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: Klasifikasi Senyawa Aktif Tanaman Obat Anti Diabetes Melitus Tipe 2 dengan Pendekatan Penambatan Molekuler
Abstrak: Diabetes melitus tipe 2 merupakan penyakit gangguan fungsi protein yang disebabkan karena tubuh tidak mampu menggunakan produksi insulin dengan efektif. Pengobatan untuk penyakit diabetes melitus tipe 2 selama ini menggunakan obat-obatan kimia (sintetis) yang bekerja dengan konsep one drug-one target. Obat kimia sintesis semacam ini sering menimbulkan efek samping bagi protein lain dalam tubuh manusia, sehingga obat dengan lebih dari satu efek farmakologis (multi components-network target) akan lebih sesuai untuk menangani penyakitpenyakit metabolik degeneratif ini. Salah satu jenis obat bekerja dengan konsep multi components-network target ini adalah jamu tradisional Indonesia yang tersusun oleh berbagi jenis tanaman yang mengandung banyak senyawa. Kemampuan ini yang menyebabkan jamu direkomendasikan untuk pengobatan penyakit metabolik degeneratif yang melibatkan kompleks protein dalam tubuh manusia. Penelitian ini berfokus pada 287 senyawa yang terdapat pada 4 tanaman obat penyusun ramuan jamu antidiabetes melitus tipe 2 yaitu tanaman Pare (Momordica charantia), Sembung (Blumea balsamifera), Bratawali (Tinospora crispa) dan Jahe (Zingiber officinale) serta 3 protein signifikan diabetes melitus tipe 2 dalam tubuh manusia yaitu PTH (Parathyroid hormone), PPARG (Peroxisome proliferator activated-receptor gamma) dan PPARA (Peroxisome proliferator activatedreceptor alpha). Penelitian ini merupakan pendekatan komputasi yang bertujuan untuk melihat karakteristik senyawa dari tanaman obat anti diabetes melitus tipe 2 dengan ketiga protein signifikan. Karakteristik senyawa yang diamati merupakan hasil penambatan molekuler antara ligan senyawa dengan reseptor protein target. Pemodelan klasifikasi dengan bantuan analisis diskriminan digunakan untuk memperoleh model yang dapat membedakan dengan tegas karakteristik senyawasenyawa yang menargetkan protein signifikan DM tipe 2 dengan senyawa-senyawa yang tidak menargetkan protein signifikan DM tipe 2. Permasalahan data tidak seimbang diawal proses klasifikasi diatasi dengan melakukan praproses klasifikasi pada level data dengan bantuan metode SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Model klasifikasi dengan SMOTE memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan amatan minoritas dengan lebih baik. Kesimpulan ini ditandai dengan persentase nilai kepekaan dan kekhususan yang cukup seimbang yaitu 41.67% dan 50% untuk protein target PTH, 10% dan 57.14% untuk protein target PPARA serta bernilai 85.71% dan 70% pada protein target PPARG. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa senyawa yang diprediksi dapat menargetkan proterin target PTH, PPARA dan PPARG secara bersama-sama antara lain senyawa Aframodial dan alpha-Linalool yang berasal dari tanaman jahe. Pada penambatan dengan protein target PTH, senyawa 1-(3,4-Dihydroxyphenyl)-7-(4- hydroxyphenyl)-3,5-heptanediol;(5RS)-form,3-Ketone,3'-Me ether dari tanaman jahe memiliki tingkat kemiripan sebesar 80% dengan senyawa obat sintetis Cinacalcet hydrochloride pada residu penambatan Glu-53, Leu-42, Met-49 dan Arg-56. Pada penambatan dengan protein target PPARA, senyawa beta-Santalol dari tanaman jahe dan senyawa Kuguacin M dari tanaman pare memiliki persentase kemiripan binding sites dengan ligan alami protein tersebut sebesar 62.50% pada residu asam amino Tyr-464, Phe-273, Cys-276, Ser-280, His-440 dan Thr-279. Pada penambatan dengan protein target PPARG, senyawa Aframodial dari tanaman jahe memiliki kemiripan binding sites dengan ligan alami protein tersebut sebesar 60% pada residu asam amino Phe-282, Cys-285, Arg-288, Ile-326, Leu-330 dan Met-364.
Keyword: diabetes melitus tipe 2, diskriminan, jamu, penambatan molekuler, SMOTE

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: