Judul: Herbal Compound Screening with GPU Computation on ZINC Database through Sequence Alignment Approach.
Abstrak: Covid-19 adalah sebuah pandemi yang membuat banyak peneliti berlomba mencari solusi untuk kemaslahatan sesama, terutama dalam segi kesehatan, pengobatan, dan penanggulangan penyakit tersebut. Penapisan awal dengan proses in-silico berperan penting dalam mengurangi jumlah bahan kimia yang perlu diuji untuk menemukan suatu obat. Penelitian ini bertujuan untuk mencari kandidat senyawa obat terbaik yang ada dalam basis data ZINC sehingga bisa diteliti lebih lanjut secara in-vitro. Sebanyak 997.402.117 senyawa kimia dicari kemiripannya dengan beberapa senyawa obat yang sudah teruji untuk melawan virus corona. Komputasi sekuensial akan memakan banyak waktu beberapa bulan untuk menyelesaikannya. Pendekatan general programming graphic processing unit digunakan melalui implementasi algoritme pembandingan similaritas secara paralel sehingga dapat mempercepat proses pencarian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi parallel algoritme ini dapat mempercepat proses komputasi hingga 55 kali, serta beberapa kandidat senyawa herbal yang dapat ditemukan pada bahan-bahan alam, memiliki nilai similaritas yang tinggi dengan obat coronavirus., Covid-19 is a global pandemic that drives many researcher strive to look for its solution, especially in the field of health, medicine, and total countermeasures. Early screening with in-silico processes is crucial to minimize the search space of the potential drugs to cure a disease. This research aims to find potential drugs of covid-19 disease in ZINC database to be further investigated through in-vitro method. About 997.402.117 chemical compounds are searched about its similarity to some of confirmed drugs to combat coronavirus. Sequential computation would take months to accomplish this task. General programming graphic processing unit approach is used to implement similarity comparison algorithm in parallel, in order to speed up the process. The result of this study shows the parallel algorithm implementation can speed-up the computation process up to 55 times faster, and also that some of the chemical compounds have high similarity score and can be found in nature.
Keyword: covid-19, pembandingan similaritas, pemrograman GPU, pemrograman paralel, covid-19, GPU programming, parallel programming, similarity comparison

Judul: Graph Traversing Menggunakan Teknik Branch And Bound Untuk Menemukan Senyawa Herbal Untuk Covid-19
Abstrak: Covid-19 yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 sudah menjadi pandemi yang mengakibatkan krisis ekonomi dan kesehatan secara global. Terhitung sejak 26 Juni 2021, total kasus Covid-19 yang terdapat di Indonesia sudah menyentuh angka 3,13 Juta kasus. Banyaknya tanaman obat di Indonesia, dapat dimanfaatkan untuk menjadi alternatif pengobatan maupun pencegahan untuk Covid-19. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan Graph Traversing untuk mencari senyawa herbal terbaik yang berinteraksi dengan protein target Covid-19. Teknik yang digunakan pada penelitian ini adalah Branch and Bound. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari berbagai pangkalan data yang kemudian di satukan menjadi sebuah jejaring tanaman-senyawa-protein-penyakit dan kemudian ditelusuri menggunakan tiga metode pencarian untuk mencari metode pencarian terbaik berdasarkan waktu pencarian dan kompleksitas. Strategi pencarian depth first search merupakan pilihan terbaik dalam penyelesaian masalah ini. Hasil penelitian menunjukkan tanaman seperti Alpinia Officinarum, Areca Catechu, Corydalis Yanhusuo dan Tribulus Terrestris dapat menjadi tanaman obat yang berpotensi mencegah maupun mengobati Covid-19.
Keyword: Branch and Bound, Covid-19, Graph Traversing, Drug-Target Interaction, Herbal Compound

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: