Judul: Analisis Interaksi Antar Protein Menggunakan KDominant Skyline untuk Identifikasi Protein Signifikan Terkait Diabetes Mellitus
Abstrak: Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit yang disebabkan oleh gangguan fungsional protein. Protein dalam tubuh manusia saling berinteraksi satu sama lain dan membentuk kompleks protein, dan kompleks protein akan saling berhubungan dan membentuk modul fungsional. Protein signifikan merupakan protein yang penting untuk merumuskan formula suatu obat. Interaksi antar protein dapat digambarkan dalam bentuk topologi dan dapat digunakan untuk mencari protein signifikan dengan menghitung centrality measures. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode k-dominant skyline dalam pencarian protein signifikan terkait Diabetes Mellitus. Metode k-dominant skyline merupakan salah satu metode skyline yang dapat digunakan untuk menganalisis data yang memiliki banyak dimensi untuk mencari data dominan yang lebih penting. Penelitian ini menghasilkan 16 protein signifikan terkait Diabetes Mellitus yaitu protein INS, MTFMT, AKT1, TP53, CAPN10, RFX6, STAT3, PPARG, HK2, APOA1, DCK, SPTBN4, P4HB, TF, JAK2, dan PTPN11, dan terdapat 14 protein yang di konfirmasi memiliki keterkaitan dengan Diabetes Mellitus dengan menggunakan studi literatur. Protein INS merupakan protein sentral dan protein yang sangat berpengaruh terhadap penyakit Diabetes Mellitus.
Keyword: Diabetes Mellitus, k-dominant skyline, protein signifikan

Judul: Identifikasi Protein-Protein Signifikan Yang Berasosiasi Dengan Diabetes Mellitus (Dm) Tipe 2 Menggunakan Analisis Topologi Jejaring Protein-Protein Interaction
Abstrak: Identifikasi protein-protein signifikan yang berasosiasi dengan suatu penyakit merupakan proses awal yang dilakukan dalam penemuan obat baru menggunakan metode network pharmacology. Pendekatan yang digunakan dalam mengidentifikasi protein-protein signifikan tersebut adalah pendekatan komputasional. Pendekatan ini merupakan solusi dari dua kendala utama metode eksperimental yaitu waktu yang panjang dan biaya yang besar. Pendekatan ini mungkin dilakukan karena tersedianya data protein dan interaksi antar protein dalam jumlah yang banyak. Proses identifikasi protein-protein signifikan yang berasosiasi dengan DM tipe 2 dimulai dengan mengumpulkan data kandidat protein-protein signifikan menggunakan basis data OMIM, selanjutnya kandidat protein-protein signifikan tersebut dijadikan sebagai data masukan pada basis data STRING untuk memperoleh data protein-protein interaction (PPI). Data PPI dikonstruksi menjadi jejaring PPI dan sebuah subnetwork dikonstruksi dari semua lintasan terpendek pasangan kandidat protein-protein signifikan yang memiliki total nilai degree terbesar dari seluruh node-nya yang ada pada jejaring PPI. Analisis topologi pada subnetwork dilakukan untuk memperoleh nilai Connectivity degree (k), betweenness centrality (BC) dan closeness centrality (CC). Ketiga nilai tersebut kemudian digunakan untuk menentukan protein-protein signifikan yang berasosiasi dengan DM tipe 2. Pengujian terhadap konsistensi protein-protein signifikan dilakukan dengan mengkonstruksi jejaring penyangga dari protein-protein signifikan yang ada pada subnetwork. Akurasi jejaring penyangga dihitung terhadap tiap jejaring uji yang diciptakan dan dihitung nilai akurasi rata-ratanya. Nilai akurasi rata-rata inilah yang menunjukkan kekokohan jejaring penyangga atau konsistensi dari protein-protein signifikan yang ada pada jejaring penyangga. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi 21 protein signifikan yang berasosiasi dengan DM dengan menempatkan Insulin (INS) sebagai protein paling penting dan juga sebagai node pusat pada jejaring PPI. Terdapat 8 protein sebagai tetangga lagsung dari INS yaitu AKT1, TCF7L2, KCNJ11, PPARG, GCG, INSR, IAPP dan SOCS3. Hal yang menarik pada penelitian ini adalah dari 63 protein signifikan berasosiasi dengan DM yang diperoleh dari basis data OMIM, hanya 9 dari 21 protein yang berfungsi sebagai protein penting, 12 protein lainya merupakan protein yang diperoleh dari data PPI.
Keyword: protein-protein interaction, protein-protein Signifikan, jejaring PPI, network pharmacology, jejaring penyangga

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: