Judul: Prediction of Compound-Protein Interaction for Drug Repurposing Anti COVID-19 Using Convolutional Neural Network Method
Abstrak: COVID-19 menyebabkan masalah kesehatan seperti demam, batuk kering, gangguan pernapasan, dan bahkan kematian. Penemuan obat secara tradisional memerlukan banyak sumber daya, sehingga pendekatan komputasional menjadi salah satu pendekatan yang efisien untuk screening senyawa potensial melalui prediksi interaksi senyawa-protein. Model deep learning yang digunakan pada penelitian ini adalah Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pemodelan CNN dibandingkan dengan model Support Vector Machine dan Naive Bayes dengan representasi fitur protein Amino Acid Composition (AAC) dan Dipeptide Composition (DC). Selain itu, juga diamati pengaruh penggunaan seleksi fitur pada model. Selanjutnya, kinerja dari metode untuk memprediksi interaksi senyawa dan protein diukur dengan menggunakan akurasi, precision, recall, F-measure, dan AUROC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan dengan representasi fitur protein DC lebih baik dibandingkan dengan AAC. Pemodelan interaksi senyawa-protein menggunakan PubChem fingerprint sebagai representasi senyawa dan DC sebagai representasi protein pada CNN dengan seleksi fitur ANOVA menghasilkan kinerja terbaik dengan nilai akurasi sebesar 0.9475, recall 0.9687, precision 0.9679, F-measure 0.9683, dan AUROC 0.9751., COVID-19 is a disease that causes health problems. Traditional drug discovery requires many resources. Thus, the computational approach is one of the approaches that can be employed to screen potential compounds through the prediction of compound-protein interactions. The deep learning model used in this study is Convolutional Neural Network (CNN). The results of the CNN model were compared to Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes (NB) with representations of proteins using Amino Acid Composition (AAC) and Dipeptide Composition (DC). We also examined the effect of the feature selection approach using ANOVA. The results were evaluated in terms of accuracy, precision, recall, F-measure, and AUROC. Results showed that modeling with a representation of DC protein features was better than AAC. Prediction of compound-protein interaction modeling using PubChem fingerprint as a compound representation and DC as protein representation on CNN using ANOVA feature selection resulted in the best performance with an accuracy value of 0.9475, recall 0.9687, precision 0.9679, F-measure 0.9683, and AUROC 0.9751.
Keyword: convolutional neural network, COVID-19, drug repurposing, drug target interaction

Judul: Prediksi Drug-Target Interaction pada Kasus Coronavirus Disease 2019 Menggunakan Model Deep Semi Supervised Learning
Abstrak: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) merupakan penyakit menular sistem pernapasan yang menyebabkan pandemi di tahun 2020. Belum ada pengobatan khusus yang efektif untuk mengatasinya. Drug repositioning digunakan untuk mengatasi penyakit baru dengan mencari kegunaan baru dari senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk obat baru. Cara ini dilakukan dengan meneliti interaksi senyawa obat dan protein target (DTI). Deep Semi-Supervised Learning (DSSL) digunakan untuk mengatasi sedikitnya informasi DTI. DSSL memanfaatkan algoritme unsupervised learning seperti Stacked Autoencoder (SAE) sebagai pre-training untuk inisialisasi bobot pada Deep Neural Network (DNN). Penelitian ini menggunakan DSSL dengan pendekatan chemogenomics berbasis fitur pada data hasil eksplorasi potensi pengobatan anti-koronavirus. Penelitian menemukan bahwa penggunaan fingerprint untuk fitur senyawa dan Dipeptide Composition (DC) untuk fitur protein memberikan hasil paling baik pada metrik akurasi (0.94), recall (0.83), precision (0.817), F-measure (0.822), dan AUROC (0.97). Dari hasil prediksi, ditemukan interaksi positif sebanyak 1766 pada data uji hasil transformasi dan 929 pada data uji senyawa herbal.
Keyword: coronavirus disease 2019, drug repositioning, deep semi-supervised learning, stacked autoencoder, deep neural network

Judul: Ketahanan Industri Bordir Di Tasikmalaya: Studi Etika Moral Ekonomi Islami Pada Komunitas Tatar Sunda
Abstrak: Terbentuknya ekonomi lokal dalam masyarakat Sunda Tasikmalaya ditandai oleh kemunculan golongan sosial pengusaha bordir yang keberadaannya dapat dirunut berikut ini. Pertama, berdasarkan asal-usul sosialnya, dapat disimpulkan bahwa golongan pengusaha bordir dalam masyarakat Sunda Tasikmalaya berasal dari kelompok non elit/ kelas bawah/ masyarakat ekonomi marginal, terutama dari kalangan orang kebanyakan (cacah/somah) dalam struktur feodal Sunda. Kedua, terkait dengan mekanisme kemunculannya, dapat disimpulkan bahwa golongan pengusaha bordir dalam masyarakat Sunda Tasikmalaya, merupakan hasil dari adanya keterlekatan etika moral agama (Islam) dan etika moral budaya (Sunda) dalam tindakan ekonomi pengusaha bordir dan terbukanya kesempatan yang sama bagi siapa saja yang dapat meraihnya (stratifikasi sosial terbuka). Kelangsungan sosial golongan pengusaha lokal mencakup dua dimensi sekaligus. Pertama, berdasarkan dimensi status/ peranan sosial golongan pengusaha lokal di Tasikmalaya, dapat disimpulkan bahwa golongan pengusaha lokal tersebut hadir dan berkembang dalam konteks dan sebagai pendukung ekonomi lokal, dengan ciri-ciri formasi sosial pengusaha lokal yang khas (hybrid). Penelitian ini menunjukkan bahwa para pengusaha lokal mampu bangkit dan berkembang (survive) dengan campur-tangan negara, mereka bahkan tumbuh secara progresif, melakukan pengembangan atas usahanya dengan cara mengikuti persaingan global melalui ekspansi penjualan skala nasional/internasional dan mengeksport ke luar negeri dan ikut menopang kertepurukan ekonomi bangsa ketika tertimpa krisis ekonomi 1997/ 1998 serta krisis 2008. Mereka tidak hanya menyumbang terhadap perkembangan pembangunan ekonomi lokal, namun juga menjadi penggerak transformasi sosial-ekonomi masyarakat Sunda Tasikmalaya dari masyarakat agraris menjadi masyarakat industri. Bertahan dan berkembangnya ekonomi industri bordir tersebut tidak lepas dari dinamika yang terjadi pada para pengusaha bordir di Tasikmalaya tersebut dengan muncul dan tenggelamnya berbagai tipe pengusaha. Keterlekatan etika Islam dan Sunda pada tindakan ekonomi pengusaha bordir di Tasikmalaya menghasilkan tiga tipe pengusaha. Pertama, Pengusaha Islami-Sundanis yaitu pengusaha terlekat kuat dengan etika agama (Islam). Kedua, Pengusaha Sunda-Islami yaitu pengusaha yang terlekat kuat dengan etika budaya Sunda. Ketiga, Pengusaha Sunda Kapitalis yaitu yang terlekat kuat pada etika kapitalis. Pengusaha Sunda-islami merupakan tipe pengusaha yang stagnan disebabkan terlalu kuat terlekat dengan tradisi atau kebiasaan yang diwariskan oleh orang tua atau nenek moyangnya, sehingga lambat dalam mengadopsi inovasi baru dlam industri bordir. Pengusaha Islami-sundanis adalah tipe pengusaha yang mengalami kemajuan atau peningkatan dalam usahanya. Pada tipe ini selain terlekat kuat dengan nilai-nilai agama juga nilai budaya serta terbuka pada nilai-nilai modern yang meunjang kemajuan dan tidak bertentangan dengan nilai lokal. Sedangkan tipe yang pengusaha yang rentan hancur adalah pengusaha kapitalis yang tidak siap dengan kebangkrutan (collpas) dan terlalu lemah dalam ikatan nilai-nilai agama dan budaya. Etika Religiusitas Islam pengusaha bordir di Tasikmalaya menolong pengusaha untuk dapat bertahan dalam bisnis bordir, tetapi sejarah bisnis keluarga tidak bisa ditinggalkan. Kelas menak dalam industri bordir, memiliki kecenderungan lebih bertahan dibanding kelas cacah /somah disebabkan pada kelas menak usaha mereka sudah turun temurun dan memiliki pengalaman serta latar pendidikan yang relatif tinggi. Sebenarnya kelas cacah pun memiliki kesempatan yang sama untuk dapat maju, tetapi memiliki kecenderungan rentan hancur. Jadi pengusaha yang cenderung bertahan dan mengalami kemajuan adalah kelas pengusaha menak religius, sedang yang rentan hancur/bangkut adalah pengusaha cacah modern
Keyword: islamic moral ethics, sundanese moral ethics, islamic-sundanese entrepreneurs, sundanese-islamic entrepreneurs, capitalist entrepreneurs