Judul: Pengelompokan Senyawa Aktif Obat dengan Algoritme Partitioning Around Medoids Berbasis Similaritas Analytic Therapeutic Chemical
Abstrak: Prediksi hubungan antara senyawa aktif dan protein target dengan pendekatan komputasi merupakan langkah yang penting dalam penemuan fungsi maupun jenis obat baru. Salah satu metode yang digunakan adalah pengidentifikasian similaritas senyawa aktif dalam obat. Ide utama dari metode tersebut adalah bahwa kumpulan senyawa yang memiliki similaritas yang tinggi akan berinteraksi dengan kumpulan protein target penyakit yang sama. Metode tersebut memiliki kelemahan yang disebabkan oleh jumlah data yang terbatas untuk melakukan prediksi. Sistem klasifikasi analytic therapeutic chemical (ATC) merupakan pendekatan perhitungan similaritas teruji yang dapat membantu meningkatkan performa dalam memprediksi interaksi senyawa dan protein. Ukuran Similaritas ATC dapat digunakan untuk mengelompokkan berbagai senyawa aktif, sehingga setiap kelompok memiliki potensi untuk berinteraksi dengan kumpulan protein target yang sama. Pengelompokan dengan algoritma partitioning around medoids memanfaatkan data yang terbatas pada similaritas ATC senyawa dalam penelitian ini.
Keyword: klasifikasi ATC, pengelompokan, protein target, senyawa aktif, similaritas

Judul: Optimasi Data Tidak Seimbang untuk Data Interakasi Senyawa dan Protein.
Abstrak: Penemuan obat merupakan proses awal untuk mengembangkan suatu pengobatan untuk mencegah atau menyembuhkan penyakit. Setelah penemuan obat diperlukan juga pengembangan dan pendaftaran obat baru yang membutuhkan biaya sekitar 1.5 juta dollar dan waktu 10 – 17 tahun (Roder dan Thomson 2015). Biaya dan waktu yang mahal ini membuat proses penemuan obat umumnya hanya bisa dilakukan dengan dukungan industri farmasi besar. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan drug repositioning. Proses ini dilakukan untuk menemukan manfaat khasiat baru dari obat yang sudah disetujui oleh FDA atau obat lain yang sudah terdaftar. Proses ini tidak perlu melalui tahap pendaftaran obat baru serta memungkinkan akademisi, pemerintah, atau pihak lain untuk ikut berpartisipasi karena biaya dan waktu yang lebih terjangkau (Chong dan Sullivan 2007). Selain itu mendapatkan obat baru dari proses drug repositioning ini mempermudah pasien untuk mendapat akses terhadap obat tersebut (Pessetto 2013). Data yang digunakan pada proses drug repositioning merupakan data interaksi drug-target. Data ini terdiri atas protein target dan sejumlah obat yang sudah pernah ditemukan yang menarget protein tersebut. Pada banyak penelitian, obat direpresentasikan dengan struktur senyawa, sedangkan target merupakan protein yang memengaruhi penyakit tertentu dengan fiturnya masing-masing. Data interaksi ini memiliki ketidak-seimbangan data. Data tidak seimbang merupakan suatu kondisi ketika salah satu kelas data memiliki jumlah anggota yang jauh lebih banyak atau sedikit. Kondisi ini menimbulkan masalah saat melakukan proses klasifikasi karena data yang diklasifikasi cenderung mengarah ke satu kelas yang memiliki jumlah sampel lebih banyak (mayoritas). Hal ini menjadi sangat berpengaruh pada hasil prediksi khasiat atau manfaat baru pada proses drug repositioning disebabkan adanya bias. Pada penelitian ini diimplementasikan metode yang menggabungkan Biased Support Vector Machine (BSVM), oversampling, undersampling dengan Ensemble Support Vector Machine (SVM). Metode ini sudah diuji pada data interaksi drug-target Nuclear Receptor, GPCR dan Ion Channel, yang merupakan gold standard dataset, dengan rasio ketidakseimbangan masing-masing sebesar 14.6%, 32.36% dan 28.2%. Pengujian dengan menggunakan dataset Nuclear Receptor, GPCR dan Ion Channel secara berturut turut menghasilkan AUC sebesar 63.4%, 71.4%, 61.3% dan f1 sebesar 54%, 60.7% dan 39%. Nilai dari metode yang digunakan masih terbilang cukup baik, walaupun nilai akurasi lebih kecil dari metode SVM tanpa perlakuan apapun, nilai tersebut bias karena nilai AUC dan f1 ternyata lebih kecil. Hal ini membuktikan bahwa metode yang diusulkan dapat menurunkan tingkat bias pada data tidak seimbang yang diuji dan meningkatkan nilai AUC dan f1 sekitar 5%-20%.
Keyword: data tidak seimbang, ensemble, oversampling, undersampling

Judul: Ekologi merak hijau jawa (Pavo muticus muticus) Linnaeus 1758 pada beberapa tipe habitat di Ujung Timur Penyebarannya Jawa Timur, Indonesia
Abstrak: Merak hijau jawa merupakan salah satu jenis burung yang dilindungi.di Indonesia berdasarkan SK Mentan No 66/Kpts/Um/2/1973 dan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No 7 tahun 1999. Menurut ICBP (The International Council for Bird Preservation) merak hijau sebagai jenis burung yang tergolong terancam secara keseluruhan (globally threatened) baik populasi maupun habitatnya, sedangkan CITES mencantumkan merak hijau ke dalam Appendix II, merak hijau dari alam tidak bisa langsung diperdagangkan dan BirdLife International (2007) memasukkan golongan burung yang endangered. Tekanan terhadap populasi dan habitat merak hijau jawa sangat besar, sehingga kondisi populasinya menurun pada setiap penyebaran lokalnya, habitatnya terfragmentasi bahkan terisolasi. Tekanan terhadap populasi terutama karena perburuan liar. Namun demikian fakta menunjukan bahwa merak hijau jawa masih ada (exist), hal ini memberikan gambaran bahwa burung ini tentunya memiliki strategi ekologi tertentu untuk tetap bertahan hidup di alam pada berbagai tipe habitat.
Keyword: Pavo muticus muticus, Call count transect method, Pavo cristatus, Pavo muticus, Pavo muticus spicifer, Pavo muticus imperator, Pavo muticus muticus, Javan Green Peafowl, East Java