Judul: Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning Menggunakan Deep Belief Network dan Stacked Auto Encoder
Abstrak: Pengembangan industri farmasi memiliki tantangan besar di mana permintaan terhadap obat-obatan baru yang inovatif melonjak seiring munculnya berbagai penyakit mematikan seperti kanker, diabetes, dan lainnya. Adapun untuk menemukan obat baru setidaknya dibutuhkan waktu 12-15 tahun dan biaya sebesar satu juta USD. Untuk menangani hal tersebut para peneliti mulai mencari alternatif penemuan obat baru dengan biaya yang lebih murah, salah satunya adalah drug repurposing atau repositioning. Drug repositioning adalah penggunaan senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk mengatasi penyakit baru selain penyakit awal obat tersebut ditujukan. Penelitian mengenai drug repositioning dapat dilakukan dengan mengamati interaksi senyawa obat dengan protein penyakit yang bereaksi positif. Prediksi interaksi senyawa dan protein dapat dilakukan dengan memanfaatkan informasi fitur senyawa obat dan protein penyakit seperti struktur kimia senyawa, informasi genetik, sekuens genom, efek samping, dan lainnya sebagai input pada model klasifikasi. Permasalahan utama dalam prediksi interaksi senyawa dan protein adalah jumlah pasangan senyawa dan protein yang diketahui memiliki interaksi sangat sedikit dan belum ada informasi yang valid mengenai pasangan senyawa dan protein yang tidak memiliki interaksi. Data interaksi yang tidak seimbang ini menyebabkan klasifikasi sulit dilakukan karena memiliki performa yang bias. Deep semi-supervised learning dapat menjadi alternatif untuk menangani model prediksi dengan data yang tidak seimbang. Proses pre-training berbasis unsupervised learning pada deep semi-supervised learning dapat merepresentasikan input dari unlabeled data (data mayoritas) dengan baik dan mengoptimasi inisialisasi bobot pada model klasifikasi. Pre-training dapat berperan sebagai optimizer dan regulizer untuk meningkatkan performa model klasifikasi meskipun data bersifat tidak seimbang. Penelitian ini membangun model deep semi-supervised learning untuk prediksi interaksi senyawa dan protein. Terdapat dua metode yang diujikan, yaitu model klasifikasi Deep Neural Network (DNN) dengan pre-training Deep Belief Network (DBN) dan model DNN dengan pre-training Stacked Auto Encoder (SAE). Penelitian ini membandingkan kedua metode tersebut untuk mendapatkan model pre-training yang terbaik untuk mengatasi masalah prediksi interaksi senyawa dan protein. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset ion channel, GPCR, dan nuclear receptor yang bersumber dari KEGG BRITE, BRENDA, SuperTarget, dan DrugBank database. Hasil penelitian ini menunjukkan pada dataset tersebut, pre-training menggunakan DBN untuk ekstraksi fitur memberikan efek optimasi yang lebih baik dari SAE dilihat dari peningkatan performa model DNN pada akurasi (3-4.5%), AUC (4.5%), precision (5.9-6%), dan F-measure (3.8%).
Keyword: data tidak seimbang, deep belief network, deep semi-supervised learning, drug repositioning, stacked auto encoder

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: Iklim Pulau Bali
Abstrak: Curah hujan rata-rata bulanan di Bali berkisar antara 47 mm sampai 327 mm, dengan curah hujan maksimum jatuh pada bulan Januari dan minimum pada bulan Agustus. Total hujan setahun rata-rata di Bali 1901 mm. Pada muim angin barat, curah hujan di utara pegunungan relatif sama dengan di selatan pegunungan, sedangkan pada musim angin timur curah hujan di selatan pegunungan lebih tinggi daripada di utara pegunungan. Isohyet tiap bulan di Bali menunjukkan pengaruh ого- grafis terjadi di bagian timur P. Bali yang mengakibatkan di selatan pegunungan lebih basah daripada di di utara pegunungan selama musim kemarau (monsoon timur). Dari isohyet tersebut dapat juga dilihat bahwa potensi air tertinggi ada di bagian timur P. Bali ini khususnya di bawah kaki G. Agung. Musim angin barat di Bali terjadi pada bulan Desember sampai dengan bulan Maret, dan pada bulan April sampai bulan September merupakan musim angin timur. Musim panca roba terjadi pada bulan Oktober sampai bulan November. ..
Keyword: