Judul: Development of a Community Detection and Centrality Algorithm and Its Use in Determining Target Proteins in Cancer
Abstrak: Komunitas dan centrality sangat penting untuk memahami sistem yang kompleks seperti jaringan protein dalam analisis jaringan. Masalah deteksi komunitas adalah bagaimana membagi jaringan yang direpresentasikan dalam bentuk graph menjadi beberapa kelompok simpul yang mempunyai kepadatan yang tinggi, memiliki karakteristik atau sifat yang berbeda. Kualitas komunitas yang terbentuk oleh algoritma deteksi komunitas dapat ditentukan dengan nilai modularity. Salah satu algoritma terkenal dan banyak menjadi rujukan dalam menyelesaikan masalah deteksi komunitas adalah algoritma greedy modularity. Algoritma ini melakukan eksplorasi untuk mencapai nilai modularity tertinggi pada setiap iterasi untuk mendapat komunitas terbaik. Kelemahan algoritma greedy modularity pada deteksi komunitas adalah dapat terjebak pada solusi lokal optimal. Untuk itu penelitian ini mengembangkan strategi disassembly greedy modularity untuk meningkatkan modularity tersebut dengan eksplorasi yaitu lepas simpul dan pecah komunitas. Terdapat empat strategi melepas simpul yaitu melepas simpul secara random/acak dengan distribusi uniform, melepas simpul lemah, melepas simpul yang mempunyai nilai embeddedness rendah, serta melepas simpul yang tidak membentuk triad. Terdapat lima strategi membongkar komunitas yaitu membongkar komunitas secara acak dengan distribusi uniform, membongkar komunitas yang lemah, membongkar komunitas dengan internal edge density yang rendah, membongkar komunitas dengan triad participation ratio yang rendah serta membongkar komunitas dengan conductance yang tinggi. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data real-world dan data sintetis. Data real-world yang digunakan meliputi data karate Zachary, Dolphins, Les Miserables, Polbooks, Adjnoun serta Football. Sedangkan data sintetis yang digunakan adalah Lancichinetti–Fortunato–Radicchi(LFR). Hasil yang diperoleh menggunakan disassembly greedy modularity berupa peningkatan modularity dibandingkan dengan greedy modularity untuk semua dataset tersebut. Bahkan dibandingkan dengan 25 algoritma lainnya, algoritma disassembly greedy modularity menduduki mayoritas menduduki urutan pertama berdasarkan modularity. Di lain pihak, centrality adalah konsep yang digunakan untuk mengukur pentingnya suatu simpul dalam jaringan. Terdapat beberapa jenis centrality yang umum digunakan dalam analisis jaringan, di antaranya adalah degree centrality, closeness centrality, dan betweenness centrality. Namun demikian, degree, closeness dan betweenness centrality tersebut dihitung berdasarkan struktur jaringan, belum memperhatikan komunitas di dalamnya. Sehingga, centrality tersebut perlu dikembangkan agar dapat mempertimbangkan komunitas dalam jaringan, yang dalam penelitian ini disebut dengan community consideration degree centrality, community consideration closeness centrality, dan community consideration betweenness centrality. Variabel a dengan rentang [0,1] digunakan sebagai pertimbangan komunitas. Semakin rendah nilai a akan lebih mempertimbangkan komunitas, sementara semakin tinggi nilai a akan lebih mempertimbangkan jaringan secara keseluruhan. Hasil yang diperoleh menggunakan dataset karate Zachary dan dolphins dapat melibatkan simpul pada komunitas yang lebih beragam. Secara khusus, algoritma disassembly greedy modularity dan community consideration centrality dalam penelitian ini digunakan untuk mengelompokkan protein target pada kanker dan mengungkap protein yang menjadi hallmark of cancer. Data genetik pada kanker paru-paru adenokarsinoma diambil dari empat pangkalan data: TCGA, IntOGen, Bioportal, dan Cosmic, yang selanjutnya data tersebut dipergunakan untuk memperoleh jaringan interaksi protein melalui pangkalan data String. Algoritma disassembly greedy modularity digunakan untuk mendeteksi stuktur komunitas pada jaringan interaksi protein tersebut. Hasil dari algoritma ini terbentuk 11 komunitas dengan ukuran berbeda dengan dua komunitas besar, empat komunitas menengah, dan lima komunitas kecil yang sebagian besar mempunyai asosiasi fungsional melalui enrichment analysis, lebih baik daripada hasil yang diperoleh dengan algoritma greedy modularity. Hasil berikutnya adalah, bahwa community consideration degree, closeness dan betweenness centrality
Keyword: kanker, community consideration centrality, deteksi komunitas, disassembly greedy modularity, protein

Judul: Hubungan Penyakit Diabetes Melitus dengan Cellular Component menggunakan Fuzzy K-Partite
Abstrak: Diabetes Melitus merupakan penyakit yang kompleks dengan berbagai tingkat komplikasi sistemik. Interaksi protein dapat memberikan lebih banyak informasi jika dilengkapi dengan interaksi protein terhadap Gen Ontologi (GO). Clustering PPI merupakan salah satu metode komputasi yang ditawarkan untuk mengidentifikasi protein-protein yang berpengaruh terhadap Diabetes Melitus tipe 2. Selain itu, teknik clustering merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam menemukan protein pelengkap sehingga menemukan obat menjadi lebih mudah. Salah satu algoritme fuzzy clustering berbasis graf ialah fuzzy k-partite clustering. Algoritme ini dibangun untuk menyelesaikan masalah data jaringan biologis yang memiliki lebih dari satu fungsi dan terdapat pada lebih dari satu cluster. Penelitian sebelumnya mengidentifikasi protein-protein signifikan yang berasosiasi dengan penyakit Diabetes Melitus tipe 2 menggunakan analisis topologi jaringan interaksi protein yang hasilnya menunjukkan bahwa terdapat 21 protein signifikan yang berasosiasi dengan Diabetes Melitus (DM) tipe 2. Penelitian lainnya mengurai mekanisme jamu menggunakan metode fuzzy k-partite graph clustering pada jejaring senyawa-protein-penyakit, ditemukan senyawa utama dari bratawali dan jahe memiliki aktivitas berbeda pada mekanisme kerja jamu diabetes tipe 2 dan terdapat tiga gerombol protein yang memiliki peran yang sama dalam mengatasi penyakit DM tipe 2. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa metode fuzzy k-partite clustering mampu menyelesaikan masalah data jaringan biologi. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan dengan fuzzy k-partite mampu diterapkan pada data jaringan biologi yang diketahui lebih dari satu cluster dan saling overlapping. Data interaksi protein DM tipe 2 dengan cellular component memiliki hubungan satu sama lain. Jumlah interaksi kurang memberikan informasi untuk penelitian lanjutan dalam pencarian obat multitarget dan prediksi akan kemungkinan munculnya penyakit baru. Oleh karena itu, diperlukan pembentukan jaringan yang memuat hubungannya dalam skala yang lebih kompleks menggunakan Fuzzy K-Partite Clustering. Jaringan ini disebut sebagai jaringan backbone karena memuat protein/gen yang memiliki interaksi signifikan dengan banyak pasangan protein/gen lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeteksi keberadaan hubungan protein penyakit DM tipe 2 dengan GO cellular component yang direpresentasikan dalam bentuk jaringan backbone protein DM tipe 2 dengan GO cellular component. Penelitian ini telah dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu data protein DM tipe 2, pencarian protein signifikan clustering MCL yang menghasilkan data protein kompleks DM tipe 2, penambangan cellular component di web database Uniprot, konstruksi adjacency matrix, pembentukan jaringan bipartite dengan Fuzzy k-Partite Clustering, dan analisis cluster. Penerapan algoritme Fuzzy K-Partite pada clustering data PPI penyakit dan cellular component dapat digunakan untuk mendapatkan jaringan backbone yang merepresentasikan jaringan inti pada penyakit DM tipe 2 terhadap cellular component-nya. Jaringan backbone yang dihasilkan memuat protein signifikan yang berasosiasi dengan penyakit DM tipe 2. Hal ini merepresentasikan bahwa hasil output penggunaan algoritme adalah jaringan yang dapat memberikan informasi proses biologi pada penyakit DM tipe 2. Jika bobot keterhubungan antar-cluster bernilai tinggi, maka bisa dipastikan nilai derajat keanggotaan pada cluster bernilai rendah dan anggota cluster berjumlah sedikit. Sebaliknya, jika bobot keterhubungan antar-cluster bernilai rendah maka derajat keanggotaan cluster bernilai tinggi dan anggota cluster berjumlah banyak. Dengan kata lain, nilai derajat keanggotaan pada hasil penerapan algoritme ini berbanding terbalik dengan nilai keterhubungan antar-cluster.
Keyword: clustering, fuzzy k-partite, graf protein, gen ontologi, PPI

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: