Judul: Penerapan N-gram dan Multi Minimum Support untuk Asosiasi Data Tweet Kebakaran Hutan dengan Data Cuaca dan Data Sosial Ekonomi.
Abstrak: Penelitian mengenai asosiasi data tweet dengan data cuaca dan data sosial ekonomi sudah dilakukan sebelumnya. Penelitian sebelumnya menggunakan single minimum support. Penggunaan single minimum support tidak efektif karena setiap item memiliki frekuensi kemunculan yang berbeda. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan multi minimum support. Penelitian ini juga menggunakan fitur Ngram untuk mendapatkan frase kata yang sering muncul bersama. Metode association rule mining yang digunakan adalah algoritme multi minimum support Apriori dengan kombinasi nilai support. Nilai minimum support yang digunakan pada data tweet adalah 5, 10, 15, dan 20, sedangkan nilai minimum support yang digunakan pada data cuaca dan data sosial ekonomi adalah 55, 60, 65, dan 70. Nilai minimum confidence yang digunakan adalah 75. Jumlah aturan yang dihasilkan adalah 80 aturan, 41 aturan merupakan hasil asosiasi data cuaca, sedangkan 39 aturan lainnya merupakan hasil asosiasi data sosial ekonomi. Jumlah aturan yang didapat pada penelitian ini lebih sedikit dibandingkan dengan penelitian sebelumnya. Namun, menghasilkan aturan yang lebih spesifik.
Keyword: apriori, association, kebakaran hutan, multi minimum support, n-gram, tweet

Judul: Penerapan N-gram dan Multi Minimum Support untuk Asosiasi Data Tweet Kebakaran Hutan dengan Data Cuaca dan Data Sosial Ekonomi
Abstrak: Penelitian mengenai asosiasi data tweet dengan data cuaca dan data sosial ekonomi sudah dilakukan sebelumnya. Penelitian sebelumnya menggunakan single minimum support. Penggunaan single minimum support tidak efektif karena setiap item memiliki frekuensi kemunculan yang berbeda. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan multi minimum support. Penelitian ini juga menggunakan fitur Ngram untuk mendapatkan frase kata yang sering muncul bersama. Metode association rule mining yang digunakan adalah algoritme multi minimum support Apriori dengan kombinasi nilai support. Nilai minimum support yang digunakan pada data tweet adalah 5, 10, 15, dan 20, sedangkan nilai minimum support yang digunakan pada data cuaca dan data sosial ekonomi adalah 55, 60, 65, dan 70. Nilai minimum confidence yang digunakan adalah 75. Jumlah aturan yang dihasilkan adalah 80 aturan, 41 aturan merupakan hasil asosiasi data cuaca, sedangkan 39 aturan lainnya merupakan hasil asosiasi data sosial ekonomi. Jumlah aturan yang didapat pada penelitian ini lebih sedikit dibandingkan dengan penelitian sebelumnya. Namun, menghasilkan aturan yang lebih spesifik.
Keyword: apriori, association, kebakaran hutan, multi minimum support, n-gram, tweet

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: