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: DSSL-DTI Model Optimization in Predicting Herbal Compounds for COVID-19 Disease Using Genetic Algorithm
Abstrak: EKO PRAJA HAMID WIJAYA. Optimasi Model DSSL-DTI dalam Prediksi Senyawa Herbal untuk Penyakit COVID-19 Menggunakan Algoritma Genetika. Dibimbing oleh WISNU ANANTA KUSUMA dan SONY HARTONO WIJAYA. COVID-19 adalah penyakit dengan laju penyebaran yang tinggi. Hal ini membuat percepatan dalam proses penemuan obat untuk penyakit ini sangat dibutuhkan. Penggunaan kembali obat (drug repurposing) merupakan salah satu alternatif dalam pengembangan dan penemuan obat dengan biaya murah serta waktu yang singkat. Dibandingkan dengan obat konvensional, tanaman herbal dapat digunakan sebagai obat yang memiliki khasiat yang lebih baik, efek samping yang lebih sedikit, dan lebih murah. Senyawa herbal yang terkandung dalam tanaman obat memiliki peluang besar dalam pengobatan penyakit COVID-19. Eksplorasi senyawa herbal potensial dapat dilakukan dengan memprediksi interaksi obat target dan penggunaan kembali obat. Namun, prediksi interaksi obat-target menggunakan pendekatan klasifikasi biner memiliki kelemahan, yaitu cenderung mengabaikan kemungkinan adanya hubungan antar label yang dapat membawa informasi penting untuk meningkatkan akurasi prediksi. Oleh karena itu, untuk menemukan kemungkinan adanya hubungan antar label sehingga akurasi prediksi model menjadi lebih optimal diperlukan sebuah pendekatan dengan model yang dioptimasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kemungkinan adanya hubungan antar label dalam prediksi senyawa herbal potensial untuk penyakit COVID-19 melalui penerapan metode klasifikasi multilabel dengan model yang dioptimasi menggunakan Algoritma Genetika (SAE-DNN-GA) sehingga akurasi prediksi model menjadi lebih optimal. Tahapan penelitian ini terdiri atas identifikasi masalah dan solusi, praproses data, pembangunan model, pengujian dan evaluasi, serta prediksi dan analisis. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data protein, interaksi senyawa-protein, dan senyawa herbal. Data protein diperoleh dari situs GeneCards yang berisi kumpulan protein yang berasosiasi dengan COVID-19 dan ditemukan pada manusia. Data interaksi senyawa-protein diperoleh dari situs DrugBank dan SuperTarget. Data senyawa herbal diperoleh dari HerbalDB. Data tersebut menjalani praproses untuk memastikan kualitas dan konsistensi sehingga dapat digunakan secara efektif dalam analisis dan pengembangan model. Tahapan pembangunan model dilakukan dengan pendekatan klasifikasi multilabel menggunakan metode deep semi-supervised learning (DSSL). Metode ini terdiri atas dua tahap utama, yaitu tahap unsupervised learning sebagai prapelatihan dengan melatih model stacked atoencoder (SAE) untuk inisialisasi bobot awal yang akan digunakan pada pemodelan deep neural network (DNN), dan tahap supervised learning sebagai pemodelan DNN untuk proses prediksi. Selanjutnya optimasi hyperparameter dilakukan untuk mencari kombinasi hyperparameter optimal yang diharapkan dapat meningkatkan performa model SAE-DNN. Pada tahap pengujian dan evaluasi dilakukan uji model menggunakan data senyawa herbal yang berasal dari situs HerbalDB dan hasil pengujian dievaluasi menggunakan iterative stratification. Perbandingan performa model menunjukkan bahwa model setelah dioptimasi lebih baik dalam prediksi kelas multilabel (accuracy lebih tinggi), lebih baik dalam prediksi kelas positif dari setiap label (recall lebih tinggi), lebih baik dalam prediksi positif tiap label (precision lebih tinggi), serta kelas minoritas dapat dikenali dengan lebih baik (f-measure lebih tinggi). Selanjutnya pada tahap akhir dilakukan prediksi interaksi senyawa herbal terhadap himpunan protein target menggunakan model SAE-DNN dengan hyperparameter optimal yang diperoleh dari hasil evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan SAE-DNN-GA, prediksi senyawa herbal menghasilkan sepuluh senyawa yang berinteraksi dengan dua protein bernilai relevansi tertinggi, yaitu protein Insulin (7,094) dan Albumin (3,178). Hasil ini menunjukkan bahwa prediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat penyakit COVID-19 dapat menjadi lebih akurat., EKO
Keyword: COVID-19, deep semi-supervised learning, genetic algorithm, multilabel classification

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: