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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: