Judul: Prediksi Kandidat Senyawa Herbal Sebagai Anti Inflamasi  COVID-19 Menggunakan Metode BLM-NII pada Jejaring Bipartite
Abstrak: Sejak World Health Organization (WHO) menetapkan Coronavirus disease 2019 (COVID-19) sebagai pandemi pada 11 Maret 2020, angka penyebaran kasus ini belum menunjukkan tanda-tanda penurunan terutama di Indonesia. Harapan masyarakat agar ditemukannya obat untuk menyembuhkan penyakit ini pun semakin tinggi, namun kenyataannya hal tersebut tak kunjung tiba. Pada dasarnya pengembangan obat membutuhkan waktu yang tidak sebentar dan sumber daya yang tidak sedikit. Mengingat hal itu, diperlukan upaya drug repurposing untuk mempercepat proses pengembangan tersebut. Melalui penelitian ini, saya akan melakukan riset tentang interaksi senyawa obat dengan protein target melalui model yang menggunakan teknik jejaring bipartite. Proses ini bertujuan memprediksi interaksi antara senyawa aktif dengan protein pada manusia yang berperan dalam inflamasi melalui penggunaan Bipartite Linier Model Network-based Interaction Profile Infering (BLM-NII). Diharapkan hasil prediksi dari model ini dapat mempercepat pengembangan obat khususnya obat herbal bagi COVID-19. Terdapat beberapa kandidat senyawa herbal hasil prediksi, yaitu magnoflorine, amarulone, garcinone a, dan orientanol e.
Keyword: BLM-NII, coronavirus disease 2019, drug repositioning, obat herbal, prediksi

Judul: Screening Herbal Drug Candidates for Finding COVID-19 Anti-Inflammatory Drugs Using Deep Semi-Supervised Learning
Abstrak: COVID-19 merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2. Peradangan akut (hiperinflamasi) merupakan salah satu gejala dari COVID-19. Gejala tersebut dapat memperparah kondisi pasien COVID-19. Penelitian ini membangun model Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) yang nantinya digunakan untuk memprediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat anti inflamasi COVID-19. Selain itu, dilakukan perbandingan performa model berdasarkan representasi data yang berbeda. Alur penelitian dimulai dari pengambilan data, praproses data, pemodelan, dan diakhiri dengan pengujian model pada data uji untuk mendapatkan kandidat senyawa herbal. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan menggunakan SAE-DNN dengan representasi senyawa menggunakan fingerprint dan protein menggunakan Dipeptide Composition (DC) menghasilkan performa terbaik dengan akurasi sebesar 0,98857, precision sebesar 0,96722, recall sebesar 0,96419, AUROC sebesar 0,99596, dan F1 Score sebesar 0,96567. Dengan pemodelan tersebut, didapatkan senyawa herbal yang berinteraksi dengan protein target sebanyak 33 senyawa., COVID-19 is a disease caused by the SARS-CoV-2 virus. Hyper inflammation is one of the COVID-19 symptoms that worsen a person’s condition. This research aims to build a Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) model, which will be used for finding herbal drug candidates as a COVID-19 anti-inflammatory drug. The model performance is compared based on different data representations. The research flow starts from data collection, data preprocessing, modelling, and finally test the model on the herbal data to obtain candidate herbal compounds. This study shows that modelling using SAE-DNN with the representation of compounds using fingerprints and proteins using Dipeptide Composition (DC) produces the best performance with an accuracy of 0,96722, a recall of 0,96419, AUROC of 0,99596, and an F1 score of 0,96567. From this modelling, around 33 herbal compounds are found as candidate drug for anti-inflammation.
Keyword: COVID-19, deep learning, drug repurposing, hyperinflammation, semi-supervised learning

Judul: Pola Pewarisan Karakter Suara Kicauan Pada Burung Perkutut
Abstrak: Turtledove (Geopelia striata) is a singing birds that has a better melodious voice. The inheritance of this character has not been determined, so that research on the voice inheritance is important. This study was aimed to characterize the voice patterns turtledove. Materials consisted of 12 pairs of parents and their progenies. Twelve of their turtledove was ranked based on their sound quality. The parameters observed included voice patterns, the presence of elements of sound, the type of sound, harmonious sound (frequency and level of sound intensity) and duration of the total sound. Voice analysis was done by using computer software Cool Edit Pro version 2.1. Sound visualization was displayed in waveform shape. Sound intensity level was determined using the formula TI = 10 log I/I0, with the value I0 at 10-12 W/m2. Based on the inheritance analysis sire voices is a better chance in herediting of the voice and the number of beats sound of the middle voice. Dam plays an role in giving voice rhythm modification and sound tip inheritance. Based on the sound analysis, sound quality the voice rank from the highest to the lowest were: ♂AK, ♂ FQ, ♂HHa, ♂ ISS, ♂HRR, ♂ BL, ♂CM, ♂ EQ, ♂GQ, ♂DO, ♂DN, and ♂DP. The frequency value and the highest intensity level displayed by AK turtledove were 929.49 Hz and 91.5 dB, whereas the lowest value displayed by ♂DP were 633.59 Hz, and 67.83 dB. The best rhythm of the turtledove indicated by high frequency with a stable pattern, harmonious the intonation, as well as clear basic voice.
Keyword: