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: Identification Pharmacodynamic Interactions of Active Compounds of Diabetes Mellitus Type 2 Herbal Plants Using the Random Forest Method
Abstrak: Interaksi obat-obat didefinisikan sebagai modifikasi efek suatu obat sebagai akibat dari obat lain yang diberikan secara bersamaan atau dengan selang waktu atau bila dua atau lebih obat berinteraksi sehingga keefektifan atau toksisitas suatu obat atau lebih berubah. Interaksi farmakodinamik merupakan salah satu jenis interaksi yang perlu mendapat perhatian khusus karena interaksi ini bekerja secara langsung pada sistem fisiologis tubuh dan bersaing pada reseptor yang sama sehingga dapat bersifat antagonis, aditif, atau sinergis. Oleh karena itu, identifikasi interaksi farmakodinamik perlu dilakukan untuk kemudian dapat diketahui apakah dua obat yang berinteraksi akan berdampak semakin baik atau justru menghambat proses penyembuhan. Konsumsi obat-obatan untuk proses penyembuhan suatu penyakit dalam jangka waktu yang lama akan menyebabkan efek samping yang terakumulasi dan dapat merugikan kesehatan. Untuk mengantisipasi hal ini, penggunaaan tanaman obat menjadi suatu alternatif karena selain efek sampingnya yang relatif lebih aman, tanaman obat yang mengandung senyawa aktif cocok untuk mengobati penyakit metabolik degeneratif yang dipicu oleh mutasi pada banyak gen. Seperti halnya interaksi obat-obat, interaksi senyawa aktif dalam tanaman obat juga dapat menyebabkan terjadinya interaksi farmodinamik. Oleh karena itu, perlu juga dilakukan identifikasi interaksi senyawa aktif sehingga selanjutnya dapat diketahui apakah interaksi senyawa tersebut akan menguntungkan atau merugikan kesehatan. Selanjutnya, ide pendekatan komputasi menggunakan informasi keterhubungan protein target, kesamaan efek samping, dan kesamaan struktur senyawa dilakukan untuk dapat mengidentifikasi interaksi senyawa aktif secara lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan metode eksperimental. Pada penelitian ini, identifikasi farmakodinamik diterapkan pada senyawa tanaman obat Diabetes Melitus Tipe 2 yaitu pare (Momordica charantia), sembung (Blumea balsamifera), bratawali (Tinospora crispa), dan jahe (Zingiber officinale) dengan menggunakan peubah penjelas Target Protein Connectedness (TPC), Side Effect Similarity (SES), dan Chemical Similarities (CS) menggunakan metode klasifikasi Random Forest. Pembuatan model klasifikasi dilakukan dengan menggunakan data obat yang berinteraksi farmakodinamik dan tidak berinteraksi pada pangkalan data DrugBank dengan informasi ketiga peubah penjelas TPC, SES dan CS. Berbagai tahapan dilakukan untuk meningkatkan nilai kebaikan model diantaranya melakukan interaksi pada peubah penjelas, penanganan data imbalance, normalisasi data, dan tuning parameter. Dari pencarian di berbagai pangkalan data, diperoleh 21 senyawa aktif dari tanaman jamu Diabetes Melitus Tipe 2 yaitu Quercetin, Benzoic acid, Lycopene, beta- Carotene, Zeaxanthin, Chlorogenic acid, beta-Sitosterol, Squalene, Lutein, Rutin, Melatonin, Eucalyptol, Camphor, Geraniol, Ascorbic acid, Genistein, Curcumin, Linalool, Methylglyoxal, Propyl alcohol, dan Glafenine. Kemudian dari 21 senyawa ini, hanya 100 interaksi senyawa yang dapat dihitung peubah penjelas TPC, SES, dan CS yang kemudian diterapkan pada model klasifikasi Random Forest. Dengan nilai akurasi dan AUC 0,963, terdapat 93 pasang senyawa yang berinteraksi secara farmakodinamik dan 7 sisanya tidak berinteraksi., Drug-drug interactions are defined as modification of the effects of a drug as a result of another drug taken together or with an interval or when two or more drugs interact, which alters the effectiveness or toxicity of one or more drugs. Pharmacodynamic interactions are one type of interaction that needs special attention because these interactions work directly on the body's physiological systems and compete on the same receptors so they can be antagonistic, additive, or synergistic. Therefore, identification of pharmacodynamic interactions needs to be done to then be able to know whether the two drugs
Keyword: interaksi farmakodinamik, chemical similarities, random forest, side effect similarity, target protein connectedness

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: