Judul: Prediction of Tuberculosis Drug Side-Effects Using Multilabel Classification with Random Forest
Abstrak: Tuberkulosis (TB) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis yang dapat menjangkiti paru-paru penderitanya. Perkembangan TB resistan obat (TB-RO) telah menjadi perhatian karena sifat resistensinya terhadap obat anti-TB (OAT) dan dapat memberikan efek samping pada pasien. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi efek samping obat menggunakan pendekatan klasifikasi multilabel dengan algoritma Random Forest (RF). Penelitian ini menggunakan data rekam medis yang terdiri dari rejimen paduan OAT yang dikonsumsi oleh pasien dan efek samping OAT yang dialami oleh pasien dari Rumah Sakit Umum Pusat (RSUP) Persahabatan Jakarta yang merupakan Rumah Sakit pusat rujukan TB-RO nasional. Model dilatih dengan menggunakan parameter terbaik berdasarkan hasil dari proses hyperparameter tuning dengan menerapkan teknik grid search. Selanjutnya dilakukan evaluasi dengan beberapa metrik performa untuk menentukan model yang optimal, yakni akurasi, recall, precision, hamming loss, F1-score, Fβ, kurva ROC, dan skor AUC. Hasil penelitian menunjukkan algoritma multilabel RF dapat dijadikan alternatif untuk membangun model prediksi efek samping OAT yang menghasilkan nilai performa paling optimal di antara model DT dan XGBoost. Metrik akurasi dan hamming loss terbaik dihasilkan oleh model multilabel RF classifier chain, sedangkan F1-score, recall, dan Fβ terbaik dihasilkan oleh model multilabel RF label powerset. Adapun skor AUC seluruh model multilabel RF berada di atas 0,8 yang berarti keseluruhan model multilabel RF dianggap baik dan dapat diterapkan untuk prediksi efek samping OAT. Terdapat delapan obat yang memiliki tingkat pengaruh tinggi terhadap model prediksi efek samping OAT berdasarkan skor feature importance yakni Clofazimine, Bedaquiline, Kanamisin, Levofloksasin, Moxifloksasin, Linezolid, Sikloserin, dan Etambutol dengan rata-rata skor besar atau sama dengan 0,1. Meskipun begitu, OAT dengan skor yang tinggi tidak sepenuhnya bermakna dapat menyebabkan efek samping, karena pembentukan tree dalam RF dipengaruhi oleh penggunaan sampel dan fitur secara acak (dengan penggantian), serta distribusi dan variasi nilai-nilai suatu fitur dalam data pelatihan. Penelitian ini diharapkan dapat membantu mengidentifikasi efek samping obat TB-RO berdasarkan data paduan OAT yang dikonsumsi oleh pasien dan menentukan algoritma machine learning berbasis tree yang paling potensial untuk memprediksi efek samping OAT berdasarkan hasil evaluasi algoritma., Tuberculosis (TB) is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis that can infect the lungs. The development of drug-resistant TB (MDR-TB) has become a concern due to its resistance to anti-TB drugs (ATD), which can have side effects on patients. This study aims to predict drug side effects using a multilabel classification approach with the Random Forest (RF) algorithm. This study used medical record data consisting of ATD alloy regimens consumed by patients and ATD side effects experienced by patients from the Friendship Central General Hospital (RSUP), a national TB-RO referral center hospital in Jakarta. The model was trained using the best parameters based on the results of the hyperparameter tuning process by applying the grid search technique. Several performance metrics were then evaluated to determine the optimal model: accuracy, recall, precision, hamming loss, F1-score, Fβ, ROC curve, and AUC score. The results show that the RF multilabel algorithm can be an alternative for building OAT side effect prediction models because it produces the most optimal performance value among DT and XGBoost models. The best accuracy and hamming loss metrics are generated
Keyword: Drug Side Effects, Multilabel Classification, Machine Learning, Random Forest, Tuberculosis

Judul: CLASSIFICATION OF DRUG RESISTANCE IN MYCOBACTERIUM TUBERCULOSIS FROM GENOME SEQUENCES USING MULTI LABEL RANDOM FOREST ALGORITHM
Abstrak: Kasus resistensi bakteri Mycobacterium tuberculosis terhadap obat perawatan yang diberikan sedang banyak terjadi. Klasifikasi dan prediksi resistensi obat pada bakteri tuberkulosis diperlukan dalam rangka memberikan perawatan yang tepat. Akan tetapi, uji kepekaan obat (DST) secara konvensional memerlukan waktu dan biaya yang cukup tinggi, sehingga diperlukan alternatif lain. Mengandalkan teknologi next-generation sequencing pada saat ini, metode machine learning dapat digunakan untuk memprediksi resistensi obat pada bakteri tuberkulosis. Penelitian ini berfokus dalam klasifikasi resistensi obat pada bakteri tuberkulosis dengan metode Multi-Label Random Forest (MLRF) menggunakan data sekuens hasil whole genome sequencing (WGS). ARIBA digunakan untuk ekstraksi fitur genetik potensial dari data sekuens yang berpengaruh terhadap antimicrobial resistance (AMR). Fitur genetik yang berpotensi memiliki pengaruh terhadap AMR akan digunakan untuk konstruksi model MLRF dalam klasifikasi resistensi obat pada bakteri. Optimalisasi terhadap model MLRF juga dilakukan dalam upaya meningkatkan akurasi dari model, There are many cases of drug resistance of the Mycobacterium tuberculosis bacteria to the treatment drugs given. Classification and prediction of drug resistance in tuberculosis bacteria is needed in order to provide appropriate treatment. However, conventional drug susceptibility testing (DST) requires a high time and cost, so another alternative is needed. Relying on current next-generation sequencing technology, machine learning methods can be used to predict drug resistance in tuberculosis bacteria. This study focuses on the classification of drug resistance in tuberculosis bacteria using the Multi-Label Random Forest (MLRF) method using sequence data from whole genome sequencing (WGS). The tool used to extract potential genetic features that influence antimicrobial resistance (AMR) from sequence data is ARIBA. Genetic features that have the potential to influence AMR will be used for the construction of the MLRF model in the classification of drug resistance in bacteria. Optimization of the MLRF model was also carried out in an effort to increase the accuracy of the model.
Keyword: AMR, MLRF, Optimization, Sequences, Tuberculosis

Judul: Eksistensi Nikah Siri di Masyarakat dan Posisi Perempuan
Abstrak: Nikah siri bukanlah merupakan fenomena baru di Indonesia, namun sudah ada sejak puluhan tahun silam, sebelum ada pencatatan pernikahan maka nikah siri adalah pernikahan yang sah menurut agama dan masyarakat, karena moda sosial ekonomi dan strategi nafkah berubah maka hak civil juga berubah dengan berbagai dampak negatif yang ditimbulkan oleh nikah siri terutama bagi perempuan dan anak. Secara umum penelitian ini untuk mengungkap : (1) Tipologi nikah siri yang ada di Desa Warurejo dan aktor-aktor yang terlibat, fungsi manifes dan laten nikah siri pada masyarakat dan aktor-aktor yang menikmati fungsi manifes dan laten nikah siri. (2) Sistem nilai dan norma yang berlaku pada masyarakat, mengungkap pengaruh struktur terhadap posisi perempuan yang menikah siri, mendiskripsikan pemahaman agama Islam oleh masyarakat dan individu terhadap nikah siri. Pandangan individu, tokoh agama Islam, budaya, sosial dan masyarakat secara umum terhadap nikah siri. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa (1) terdapat empat tipologi nikah siri pada masyarakat Warurejo, yaitu: perjodohan antar kerabat, perjodohan oleh orangtua dan broker, menikah siri dengan batuan broker dan menikah siri atas kemauan sendiri. Nikah siri tidak hanya berdampak negatif tetapi memiliki fungsi positif yaitu mampu meningkatkan kehidupan ekonomi individu, jaringan nikah siri, Kyai dan infra struktur masyarakat. Pernikahan siri merupakan mekanisme untuk meringankan beban ekonomi orangtua. Mengawinkan anak dibawah umur walaupun dengan cara siri berarti pula meringankan beban ekonomi keluarga. Anak perempuan yang sudah menikah bukan lagi tanggungjawab orangtua, namun tanggungjawab seorang suami. Struktur berpengaruh terhadap posisi perempuan nikah siri, perempuan yang menikah walaupun siri, lebih dihormati dan dihargai dalam masyarakat daripada perempuan janda atau perawan yang belum menikah walaupun cukup umur. Selain itu, Kyai memiliki kekuasaan untuk menginterpretasikan hukum Islam untuk merasionalisasikan dan melegitimasi nikah siri, daripada melakukan perbuatan yang dilarang agama yaitu berzina dan berdosa. Interpretasi hukum agama disosialisasikan oleh Kyai bahwa sahnya suatu pernikahan dalam hukum Islam ditandai oleh adanya ijab qobul, sedangkan perayaannya merupakan sunnah yang boleh saja tidak dilaksanakan. Karena hukum agama Islam, memperbolehkan seorang laki-laki memiliki isteri lebih dari satu, sehingga terbentuk pola berupa aturan-aturan dan norma-norma untuk melegalkan nikah siri.
Keyword: Nikah siri actors, nikah siri network, economy, religious norms