Judul: Identification Pharmacodynamic Interactions of Active Compounds of Diabetes Mellitus Type 2 Herbal Plants Using the Random Forest Method
Abstrak: Interaksi obat-obat didefinisikan sebagai modifikasi efek suatu obat sebagai akibat dari obat lain yang diberikan secara bersamaan atau dengan selang waktu atau bila dua atau lebih obat berinteraksi sehingga keefektifan atau toksisitas suatu obat atau lebih berubah. Interaksi farmakodinamik merupakan salah satu jenis interaksi yang perlu mendapat perhatian khusus karena interaksi ini bekerja secara langsung pada sistem fisiologis tubuh dan bersaing pada reseptor yang sama sehingga dapat bersifat antagonis, aditif, atau sinergis. Oleh karena itu, identifikasi interaksi farmakodinamik perlu dilakukan untuk kemudian dapat diketahui apakah dua obat yang berinteraksi akan berdampak semakin baik atau justru menghambat proses penyembuhan. Konsumsi obat-obatan untuk proses penyembuhan suatu penyakit dalam jangka waktu yang lama akan menyebabkan efek samping yang terakumulasi dan dapat merugikan kesehatan. Untuk mengantisipasi hal ini, penggunaaan tanaman obat menjadi suatu alternatif karena selain efek sampingnya yang relatif lebih aman, tanaman obat yang mengandung senyawa aktif cocok untuk mengobati penyakit metabolik degeneratif yang dipicu oleh mutasi pada banyak gen. Seperti halnya interaksi obat-obat, interaksi senyawa aktif dalam tanaman obat juga dapat menyebabkan terjadinya interaksi farmodinamik. Oleh karena itu, perlu juga dilakukan identifikasi interaksi senyawa aktif sehingga selanjutnya dapat diketahui apakah interaksi senyawa tersebut akan menguntungkan atau merugikan kesehatan. Selanjutnya, ide pendekatan komputasi menggunakan informasi keterhubungan protein target, kesamaan efek samping, dan kesamaan struktur senyawa dilakukan untuk dapat mengidentifikasi interaksi senyawa aktif secara lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan metode eksperimental. Pada penelitian ini, identifikasi farmakodinamik diterapkan pada senyawa tanaman obat Diabetes Melitus Tipe 2 yaitu pare (Momordica charantia), sembung (Blumea balsamifera), bratawali (Tinospora crispa), dan jahe (Zingiber officinale) dengan menggunakan peubah penjelas Target Protein Connectedness (TPC), Side Effect Similarity (SES), dan Chemical Similarities (CS) menggunakan metode klasifikasi Random Forest. Pembuatan model klasifikasi dilakukan dengan menggunakan data obat yang berinteraksi farmakodinamik dan tidak berinteraksi pada pangkalan data DrugBank dengan informasi ketiga peubah penjelas TPC, SES dan CS. Berbagai tahapan dilakukan untuk meningkatkan nilai kebaikan model diantaranya melakukan interaksi pada peubah penjelas, penanganan data imbalance, normalisasi data, dan tuning parameter. Dari pencarian di berbagai pangkalan data, diperoleh 21 senyawa aktif dari tanaman jamu Diabetes Melitus Tipe 2 yaitu Quercetin, Benzoic acid, Lycopene, beta- Carotene, Zeaxanthin, Chlorogenic acid, beta-Sitosterol, Squalene, Lutein, Rutin, Melatonin, Eucalyptol, Camphor, Geraniol, Ascorbic acid, Genistein, Curcumin, Linalool, Methylglyoxal, Propyl alcohol, dan Glafenine. Kemudian dari 21 senyawa ini, hanya 100 interaksi senyawa yang dapat dihitung peubah penjelas TPC, SES, dan CS yang kemudian diterapkan pada model klasifikasi Random Forest. Dengan nilai akurasi dan AUC 0,963, terdapat 93 pasang senyawa yang berinteraksi secara farmakodinamik dan 7 sisanya tidak berinteraksi., Drug-drug interactions are defined as modification of the effects of a drug as a result of another drug taken together or with an interval or when two or more drugs interact, which alters the effectiveness or toxicity of one or more drugs. Pharmacodynamic interactions are one type of interaction that needs special attention because these interactions work directly on the body's physiological systems and compete on the same receptors so they can be antagonistic, additive, or synergistic. Therefore, identification of pharmacodynamic interactions needs to be done to then be able to know whether the two drugs
Keyword: interaksi farmakodinamik, chemical similarities, random forest, side effect similarity, target protein connectedness

Judul: Analisis Gerombol Simultan Dan Jejaring Farmakologi Pada Penentuan Senyawa Aktif Jamu Anti Diabetes Tipe 2.
Abstrak: Selama ini, pembuatan obat untuk menyembuhkan suatu penyakit masih menargetkan hanya satu protein khusus yang menjadi penyebab penyakit tersebut, yang tentu hanya menggunakan satu senyawa aktif. Selain menimbulkan efek samping, obat kimia sintetis belum bisa menangani suatu penyakit dengan menyasar banyak protein sekaligus. Baru-baru ini terjadi perubahan paradigma dari “one drug, one-target” menjadi “multi-components, network target”. Paradigma baru ini telah melahirkan beberapa penelitian untuk menghasilkan formulasi jamu, dimana konsep formulasi jamu memerlukan beberapa senyawa aktif yang terlibat. Formula jamu yang diteliti sebagai upaya menyembuhkan penyakit Diabetes Melitus (DM) Tipe II terdiri dari 4 tanaman yaitu Pare (Momordica charantia), Sembung (Blumea balsamifera), Bratawali (Tinospora crispa), dan Jahe (Zingiber officinale) berdasarkan hasil penelitian Nurishmaya tahun 2014 serta berdasarkan ramuan jamu yang sedang dikembangkan di Pusat Studi Biofarmaka, Bogor. Evaluasi senyawa yang berkaitan dengan DM Tipe II dilakukan dengan terlebih dahulu menambahkan 19 obat sintetis yang ditujukan untuk DM Tipe II dari basis data Drug Bank. Sedangkan setiap tanaman juga dicari masing-masing senyawa yang terkandung di dalamnya melalui basis data Dictionary of National Products (DNP) ChemnetBase dan Take Out “Jamu” of Knapsack. Didapatkan 291 senyawa dari tanaman Jahe, 18 senyawa dari tanaman Bratawali, 41 senyawa dari tanaman Sembung, dan 245 senyawa dari tanaman Pare. Total senyawa yang didapat dari keempat tanaman ada sebanyak 595. Kesemua senyawa baik yang berasal dari tanaman maupun dari obat sintetis dicari identitasnya lebih lanjut berupa struktur kimia senyawa dan aktifitas biologisnya berupa protein yang ditargetkan. Sayangnya, tidak semua senyawa tanaman diketahui protein targetnya, sehingga data penelitian yang akan diteliti lebih lanjut berkurang menjadi sebanyak 74 senyawa aktif yang terdiri dari 55 senyawa dari keempat tanaman dan 19 senyawa dari masing-masing obat sintetis. Setiap senyawa (74 senyawa) dapat menargetkan protein yang sama di dalam tubuh manusia. Diperoleh jumlah protein sebanyak 3059, total koneksi senyawa-protein sebanyak 4082 dan total protein target unik sebanyak 478. Berdasarkan data di atas, dilakukan analisis bagi data jejaring farmakologi yang dinamakan drugCIPHER. Analisis tersebut dilakukan untuk mencari proteinprotein target yang memiliki korelasi terbesar dengan tiap senyawa. Langkah pertama adalah mencari nilai kedekatan antar 74 senyawa menggunakan koefisien Tanimoto atau dikenal juga dengan koefisien Jaccard. Di sisi yang lain, dilakukan juga analisis graf untuk mendapatkan jarak terdekat antar protein yang kemudian dikonversi menjadi kedekatan antar protein melalui konsep perhitungan eksponensial. Lalu langkah kedua adalah mencari korelasi antara kedua nilai kedekatan sampai menghasilkan 100 protein target yang berkorelasi paling tinggi dengan masing-masing dari 74 senyawa yang dinamakan sebagai skor konkordan DrugCIPHER. Karena setiap senyawa dapat memiliki korelasi tinggi dengan protein yang sama, maka penting untuk mendapatkan protein uniknya saja. Didapatkan sebanyak 1250 protein unik yang semula berjumlah 7400 koneksi senyawa-protein. Skor konkordan antara 74 senyawa dengan 1250 protein tersebut kemudian digunakan dalam analisis gerombol simultan antara senyawa dan protein target. Tujuan utama melakukan analisis gerombol simultan tersebut adalah melihat penggerombolan senyawa berdasarkan protein targetnya. Senyawa tanaman yang menggerombol bersama senyawa obat sintetis dicurigai berpotensi menjadi salah satu komposisi jamu anti-diabetes. Selain itu, analisis tersebut juga digunakan untuk mendeteksi protein target mana saja yang berperan sebagai penyebab penyakit diabetes tipe 2. Selain itu, analisis komponen utama melalui plot dua dan
Keyword: Diabetes Tipe 2, Jamu, Jejaring farmakologi, DrugCIPHER, Analisis Gerombol Simultan.

Judul: Kajian Teknis Dan Musim Penangkapan Cakalang (Katsuwonus pelamis) Dengan Pukat Cincin Di Prigi, Kabupaten Trenggalek, Jawa Timur
Abstrak: Teluk Prigi merupakan salah satu lokasi usaha penangkapan di Pantai Selatan Jawa yang termasuk ke dalam wilayah Kabupaten Trenggalek, Jawa Timur. Luas Perairan Pantai Selatan Jawa Timur termasuk ZEE kurang lebih 142.560 kn?. Sementara luas Perairan Pantai Setatan Kabupaten Trenggalek termasuk ZEE kurang lebih 17.000 km2 (Pelabuhan Perikanan Nusantara Prigi, 2002)
Keyword: