Judul: Multilabel Classification for Searching Potential Herbal Compounds in Coronavirus Disease 2019 Protein
Abstrak: Coronavirus disease 2019 merupakan penyakit menular yang menyebabkan demam, batuk, masalah pernapasan, pneumonia dan bahkan kematian pada penderitanya dan telah ditetapkan sebagai pandemi pada tahun 2020. Salah satu fokus pengembangan obat yang dilakukan untuk melawan penyakit ini adalah dengan melakukan drug repurposing. Drug repurposing merupakan proses untuk mengidentifikasi kegunaan baru dari obat yang sudah ada. Penelitian dalam drug repurposing dapat dilakukan salah satunya dengan mengamati interaksi senyawa obat dengan protein penyakit (Drug-Target Interaction atau DTI) yang memiliki interaksi positif, lalu membangun suatu model supervised learning untuk memprediksi DTI baru yang tidak diketahui interaksinya sebelumnya. Eksplorasi senyawa herbal dapat menjadi pilihan baik dalam pencarian kandidat obat potensial dikarenakan melimpahnya jumlah spesies tanaman herbal di Indonesia. Pendekatan dalam prediksi DTI pada proses drug repurposing dapat menggunakan pendekatan chemogenomics berbasis fitur yang memanfaatkan fingerprint senyawa sebagai fitur untuk representasi senyawa. Pemilihan tipe fingerprint yang tepat untuk merepresentasikan fitur senyawa merupakan hal penting dalam proses pencarian obat potensial. Terdapat suatu paradigma dalam DTI di mana suatu senyawa dapat berinteraksi dengan lebih dari satu protein target dan sebaliknya. Oleh karena itu prediksi DTI dapat diformulasikan ke dalam suatu permasalahan klasifikasi multilabel. Penelitian ini melakukan prediksi DTI multilabel menggunakan algoritme stack autoencoder-deep neural network (SAE-DNN). Pencarian fingerprint terbaik untuk representasi senyawa pada kasus COVID-19 dilakukan dengan
Keyword: coronavirus disease 2019, drug repurposing, drug-target interaction, klasifikasi multilabel, stack autoencoder-deep neural network

Judul: Prediksi Drug-Target Interaction pada Kasus Coronavirus Disease 2019 Menggunakan Model Deep Semi Supervised Learning
Abstrak: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) merupakan penyakit menular sistem pernapasan yang menyebabkan pandemi di tahun 2020. Belum ada pengobatan khusus yang efektif untuk mengatasinya. Drug repositioning digunakan untuk mengatasi penyakit baru dengan mencari kegunaan baru dari senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk obat baru. Cara ini dilakukan dengan meneliti interaksi senyawa obat dan protein target (DTI). Deep Semi-Supervised Learning (DSSL) digunakan untuk mengatasi sedikitnya informasi DTI. DSSL memanfaatkan algoritme unsupervised learning seperti Stacked Autoencoder (SAE) sebagai pre-training untuk inisialisasi bobot pada Deep Neural Network (DNN). Penelitian ini menggunakan DSSL dengan pendekatan chemogenomics berbasis fitur pada data hasil eksplorasi potensi pengobatan anti-koronavirus. Penelitian menemukan bahwa penggunaan fingerprint untuk fitur senyawa dan Dipeptide Composition (DC) untuk fitur protein memberikan hasil paling baik pada metrik akurasi (0.94), recall (0.83), precision (0.817), F-measure (0.822), dan AUROC (0.97). Dari hasil prediksi, ditemukan interaksi positif sebanyak 1766 pada data uji hasil transformasi dan 929 pada data uji senyawa herbal.
Keyword: coronavirus disease 2019, drug repositioning, deep semi-supervised learning, stacked autoencoder, deep neural network

Judul: Analysis of Unequal Income Distribution with Cobb-Douglas Production Function
Abstrak: This paper studies the economic growth model by Moav (2002). Moav model shows the existence of unequal income distribution between low-income with high-income community. That kind of unequal income distribution is caused by uneven distribution of income. On this Moav model, there is one area called the threshold. Threshold becomes a benchmark to determining whether a society is categorized into low- or high- income community. The production function used in this paper is the Cobb-Douglas function. The dynamics of this model is described as difference equation of low-income, threshold, and high-income community. Simulation study on the model is carried out using Maple 13 and Mathematica 7.0 software. Overall, from the observed case, high-income community will reach a stable condition earlier, followed by the threshold, and then the low-income community.
Keyword: