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: Prediksi Interaksi pada Jejaring Bipartite Senyawa dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang.
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. Bleakley- Yamanishi 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: bipartite local model, imbalanced class, interaksi senyawa-protein, sampling data

Judul: Etno-ornitologi Burung Kancilan Flores (Pachycephala nudigula nudigula Hartert 1897) pada Masyarakat Lio di Taman Nasional Kelimutu
Abstrak: Bare-throathed whistler is one of several wild birds in Kelimutu National Park (TNKL) that is believed to have correlation with Lio Community‟s belief. The estimation of Bare-throated whistler‟s population in Kelimutu National Park was about 186.41-1668.07 individual by the density about 0.0389-0.3481 ind/ha with the sex ratio 6.2:1 that spreaded on area with height of 1100 – 1600 masl. The characteristic of Bare-throated whistler‟s habitat is a natural forest with various canopy level, high plant species diversity and high density. The habitat characteristics related to the availability of food in the form of insects, cover, safety and a nesting site. Generally the most of Lio community knew the existence of Bare-throated whistler directly or from their parents‟ stories. The perceptions of Lio Community to the Bare-throated whistler‟s existence is generally support the conservation efforts. The perceptions construct the Lio Community‟s atitude that tend to be conservative to the existence of Bare-throated whistler. The attitude shown by their behavior that not cathing the Bare-throated whistler from the TNKL‟s area or the outside. The attitude have an important role to the existence of Bare-throated whistler in Kelimutu National Park‟s area.
Keyword: