Judul: Identification Pharmacodynamic Interactions of Active Compounds of Diabetes Mellitus Type 2 Herbal Plants Using the Random Forest Method
Abstrak: Interaksi obat-obat didefinisikan sebagai modifikasi efek suatu obat sebagai akibat dari obat lain yang diberikan secara bersamaan atau dengan selang waktu atau bila dua atau lebih obat berinteraksi sehingga keefektifan atau toksisitas suatu obat atau lebih berubah. Interaksi farmakodinamik merupakan salah satu jenis interaksi yang perlu mendapat perhatian khusus karena interaksi ini bekerja secara langsung pada sistem fisiologis tubuh dan bersaing pada reseptor yang sama sehingga dapat bersifat antagonis, aditif, atau sinergis. Oleh karena itu, identifikasi interaksi farmakodinamik perlu dilakukan untuk kemudian dapat diketahui apakah dua obat yang berinteraksi akan berdampak semakin baik atau justru menghambat proses penyembuhan. Konsumsi obat-obatan untuk proses penyembuhan suatu penyakit dalam jangka waktu yang lama akan menyebabkan efek samping yang terakumulasi dan dapat merugikan kesehatan. Untuk mengantisipasi hal ini, penggunaaan tanaman obat menjadi suatu alternatif karena selain efek sampingnya yang relatif lebih aman, tanaman obat yang mengandung senyawa aktif cocok untuk mengobati penyakit metabolik degeneratif yang dipicu oleh mutasi pada banyak gen. Seperti halnya interaksi obat-obat, interaksi senyawa aktif dalam tanaman obat juga dapat menyebabkan terjadinya interaksi farmodinamik. Oleh karena itu, perlu juga dilakukan identifikasi interaksi senyawa aktif sehingga selanjutnya dapat diketahui apakah interaksi senyawa tersebut akan menguntungkan atau merugikan kesehatan. Selanjutnya, ide pendekatan komputasi menggunakan informasi keterhubungan protein target, kesamaan efek samping, dan kesamaan struktur senyawa dilakukan untuk dapat mengidentifikasi interaksi senyawa aktif secara lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan metode eksperimental. Pada penelitian ini, identifikasi farmakodinamik diterapkan pada senyawa tanaman obat Diabetes Melitus Tipe 2 yaitu pare (Momordica charantia), sembung (Blumea balsamifera), bratawali (Tinospora crispa), dan jahe (Zingiber officinale) dengan menggunakan peubah penjelas Target Protein Connectedness (TPC), Side Effect Similarity (SES), dan Chemical Similarities (CS) menggunakan metode klasifikasi Random Forest. Pembuatan model klasifikasi dilakukan dengan menggunakan data obat yang berinteraksi farmakodinamik dan tidak berinteraksi pada pangkalan data DrugBank dengan informasi ketiga peubah penjelas TPC, SES dan CS. Berbagai tahapan dilakukan untuk meningkatkan nilai kebaikan model diantaranya melakukan interaksi pada peubah penjelas, penanganan data imbalance, normalisasi data, dan tuning parameter. Dari pencarian di berbagai pangkalan data, diperoleh 21 senyawa aktif dari tanaman jamu Diabetes Melitus Tipe 2 yaitu Quercetin, Benzoic acid, Lycopene, beta- Carotene, Zeaxanthin, Chlorogenic acid, beta-Sitosterol, Squalene, Lutein, Rutin, Melatonin, Eucalyptol, Camphor, Geraniol, Ascorbic acid, Genistein, Curcumin, Linalool, Methylglyoxal, Propyl alcohol, dan Glafenine. Kemudian dari 21 senyawa ini, hanya 100 interaksi senyawa yang dapat dihitung peubah penjelas TPC, SES, dan CS yang kemudian diterapkan pada model klasifikasi Random Forest. Dengan nilai akurasi dan AUC 0,963, terdapat 93 pasang senyawa yang berinteraksi secara farmakodinamik dan 7 sisanya tidak berinteraksi., Drug-drug interactions are defined as modification of the effects of a drug as a result of another drug taken together or with an interval or when two or more drugs interact, which alters the effectiveness or toxicity of one or more drugs. Pharmacodynamic interactions are one type of interaction that needs special attention because these interactions work directly on the body's physiological systems and compete on the same receptors so they can be antagonistic, additive, or synergistic. Therefore, identification of pharmacodynamic interactions needs to be done to then be able to know whether the two drugs
Keyword: interaksi farmakodinamik, chemical similarities, random forest, side effect similarity, target protein connectedness

Judul: Perbandingan Beberapa Metode Klasifikasi dalam Memprediksi Interaksi Farmakodinamik.
Abstrak: Interaksi antar obat atau sering disebut Drug-Drug Interaction (DDI) merupakan modifikasi efek suatu obat akibat obat lain yang diberikan secara bersamaan, sehingga keefektifan atau toksisitas satu obat atau lebih berubah. Salah satu mekanisme interaksi obat adalah interaksi farmakodinamik. Interaksi farmakodinamik merupakan interaksi dimana efek suatu obat diubah oleh obat lain pada tempat aksi. Perubahan efek obat akibat interaksi obat dapat bersifat membahayakan pasien dengan berkurangnya khasiat obat. Nilai yang dapat digunakan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik adalah Side Effect Similarity (SES), Protein Target Connectedness (PTC) dan Cemichal Similarity (CS). Metode klasifikasi random forest, Support Vector Machine (SVM), dan regresi logistik biner merupakan metode klasifikasi yang dapat digunakan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik. Metode random forest merupakan metode klasifikasi yang membentuk kumpulan pohon klasifikasi yang dapat menghasilkan error yang rendah dalam memprediksi interaksi farmakodinamik. Metode SVM merupakan metode klasifikasi yang cara kerjanya menemukan garis hyperplane yang baik sebagai pemisah antara interaksi farmakodinamik dengan non-interaksi farmakodinamik. Metode regresi logistik biner adalah memodelkan nilai peluang terjadinya interaksi farmakodinamik, sehingga regresi logistik menghasilkan rasio peluang untuk setiap peubah prediktor. Ketiga metode klasifikasi tersebut akan diterapkan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik namun sebelum melakukan pemodelan klasifikasi akan dilakukan prepocessing data. Prepocessing data merupakan penanganan data yang dilakukan sebelum pemodelan klasifikasi dengan tujuan untuk meningkatkan tingkat akurasi dari setiap metode klasifikasi. Prepocessing data yang dilakukan adalah proses scaling, diskretisasi, interaksi antar peubah dan teknik resampling. Proses scaling dilakukan dengan tujuan mengubah nilai peubah bebas SES, PTC, dan CS kedalam skala yang sama. Diskretisasi dilakukan dengan membuat data numerik menjadi data kategorik (ordinal) sehingga pada data pasang obat akan terdapat beberapa interval tertentu. Interaksi antar peubah bebas juga dilakukan pada penelitian ini dengan cara mengalikan disetiap kombinasi peubah yang terjadi. Interaksi peubah ini dapat memberikan informasi tambahan dalam mempredikasi interaksi farmakodinamik. Data pasang obat memiliki kelas yang tidak seimbang oleh karena itu peneliti menggunakan teknik resampling yaitu undersampling untuk menangani masalah kelas yang tidak seimbang dengan cara menggunakan semua amatan dari kelas minoritas (interaksi farmakodinamik) dan menggunakan sebagian amatan dari kelas mayoritas (Golden Standard Negative (GSN)) yang diambil secara acak untuk menjadi kelas minoritas sehingga data akan menjadi seimbang. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode klasifikasi random forest, SVM , dan regresi logistik biner yang digunakan untuk memprediksi interaksi farmakodinamik berdasakan nilai AUC. Berdasarkan hasil analisis klasifikasi ketika tidak dilakukan prepocessing data maka metode klasifikasi yang baik digunakan untuk data pasang obat dalam memprediksi interaksi farmakodinamik adalah metode klasifikasi random forest. Metode klasifikasi random forest tanpa prepocessing data memiliki nilai AUC yang paling tinggi (56.08%) dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Namun ketika dilakukan prepocessing data yaitu melakukan proses scaling, teknik resampling, interaksi antar peubah, dan melakukan diskritisasi peubah maka dapat meningkatkan nilai sensitificity yang artinya bahwa dengan dilakukan prepocessing data maka dapat meningkatkan kemampuan dalam memprediksi interaksi farmakodinamik. Berdasarkan nilai AUC ketiga metode tersebut tidak jauh berbeda namun metode klasifikasi SVM yang memiliki nilai AUC tertinggi (67.91%) dibandingkan dengan metode klasifikasi random forest dan regresi logistik biner.
Keyword: drug-drug interaction, random forest, support vector machine, binary logistic biner

Judul: Pemodelan Selang Kelahiran Anak Pertama
Abstrak: Seiang kelahiran anak pertam3 mcrupakan jarak waktu dari umur pcrkawinan pcrtama pada \Vanila sampai umur kclahiran anak pertama. Selang kelahiran anak pertama dapal digunakan scbagai penduga kesuburan \Vanila karena pada umumnya pasangan suami islri yang bam menikah tidak menunda kelahiran anak pertama
Keyword: