakukan untuk mencari proteinprotein target yang memiliki korelasi terbesar dengan tiap senyawa. Langkah pertama adalah mencari nilai kedekatan antar 74 senyawa menggunakan koefisien Tanimoto atau dikenal juga dengan koefisien Jaccard. Di sisi yang lain, dilakukan juga analisis graf untuk mendapatkan jarak terdekat antar protein yang kemudian dikonversi menjadi kedekatan antar protein melalui konsep perhitungan eksponensial. Lalu langkah kedua adalah mencari korelasi antara kedua nilai kedekatan sampai menghasilkan 100 protein target yang berkorelasi paling tinggi dengan masing-masing dari 74 senyawa yang dinamakan sebagai skor konkordan DrugCIPHER. Karena setiap senyawa dapat memiliki korelasi tinggi dengan protein yang sama, maka penting untuk mendapatkan protein uniknya saja. Didapatkan sebanyak 1250 protein unik yang semula berjumlah 7400 koneksi senyawa-protein. Skor konkordan antara 74 senyawa dengan 1250 protein tersebut kemudian digunakan dalam analisis gerombol simultan antara senyawa dan protein target. Tujuan utama melakukan analisis gerombol simultan tersebut adalah melihat penggerombolan senyawa berdasarkan protein targetnya. Senyawa tanaman yang menggerombol bersama senyawa obat sintetis dicurigai berpotensi menjadi salah satu komposisi jamu anti-diabetes. Selain itu, analisis tersebut juga digunakan untuk mendeteksi protein target mana saja yang berperan sebagai penyebab penyakit diabetes tipe 2. Selain itu, analisis komponen utama melalui plot dua dan
Keyword: Diabetes Tipe 2, Jamu, Jejaring farmakologi, DrugCIPHER, Analisis Gerombol Simultan.

Judul: Penguraian Mekanisme Kerja Jamu dengan Menggunakan Analisis Graf Tripartit pada Jejaring Senyawa-Protein-Penyakit
Abstrak: Jamu adalah obat tradisional di Indonesia. Berbeda dengan konsep one drug-one target dalam obat kimia, jamu memiliki konsep multi component-network target. Hal ini disebabkan oleh keterlibatan senyawa aktif pada beberapa tanaman dalam jamu yang menargetkan beberapa protein dalam tubuh manusia. Jejaring yang menghubungkan antara senyawa aktif dengan protein, dan ditambah dengan jejaring penyakit yang berhubungan dengan protein, memberikan dasar yang kuat dalam menjelaskan mekanisme kerja jamu secara komputasi. Jamu yang digunakan terdiri dari 4 tanaman, yaitu: pare (Momordica charantia), sembung (Blumea balsamifera), bratawali (Tinospora crispa), dan jahe (Zingiber officinale). Setiap tanaman memiliki senyawa aktif dan protein yang ditargetkan. Ada 47 senyawa aktif yang diperoleh dari jahe, 4 senyawa aktif dari sembung, 4 senyawa aktif dari pare, dan 3 senyawa aktif dari bratawali. Total terdapat 58 senyawa aktif yang diperoleh dari keempat tanaman. Pada database PubChem diidentifikasi terdapat 3.059 koneksi antara senyawa aktif dengan sasaran proteinnya, dari 3059 koneksi tersebut tereduksi menjadi 396 protein yang unik. Selanjutnya, dengan menggunakan database disgenet, PharmGKB, dan Theurapetic Target Database diperoleh 118 sasaran penyakit yang memiliki koneksi terhadap 396 protein yang unik tersebut. Jejaring senyawa - protein - penyakit aktif telah dianalisis dengan menggunakan analisis graf tripartit menunjukkan bahwa 396 protein yang terdapat pada tanaman jamu memiliki keterkaitan dengan beberapa penyakit. Beberapa di antaranya yaitu penyakit metabolik, kardiovaskular, penyakit mata, neoplasma, stomatognatik, penyakit sistem saraf , dan penyakit saluran pernapasan.
Keyword: farmakologi, graf tripartit, diabetes tipe 2, fuzzy kluster

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: