Judul: Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Parkinson dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE
Abstrak: Penyakit Parkinson adalah salah satu penyakit degeneratif yang memiliki tingkat kematian yang tinggi di Indonesia. Penyakit Parkinson dapat diatasi dengan pengobatan atau terapi yang menargetkan protein-protein signifikan. Penelitian ini mengidentifikasi protein signifikan menggunakan data centrality interaksi protein-protein yang dianalisis dengan Principal Component Analysis (PCA) dan clustering dengan ClusterONE. PCA digunakan untuk mencari nilai overall centrality yang digunakan untuk mengambil subgraf interaksi protein. Clustering dilakukan pada subgraf yang terbentuk dan menghasilkan 4 cluster. Cluster terbaik yang terbentuk adalah cluster dengan rata-rata centrality yang tinggi dan p-value yang rendah. Ciri-ciri tersebut diambil dari ciri-ciri protein signifikan. Cluster terpilih adalah cluster dengan p-value sebesar 0.02492 dan memiliki rata-rata centrality tertinggi kedua. Anggota-anggota cluster tersebut adalah 10 protein yang berasosiasi langsung dengan penyakit Parkinson, 3 protein berasosiasi tidak langsung, dan satu protein tidak berasosiasi dengan penyakit Parkinson.
Keyword: ClusterONE, protein signifikan, parkinson, Principal Component Analysis

Judul: Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Kanker Payudara dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE
Abstrak: Penyakit kanker payudara adalah salah satu penyakit degeneratif yang memiliki tingkat jumlah kasus baru setiap tahunnya yang tinggi di Indonesia. Penyakit kanker payudara dapat diatasi dengan terapi yang menarget proteinprotein signifikan yang berpengaruh terhadap penyakit tersebut. Identifikasi protein signifikan dapat dilakukan dengan pendekatan topologi dan clustering. Untuk mengidentifikasi protein signifikan penyakit kanker payudara, penelitian ini menggunakan data centrality interaksi protein-protein yang dianalisis dengan principal component analysis (PCA) dan clustering dengan ClusterONE. PCA digunakan untuk mencari nilai overall centrality dari nilai-nilai centrality yang digunakan dan dilakukan clustering untuk membentuk kompleks protein yang berupa cluster berisi protein signifikan penyakit kanker payudara. Analisis cluster dilakukan dengan perbandingan kualitas tiap cluster yang terbentuk dan terhadap penelitian sebelumnya. Didapatkan sebanyak 27 protein merupakan protein yang berpengaruh terhadap penyakit kanker payudara dari 32 protein cluster terbaik
Keyword: ClusterONE, significant protein, breast cancer, principal component analysis

Judul: Studying rate of absorption steam by solutions Lithium Bromide (LiBr) as absorbant in absorption refrigeration
Abstrak: Absorption is the process of absorbing a fluid by another fluid to form a fluid solution. In absorption refrigeration system, LiBr as absorbent filters on components of the absorber will absorb water vapor with lower pressure than the evaporator pressure. The rate of absorption of water vapor is a function of concentration, temperature, humidity and pressure of water vapor. The goal of this research is to see the effect of concentration, temperature and vapor pressure of water at the rate of absorption of water vapor by aqueous absorbent filters (LiBr-H2O) in relation to the cooling system, to determine the equilibrium concentration absorption solution of LiBr-H2O, and to determine the sorption isotherm model. Equilibrium concentration is a function of temperature and humidity. Ce at 40oC and RH 60% was found 37%; at 40oC and RH 70% was 34%; at 40o and RH 80% was 29%; at 45oC and RH 60% was 37.5%; at 45oC and RH 70% was 36%; and at 45oC and RH 80% was 34.5%. The calculation results of Qe using Qe sorption isotherm model on temperature 40oC and 45oC were not too different. The calculation results of the percentage errors between Qe data and model from each of the humidity, obtained the lowest percentage of errors in model Freundlich was 0.4% in RH 60% and 70%; 0.3% in RH 80%.
Keyword: