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: Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Kanker Payudara dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE
Abstrak: Penyakit kanker payudara adalah salah satu penyakit degeneratif yang memiliki tingkat jumlah kasus baru setiap tahunnya yang tinggi di Indonesia. Penyakit kanker payudara dapat diatasi dengan terapi yang menarget proteinprotein signifikan yang berpengaruh terhadap penyakit tersebut. Identifikasi protein signifikan dapat dilakukan dengan pendekatan topologi dan clustering. Untuk mengidentifikasi protein signifikan penyakit kanker payudara, penelitian ini menggunakan data centrality interaksi protein-protein yang dianalisis dengan principal component analysis (PCA) dan clustering dengan ClusterONE. PCA digunakan untuk mencari nilai overall centrality dari nilai-nilai centrality yang digunakan dan dilakukan clustering untuk membentuk kompleks protein yang berupa cluster berisi protein signifikan penyakit kanker payudara. Analisis cluster dilakukan dengan perbandingan kualitas tiap cluster yang terbentuk dan terhadap penelitian sebelumnya. Didapatkan sebanyak 27 protein merupakan protein yang berpengaruh terhadap penyakit kanker payudara dari 32 protein cluster terbaik
Keyword: ClusterONE, significant protein, breast cancer, principal component analysis

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: