Judul: Herbal Compound Screening for COVID-19 using Multi-Label Learning Method with Deep Neural Network
Abstrak: Wabah COVID-19 yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 telah berlangsung selama satu tahun dan belum terlihat akan usai dalam waktu dekat. Tumbuhan herbal memiliki potensi sebagai pengobatan alternatif pada COVID-19. Dari interaksi yang dapat terjadi antara protein COVID-19 dengan beberapa senyawa, permasalahan ini dapat diformulasikan sebagai multi-label problem. Deep neural network merupakan salah satu algoritme yang dapat mengolah multi-label problem. Penelitian ini menggunakan data interaksi senyawa dengan protein signifikan SARS-CoV-2 yang akan dimasukkan ke dalam model deep neural network. Dari model tersebut, dilakukan prediksi kandidat senyawa herbal yang berinteraksi dengan protein SARS-CoV-2. Terdapat beberapa kandidat senyawa herbal hasil prediksi, ialah caffeine pada kopi, L-Theanine pada teh, coclaurine pada custard apple, carpaine pada papaya, cucurbitine pada labu, dan theobromine pada kokoa atau coklat., The COVID-19 pandemic caused by SARS-CoV-2 has been going on for a year and it doesn't look like it's over any time soon. Herbal plants have potential as an alternative treatment for COVID-19. From the interactions that can occur between the COVID-19 protein with several compounds, this problem can be formulated as a multi-label problem. Deep neural network is an algorithm that can process multi-label problems. This study uses data on interactions compound with significant SARS-CoV-2 proteins that will be included in the deep neural network model. From the model, prediction of interaction between herbal compound candidate with SARS-CoV-2 protein was made. There is some candidate from the prediction, the result is caffeine in coffee, L-Theanine in tea, coclaurine in custard apple, carpaine in papaya, cucurbitine in pumpkin, and theobromine in cocoa or chocolate.
Keyword: covid-19, deep neural network, multi-label learning, senyawa herbal

Judul: Screening Herbal Drug Candidates for Finding COVID-19 Anti-Inflammatory Drugs Using Deep Semi-Supervised Learning
Abstrak: COVID-19 merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2. Peradangan akut (hiperinflamasi) merupakan salah satu gejala dari COVID-19. Gejala tersebut dapat memperparah kondisi pasien COVID-19. Penelitian ini membangun model Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) yang nantinya digunakan untuk memprediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat anti inflamasi COVID-19. Selain itu, dilakukan perbandingan performa model berdasarkan representasi data yang berbeda. Alur penelitian dimulai dari pengambilan data, praproses data, pemodelan, dan diakhiri dengan pengujian model pada data uji untuk mendapatkan kandidat senyawa herbal. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan menggunakan SAE-DNN dengan representasi senyawa menggunakan fingerprint dan protein menggunakan Dipeptide Composition (DC) menghasilkan performa terbaik dengan akurasi sebesar 0,98857, precision sebesar 0,96722, recall sebesar 0,96419, AUROC sebesar 0,99596, dan F1 Score sebesar 0,96567. Dengan pemodelan tersebut, didapatkan senyawa herbal yang berinteraksi dengan protein target sebanyak 33 senyawa., COVID-19 is a disease caused by the SARS-CoV-2 virus. Hyper inflammation is one of the COVID-19 symptoms that worsen a person’s condition. This research aims to build a Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) model, which will be used for finding herbal drug candidates as a COVID-19 anti-inflammatory drug. The model performance is compared based on different data representations. The research flow starts from data collection, data preprocessing, modelling, and finally test the model on the herbal data to obtain candidate herbal compounds. This study shows that modelling using SAE-DNN with the representation of compounds using fingerprints and proteins using Dipeptide Composition (DC) produces the best performance with an accuracy of 0,96722, a recall of 0,96419, AUROC of 0,99596, and an F1 score of 0,96567. From this modelling, around 33 herbal compounds are found as candidate drug for anti-inflammation.
Keyword: COVID-19, deep learning, drug repurposing, hyperinflammation, semi-supervised learning

Judul: Pola Pernikahan Masyarakat Batak Karo di Perantauan
Abstrak: Pernikahan adalah budaya yang tidak akan pernah berhenti, pernikahan akan terjadi secara berkelanjutan Dasarnya, karena pernikahan merupakan kebutuhan biologis manusia. Indonesia adalah negara yang kaya akan budaya dan etnis. Setiap suku di Indonesia mempunyai tata cara/adat istiadat dalam pelaksanaan pernikahan itu sendiri. Begitupun dengan suku Batak karo yang mempunyai sendiri tata cara pelaksanaan pernikahan. Seiring dengan perkembangan zaman Karo Banyak masyarakat yang merantau ke berbagai daerah di Indonesia, salah satunya Bogor berjalan-jalan. Masyarakat Karo yang merantau ke wilayah Bogor pada umumnya akan berusaha melakukan adaptasi ke negara tempat tinggal baru. Keadaan ini juga terjadi pada perkawinan Karo dalam pola adaptasi di Bogor. Namun adaptasi pernikahan masyarakat Karo di Bogor berupaya menjaga nilai-nilai budaya Karo dan sakralisme perkawinan. Mereka do Karo Dimodifikasi pada pola perkawinan, dengan tetap menjaga nilai budaya pernikahan.
Keyword: Weddings Karo, Adaptation marriage patterns, Attitudes