Analisis Jaringan Interaksi Protein pada Stunting Menggunakan Algoritma MCODE - Wa Ode Rahma Agus Udaya Manarfa; Helson Hamid; Henny Hamsinar; Fithriah Musadat; Hasrat Hasrat (JURNAL INFORMATIKA, 2026)
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak serta melibatkan mekanisme biologis yang kompleks, termasuk respons imun dan inflamasi kronis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jaringan interaksi protein yang berperan dalam stunting menggunakan pendekatan in silico dengan algoritma Molecular Complex Detection (MCODE). Data protein terkait stunting diperoleh dari database STRING, OMIM, dan UniProt, kemudian dianalisis menggunakan implementasi MCODE berbasis Python untuk mengidentifikasi klaster protein dengan kerapatan interaksi tertinggi. Analisis terhadap 58 protein dan 448 interaksi menghasilkan 10 klaster protein, dengan Klaster 2 sebagai klaster utama yang terdiri dari 9 protein, 36 interaksi, dan skor densitas 1,000. Klaster ini didominasi oleh protein sitokin dan kemokin seperti CXCL10, CXCL8, CXCL9, IFNG, IL10, IL17A, IL18, IL1A, dan IL1B yang berperan dalam regulasi respons imun dan inflamasi. Analisis Gene Ontology dan KEGG Pathway mengindikasikan bahwa protein-protein tersebut berkaitan dengan jalur imun dan inflamasi yang relevan dengan mekanisme stunting, sehingga memberikan gambaran awal mengenai mekanisme molekuler stunting berbasis analisis jaringan yang masih memerlukan validasi eksperimental lebih lanjut. Penelitian ini memberikan pemetaan klaster protein terkait stunting menggunakan algoritma MCODE yang dapat menjadi dasar identifikasi biomarker potensial pada penelitian lanjutan.