Judul: Prediksi Kandidat Senyawa Herbal Sebagai Obat Obesitas Menggunakan Pemodelan Stacked Autoencoder-Deep Neural Network
Abstrak: Obesitas merupakan kondisi kronis akibat akumulasi lemak yang berlebihan dalam tubuh. Penyakit obesitas secara signifikan dapat meningkatkan resiko munculnya penyakit bawaan lainnya seperti diabetes, penyakit jantung, hipertensi, dan batu empedu. Penemuan obat obesitas dilakukan dengan menggunakan machine learning untuk memprediksi Drug Target-Interaction (DTI). Penelitian ini membangun model Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) dengan klasifikasi multi-label yang bertujuan untuk memprediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat obesitas. Ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan tiga fingerprint, yaitu PubChem, MACCS, dan Klekota-Roth. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SAE-DNN mampu memprediksi DTI pada kasus obesitas dengan kinerja yang baik. Model SAE-DNN dengan menggunakan fitur PubChem fingerprint menghasilkan nilai metrik rata-rata terbaik dengan akurasi 0,8161, recall 0,8556, presisi 0,8491, dan F-measure 0,8445. Hasil prediksi menggunakan fitur Pubchem fingerprint SAE-DNN menghasilkan 208 senyawa herbal
Keyword: obesity, drug target interaction, multilabel classification, stack autoencoder-deep neural network

Judul: Prediction of Potential Herbal Compounds for Obesity Treatment Using Random Forest
Abstrak: Obesitas dapat menyebabkan berbagai efek negatif untuk kesehatan, termasuk dapat menimbulkan penyakit lain. Penemuan obat baru secara konvensional memerlukan biaya yang besar dan waktu yang lama. Pada penelitian ini akan dibangun model drug-target interaction menggunakan Random Forest untuk menemukan kandidat senyawa herbal sebagai obat obesitas. Permasalahan yang terjadi pada saat pra proses data adalah adanya data tidak seimbang. Pada penelitian ini akan digunakan metode SMOTE untuk mengatasi data tidak seimbang. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa model DTI menggunakan Random Forest dapat memprediksi dengan baik. Kinerja terbaik diperoleh dengan menggunakan deskriptor AAC dan pubchem fingerprint yaitu akurasi sebesar 98.05%, precision 97.67%, recall 98.42%, F-measure 98.05% dan AUROC 98.05%. Selanjutnya prediksi model terbaik terhadap data senyawa herbal menghasilkan 270 senyawa herbal yang memiliki potensi untuk penanganan obesitas.
Keyword: Obesity, Drug-Target Interaction, SMOTE, Random Forest

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: