Judul: Analisis Bicluster pada Jaringan Farmakologi Berbasis Penambatan Molekuler untuk Jamu Antidiabetes Tipe 2.
Abstrak: Metode analisis data terdiri dari berbagai macam pendekatan. Salah satu metode analisis data yang bersifat deskriptif adalah analisis gerombol. Analisis gerombol digunakan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Sebagian besar literatur analisis gerombol fokus pada penggerombolan satu arah. Penggerombolan satu arah mengasumsikan bahwa objek-objek memiliki karakteristik di semua baris atau kolom, sehingga objek pada baris dikelompokkan berdasarkan kemiripan pada kolom atau peubah pada kolom dikelompokkan berdasarkan kemiripan pada baris. Berbeda halnya, data dua arah mengasumsikan bahwa objek-objek tertentu hanya memiliki karakteristik pada baris atau kolom tertentu. Indentifikasi subkelompok baris dan subkelompok kolom tertentu yang saling berkaitan menjadi tujuan utama dalam penggerombolan dua arah. Jadi, penanganan mengenai penggerombolan dua arah perlu dikembangkan. Penelitian ini membahas pendekatan penggerombolan dua arah yang menghubungkan subkelompok baris dengan subkelompok kolom secara bersamasama pada data matriks. Ide utama dari pendekatan ini adalah mempartisi sebuah matriks menjadi submatriks dengan pendekatan penguraian nilai singular (singular value decomposition/SVD), kemudian penggerombolan dilakukan secara bersamasama terhadap submatriks tersebut sehingga diperoleh gerombol baris dan gerombol kolom yang saling berkaitan atau disebut dengan analisis bicluster. Kelebihan analisis bicluster pada data dua arah adalah memiliki kekekaran (robustness) serta lebih informatif dibandingkan dengan penggerombolan satu arah. Analisis bicluster pada penelitian ini diterapkan di bidang farmakologi pada kasus penyakit diabetes tipe 2 menggunakan matriks data interaksi molekuler, yaitu data matriks berisi bilangan riil yang menunjukkan besar interaksi yang terjadi ketika suatu molekul (senyawa) berikatan dengan molekul lain (protein) membentuk suatu makromolekul (kompleks) yang stabil. Tujuannya adalah menemukan sekelompok senyawa dan sekelompok protein tertentu yang saling berhubungan dan berperan dalam penyakit diabetes tipe 2. Penyakit diabetes tipe 2 merupakan penyakit gangguan metabolik yang terjadi saat tubuh tidak dapat menggunakan insulin secara efektif, berbeda dengan penyakit diabetes tipe 1 yang terjadi saat pankreas tidak menghasilkan insulin yang cukup. Penyakit diabetes tipe 2 ini lebih mendominasi sekitar 90% dari seluruh jenis kasus penyakit diabetes. Matriks data interaksi molekuler pada penelitian ini dibangun melalui metode penambatan molekuler, yaitu pendekatan berbasis komputasi yang dilakukan dengan cara menambatkan struktur 3D senyawa terhadap struktur 3D protein. Data 3D senyawa yang digunakan pada penelitian ini adalah data senyawa yang berasal dari tanaman obat, yaitu batang Bratawali (Tinospora crispa), rimpang Jahe (Zingiber officinale), daun Pare (Momordica charantia), daun Sembung (Blumea balsamifera), dan data senyawa yang berasal dari obat sintetis yang telah disetujui oleh Food Drug Administration (FDA) sebagai obat untuk mengatur diabetes (antidiabetes). Di samping itu, data 3D protein yang digunakan adalah data 21 protein yang berhubungan dengan penyakit diabetes tipe 2. Berdasarkan analisis bicluster dengan metode complete linkage diperoleh beberapa senyawa Jahe yang mengelompok dan dekat dengan senyawa obat sintetis DB06 (Glicazide) dan DB16 (Tolrestat) yaitu J163, J088, J036, J033, J131 (CID: 5317593, 86067879, 3473, 11472339, 44715523). Senyawa tersebut memiliki potensi sebagai kandidat jamu antidiabetes tipe 2. Dari kelima senyawa tersebut, senyawa J036 dan J131 dapat dijadikan sebagai kandidat utama obat antidiabetes karena memiliki jumlah ikatan hidrogen yang lebih banyak dibandingkan obat sintetis serta memiliki kemiripan area pengikatan ligan yang cukup tinggi dengan obat sintetis. Meskipun senyawa J156 tidak berdekatan dengan kelima senyawa J033, J036, J088, J131, J163, namun senyawa J156 juga dapat dijadikan
Keyword: analisis bicluster, diabetes tipe 2, jaringan farmakologi, penambatan molekuler

Judul: Analisis Gerombol Simultan Dan Jejaring Farmakologi Pada Penentuan Senyawa Aktif Jamu Anti Diabetes Tipe 2.
Abstrak: Selama ini, pembuatan obat untuk menyembuhkan suatu penyakit masih menargetkan hanya satu protein khusus yang menjadi penyebab penyakit tersebut, yang tentu hanya menggunakan satu senyawa aktif. Selain menimbulkan efek samping, obat kimia sintetis belum bisa menangani suatu penyakit dengan menyasar banyak protein sekaligus. Baru-baru ini terjadi perubahan paradigma dari “one drug, one-target” menjadi “multi-components, network target”. Paradigma baru ini telah melahirkan beberapa penelitian untuk menghasilkan formulasi jamu, dimana konsep formulasi jamu memerlukan beberapa senyawa aktif yang terlibat. Formula jamu yang diteliti sebagai upaya menyembuhkan penyakit Diabetes Melitus (DM) Tipe II terdiri dari 4 tanaman yaitu Pare (Momordica charantia), Sembung (Blumea balsamifera), Bratawali (Tinospora crispa), dan Jahe (Zingiber officinale) berdasarkan hasil penelitian Nurishmaya tahun 2014 serta berdasarkan ramuan jamu yang sedang dikembangkan di Pusat Studi Biofarmaka, Bogor. Evaluasi senyawa yang berkaitan dengan DM Tipe II dilakukan dengan terlebih dahulu menambahkan 19 obat sintetis yang ditujukan untuk DM Tipe II dari basis data Drug Bank. Sedangkan setiap tanaman juga dicari masing-masing senyawa yang terkandung di dalamnya melalui basis data Dictionary of National Products (DNP) ChemnetBase dan Take Out “Jamu” of Knapsack. Didapatkan 291 senyawa dari tanaman Jahe, 18 senyawa dari tanaman Bratawali, 41 senyawa dari tanaman Sembung, dan 245 senyawa dari tanaman Pare. Total senyawa yang didapat dari keempat tanaman ada sebanyak 595. Kesemua senyawa baik yang berasal dari tanaman maupun dari obat sintetis dicari identitasnya lebih lanjut berupa struktur kimia senyawa dan aktifitas biologisnya berupa protein yang ditargetkan. Sayangnya, tidak semua senyawa tanaman diketahui protein targetnya, sehingga data penelitian yang akan diteliti lebih lanjut berkurang menjadi sebanyak 74 senyawa aktif yang terdiri dari 55 senyawa dari keempat tanaman dan 19 senyawa dari masing-masing obat sintetis. Setiap senyawa (74 senyawa) dapat menargetkan protein yang sama di dalam tubuh manusia. Diperoleh jumlah protein sebanyak 3059, total koneksi senyawa-protein sebanyak 4082 dan total protein target unik sebanyak 478. Berdasarkan data di atas, dilakukan analisis bagi data jejaring farmakologi yang dinamakan drugCIPHER. Analisis tersebut dilakukan untuk mencari proteinprotein target yang memiliki korelasi terbesar dengan tiap senyawa. Langkah pertama adalah mencari nilai kedekatan antar 74 senyawa menggunakan koefisien Tanimoto atau dikenal juga dengan koefisien Jaccard. Di sisi yang lain, dilakukan juga analisis graf untuk mendapatkan jarak terdekat antar protein yang kemudian dikonversi menjadi kedekatan antar protein melalui konsep perhitungan eksponensial. Lalu langkah kedua adalah mencari korelasi antara kedua nilai kedekatan sampai menghasilkan 100 protein target yang berkorelasi paling tinggi dengan masing-masing dari 74 senyawa yang dinamakan sebagai skor konkordan DrugCIPHER. Karena setiap senyawa dapat memiliki korelasi tinggi dengan protein yang sama, maka penting untuk mendapatkan protein uniknya saja. Didapatkan sebanyak 1250 protein unik yang semula berjumlah 7400 koneksi senyawa-protein. Skor konkordan antara 74 senyawa dengan 1250 protein tersebut kemudian digunakan dalam analisis gerombol simultan antara senyawa dan protein target. Tujuan utama melakukan analisis gerombol simultan tersebut adalah melihat penggerombolan senyawa berdasarkan protein targetnya. Senyawa tanaman yang menggerombol bersama senyawa obat sintetis dicurigai berpotensi menjadi salah satu komposisi jamu anti-diabetes. Selain itu, analisis tersebut juga digunakan untuk mendeteksi protein target mana saja yang berperan sebagai penyebab penyakit diabetes tipe 2. Selain itu, analisis komponen utama melalui plot dua dan
Keyword: Diabetes Tipe 2, Jamu, Jejaring farmakologi, DrugCIPHER, Analisis Gerombol Simultan.

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: