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: Prediksi Interaksi pada Jejaring Bipartite Senyawa dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang.
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. Bleakley- Yamanishi menemukan algoritme Bipartite Local Model (BLM) yang memiliki hasil performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan sangat baik. Selanjutnya, Kurnia menerapkan algoritme Bipartite Local Model - Neighbor Interaction-profile Inferring (BLM-NII) untuk memprediksi interaksi senyawa-protein pada Indonesia jamu herbs (Ijah) analytics. Penerapan konsep Network–based Interaction–profile Infering (NII) memungkinkan BLM untuk melakukan prediksi pada kondisi senyawa atau protein yang tidak memiliki data interaksi. Hasil prediksi interaksi senyawa-protein pada penelitian Bleakley-Yamanishi dan Kurnia ditemukan bahwa jumlah data yang tidak berinteraksi jauh lebih banyak daripada jumlah data senyawa-protein yang memiliki interaksi (imbalanced class). Permasalahan tersebut menyebabkan prediksi interaksi senyawa-protein yang dihasilkan bias menuju kelas mayoritas (tidak berinteraksi). Selain itu tidak banyak penelitian tentang prediksi interaksi senyawa-protein yang membandingkan beberapa teknik sampling data untuk menangani permasalahan imbalanced class. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan beberapa teknik sampling data, yaitu Random Oversampling (ROS), Random Under-sampling (RUS), Combination of Over-undersampling (COUS), Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), dan Tomek Link (T-Link). Teknik tersebut diimplementasikan pada jaringan interaksi senyawa-protein yang telah diketahui dengan dataset Nuclear Receptor dan Gprotein- coupled Receptor (GPCR), serta pada jaringan interaksi yang belum diketahui dengan dataset Ijah. Performa prediksi setiap teknik sampling data dievaluasi menggunakan nilai Area Under Curve (AUC) dan kurva Receiver Operating Characteristic (Kurva ROC). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi interaksi senyawa protein dengan teknik sampling data SMOTE memiliki nilai AUC dan kurva ROC yang paling optimal pada ketiga dataset yang digunakan. Peningkatan nilai AUC pada data imbalanced yaitu sebesar 7.19% pada dataset Nuclear Receptor, 21.37% pada dataset GPCR, dan sebanyak 7.96% pada dataset Ijah.
Keyword: bipartite local model, imbalanced class, interaksi senyawa-protein, sampling data

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: