Judul: Pengelompokan Senyawa Aktif Obat dengan Algoritme Partitioning Around Medoids Berbasis Similaritas Analytic Therapeutic Chemical
Abstrak: Prediksi hubungan antara senyawa aktif dan protein target dengan pendekatan komputasi merupakan langkah yang penting dalam penemuan fungsi maupun jenis obat baru. Salah satu metode yang digunakan adalah pengidentifikasian similaritas senyawa aktif dalam obat. Ide utama dari metode tersebut adalah bahwa kumpulan senyawa yang memiliki similaritas yang tinggi akan berinteraksi dengan kumpulan protein target penyakit yang sama. Metode tersebut memiliki kelemahan yang disebabkan oleh jumlah data yang terbatas untuk melakukan prediksi. Sistem klasifikasi analytic therapeutic chemical (ATC) merupakan pendekatan perhitungan similaritas teruji yang dapat membantu meningkatkan performa dalam memprediksi interaksi senyawa dan protein. Ukuran Similaritas ATC dapat digunakan untuk mengelompokkan berbagai senyawa aktif, sehingga setiap kelompok memiliki potensi untuk berinteraksi dengan kumpulan protein target yang sama. Pengelompokan dengan algoritma partitioning around medoids memanfaatkan data yang terbatas pada similaritas ATC senyawa dalam penelitian ini.
Keyword: klasifikasi ATC, pengelompokan, protein target, senyawa aktif, similaritas

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: Ekologi merak hijau jawa (Pavo muticus muticus) Linnaeus 1758 pada beberapa tipe habitat di Ujung Timur Penyebarannya Jawa Timur, Indonesia
Abstrak: Merak hijau jawa merupakan salah satu jenis burung yang dilindungi.di Indonesia berdasarkan SK Mentan No 66/Kpts/Um/2/1973 dan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No 7 tahun 1999. Menurut ICBP (The International Council for Bird Preservation) merak hijau sebagai jenis burung yang tergolong terancam secara keseluruhan (globally threatened) baik populasi maupun habitatnya, sedangkan CITES mencantumkan merak hijau ke dalam Appendix II, merak hijau dari alam tidak bisa langsung diperdagangkan dan BirdLife International (2007) memasukkan golongan burung yang endangered. Tekanan terhadap populasi dan habitat merak hijau jawa sangat besar, sehingga kondisi populasinya menurun pada setiap penyebaran lokalnya, habitatnya terfragmentasi bahkan terisolasi. Tekanan terhadap populasi terutama karena perburuan liar. Namun demikian fakta menunjukan bahwa merak hijau jawa masih ada (exist), hal ini memberikan gambaran bahwa burung ini tentunya memiliki strategi ekologi tertentu untuk tetap bertahan hidup di alam pada berbagai tipe habitat.
Keyword: Pavo muticus muticus, Call count transect method, Pavo cristatus, Pavo muticus, Pavo muticus spicifer, Pavo muticus imperator, Pavo muticus muticus, Javan Green Peafowl, East Java