stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Operasi Haze
Sejarah

Kabut asap mulai menjadi gangguan serius bagi kehidupan sehari-hari di Malaysia pada April 1983. Penyebabnya saat itu belum pasti, antara partikulat letusan gunung berapi, asap kebakaran hutan yang besar, tebang bakar terbuka di negara-negara tetangga, dan tebang bakar di dalam negeri.  Polusi asap muncul lagi pada Agustus 1990, Juni sampai Oktober 1991, dan setiap tahun sejak 1992, tepatnya pada bulan Agustus, September, dan Oktober. Dampak kabut asap mencapai puncaknya pada tahun 1997 ketika penyebab utamanya diketahui, yaitu kebakaran hutan dan perkebunan di Sumatra bagian selatan, Kalimantan, dan pulau-pulau lain di Indonesia. Langit diselimuti polusi sepanjang Agustus hingga November tahun itu.
Dampak

Pada September 1997, kebakaran hutan di Indonesia membara tidak terkendali. Wilayah yang terbakar diperkirakan seluas 4 juta lapangan bola dan bahkan terlihat dari luar angkasa. Kebakaran hutan Indonesia menghasilkan awan asap kuning yang menyelimuti sebagian Asia Tenggara hingga Australia utara. Awan beracun ini memicu musibah yang dikenal sebagai kabut asap Asia Tenggara 1997. Jutaan orang terpaksa mengenakan masker dan ratusan orang tewas secara langsung atau tidak langsung akibat jatuhnya kualitas udara.
Kabut asap kali ini menaikkan Indeks Polusi Udara Malaysia ke tingkat berbahaya. Di negara bagian Sarawak, angka indeks mencapai titik tertinggi. Dalam kurun enam hari, sebanyak 10.000 orang dirawat jalan atau inap di rumah sakit akibat terpapar kabut asap. Di Malaysia, Perdana Menteri terpaksa mengumumkan keadaan darurat dan menutup sekolah, kantor pemerintahan, dan berbagai pertokoan di seluruh Sarawak serta menghentikan aktivitas konstruksi dan industri. Kerugian total akibat kabut asap di Malaysia diperkirakan mencapai RM802 juta atau US$321 juta sepanjang Agustus sampai Oktober 1997. Kerugiannya menurunkan PDB Malaysia sebesar 0,3 persen. Kabut asap bahkan memengaruhi kinerja turbin gas di Pembangkit Listrik Kuala Langat (KLPP), Malaysia. Turbin gas mengalami pembakaran sempurna ketika kandungan oksiden di udara cukup. Namun, selama masih ada kabut asap, kandungan oksigen di udara berkurang drastis sehingga memengaruhi pembakaran sekaligus kinerja pembangkit listrik.
Tindakan

Perdana Menteri Malaysia saat itu, Mahathir Mohamad, berusaha keras mencari solusi. Kepala Jabatan Bomba dan Penyelamat Malaysia menyusun rencana untuk mengirim tim pemadam kebakaran ke Indonesia.
Operasi Haze menjadi misi pemadaman kebakaran lintas negara terbesar sepanjang sejarah. Pemadam kebakaran Malaysia berupaya memadamkan kebakaran di seluruh Sumatra dan Kalimantan selama 25 hari dan menghadapi berbagai rintangan besar. Pada puncak kebakaran hutan dan lahan, yaitu bulan Agustus 1997, jumlah titik api mencapai 37.938. Pohon-pohon yang terlihat sehat dapat jatuh sewaktu-waktu karena terbakar dari bawah. Kebakaran gambut memiliki risiko tertinggi karena pemadam kebakaran bisa saja terjatuh ke lubang api karena gambut bawah tanah juga terbakar.
Mereka menghadapi permasalahan besar mulai dari perlengkapan yang tidak cocok, tidak adanya sumber air, sampai mencari sumber kebakaran di pedalaman lahan gambut. Setelah 25 hari, upaya mereka berhasil mengurangi kabut asap sehingga langit bisa terlihat. Selain itu, berkat hujan muson, ancaman kabut asap berakhir.
Pasca-operasi

Sekitar 8 sampai 10 juta hektar hutan diketahui hangus, kurang lebih 40.000 orang dirawat jalan atau inap di rumah sakit dan banyak korban jiwa, pariwisata terdampak parah, dan seluruh kawasan Asia Tenggara mengalami kerugian ekonomi sebesar US10 miliar.
Rencana pencegahan

Dalam rangka mencegah munculnya kabut asap pada masa yang akan datang, Perhimpunan Bangsa-Bangsa Asia Tenggara (ASEAN) menyetujui pembangunan sistem peringatan awal dalam Regional Haze Action Plan (RHAP) 1998 untuk mencegah kebakaran hutan dan kabut asap dengan memperbaiki kebijakan dan penanganan bencana, misalnya penerapan Fire Danger Rating System (FDRS).
Selain itu, Malaysia dan Indonesia menyepakati Nota Kesepahaman Kerjasama dan Saling Membantu Dalam Penanggulangan Bencana (Memorandum of Understanding on Disaster Cooperation and Assistance) yang ditandatangani oleh Datuk Seri Mohamed bin Rahmat, Ketua Mesyuarat Jawatankuasa Tertinggi Pengurusan Bencana Pusat sekaligus Menteri Penerangan, atas nama pemerintah Malaysia dan Dato’ Seri Utama Azwar Anas, Menteri Koordinator Kesejahteraan Rakyat dan Ketua Badan Koordinasi Nasional Penanggulangan Bencana (BAKORNAS-PB), atas nama pemerintah Indonesia.
Pranala luar

Haze Hell Over Asia Diarsipkan 2012-03-30 di Wayback Machine.
Joint Press Statement The ASEAN Ministerial Meeting on Haze, 22-23 December 1997, Singapore Diarsipkan 2007-06-11 di Wayback Machine.
| l b Topik polusi Asia |
| --- | --- |
Polusi udara:  Asia Utara, Timus, dan Timur Laut Debu Asia Kekeringan dan badai debu Tiongkok 2010 Tembok Hijau Tiongkok Polusi di Tiongkok Asia Selatan dan Tenggara Perjanjian Polusi Kabut Asap Lintas Batas ASEAN Kabut asap Asia Tenggara Kabut asap Asteng 1997  Kebakaran hutan Indonesia 1997  Kabut asap Malaysia 2005  Kabut asap Asteng 2006  Kabut asap Asteng 2009  Kabut asap Asteng 2013  Kabut asap Asteng 2015  Kabut asap Malaysia 2016  Kabut asap Asteng 2016 Awan Cokelat Asia Operasi Haze Polusi udara di India Shamal Indeks Standar Polusi 
Polusi air:  Krisis air Tiongkok  Musibah nuklir Daiichi Fukushima  Polusi air di Tiongkok  Polusi air di India  Polusi air di Jepang  Polusi air di Filipina 
Halaman terkait:  Polusi udara di Tiongkok Hong Kong  Makau  Polusi udara di India  Polusi udara di Malaysia  Polusi Sungai Pasig (Filipina) 
Kabut di Kuala Lumpur.
Bioinformatika

Penyejajaran sekuens (Sequence alignment), salah satu aplikasi dasar bioinformatika. Sekuens yang dianalisis dalam contoh ini adalah asam amino dari empat protein hemoglobin.
Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.
Sejarah

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritme untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.
Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa). Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.
Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.
Penerapan utama bioinformatika > Basis data sekuens biologis

Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya, basis data sekuens biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat maupun protein, basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan basis data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat.
Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan, Jepang). Ketiga basis data tersebut bekerja sama dan bertukar data secara harian untuk menjaga keluasan cakupan masing-masing basis data. Sumber utama data sekuens asam nukleat adalah submisi langsung dari periset individual, proyek sekuensing genom, dan pendaftaran paten. Selain berisi sekuens asam nukleat, entri dalam basis data sekuens asam nukleat umumnya mengandung informasi tentang jenis asam nukleat (DNA atau RNA), nama organisme sumber asam nukleat tersebut, dan pustaka yang berkaitan dengan sekuens asam nukleat tersebut.
Sementara itu, contoh beberapa basis data penting yang menyimpan sekuens primer protein adalah PIR[pranala nonaktif permanen] (Protein Information Resource, Amerika Serikat), Swiss-Prot (Eropa), dan TrEMBL (Eropa). Ketiga basis data tersebut telah digabungkan dalam UniProt (yang didanai terutama oleh Amerika Serikat). Entri dalam UniProt mengandung informasi tentang sekuens protein, nama organisme sumber protein, pustaka yang berkaitan, dan komentar yang umumnya berisi penjelasan mengenai fungsi protein tersebut.
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens biologis. Penelusuran BLAST (BLAST search) pada basis data sekuens memungkinkan ilmuwan untuk mencari sekuens asam nukleat maupun protein yang mirip dengan sekuens tertentu yang dimilikinya. Hal ini berguna misalnya untuk menemukan gen sejenis pada beberapa organisme atau untuk memeriksa keabsahan hasil sekuensing maupun untuk memeriksa fungsi gen hasil sekuensing. Algoritme yang mendasari kerja BLAST adalah penyejajaran sekuens.
PDB Diarsipkan 2008-08-28 di Wayback Machine. (Protein Data Bank, Bank Data Protein) adalah basis data tunggal yang menyimpan model struktural tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR dan mikroskopi elektron). PDB menyimpan data struktur sebagai koordinat tiga dimensi yang menggambarkan posisi atom-atom dalam protein ataupun asam nukleat.
Penerapan utama bioinformatika > Penyejajaran sekuens

Penyejajaran sekuens (sequence alignment) adalah proses penyusunan/pengaturan dua atau lebih sekuens sehingga persamaan sekuens-sekuens tersebut tampak nyata. Hasil dari proses tersebut juga disebut sebagai sequence alignment atau alignment saja. Baris sekuens dalam suatu alignment diberi sisipan (umumnya dengan tanda "–") sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama di antara sekuens-sekuens tersebut.
Berikut adalah contoh alignment DNA dari dua sekuens pendek DNA yang berbeda, "ccatcaac" dan "caatgggcaac" (tanda "|" menunjukkan kecocokan atau match di antara kedua sekuens).
ccat---caac
 | ||   ||||
 caatgggcaac
Sequence alignment merupakan metode dasar dalam analisis sekuens. Metode ini digunakan untuk mempelajari evolusi sekuens-sekuens dari leluhur yang sama (common ancestor). Ketidakcocokan (mismatch, tanda".") dalam alignment diasosiasikan dengan proses mutasi, sedangkan kesenjangan (gap, tanda "–") diasosiasikan dengan proses insersi atau delesi. Sequence alignment memberikan hipotesis atas proses evolusi yang terjadi dalam sekuens-sekuens tersebut. Misalnya, kedua sekuens dalam contoh alignment di atas bisa jadi berevolusi dari sekuens yang sama "ccatgggcaac". Dalam kaitannya dengan hal ini, alignment juga dapat menunjukkan posisi-posisi yang dipertahankan (conserved) selama evolusi dalam sekuens-sekuens protein, yang menunjukkan bahwa posisi-posisi tersebut bisa jadi penting bagi struktur atau fungsi protein tersebut.
Selain itu, sequence alignment juga digunakan untuk mencari sekuens yang mirip atau sama dalam basis data sekuens. BLAST adalah salah satu metode alignment yang sering digunakan dalam penelusuran basis data sekuens. BLAST menggunakan algoritme heuristik dalam penyusunan alignment.
Beberapa metode alignment lain yang merupakan pendahulu BLAST adalah metode "Needleman-Wunsch" dan "Smith-Waterman". Metode Needleman-Wunsch digunakan untuk menyusun alignment global di antara dua atau lebih sekuens, yaitu alignment atas keseluruhan panjang sekuens tersebut dan memperbolehkan adanya gap. Metode Smith-Waterman menghasilkan alignment lokal, yaitu alignment atas bagian-bagian dalam sekuens. Kedua metode tersebut menerapkan pemrograman dinamik (dynamic programming) dan hanya efektif untuk alignment dua sekuens (pairwise alignment)
Clustal adalah program bioinformatika untuk alignment multipel (multiple alignment), yaitu alignment beberapa sekuens sekaligus. Dua varian utama Clustal adalah ClustalW dan ClustalX[pranala nonaktif permanen].
Metode lain yang dapat diterapkan untuk alignment sekuens adalah metode yang berhubungan dengan Hidden Markov Model ("Model Markov Tersembunyi", HMM). HMM merupakan model statistika yang mulanya digunakan dalam ilmu komputer untuk mengenali pembicaraan manusia (speech recognition). Selain digunakan untuk alignment, HMM juga digunakan dalam metode-metode analisis sekuens lainnya, seperti prediksi daerah pengkode protein dalam genom dan prediksi struktur sekunder protein.
Penerapan utama bioinformatika > Prediksi struktur protein

Secara kimia/fisika, bentuk struktur protein diungkap dengan kristalografi sinar-X ataupun spektroskopi NMR, namun kedua metode tersebut sangat memakan waktu dan relatif mahal. Sementara itu, metode sekuensing protein relatif lebih mudah mengungkapkan sekuens asam amino protein. Prediksi struktur protein berusaha meramalkan struktur tiga dimensi protein berdasarkan sekuens asam aminonya (dengan kata lain, meramalkan struktur tersier dan struktur sekunder berdasarkan struktur primer protein). Secara umum, metode prediksi struktur protein yang ada saat ini dapat dikategorikan ke dalam dua kelompok, yaitu metode pemodelan protein komparatif dan metode pemodelan de novo.
Pemodelan protein komparatif (comparative protein modelling) meramalkan struktur suatu protein berdasarkan struktur protein lain yang sudah diketahui. Salah satu penerapan metode ini adalah pemodelan homologi (homology modelling), yaitu prediksi struktur tersier protein berdasarkan kesamaan struktur primer protein. Pemodelan homologi didasarkan pada teori bahwa dua protein yang homolog memiliki struktur yang sangat mirip satu sama lain. Pada metode ini, struktur suatu protein (disebut protein target) ditentukan berdasarkan struktur protein lain (protein templat) yang sudah diketahui dan memiliki kemiripan sekuens dengan protein target tersebut. Selain itu, penerapan lain pemodelan komparatif adalah protein threading yang didasarkan pada kemiripan struktur tanpa kemiripan sekuens primer. Latar belakang protein threading adalah bahwa struktur protein lebih dikonservasi daripada sekuens protein selama evolusi; daerah-daerah yang penting bagi fungsi protein dipertahankan strukturnya. Pada pendekatan ini, struktur yang paling kompatibel untuk suatu sekuens asam amino dipilih dari semua jenis struktur tiga dimensi protein yang ada. Metode-metode yang tergolong dalam protein threading berusaha menentukan tingkat kompatibilitas tersebut.
Dalam pendekatan de novo atau ab initio, struktur protein ditentukan dari sekuens primernya tanpa membandingkan dengan struktur protein lain. Terdapat banyak kemungkinan dalam pendekatan ini, misalnya dengan menirukan proses pelipatan (folding) protein dari sekuens primernya menjadi struktur tersiernya (misalnya dengan simulasi dinamika molekular), atau dengan optimisasi global fungsi energi protein. Prosedur-prosedur ini cenderung membutuhkan proses komputasi yang intens, sehingga saat ini hanya digunakan dalam menentukan struktur protein-protein kecil. Beberapa usaha telah dilakukan untuk mengatasi kekurangan sumber daya komputasi tersebut, misalnya dengan superkomputer (misalnya superkomputer Blue Gene  dari IBM) atau komputasi terdistribusi (distributed computing, misalnya proyek Folding@homeDiarsipkan 2012-09-08 di Wayback Machine.) maupun komputasi grid.
Penerapan utama bioinformatika > Analisis ekspresi gen

Ekspresi gen dapat ditentukan dengan mengukur kadar mRNA dengan berbagai macam teknik (misalnya dengan microarray ataupun Serial Analysis of Gene Expression ["Analisis Serial Ekspresi Gen", SAGE]). Teknik-teknik tersebut umumnya diterapkan pada analisis ekspresi gen skala besar yang mengukur ekspresi banyak gen (bahkan genom) dan menghasilkan data skala besar. Metode-metode penggalian data (data mining) diterapkan pada data tersebut untuk memperoleh pola-pola informatif. Sebagai contoh, metode-metode komparasi digunakan untuk membandingkan ekspresi di antara gen-gen, sementara metode-metode klastering (clustering) digunakan untuk mempartisi data tersebut berdasarkan kesamaan ekspresi gen.
Perangkat lunak

Terdapat sejumlah perangkat lunak gratis dan sumber terbuka yang telah ada dan terus berkembang sejak 1980-an. Beberapa paket perangkat lunak sumber terbuka yang tersedia, antara lain Bioconductor, BioPerl, Biopython, BioJava, BioJS, BioRuby, Bioclipse, EMBOSS, .NET Bio, Orange, Apache Taverna, UGENE, dan GenoCAD.
Bioinformatika di Indonesia

Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan di beberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah "Pengantar Bioinformatika" untuk program Sarjana dan mata kuliah "Bioinformatika" untuk program Pascasarjana. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, IPB menyelenggarakan mata kuliah interdept "Pengantar Bioinformatika" yang wajib diambil oleh mahasiswa program sarjana Ilmu Komputer, Biologi, dan Biokimia. Selain itu pada program pascasarjana Ilmu Komputer, FMIPA, IPB tersedia mata kuliah pilihan "Topik dalam Bioinformatika". Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah "Pengantar Bioinformatika" sebagai mata kuliah wajib dan "Pemodelan Struktur Protein" sebagai mata kuliah pilihan untuk tingkat program Sarjana. Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya Yogyakarta (UAJY) menyertakan Mata Kuliah "Bioinformatika" dalam mata kuliah wajib tingkat program Sarjana. Mata kuliah "Bioinformatika" diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah "Proteomik dan Bioinformatika" termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia,biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 dan pascasarjana Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB.
Riset bioinformatika protein dilaksanakan sebagai bagian dari aktivitas riset rekayasa protein pada Laboratorium Rekayasa Protein, Pusat Penelitian Bioteknologi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI), Cibinong, Bogor. Lembaga Biologi Molekul Eijkman, Jakarta, secara khusus memiliki laboratorium bioinformatika sebagai fasilitas penunjang kegiatan risetnya. Selain itu, basis data sekuens DNA mikroorganisme asli Indonesia sedang dikembangkan di UI. Adapun di Pusat Studi Biofarmaka Tropika (TropBRC), LPPM, IPB riset bioinformatika digunakan untuk mendukung riset pengembangan obat dari bahan alam (biofarmaka).
Lihat pula

Kimia komputasi
Biochip
Bacaan lanjutan

(Inggris) Attwood, T.K.; Parry-Smith, D.J. (1999), Introduction to Bioinformatics, Harlow: Pearson Education, ISBN 0-582-32788-1
(Inggris) Krane, D.E.; Raymer, M.L. (2003), Fundamental Concepts of Bioinformatics, San Francisco: Benjamin Cummings, ISBN 0-8053-4633-3
(Inggris) Mount, D.W. (2001), Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor: Cold Spring Harbor Laboratory Press, ISBN 0-87969-608-7
Pranala luar

(Inggris) Daftar pertanyaan yang sering muncul tentang bioinformatika
(Indonesia) Bioinformatika dan bioteknologi[pranala nonaktif permanen] (oleh Arief B. Witarto, peneliti LIPI)
(Inggris) Jurnal Bioinformatics, salah satu jurnal ilmiah yang memfokuskan diri pada tema bioinformatika
(Inggris) International Society for Computational Biology (ISCB)
(Inggris) Asia Pacific Bioinformatics Network (APBioNet)
(Inggris) Tutorial bioinformatika untuk pemula (menggunakan alat-alat bioinformatika yang tersedia di Internet)[pranala nonaktif permanen]
(Inggris) Download materi bioinformatika (S-Star Bioinformatics Education)
(Inggris) Planet.Bioinformatics | Agregasi blog bioinformatika
(Inggris) Linux / Unix biology software
Model protein hemaglutinin dari virus influensa
Ilustrasi ekson dan intron pada pra-mRNA dan pembentukan mRNA matang melalui penyambungan. UTR (berwarna hijau) adalah bagian ekson yang tidak mengkode di ujung mRNA.
Nun (huruf Semit)

| ← Mem  Nun Samekh → |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Fenisia | Ibrani | Aram | Suryani | Arab |
|  | נ,ן |  | ܢܢ | ن‍,ن |
| Alfabet turunan | Alfabet turunan | Yunani | Latin | Kiril |
| Alfabet turunan | Alfabet turunan | Ν | N | Н |
| Representasi fonemik: | Representasi fonemik: | Representasi fonemik: | Representasi fonemik: | n |
| Urutan dalam alfabet: | Urutan dalam alfabet: | Urutan dalam alfabet: | Urutan dalam alfabet: | 14 |
| Nilai huruf/Gematria: | Nilai huruf/Gematria: | Nilai huruf/Gematria: | Nilai huruf/Gematria: | 50 |
Nun adalah huruf ke-14 dalam banyak abjad rumpun bahasa Semit, termasuk abjad Fenisia, abjad Aram, abjad Ibrani נ dan abjad Arab nūn ن (dalam urutan abjadi). Merupakan huruf ke-3 dalam Thaana (ނ), dilafalkan "noonu". Nilai bunyinya adalah [n].
Huruf Fenisia menghasilkan Alfabet Yunani nu (Ν), Alfabet Etruscan  𐌍, Alfabet Latin N, dan Alfabet Kiril Н.
Asal mula

Nun dianggap berasal dari pictogram seekor "ular" (kata Ibrani untuk "ular", nachash, dimulai dengan huruf Nun; "ular" dalam bahasa Aram adalah nun) atau "belut". Ada yang menduga bahwa mulanya adalah hieroglif ikan dalam air (dalam bahasa Arab, nūn artinya ikan besar atau paus). Huruf Fenisia dinamai nūn "ikan", tetaqpi glif hurufnya diperkirakan diturunkan dari Proto-Kanaan hipotetis naḥš "ular", berdasarkan nama dalam tulisan Ge'ez (Ethiopia), asalnya dari hieroglif Mesir yang melambangkan "ular",
(lihat Abjad Zaman Perunggu Tengah). Naḥš dalam bahasa Arab modern secara harafiah berarti "nasib buruk". Huruf gabungan (cognate letter) dalam bahasa Ge'ez dan turunan bahasa Semit di Etiopia adalah nehas, yang juga berarti "logam kuningan" ("brass").
Bahasa Ibrani Nun

| Variasi ortografi> posisi dalam kata.posisi dalam kata | Variasi ortografi> Berbagai huruf cetak.Serif | Variasi ortografi> Berbagai huruf cetak.Sans-serif | Variasi ortografi> Berbagai huruf cetak.Monospace | Variasi ortografi> Kursif.Kursif | Variasi ortografi> Rashi.Rashi |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| non final | נ | נ | נ |  |  |
| final | ן | ן | ן |  |  |
Ejaan Ibrani: נוּן
Bahasa Ibrani Nun > Pelafalan

Nun melambangkan bunyi alveolar nasal, (IPA: /n/), seperti huruf N.
Bahasa Ibrani Nun > Variasi

Nun mempunyai bentuk akhiran, jika digunakan di akhir suatu kata. Bentuknya berubah dari נ menjadi ן. Seluruhnya ada lima huruf Ibrani yang mempunyai bentuk akhiran, yaitu: Kaf, Mem, Nun, Pei, dan Tsadi.
Dalam Tanakh (Alkitab Ibrani) dan Perjanjian Lama di Alkitab Kristen ditemukan 9 huruf Nun terbalik (inverted nun; ׆) yang membatasi suatu bagian ayat.