Judul: Prediksi Struktur Sekunder Protein dengan Metode Support Vector Machine
Abstrak: Protein merupakan salah satu dari biomolekul raksasa yang berperan sebagai elemen penyusun utama makhluk hidup yang dibentuk dari asam amino. Secara hierarki, protein terbagi menjadi empat tingkat: struktur primer, struktur sekunder, struktur tersier, dan struktur kuartener. Struktur sekunder protein adalah struktur yang dibentuk oleh rangkaian asam amino yang akan membentuk struktur tiga dimensi serta memiliki informasi mengenai struktur tersier dan fungsi protein. Penelitian ini menggunakan data yang berjumlah 277 389 residu protein dari data kategori enzim. Ekstraksi ciri yang digunakan yaitu position specific scoring matrix (PSSM) profile dan fitur kimiafisik. Penelitian ini melakukan prediksi struktur sekunder protein menggunakan metode support vector machine melalui pengenalan pola sekuens asam amino. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Q3 score terbaik diperoleh sebesar 93.16% oleh dataset yang memiliki 260 fitur dengan kernel radial. Penambahan fitur kimiafisik tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap akurasi prediksi model.
Keyword: protein, prediksi, struktur sekunder, support vector machine

Judul: Prediksi struktur sekunder protein menggunakan jaringan saraf tiruan dengan penciri position specific scoring matrix dan parameter kimiafisik
Abstrak: Protein merupakan salah satu makromolekul yang penting peranannya bagi kehidupan manusia karena protein merupakan penyusun dari sel. Peran protein dapat terlihat setelah melakukan pelipatan yang membentuk struktur tersier. Prediksi struktur sekunder protein menjadi tahapan yang penting dalam penentuan struktur tersier protein. Teknik untuk menentukan struktur protein adalah dengan pendekatan eksperimen menggunakan X-Ray Crystallography dan Nuclear Magnetic Resonance (NMR), namun memerlukan waktu yang lama dan biaya yang relatif mahal. Penerapan teknik komputasi diperlukan dalam melakukan prediksi struktur sekunder protein salah satunya adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST sukses dipertimbangkan menjadi salah satu metode yang digunakan dalam memprediksi struktur sekunder protein. Untuk meningkatkan hasil akurasi dilakukan penambahan parameter kimiafisik dan Position Specific Scoring Matrix (PSSM) profile dalam penelitian prediksi struktur sekunder protein ini. Hasil prediksi terbaik dari penelitian ini untuk nilai akurasi Q3 score pada known data sebesar 99.94% untuk model dengan fitur PSSM yang memiliki jumlah fitur 260. Adapun untuk hasil prediksi terbaik untuk nilai akurasi Q3 score pada unknown data sebesar 98.88% untuk model dengan fitur PSSM dan parameter kimiafisik yang memiliki jumlah fitur 266. JST telah berhasil diimplementasikan dalam melakukan prediksi struktur sekunder protein. Penambahan fitur kimiafisik memberikan pengaruh pada prediksi struktur sekunder protein.
Keyword: Jaringan saraf tiruan, Kimiafisik, PSSM, Struktur sekunder protein, Penerapan teknik komputasi, Ekstraksi ciri PSSM, Fitur kimia fisik, Ektraksi kimia fisik, Know data

Judul: Perencanaan Lanskap Jalan Tol Kanci-Pejagan Pada Oemardi_Zain Landscape consultant Bogor
Abstrak: Keberadaan ruang terbuka hijau (RTH) di Indonesia saat ini dirasa masih kurang. Untuk mengatasinya, perlu ditingkatkan upaya penciptaan RTH yang baru, baik itu berada di perkotaan maupun di pinggiran kota. Salah satu bentuk dari RTH yang dapat diterapkan adalah membuat lanskap jalan tol. Lanskap jalan tol merupakan bagian dari RTH yang berbentuk koridor. Untuk menciptakan suatu lanskap jalan tol yang menarik dan tidak monoton, dibutuhkan suatu perencanaan lanskap jalan tol yang baik yang tetap mencerminkan tapak asli serta berusaha menonjolkan keunggulan dengan menambahkan beberapa elemen yang sesuai. Keterampilan melakukan perencanaan lanskap jalan tol dapat diperoleh salah satunya dengan melakukan kegiatan magang di konsultan lanskap.
Keyword: