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: Prediction of Potential Herbal Compounds for Obesity Treatment Using Random Forest
Abstrak: Obesitas dapat menyebabkan berbagai efek negatif untuk kesehatan, termasuk dapat menimbulkan penyakit lain. Penemuan obat baru secara konvensional memerlukan biaya yang besar dan waktu yang lama. Pada penelitian ini akan dibangun model drug-target interaction menggunakan Random Forest untuk menemukan kandidat senyawa herbal sebagai obat obesitas. Permasalahan yang terjadi pada saat pra proses data adalah adanya data tidak seimbang. Pada penelitian ini akan digunakan metode SMOTE untuk mengatasi data tidak seimbang. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa model DTI menggunakan Random Forest dapat memprediksi dengan baik. Kinerja terbaik diperoleh dengan menggunakan deskriptor AAC dan pubchem fingerprint yaitu akurasi sebesar 98.05%, precision 97.67%, recall 98.42%, F-measure 98.05% dan AUROC 98.05%. Selanjutnya prediksi model terbaik terhadap data senyawa herbal menghasilkan 270 senyawa herbal yang memiliki potensi untuk penanganan obesitas.
Keyword: Obesity, Drug-Target Interaction, SMOTE, Random Forest

Judul: Eksistensi Nikah Siri di Masyarakat dan Posisi Perempuan
Abstrak: Nikah siri bukanlah merupakan fenomena baru di Indonesia, namun sudah ada sejak puluhan tahun silam, sebelum ada pencatatan pernikahan maka nikah siri adalah pernikahan yang sah menurut agama dan masyarakat, karena moda sosial ekonomi dan strategi nafkah berubah maka hak civil juga berubah dengan berbagai dampak negatif yang ditimbulkan oleh nikah siri terutama bagi perempuan dan anak. Secara umum penelitian ini untuk mengungkap : (1) Tipologi nikah siri yang ada di Desa Warurejo dan aktor-aktor yang terlibat, fungsi manifes dan laten nikah siri pada masyarakat dan aktor-aktor yang menikmati fungsi manifes dan laten nikah siri. (2) Sistem nilai dan norma yang berlaku pada masyarakat, mengungkap pengaruh struktur terhadap posisi perempuan yang menikah siri, mendiskripsikan pemahaman agama Islam oleh masyarakat dan individu terhadap nikah siri. Pandangan individu, tokoh agama Islam, budaya, sosial dan masyarakat secara umum terhadap nikah siri. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa (1) terdapat empat tipologi nikah siri pada masyarakat Warurejo, yaitu: perjodohan antar kerabat, perjodohan oleh orangtua dan broker, menikah siri dengan batuan broker dan menikah siri atas kemauan sendiri. Nikah siri tidak hanya berdampak negatif tetapi memiliki fungsi positif yaitu mampu meningkatkan kehidupan ekonomi individu, jaringan nikah siri, Kyai dan infra struktur masyarakat. Pernikahan siri merupakan mekanisme untuk meringankan beban ekonomi orangtua. Mengawinkan anak dibawah umur walaupun dengan cara siri berarti pula meringankan beban ekonomi keluarga. Anak perempuan yang sudah menikah bukan lagi tanggungjawab orangtua, namun tanggungjawab seorang suami. Struktur berpengaruh terhadap posisi perempuan nikah siri, perempuan yang menikah walaupun siri, lebih dihormati dan dihargai dalam masyarakat daripada perempuan janda atau perawan yang belum menikah walaupun cukup umur. Selain itu, Kyai memiliki kekuasaan untuk menginterpretasikan hukum Islam untuk merasionalisasikan dan melegitimasi nikah siri, daripada melakukan perbuatan yang dilarang agama yaitu berzina dan berdosa. Interpretasi hukum agama disosialisasikan oleh Kyai bahwa sahnya suatu pernikahan dalam hukum Islam ditandai oleh adanya ijab qobul, sedangkan perayaannya merupakan sunnah yang boleh saja tidak dilaksanakan. Karena hukum agama Islam, memperbolehkan seorang laki-laki memiliki isteri lebih dari satu, sehingga terbentuk pola berupa aturan-aturan dan norma-norma untuk melegalkan nikah siri.
Keyword: Nikah siri actors, nikah siri network, economy, religious norms