Judul: Molecular Interaction Modeling of Drugs and Prediction of  Synergistic Combination of Two Drugs
Abstrak: Kanker masih menjadi penyakit yang serius baik di dunia maupun di Indonesia. Data Global Cancer Observatory pada tahun 2018 menunjukan kasus kanker di Indonesia telah mencapai 348.809 kasus dalam satu tahun. Penyakit kanker dapat disebabkan oleh pertumbuhan sel yang tidak normal sehingga mengakibatkan hilangnya mekanisme kontrol sel. Banyak metode pengobatan konvensional untuk mencegah penyebaran sel kanker seperti operasi, kemoterapi, dan monoterapi yaitu pemberian satu obat pada sel kanker. Walaupun penerapan pengobatan ini menunjukkan hasil yang baik karena dapat menekan pertumbuhan sel kanker, namun terdapat efek samping seperti resistensi obat dan sel kanker dapat berkembang kembali. Banyak penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengungkapkan bahwa permasalahan resistensi obat dapat ditangani dengan melakukan kombinasi obat. Kombinasi obat merupakan penggabungan dari dua atau lebih obat yang bertujuan untuk mengatasi penyakit tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pipeline komputasional menggunakan metode LASSO untuk memilih fitur sinergi obat yang paling relevan dan menggunakan metode Random Forest untuk membangun sebuah model prediksi kombinasi obat. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari AstraZeneca-Sanger DREAM Challenge, seperti data obat monoterapi sejumlah 70 obat, data kombinasi obat dan data sinergi obat masing-masing sebanyak 2079, dan data mutasi gen 85 sel kanker. Data monoterapi merupakan data yang berisikan informasi fitur molekular obat. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini ialah melakukan pendeskripsian data menggunakan aplikasi PaDel-Descriptor untuk mempermudah dalam mengenali fitur obat yang terkandung didalam data obat monoterapi. Selanjutnya dilakukan seleksi fitur pada data obat monoterapi menggunakan metode LASSO untuk memilih fitur yang paling berpengaruh. Penerapan metode LASSO untuk menyeleksi fitur molekuler obat menghasilkan sebanyak 72 fitur untuk data monoterapi. Fitur ini kemudian dilakukan proses penggabungan data, sehingga menghasilkan dataset yang terdiri dari data kombinasi obat, data sinergi obat dan data mutasi gen. Data ini nantinya digunakan untuk membentuk suatu model prediksi kombinasi obat menggunakan metode Random Forest. Setelah didapatkan hasil model kombinasi obat kemudian dilakukan analisis model menggunakan confusin matrix. Model yang telah dibuat menggunakan metode Random Forest kemudian diuji menggunakan data kombinasi obat baru yang menghasilkan akurasi sebesar 0,63. Model tersebut juga dapat memprediksi sinergi kombinasi obat dengan tiga kategori, yaitu nol jika kombinasi obat netral, satu jika kombinasi obat mengalami peningkatan sinergi, dan minus satu jika kombinasi obat menurun dan bersifat antagonis. Hasil dari penelitian ini juga dapat digunakan untuk menemukan fitur yang relevan pada obat kanker terutama untuk memprediksi sinergi kombinasi obat.
Keyword: cancer, drug combination, feature selection, LASSO, PaDELDescriptor

Judul: Prediksi Interaksi Drug Target Pada Gen Kanker Menggunakan Metode LASSO-XGBOOST
Abstrak: Pengobatan kanker saat ini sering dilakukan dengan kemoterapi menggunakan obat kimia dan dapat menyebabkan efek samping. Alternatif pengobatan dapat menggunakan senyawa herbal yang diketahui memiliki efek samping lebih sedikit. Analisis Drug Target Interaction (DTI) dapat dilakukan untuk mengetahui interaksi senyawa herbal terhadap protein kanker. Pada penelitian ini dilakukan perancangan model prediksi DTI dengan melakukan seleksi fitur pada dataset menggunakan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) lalu dilakukan penyeimbangan data dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan diprediksi menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data protein terkait kanker didapatkan dari daftar Cancer Gene Census, dari daftar tersebut dilakukan penelusuran pada database GDSC, DrugCentral, dan DrugBank untuk menghasilkan daftar senyawa obat yang berinteraksi dengan protein tersebut. Selain itu, senyawa herbal dihasilkan dari database HerbalDB dan Knapsack. Pengujian dilakukan pada beberapa jenis ekstraksi fitur seperti CTD, DC, PseAAC, dan PSSM. Hasil prediksi menunjukkan beberapa senyawa herbal seperti andrographolide, ursolic acid dan oleanolic acid memiliki interaksi pada protein terkait kanker. Selain itu, LASSO-XGBoost dapat memprediksi DTI pada kanker dengan skor F1 0,861; AUROC 0,927; recall 0,85; precision 0,866; dan accuracy 0,897.
Keyword: Cancer, Drug target interaction, Herbal compounds, LASSO, XGBoost

Judul: Tingkat Kelahiran Ikan Plati Sunset Xiphophorus maculatus (Günther, 1866) pada Beberapa Tingkat Suhu Air
Abstrak: Ikan plati merupakan ikan hias air tawar yang bereproduksi dengan cara melahirkan (viviparous) dalam beberapa waktu. Memproduksi ikan plati dalam skala besar ternyata dihadapkan pada kendala yang besar, yaitu belum ada teknologi kelahiran anak serentak dalam satu waktu. Hal ini berdampak pada umur anak ikan tidak seragam dan pola tanam produksi terganggu, sehingga berujung pada ketidakefisienan dalam produksi. Pada penelitian ini dilakukan upaya penyerentakkan proses kelahiran oleh induk plati melalui rangsangan eksternal berupa peningkatan suhu secara mendadak. Penelitian ini menggunakan rancangan faktorial dengan empat perlakuan sebanyak tiga ulangan. Perlakuan kenaikan suhu yang diberikan adalah 30-32°C selama 12 dan 24 jam. Hasil yang diperoleh perlakuan kenaikan suhu ke 30°C selama 12 jam perlakuan memberikan tingkat induk melahirkan tertinggi.
Keyword: Ikan hias, Kelahiran, Poecillidae, Suhu, Xiphophorus maculatus