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: Pengusahaan tanaman teh di P.T. Perkebunan XII cianten, bogor
Abstrak: Sejarah menyebutkan bahwa Teh (Camellia sinensis) pada mulanya hanya terdapat didataran Asia perbatasan negara negara Muangtai, Burma, India, Laos, Kamboja, dan Cina yang berupa vegetasi hutan liar di wilayah dengan sifat keadaan tanah dan iklim seragam yang baik bagi pertumbuhan teh secara alami. - Cina merupakan negara yang pertama kali mengguna- kan teh sebagai bahan minuman. Buku "Pen Tsao" di ja- man kerajaan Shen Nung pada tahun 2737 SM antara lain telah menulis mengenai teh sebagai hidangan bagi para raja raja di negeri Cina. Pada tahun 780 seorang pe nulis dan ahli tentang teh bernama Lu Yu dalam bukunya yang berjudul "Cha Ching" telah menguraikan mengenai pertanaman teh, cara pemeliharaan, pemetikan daun, pe- ngolahan dan me amu teh sebagai minuman. - Akhir abad keenam teh telah mulai dikenal di ne geri Jepang. Pada tahun 1738 Soichiro Nagatani menemu kan sistim pengolahan teh hijau, dan sejak itu tanaman teh tumbuh dan berkembang dalam suatu areal perkebunan luas. ...
Keyword: