Judul: Graph Traversing Menggunakan Teknik Branch And Bound Untuk Menemukan Senyawa Herbal Untuk Covid-19
Abstrak: Covid-19 yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 sudah menjadi pandemi yang mengakibatkan krisis ekonomi dan kesehatan secara global. Terhitung sejak 26 Juni 2021, total kasus Covid-19 yang terdapat di Indonesia sudah menyentuh angka 3,13 Juta kasus. Banyaknya tanaman obat di Indonesia, dapat dimanfaatkan untuk menjadi alternatif pengobatan maupun pencegahan untuk Covid-19. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan Graph Traversing untuk mencari senyawa herbal terbaik yang berinteraksi dengan protein target Covid-19. Teknik yang digunakan pada penelitian ini adalah Branch and Bound. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari berbagai pangkalan data yang kemudian di satukan menjadi sebuah jejaring tanaman-senyawa-protein-penyakit dan kemudian ditelusuri menggunakan tiga metode pencarian untuk mencari metode pencarian terbaik berdasarkan waktu pencarian dan kompleksitas. Strategi pencarian depth first search merupakan pilihan terbaik dalam penyelesaian masalah ini. Hasil penelitian menunjukkan tanaman seperti Alpinia Officinarum, Areca Catechu, Corydalis Yanhusuo dan Tribulus Terrestris dapat menjadi tanaman obat yang berpotensi mencegah maupun mengobati Covid-19.
Keyword: Branch and Bound, Covid-19, Graph Traversing, Drug-Target Interaction, Herbal Compound

Judul: Herbal Compound Screening for COVID-19 using Multi-Label Learning Method with Deep Neural Network
Abstrak: Wabah COVID-19 yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 telah berlangsung selama satu tahun dan belum terlihat akan usai dalam waktu dekat. Tumbuhan herbal memiliki potensi sebagai pengobatan alternatif pada COVID-19. Dari interaksi yang dapat terjadi antara protein COVID-19 dengan beberapa senyawa, permasalahan ini dapat diformulasikan sebagai multi-label problem. Deep neural network merupakan salah satu algoritme yang dapat mengolah multi-label problem. Penelitian ini menggunakan data interaksi senyawa dengan protein signifikan SARS-CoV-2 yang akan dimasukkan ke dalam model deep neural network. Dari model tersebut, dilakukan prediksi kandidat senyawa herbal yang berinteraksi dengan protein SARS-CoV-2. Terdapat beberapa kandidat senyawa herbal hasil prediksi, ialah caffeine pada kopi, L-Theanine pada teh, coclaurine pada custard apple, carpaine pada papaya, cucurbitine pada labu, dan theobromine pada kokoa atau coklat., The COVID-19 pandemic caused by SARS-CoV-2 has been going on for a year and it doesn't look like it's over any time soon. Herbal plants have potential as an alternative treatment for COVID-19. From the interactions that can occur between the COVID-19 protein with several compounds, this problem can be formulated as a multi-label problem. Deep neural network is an algorithm that can process multi-label problems. This study uses data on interactions compound with significant SARS-CoV-2 proteins that will be included in the deep neural network model. From the model, prediction of interaction between herbal compound candidate with SARS-CoV-2 protein was made. There is some candidate from the prediction, the result is caffeine in coffee, L-Theanine in tea, coclaurine in custard apple, carpaine in papaya, cucurbitine in pumpkin, and theobromine in cocoa or chocolate.
Keyword: covid-19, deep neural network, multi-label learning, senyawa herbal

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: