Judul: Pengelompokan Senyawa Aktif Obat dengan Algoritme Partitioning Around Medoids Berbasis Similaritas Analytic Therapeutic Chemical
Abstrak: Prediksi hubungan antara senyawa aktif dan protein target dengan pendekatan komputasi merupakan langkah yang penting dalam penemuan fungsi maupun jenis obat baru. Salah satu metode yang digunakan adalah pengidentifikasian similaritas senyawa aktif dalam obat. Ide utama dari metode tersebut adalah bahwa kumpulan senyawa yang memiliki similaritas yang tinggi akan berinteraksi dengan kumpulan protein target penyakit yang sama. Metode tersebut memiliki kelemahan yang disebabkan oleh jumlah data yang terbatas untuk melakukan prediksi. Sistem klasifikasi analytic therapeutic chemical (ATC) merupakan pendekatan perhitungan similaritas teruji yang dapat membantu meningkatkan performa dalam memprediksi interaksi senyawa dan protein. Ukuran Similaritas ATC dapat digunakan untuk mengelompokkan berbagai senyawa aktif, sehingga setiap kelompok memiliki potensi untuk berinteraksi dengan kumpulan protein target yang sama. Pengelompokan dengan algoritma partitioning around medoids memanfaatkan data yang terbatas pada similaritas ATC senyawa dalam penelitian ini.
Keyword: klasifikasi ATC, pengelompokan, protein target, senyawa aktif, similaritas

Judul: Perbandingan Similarity Kernel untuk Prediksi Interaksi Senyawa-Protein
Abstrak: Tantangan dalam bidang kesehatan semakin meningkat. Munculnya berbagai jenis penyakit seperti kanker, diabetes dan beberapa penyakit menular, membutuhkan obat-obatan inovatif. Interaksi senyawa protein sangat penting dalam penelitian obat, akan tetapi jumlah data interaksi senyawa-protein yang sudah diketahui masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk membandingan beberapa similarity kernel, antara lainKernel Tanimoto, kernel Minmax, dan kernel SIMCOMP untuk mengukur nilai kemiripan antar senyawa. Selain itu, dilakukan perbandingan kernel untuk mengukur kemiripan antar protein, antara lain kernel Spectrum, kernel Mismatch, dan kernel Smith Waterman Pengukuran kemiripan senyawa dan protein ini diperlukan untuk memprediksi interaksi senyawa-protein dengan menggunakan klasifikasi Bipartite Local Model Network Interaction-profile Infering (BLMNII). Proses evaluasi dilakukan dengan melakukan uji Area Under Precision Recall (AUPR). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki nilai AUPR sebesar 0.904 – 0.957.
Keyword: AUPR, BLMNII, kernel, Similarity, Senyawa, Protein

Judul: Etno-ornitologi Burung Kancilan Flores (Pachycephala nudigula nudigula Hartert 1897) pada Masyarakat Lio di Taman Nasional Kelimutu
Abstrak: Bare-throathed whistler is one of several wild birds in Kelimutu National Park (TNKL) that is believed to have correlation with Lio Community‟s belief. The estimation of Bare-throated whistler‟s population in Kelimutu National Park was about 186.41-1668.07 individual by the density about 0.0389-0.3481 ind/ha with the sex ratio 6.2:1 that spreaded on area with height of 1100 – 1600 masl. The characteristic of Bare-throated whistler‟s habitat is a natural forest with various canopy level, high plant species diversity and high density. The habitat characteristics related to the availability of food in the form of insects, cover, safety and a nesting site. Generally the most of Lio community knew the existence of Bare-throated whistler directly or from their parents‟ stories. The perceptions of Lio Community to the Bare-throated whistler‟s existence is generally support the conservation efforts. The perceptions construct the Lio Community‟s atitude that tend to be conservative to the existence of Bare-throated whistler. The attitude shown by their behavior that not cathing the Bare-throated whistler from the TNKL‟s area or the outside. The attitude have an important role to the existence of Bare-throated whistler in Kelimutu National Park‟s area.
Keyword: