Judul: Ekstraksi Informasi Interaksi Senyawa- Protein pada Kumpulan Dokumen Abstrak.
Abstrak: Farmakologi adalah studi yang berkaitan dengan obat-obatan terutama untuk mempelajari interaksi antara senyawa dan protein. Perkembangan studi farmakologi telah menghasilkan basis data interaksi senyawa-protein. Masalah saat ini adalah tidak semua interaksi senyawa-protein sepenuhnya tersedia di basis data. Informasi interaksi senyawa-protein sebagian besar tersebar di dokumen penelitian atau literatur. Pertumbuhan dokumen literatur mempengaruhi kesulitan bagi pengguna terutama untuk mendapatkan informasi interaksi senyawa-protein dengan cepat. Untuk menjawab tantangan ini, penelitian ini berupaya untuk mendapatkan informasi interaksi senyawa-protein menggunakan penambangan teks dari berbagai literatur penelitian yang berkaitan dengan farmakologi. Penelitian ini menggunakan machine learning dan pendekatan deep learning untuk mengklasifikasikan teks yang memiliki informasi interaksi senyawa-protein. Pembangunan sistem yang dapat mengekstrak informasi interaksi senyawa-protein ini juga berupaya untuk menemukan akurasi terbaik dari beberapa metode seperti (1) Naive Bayes, (2) Multinomial Naive Bayes, (3) Logistic Regression, (4) Convolutional Neural Network, (5) Recurrent Neural Network, dan (6) Hierarchical Attention Network. Metode-metode tersebut bertujuan untuk melakukan klasifikasi teks pada kelompok kalimat yang mengandung entitas senyawa dan protein. Evaluasi algoritme prediksi ini telah mencapai hasil akurasi yang baik. CNN mencapai hasil terbaik dengan akurasi sebesar 85.2%. RNN mencapai akurasi 83.6%, HAN memberikan akurasi 81.8%, Regresi Logistik memberikan nilai akurasi sebesar 80.1%, Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 73.1%, dan yang terkecil dihasilkan dari Multinomial Naive Bayes dengan nilai akurasi sebesar 70,3%.
Keyword: deep learning, ekstraksi informasi, interaksi senyawa protein, machine learning, teks klasifikasi

Judul: Ekstraksi Informasi Interaksi Senyawa- Protein pada Kumpulan Dokumen Abstrak.
Abstrak: Farmakologi adalah studi yang berkaitan dengan obat-obatan terutama untuk mempelajari interaksi antara senyawa dan protein. Perkembangan studi farmakologi telah menghasilkan basis data interaksi senyawa-protein. Masalah saat ini adalah tidak semua interaksi senyawa-protein sepenuhnya tersedia di basis data. Informasi interaksi senyawa-protein sebagian besar tersebar di dokumen penelitian atau literatur. Pertumbuhan dokumen literatur mempengaruhi kesulitan bagi pengguna terutama untuk mendapatkan informasi interaksi senyawa-protein dengan cepat. Untuk menjawab tantangan ini, penelitian ini berupaya untuk mendapatkan informasi interaksi senyawa-protein menggunakan penambangan teks dari berbagai literatur penelitian yang berkaitan dengan farmakologi. Penelitian ini menggunakan machine learning dan pendekatan deep learning untuk mengklasifikasikan teks yang memiliki informasi interaksi senyawa-protein. Pembangunan sistem yang dapat mengekstrak informasi interaksi senyawa-protein ini juga berupaya untuk menemukan akurasi terbaik dari beberapa metode seperti (1) Naive Bayes, (2) Multinomial Naive Bayes, (3) Logistic Regression, (4) Convolutional Neural Network, (5) Recurrent Neural Network, dan (6) Hierarchical Attention Network. Metode-metode tersebut bertujuan untuk melakukan klasifikasi teks pada kelompok kalimat yang mengandung entitas senyawa dan protein. Evaluasi algoritme prediksi ini telah mencapai hasil akurasi yang baik. CNN mencapai hasil terbaik dengan akurasi sebesar 85.2%. RNN mencapai akurasi 83.6%, HAN memberikan akurasi 81.8%, Regresi Logistik memberikan nilai akurasi sebesar 80.1%, Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 73.1%, dan yang terkecil dihasilkan dari Multinomial Naive Bayes dengan nilai akurasi sebesar 70,3%.
Keyword: deep learning, ekstraksi informasi, interaksi senyawa protein, machine learning, teks klasifikasi

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: