Judul: Prediksi Struktur Sekunder Protein dengan K-Nearest Neighbor Classifier dan Principal Component Analysis
Abstrak: Protein memegang peranan penting dalam hampir seluruh proses biologi. Secara hierarki protein terdiri atas struktur primer, sekunder, tersier, dan kuartener. Bentuk struktur protein dapat ditentukan dengan eksperimen melalui penggunaan X-ray crystallography dan nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscop. Peran protein dapat dilihat setelah melakukan pelipatan dalam bentuk 3D pada struktur tersier. Struktur tersier terbentuk dari struktur primer dan sekunder. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi struktur sekunder protein. Data penelitian berjumlah 300 file enzim berformat DSSP dengan total residu sebanyak 118 757. Reduksi data dilakukan dengan PCA. Pola masukan diperoleh melalui ekstraksi sliding window dari sekuen asam amino. Prediksi struktur sekunder protein dilakukan dengan KNN classifier. Skenario pengujian terdiri atas kombinasi 3 sliding window, 3 proporsi PCA, dan 3 parameter nilai k untuk klasifikasi KNN. Hasil penelitian membuktikan bahwa KNN mampu memprediksi struktur sekunder protein dengan perolehan Q3 score optimum sebesar 81.32% untuk sliding window 15, dan PCA 80% dengan nilai parameter k = 3.
Keyword: PCA, protein secondary structure, Q3 score, sliding window

Judul: Prediksi Struktur Sekunder Protein dengan Metode Support Vector Machine
Abstrak: Protein merupakan salah satu dari biomolekul raksasa yang berperan sebagai elemen penyusun utama makhluk hidup yang dibentuk dari asam amino. Secara hierarki, protein terbagi menjadi empat tingkat: struktur primer, struktur sekunder, struktur tersier, dan struktur kuartener. Struktur sekunder protein adalah struktur yang dibentuk oleh rangkaian asam amino yang akan membentuk struktur tiga dimensi serta memiliki informasi mengenai struktur tersier dan fungsi protein. Penelitian ini menggunakan data yang berjumlah 277 389 residu protein dari data kategori enzim. Ekstraksi ciri yang digunakan yaitu position specific scoring matrix (PSSM) profile dan fitur kimiafisik. Penelitian ini melakukan prediksi struktur sekunder protein menggunakan metode support vector machine melalui pengenalan pola sekuens asam amino. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Q3 score terbaik diperoleh sebesar 93.16% oleh dataset yang memiliki 260 fitur dengan kernel radial. Penambahan fitur kimiafisik tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap akurasi prediksi model.
Keyword: protein, prediksi, struktur sekunder, support vector machine

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: