Judul: Model Prediksi Interaksi Senyawa Protein Menggunakan Fungsi Kemiripan dan Fingerprint Klekota-Roth
Abstrak: Network Pharmacology sesuai untuk diterapkan pada tanaman obat Indonesia (jamu). Dengan pendekatan network pharmacology, keterkaitan antara senyawa obat dengan protein yang bersesuaian dengan penyakit dapat diketahui melalui prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah metode untuk memprediksi interaksi antara senyawa kimia yang terkandung dalam tanaman obat dengan protein yang berhubungan dengan penyakit tertentu. Dalam proses pengembangan metode prediksi, digunakan fingerprint Klekota- Roth sebagai representasi senyawa, dan dibandingkan tiga fungsi kemiripan: Tanimoto, Cosine, dan Dice. Selain itu, dicari juga nilai threshold optimal dengan menggunakan sensitivitas, spesifisitas, dan indeks Youden. Algoritme dari metode prediksi yang dikembangkan terinspirasi dari algoritme binary local models, dengan bagian kemiripan proteinnya tidak digunakan. Data yang digunakan untuk mengevaluasi metode prediksi ini bersumber dari beberapa webserver, seperti PubChem dan UniProt. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fungsi kemiripan Tanimoto menghasilkan nilai akurasi dan luas di bawah grafik ROC yang lebih tinggi daripada hasil dari dua fungsi kemiripan lainnya. Lebih lanjut, nilai threshold optimal yang didapat adalah 0.65. Nilai akurasi evaluasi rata-rata dari metode yang dikembangkan adalah sebesar 50,5%. Nilai akurasi yang tidak terlalu tinggi ini diduga disebabkan oleh metode prediksi yang hanya menggunakan kemiripan senyawa saja, tanpa menyertakan kemiripan protein.
Keyword: Fingerprint Klekota-Roth, Fungsi Kemiripan Cosine, Jamu, Network Pharmacology

Judul: Prediksi Interaksi pada Jejaring Bipartite Senyawa dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang.
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. Bleakley- Yamanishi menemukan algoritme Bipartite Local Model (BLM) yang memiliki hasil performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan sangat baik. Selanjutnya, Kurnia menerapkan algoritme Bipartite Local Model - Neighbor Interaction-profile Inferring (BLM-NII) untuk memprediksi interaksi senyawa-protein pada Indonesia jamu herbs (Ijah) analytics. Penerapan konsep Network–based Interaction–profile Infering (NII) memungkinkan BLM untuk melakukan prediksi pada kondisi senyawa atau protein yang tidak memiliki data interaksi. Hasil prediksi interaksi senyawa-protein pada penelitian Bleakley-Yamanishi dan Kurnia ditemukan bahwa jumlah data yang tidak berinteraksi jauh lebih banyak daripada jumlah data senyawa-protein yang memiliki interaksi (imbalanced class). Permasalahan tersebut menyebabkan prediksi interaksi senyawa-protein yang dihasilkan bias menuju kelas mayoritas (tidak berinteraksi). Selain itu tidak banyak penelitian tentang prediksi interaksi senyawa-protein yang membandingkan beberapa teknik sampling data untuk menangani permasalahan imbalanced class. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan beberapa teknik sampling data, yaitu Random Oversampling (ROS), Random Under-sampling (RUS), Combination of Over-undersampling (COUS), Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), dan Tomek Link (T-Link). Teknik tersebut diimplementasikan pada jaringan interaksi senyawa-protein yang telah diketahui dengan dataset Nuclear Receptor dan Gprotein- coupled Receptor (GPCR), serta pada jaringan interaksi yang belum diketahui dengan dataset Ijah. Performa prediksi setiap teknik sampling data dievaluasi menggunakan nilai Area Under Curve (AUC) dan kurva Receiver Operating Characteristic (Kurva ROC). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi interaksi senyawa protein dengan teknik sampling data SMOTE memiliki nilai AUC dan kurva ROC yang paling optimal pada ketiga dataset yang digunakan. Peningkatan nilai AUC pada data imbalanced yaitu sebesar 7.19% pada dataset Nuclear Receptor, 21.37% pada dataset GPCR, dan sebanyak 7.96% pada dataset Ijah.
Keyword: bipartite local model, imbalanced class, interaksi senyawa-protein, sampling data

Judul: Kelangsungan hidup dan pertumbuhan larva ikan bawal air tawar Colossomia macropomum ada suhu media pemeliharaan 26, 29 dan 32° C
Abstrak: Ikan bawal air tawar Colossoma macropomum dapat digolongkan sebagai ikan konsumsi dan ikan hias. Permasalahan yang ada dalm produksi ikan bawal antara lain terbatasnya ketersediaan benih yang disebabkan tingkat kematian larva yang tinggi.
Keyword: