Judul: Perbandingan Network Phamacology Berbasis Koefisien Tanimoto dengan Koefisien Forbes-2.
Abstrak: Penelitian tentang senyawa aktif yang terdapat dalam tanaman obat sebagai bahan pembuatan jamu telah banyak dilakukan. Namun penjelasan detail tentang mekanisme kerja secara molekuler dan farmakologis masih perlu dikembangkan. Dalam penelitian in silico, salah satu pendekatan yang umum dilakukan untuk melihat mekanisme kerja suatu senyawa adalah dengan mempertimbangkan aspek kemiripan struktur kimia antar senyawa. Pada tahun 2014 Nurishmaya menemukan 4 tanaman yang berperan sebagai upaya dalam penyembuhan penyakit diabetes melitus (DM) tipe 2, tanaman tersebut adalah Pare (Momordica charantia), Sembung (Blumea balsamifera), Bratawali (Tinospora crispa), dan Jahe (Zingiber officinale). Keempat tanaman tersebut mengandung 58 senyawa, 868 protein target dan 416 protein unik. Setiap senyawa bisa menargetkan beberapa protein sehingga jumlah koneksi antara senyawa dengan protein sebanyak 3059. Bratawali mempunyai koneksi sebanyak 70 protein, tanaman Jahe sebanyak 2394 koneksi dengan protein, tanaman Pare sebanyak 47 koneksi dengan protein, dan tanaman Sembung sebanyak 548 koneksi dengan protein. Pada penelitian ini jumlah senyawa yang dianalisis sebanyak 74 yaitu 55 senyawa dari tanaman obat dan 19 senyawa dari senyawa sintetis antidiabetes yang telah divalidasi oleh badan obat dan makanan Amerika Serikat. Selanjutnya Qomariasih pada tahun 2016 melakukan pengukuran kemiripan antar senyawa dengan menggunakan koefisien Tanimoto. Pada tahun yang sama Bakri juga melakukan penelitian terkait penggerombolan terhadap 79 koefisien kemiripan data biner dan diperoleh nilai AUC yang tinggi pada koefisien kemiripan data biner Forbes-2. Nilai AUC ini merupakan suatu indikator terbaik pengukuran kemiripan antar senyawa. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi Network Pharmacology tanaman obat yang berperan mengobati DM Tipe 2 dengan mengganti koefisien Tanimoto dengan koefisien Forbes-2. Metode analisis dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu tahap pertama melihat kemiripan 74 senyawa dengan senyawa menggunakan koefisien Forbes-2. Tahap kedua adalah mencari skor konkordan antara 74 senyawa dengan 9673 protein dalam tubuh. Pada tahap ini hanya diambil 100 protein tertinggi dari setiap senyawa sehingga didapatkan sebanyak 7400 protein. Skor konkordan didapatakan dari korelasi antara kemiripan antar senyawa dengan protein dalam tubuh. Selanjutnya Kedekatan antar senyawa yang dihitung menggunakan koefisien Tanimoto dan koefisien Forbes-2 serta skor konkordan dievaluasi dengan metode Mean Absolute Deviation (MAD). Hasil evaluasi Network Pharmacology pada tahap pertama menunjukkan bahwa hasil pengukuran antar senyawa menggunakan koefisen Forbes-2 lebih tinggi, namun hasil pengukuran tersebut kurang akurat karena setelah ditelusuri kembali pada tabel kontingensi data binernya rata-rata dari 4860 bit yang telah ditemukan oleh Kloketa dan Roth (2008) 98.46% antar senyawa tidak saling menargetkan. Selanjutnya hasil perhitungan skor konkordan menunjukkan bahwa 5 pada koefisien Forbes-2 kemampuan senyawa aktif dalam menargetkan protein target unik semakin sedikit. Hal ini terbukti dari 1250 protein target unik pada koefisien tanimoto menjadi 967 protein unik pada koefisien Forbes-2. Maka dari itu, jumlah protein yang terindikasi mengobati diabetes melitus tipe 2 juga lebih sedikit yaitu dari 22 protein pada koefisien Tanimoto menjadi 19 protein pada koefisien Forbes-2. Pada tahap ini juga hasil analisis penggerombolan menggunakan metode Ward.D1 memberikan hasil bahwa hasil pengukuran pada koesfisien Forbes-2 terpisah dalam dua kuadran sedangkan pengukuran menggunakan koefisien Tanimoto ditemukan dua senyawa tanaman yang ikut menggerombol dalam satu kuadran dengan 19 senyawa sintetis. Hasil perbandingan tersebut dapat disimpulkan bahwa evaluasi network phamacology berbasis koefisien Tanimoto dengan koefisien Forbes-2
Keyword: DM Tipe 2, Jamu, Koefisien Forbes-2, Koefisien Tanimoto, MAD

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: Perancangan lanskap resor di Hangzau Xixi Tourist Resort Hotel Group China
Abstrak: Resor merupakan salah satu sarana pendukung untuk memenuhi kebutuhan rekreasi. Lanskap resor merupakan hal yang penting untuk dipelajari guna menciptakan sebuah resor yang dapat memenuhi kepuasan rekreasi manusia, mengingat resor adalah objek wisata yang memaksimalkan potensi lanskap. Cina merupakan salah satu negara tujuan wisata yang sangat terkenal dengan objek dan atraksi kebudayaan dan filosofinya. Keunikan budaya tradisional Cina dan juga didukung oleh panoramanya yang indah menjadi nilai jual pariwisata yang tinggi bagi negara ini. Salah satu wilayah di Cina, tepatnya di Xixi, Hangzhou, provinsi Zhejiang yang merupakan wilayah wetland menjadi tujuan untuk pembangunan resor.
Keyword: