Judul: Pemodelan dan Prediksi Interaksi Protein-protein Diabetes Mellitus Tipe 2 dengan Feedforward Neural Network
Abstrak: Suatu protein berinteraksi dengan protein lainnya untuk menjalankan suatu fungsi biologis. Data interaksi protein-protein masih terbatas. Pendekatan komputasional dapat menjadi alternatif dari pendekatan eksperimental yang membutuhkan banyak sumber daya. Arsitektur feedforward neural network (FNN) diterapkan untuk memodelkan dan memprediksi interaksi protein-protein terkait Diabetes mellitus tipe 2 yang dapat dinyatakan dengan suatu fungsi matematika yang kompleks. Fungsi aktivasi, jumlah unit pada hidden layer, dan jumlah hidden layer yang berbeda-beda diamati pengaruhnya terhadap galat pendugaan. Model FNN memberikan nilai galat pendugaan terkecil dengan fungsi aktivasi rectifier, tiga puluh enam unit pada hidden layer, dan tujuh hidden layer. Model FNN dengan konfigurasi tersebut berhasil memprediksi tingkat kepercayaan interaksi proteinprotein dengan keluaran sebesar 0.922 berdasarkan larik yang diberikan. Model tersebut memberikan performa yang lebih baik daripada model random forest dan support vector regression dalam hal akurasi prediksi interaksi protein-protein.
Keyword: Diabetes mellitus tipe 2, feedforward neural network, interaksi proteinprotein, prediksi, rectifier

Judul: Clustering Interaksi Protein dan Penyakit yang Terkait dengan Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Fuzzy K-Partite
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) Tipe 2 adalah salah satu penyakit yang disebabkan oleh gangguan fungsional protein. Interaksi protein di dalam tubuh membentuk jejaring yang dapat mengungkap fungsional protein, gen penyakit, dan hubungan antar penyakit. Penelitian ini melakukan clustering interaksi protein dan penyakit yang direpresentasikan dalam bentuk graf. Algoritme fuzzy k-partite clustering digunakan untuk mengelompokkan data protein dan data penyakit masing-masing ke dalam beberapa kelompok. Data interaksi protein direduksi menggunakan algoritme MCL untuk mendapatkan kelompok protein dengan tingkat keterhubungan paling besar. Implementasi clustering dengan algoritme fuzzy kpartite clustering menghasilkan 19 cluster protein dan 43 cluster penyakit. Anggota cluster protein dan cluster penyakit dengan nilai keterhubungan yang tinggi tidak menunjukkan adanya hubungan dengan DM Tipe 2. Adapun anggota cluster protein 3, 5, 6, 7, 10, dan 12 dengan nilai keterhubungan yang rendah menunjukkan adanya hubungan dengan DM Tipe 2. Pada penelitian ini ditemukan adanya anggota cluster penyakit yang memiliki hubungan dengan DM Tipe 2 seperti obesitas, hipoglikemia, hiperglikemia, jantung koroner, pembuluh darah perifer, dan arteri koroner.
Keyword: diabetes mellitus, fuzzy k-partite clustering, interaksi protein

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia