Judul: Insect Virus Vector Search Engine Based on Insect-Virus-Plant Interaction Network Analysis
Abstrak: Identifikasi serangga vektor penting untuk mencegah penyebaran virus pada tanaman. Menurut penelitian terdahulu 80% faktor penyebab virus masuk ke dalam tanaman adalah serangga vektor. Namun identifikasi serangga vektor secara langsung seringkali sulit dilakukan karena serangga vektor memiliki banyak inang, metode deteksi yang terbatas, dan memerlukan biaya serta keahlian khusus untuk PCR. Disisi lain saat ini, ada sebuah sumber data bernama Global Biotic Interaction (GloBI).GloBI memberikan peluang baru untuk melakukan identifikasi serangga vektor secara tidak langsung dengan memanfaatkan data interaksi organisme yang telah tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk membangun mesin pencari serangga vektor yang dapat: (1) membangun graf interaksi serangga, virus, dan tanaman dari GloBI; (2) mengidentifikasi serangga vektor menggunakan analisis jejaring; dan (3) mengumpulkan informasi detail terkait serangga vektor teridentifikasi. Penelitian dimulai dengan memanfaatkan data GloBI untuk membangun graf pengetahuan yang menggambarkan hubungan kompleks antara serangga, virus, dan tanaman. Kemudian dilanjutkan dengan identifikasi serangga vektor melalui dua pendekatan analisis jejaring: (1) analisis interaksi, dan (2) analisis taksonomi. Analisis interaksi akan menggunakan Targeted Node Centric - Degree Centrality (TNC-DC), sebuah usulan kebaruan dalam bentuk modifikasi rumus Degree Centrality orisinal yang telah disesuaikan agar dapat mengidentifikasi node sentral sekaligus memastikan adanya koneksi node sentral ke suatu node target (virus). Analisis taksonomi akan menggunakan teknik entity embedding RDF2Vec untuk mengubah data taksonomi menjadi vektor (numerik), dan Euclidean distance sebagai metode pengukuran kedekatan taksonomi di dalam ruang vektor (numerik) tersebut. Kombinasi kedua pendekatan analisis direpresentasikan dalam bentuk skor akhir. Semakin tinggi skor akhir, semakin besar potensi serangga tersebut sebagai vektor virus. Setelah serangga vektor potensial diperoleh, setiap serangga dihubungkan dengan graf pengetahuan lain untuk mendapatkan informasi yang lebih detail tentang serangga. Penelitian ini memilih Pepper Yellow Leaf Curl Virus (PYLCV) sebagai contoh virus yang akan dicarikan serangga vektornya. Pada hasil penelitian, sebuah graf interaksi PYLCV berhasil dibangun dengan mengakses GloBI sebagai sumber data. Hasil analisis menunjukan serangga Bemisia Tabaci sebagai vektor dari PYLCV. Metode TNC-DC yang diusulkan pada analisis interaksi berhasil menghilangkan dominasi serangga lebah pada hasil analisis yang diperoleh. Dominasi serangga lebah tidak tidak diinginkan karena lebah hanya berperan sebagai polinator dibanyak tanaman namun tidak memiliki hubungan dengan virus. Selain itu virus lain juga telah di analisis dan ditampilkan hasilnya pada tahap pengujian. Hasil pengujian menunjukan nilai presisi yang terus meningkat jika rentang urutan serangga diperbesar. Misalnya pada rentang 3 serangga pertama diperoleh presisi sebesar 0,78; pada rentang 5 serangga pertama diperoleh presisi sebesar 0,80; dan pada rentang 10 serangga pertama diperoleh presisi sebesar 0,88. Hal tersebut menunjukan bahwa serangga vektor telah diperoleh di dalam graf namun masih terkendala pada teknik pengurutan saja. Sementara itu, informasi detail tentang serangga vektor yang berhasil diperoleh adalah nama umum serangga pada beberapa bahasa, foto, deskripsi, musuh alami, kerabat spesies lain, dan publikasi relevan terkait. Penelitian ini telah menghasilkan mesin pencari serangga vektor virus yang dapat menerapkan tiga fitur utama yaitu pembangunan graf interaksi, analisis jejaring, dan pengumpulan informasi detail tentang serangga. Mesin pencari tersebut dapat diakses melalui tautan https://ipb.link/vektorpedia. Semua informasi yang dihasilkan memungkinkan para peneliti untuk memahami dinamika kompleks antara serangga vektor, tanaman inang, dan virus yang ditularkan, sehingga memungkinkan pengembangan strategi pengendalian yang lebih efektif dan
Keyword: centrality measurement, entity embedding, knowledge graph, virus vector

Judul: Efisiensi Wereng Hijau Dan Wereng Batang Cokelat Sebagai Vektor Virus Pada Tanaman Padi
Abstrak: Penyakit virus pada padi merupakan masalah penting dalam produksi beras di Indonesia. Kehilangan hasil yang disebabkan oleh penyakit tungro dan penyakit kerdil umumnya dilaporkan sejak masa tanam. Penyakit tungro disebabkan oleh infeksi ganda virus, Rice tungro bacilliform virus (RTBV) dan Rice tungro spherical virus (RTSV); sementara penyakit kerdil disebabkan oleh Rice grassy stunt virus (RGSV) atau Rice ragged stunt virus (RRSV). Vektor yang paling efisien dalam menularkan penyakit virus padi telah diketahui, di antaranya wereng hijau, Nephotettix virescens (Distant), untuk penyakit tungro dan wereng batang cokelat, Nilaparvata lugens (Stal.), untuk penyakit kerdil. Penyakit tungro dan kerdil sudah menyebar di Provinsi Jawa Barat yang merupakan salah satu pemasok padi terbesar secara nasional. Diagnosis penyakit tidak dapat mengandalkan hanya dari gejala saja karena gejala yang muncul beranekaragam serta mirip dengan gejala kekurangan hara dan kekeringan sehingga perlu dilakukan diagnosis secara molekuler. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan menentukan efisiensi wereng hijau dan wereng batang cokelat dalam menularkan penyakit tungro dan kerdil ke tanaman padi. Selain itu juga dilakukan deteksi virus dengan metode polymerase chain reaction (PCR) untuk mengonfirmasi gejala penyakit tungro dan penyakit kerdil. Penelitian meliputi tiga kegiatan, yaitu (1) pengamatan populasi wereng hijau dan wereng batang cokelat, dan insidensi penyakit tungro dan penyakit kerdil di lapangan; (2) percobaan penularan virus dengan vektor serangga di rumah kaca menggunakan padi varietas IR 64; dan (3) deteksi virus dengan metode PCR dan/atau RT-PCR dan analisis sikuen nukleotida. Pengamatan lapangan dilakukan di Desa Sukamandi Kabupaten Subang Provinsi Jawa Barat pada bulan Oktober - November 2014. Percobaan penularan virus dengan vektor serangga terdiri atas 10 kombinasi perlakuan, yaitu 1 (sumber virus tungro, serangga vektor wereng hijau); 2 (sumber virus kerdil, serangga vektor wereng batang cokelat); 3 (sumber virus tungro, serangga vektor wereng hijau dan wereng batang cokelat); 4 (sumber virus kerdil, serangga vektor wereng hijau dan wereng batang cokelat); 5 (sumber virus tungro dan kerdil, serangga vektor wereng hijau dan wereng batang cokelat); 6 (sumber virus tungro dan kerdil, serangga vektor wereng hijau); 7 (sumber virus tungro dan kerdil, serangga vektor wereng batang cokelat); 8 (tanaman sehat serangga vektor wereng hijau dan wereng batang cokelat); 9 (tanaman sehat, serangga vektor wereng hijau); 10 (tanaman sehat, serangga vektor wereng batang cokelat). Deteksi RTBV, RGSV, dan RRSV dilakukan menggunakan primer spesifik yang mengamplifikasi gen protein selubung. Hasil pengamatan di lapangan menunjukkan bahwa populasi wereng batang cokelat mengalami fluktuasi dan tergolong rendah (0.01-71.67 ekor per 100 tanaman), sedangkan wereng hijau tidak ditemukan. Penyakit tungro tidak ditemukan, sedangkan insidensi penyakit kerdil tergolong rendah (0.01 – 10.52%). Gejala penyakit yang ditemukan pada saat pengamatan terdiri atas gejala kerdil hampa, kerdil rumput dan campuran kerdil hampa dan kerdil rumput. Fluktuasi populasi terjadi karena proses adaptasi setelah migrasi dari lahan sebelumnya. Wereng yang mampu beradaptasi akan bertahan dan berkembangbiak, sedangkan wereng yang tidak mampu beradaptasi pada tempat baru akan mati. Keberadaan musuh alami dan beberapa faktor lingkungan juga mempengaruhi populasi wereng. Pengamatan populasi wereng dilakukan pada masa tanam di musim penghujan, Daerah Sukamandi merupakan sentra padi dimana padi ditanam secara terus menerus tanpa adanya rotasi tanaman dan penanaman dilakukan secara tidak serempak sehingga tanaman padi selalu
Keyword: Rice grassy stunt virus, Rice ragged stunt virus, Rice tungro virus, wereng batang cokelat, wereng hijau

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: