Judul: Perbandingan Beberapa Metode Klasifikasi dalam Memprediksi Interaksi Farmakodinamik.
Abstrak: Interaksi antar obat atau sering disebut Drug-Drug Interaction (DDI) merupakan modifikasi efek suatu obat akibat obat lain yang diberikan secara bersamaan, sehingga keefektifan atau toksisitas satu obat atau lebih berubah. Salah satu mekanisme interaksi obat adalah interaksi farmakodinamik. Interaksi farmakodinamik merupakan interaksi dimana efek suatu obat diubah oleh obat lain pada tempat aksi. Perubahan efek obat akibat interaksi obat dapat bersifat membahayakan pasien dengan berkurangnya khasiat obat. Nilai yang dapat digunakan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik adalah Side Effect Similarity (SES), Protein Target Connectedness (PTC) dan Cemichal Similarity (CS). Metode klasifikasi random forest, Support Vector Machine (SVM), dan regresi logistik biner merupakan metode klasifikasi yang dapat digunakan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik. Metode random forest merupakan metode klasifikasi yang membentuk kumpulan pohon klasifikasi yang dapat menghasilkan error yang rendah dalam memprediksi interaksi farmakodinamik. Metode SVM merupakan metode klasifikasi yang cara kerjanya menemukan garis hyperplane yang baik sebagai pemisah antara interaksi farmakodinamik dengan non-interaksi farmakodinamik. Metode regresi logistik biner adalah memodelkan nilai peluang terjadinya interaksi farmakodinamik, sehingga regresi logistik menghasilkan rasio peluang untuk setiap peubah prediktor. Ketiga metode klasifikasi tersebut akan diterapkan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik namun sebelum melakukan pemodelan klasifikasi akan dilakukan prepocessing data. Prepocessing data merupakan penanganan data yang dilakukan sebelum pemodelan klasifikasi dengan tujuan untuk meningkatkan tingkat akurasi dari setiap metode klasifikasi. Prepocessing data yang dilakukan adalah proses scaling, diskretisasi, interaksi antar peubah dan teknik resampling. Proses scaling dilakukan dengan tujuan mengubah nilai peubah bebas SES, PTC, dan CS kedalam skala yang sama. Diskretisasi dilakukan dengan membuat data numerik menjadi data kategorik (ordinal) sehingga pada data pasang obat akan terdapat beberapa interval tertentu. Interaksi antar peubah bebas juga dilakukan pada penelitian ini dengan cara mengalikan disetiap kombinasi peubah yang terjadi. Interaksi peubah ini dapat memberikan informasi tambahan dalam mempredikasi interaksi farmakodinamik. Data pasang obat memiliki kelas yang tidak seimbang oleh karena itu peneliti menggunakan teknik resampling yaitu undersampling untuk menangani masalah kelas yang tidak seimbang dengan cara menggunakan semua amatan dari kelas minoritas (interaksi farmakodinamik) dan menggunakan sebagian amatan dari kelas mayoritas (Golden Standard Negative (GSN)) yang diambil secara acak untuk menjadi kelas minoritas sehingga data akan menjadi seimbang. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode klasifikasi random forest, SVM , dan regresi logistik biner yang digunakan untuk memprediksi interaksi farmakodinamik berdasakan nilai AUC. Berdasarkan hasil analisis klasifikasi ketika tidak dilakukan prepocessing data maka metode klasifikasi yang baik digunakan untuk data pasang obat dalam memprediksi interaksi farmakodinamik adalah metode klasifikasi random forest. Metode klasifikasi random forest tanpa prepocessing data memiliki nilai AUC yang paling tinggi (56.08%) dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Namun ketika dilakukan prepocessing data yaitu melakukan proses scaling, teknik resampling, interaksi antar peubah, dan melakukan diskritisasi peubah maka dapat meningkatkan nilai sensitificity yang artinya bahwa dengan dilakukan prepocessing data maka dapat meningkatkan kemampuan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik. Berdasarkan nilai AUC ketiga metode tersebut tidak jauh berbeda namun metode klasifikasi SVM yang memiliki nilai AUC tertinggi (67.91%) dibandingkan dengan metode klasifikasi random forest dan regresi logistik biner.
Keyword: drug-drug interaction, random forest, support vector machine, binary logistic biner

Judul: Prediction of Interactions in Bipartite Compounds and Proteins on Imbalanced Data
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. BleakleyYamanishi menemukan algoritme Bipartite Local Model (BLM) yang memiliki hasil performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan sangat baik. Selanjutnya, Kurnia menerapkan algoritme Bipartite Local Model - Neighbor Interaction-profile Inferring (BLM-NII) untuk memprediksi interaksi senyawa-protein pada Indonesia jamu herbs (Ijah) analytics. Penerapan konsep Network–based Interaction–profile Infering (NII) memungkinkan BLM untuk melakukan prediksi pada kondisi senyawa atau protein yang tidak memiliki data interaksi. Hasil prediksi interaksi senyawa-protein pada penelitian Bleakley-Yamanishi dan Kurnia ditemukan bahwa jumlah data yang tidak berinteraksi jauh lebih banyak daripada jumlah data senyawa-protein yang memiliki interaksi (imbalanced class). Permasalahan tersebut menyebabkan prediksi interaksi senyawa-protein yang dihasilkan bias menuju kelas mayoritas (tidak berinteraksi). Selain itu tidak banyak penelitian tentang prediksi interaksi senyawa-protein yang membandingkan beberapa teknik sampling data untuk menangani permasalahan imbalanced class. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan beberapa teknik sampling data, yaitu Random Oversampling (ROS), Random Under-sampling (RUS), Combination of Over-undersampling (COUS), Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), dan Tomek Link (T-Link). Teknik tersebut diimplementasikan pada jaringan interaksi senyawa-protein yang telah diketahui dengan dataset Nuclear Receptor dan Gprotein-coupled Receptor (GPCR), serta pada jaringan interaksi yang belum diketahui dengan dataset Ijah. Performa prediksi setiap teknik sampling data dievaluasi menggunakan nilai Area Under Curve (AUC) dan kurva Receiver Operating Characteristic (Kurva ROC). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi interaksi senyawa protein dengan teknik sampling data SMOTE memiliki nilai AUC dan kurva ROC yang paling optimal pada ketiga dataset yang digunakan. Peningkatan nilai AUC pada data imbalanced yaitu sebesar 7.19% pada dataset Nuclear Receptor, 21.37% pada dataset GPCR, dan sebanyak 7.96% pada dataset Ijah.
Keyword: 

Judul: Perancangan Taman Pemakaman Umum Penggilingan, Jakarta
Abstrak: Taman Pemakaman Umum (TPU) Penggilingan merupakan bagian dari lanskap berupa areal yang disediakan untuk keperluan pemakaman jenazah khusus agama Islam. Berada di dalam kawasan pemukiman di DKI Jakarta. Luas TPU 5,7 ha dan dimanfaatkan sebagai Ruang terbuka Hijau (RTH) kota. TPU penggilingan dikelola oleh Pemerintah Daerah dalam hal ini adalah Dinas Tata Pemakaman Umum (DTPU) wilayah DKI Jakarta.
Keyword: