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: 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: