Judul: Clustering Interaksi Antara Protein Dan Proses Biologis Yang Terkait Dengan Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Fuzzy K-Partite
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) tipe 2 merupakan salah satu penyakit yang diakibatkan oleh gangguan fungsional protein. Fungsi dan peranan protein direpresentasikan oleh gen ontologi (GO). Pada penelitian ini aspek GO yang digunakan adalah proses biologis. Penelitian ini melakukan clustering pada interaksi antara protein dan proses biologis yang direpresentasikan ke dalam graf bipartit. Algoritme fuzzy k-partite clustering digunakan untuk mengelompokkan data protein dan data GO proses biologis masing-masing ke dalam beberapa kelompok. Data interaksi antar protein direduksi menggunakan algoritme MCODE untuk mendapatkan kelompok protein dengan tingkat keterhubungan paling besar. Implementasi clustering menggunakan algoritme fuzzy k-partite clustering menghasilkan 7 cluster protein dan 119 cluster GO proses biologis. Anggota cluster protein dan cluster GO proses biologis dengan nilai keterhubungan tinggi tidak menunjukkan adanya hubungan dengan DM tipe 2. Di sisi lain, anggota cluster protein 2, 6, dan 7, yang memiliki nilai keterhubungan rendah dengan cluster GO proses biologis, memiliki kaitan dengan DM tipe 2. Hal ini dapat dilihat dari adanya hubungan antara anggota GO proses biologis dengan kata kunci yang terkait dengan DM tipe 2, yaitu insulin, glukosa, dan sel beta.
Keyword: diabetes mellitus, interaksi protein, fuzzy k-partite clustering Remove

Judul: Clustering Interaksi Protein dan Penyakit yang Terkait dengan Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Fuzzy K-Partite
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) Tipe 2 adalah salah satu penyakit yang disebabkan oleh gangguan fungsional protein. Interaksi protein di dalam tubuh membentuk jejaring yang dapat mengungkap fungsional protein, gen penyakit, dan hubungan antar penyakit. Penelitian ini melakukan clustering interaksi protein dan penyakit yang direpresentasikan dalam bentuk graf. Algoritme fuzzy k-partite clustering digunakan untuk mengelompokkan data protein dan data penyakit masing-masing ke dalam beberapa kelompok. Data interaksi protein direduksi menggunakan algoritme MCL untuk mendapatkan kelompok protein dengan tingkat keterhubungan paling besar. Implementasi clustering dengan algoritme fuzzy kpartite clustering menghasilkan 19 cluster protein dan 43 cluster penyakit. Anggota cluster protein dan cluster penyakit dengan nilai keterhubungan yang tinggi tidak menunjukkan adanya hubungan dengan DM Tipe 2. Adapun anggota cluster protein 3, 5, 6, 7, 10, dan 12 dengan nilai keterhubungan yang rendah menunjukkan adanya hubungan dengan DM Tipe 2. Pada penelitian ini ditemukan adanya anggota cluster penyakit yang memiliki hubungan dengan DM Tipe 2 seperti obesitas, hipoglikemia, hiperglikemia, jantung koroner, pembuluh darah perifer, dan arteri koroner.
Keyword: diabetes mellitus, fuzzy k-partite clustering, interaksi protein

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: