Judul: Prediksi Interaksi Antar Protein pada Indonesian Jamu Herbs (IJAH) Berbasis Sekuen Protein Menggunakan Deep Learning dan Autocovariance
Abstrak: Jamu adalah obat herbal khas Indonesia yang diracik dari tumbuh-tumbuhan. Salah satu tools dalam perkembangan jamu di Indosesia adalah Indonesian Jamu Herbs (IJAH) analytics. Sistem ini memanfaatkan data tanaman, protein, senyawa, penyakit, dan interaksi antar protein dan senyawa dari basis data yang tersebar di internet, seperti STRING, Swiss-Prot, dan Uniprot. Penelitian ini melakukan prediksi interaksi antar protein pada basis data IJAH berbasis sekuen protein menggunakan algoritma Deep Learning. Metode yang digunakan adalah Stack Autoencoder dan Softmax Classifier untuk membuat model klasifikasi dan Autocovariance untuk ekstraksi fitur.Model terbaik dengan akurasi sebesar 92.13% diperoleh pada model dengan struktur satu lapisan hidden menggunakan 400 neuron pada lapisan hidden-nya. Model ini mampu menghasilkan nilai akurasi yang cukup bagus dalam memprediksi interaksi antar protein pada basis data IJAH
Keyword: IJAH, protein, sequence protein, stack autoencoder, autocovariance

Judul: Prediksi Interaksi Protein-Protein Berbasis Sekuens pada Indonesia Jamu-Herbs Menggunakan Stacked-Autoencoder dan Conjoint Triad
Abstrak: Masyarakat Indonesia sudah mengenal obat herbal yang bernama jamu. Umumnya, formula jamu diperoleh secara empiris dan diwariskan dari generasi ke generasi. Interaksi protein-protein (protein-protein interaction, PPI) dari jamu memiliki peran penting dalam mempengaruhi proses biologis untuk penyembuhan. Analisis PPI perlu dilakukan untuk mempelajari bagaimana protein berinteraksi dengan protein lainnya. Data tentang interaksi protein masih terbatas. Karenanya menemukan interaksi protein menjadi lebih sulit. Sehingga metode prediksi masih diperlukan untuk menghasilkan PPI. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model prediksi interaksi protein berbasis sekuens pada pangkalan data Indonesia Jamu-Herbs dengan Stacked-Autoencoder sebagai arsitektur, Softmax sebagai classifier, dan Conjoint Triad sebagai metode ekstraksi fitur. Model ini dengan satu, dua, dan tiga autoencoder layer memperoleh akurasi masing-masing 95.58%, 95.56%, dan 95.60%. Studi ini menyimpulkan bahwa Stacked-Autoencoder yang tergabung dengan Softmax classifier (termasuk autoencoder tunggal) memperoleh hasil yang sangat baik. Walaupun begitu, penambahan jumlah layer tidak mempengaruhi peningkatan akurasi.
Keyword: autoencoder, deep learning, protein-protein interaction, stackedautoencode

Judul: Prevalence of Bird Lice on Rock Pigeon (Columba livia) in 99Wonderland Park, Selangor, Malaysia
Abstrak: Rock Pigeon (Columba livia) have coexisted with humans for thousands of years and are used for various purposes such as food and in sports. Rock pigeons may have the potential to be infested with a wide range of ectoparasites, which can have a significant impact on their life cycle. This study aims to measure the prevalence of Columba livia with bird lice in 99Wonderland Park, Selangor, Malaysia in the year 2020 and to ascertain the impact of bird lice on the health of these infested birds. Data were collected from clinical records for the month of January to December in the year 2020 from 99Wonderland Park, Selangor, Malaysia. Lice were identified in 42 of the 80 Rock pigeons examined so, the overall prevalence of lice infestations was 52.5%. The prevalence of ectoparasites was found to be higher in young Rock pigeons (60.4%) as compared to adult Rock pigeons (37.4%). Columbicola columbae (wing lice) and Colpocephalum turbinatum (body lice) are two species of lice that have been detected. Body lice were more prevalent in young Columba livia birds at 47.6% whereas wing lice were more prevalent in adult Columba livia birds at 16.7%. Most of the lice were found in the thorax and abdomen area followed by the head and neck area., Merpati Batu (Columba livia) telah hidup berdampingan dengan manusia selama ribuan tahun dan digunakan untuk berbagai keperluan seperti makanan dan olahraga. Merpati batu dapat terinfestasi dengan berbagai ektoparasit, yang dapat berdampak signifikan pada siklus hidup mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prevalensi Columba livia dengan kutu burung di 99 Wonderland Park, Selangor, Malaysia pada tahun 2020 dan untuk memastikan dampaknya terhadap kesehatan burung yang terinfestasi. Data dikumpulkan dari catatan klinis dari bulan Januari hingga Desember tahun 2020 dari 99Wonderland Park, Selangor, Malaysia. Kutu diidentifikasi pada 42 dari 80 merpati batu yang diperiksa sehingga, prevalensi keseluruhan infestasi kutu adalah 52,5%. Prevalensi ektoparasit ditemukan lebih tinggi pada merpati batu muda (60,4%) dibandingkan dengan merpati batu dewasa (37,4%). Columbicola columbae (kutu sayap) dan Colpocephalum turbinatum (kutu badan) adalah dua spesies kutu yang telah ditemukan. Kutu badan lebih banyak ditemukan pada burung Columba livia muda sebesar 47,6% sedangkan kutu sayap lebih banyak ditemukan pada burung Columba livia dewasa sebesar 16,7%. Sebagian besar kutu ditemukan di daerah dada dan abdomen diikuti daerah kepala dan leher.
Keyword: Columba livia, prevalence, ectoparasite, wing lice, body lice, Columba livia, prevalensi, ektoparasit, kutu sayap, kutu badan