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: Prediction of Drug Target Interaction for Drug Repurposing Anti COVID-19 Using Deep Neural Network
Abstrak: Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) merupakan penyakit menular saluran pernapasan yang merusak sistem kesehatan di berbagai negara. Hingga saat ini belum ditemukan obat anti COVID-19 yang efektif. Drug repurposing digunakan untuk mengatasi penyakit baru selain penyakit awal obat tersebut ditujukan. Interaksi senyawa obat dan protein penyakit merupakan dasar dari drug repurposing. Pada penelitian ini dilakukan prediksi interaksi senyawa-protein COVID-19 menggunakan metode klasifikasi Deep Neural Network. Selanjutnya, dilakukan perbandingan kinerja hasil prediksi terhadap algoritme Random Forest dan K-Nearest Neighbor dengan menggunakan representasi fitur protein Amino Acid Composition dan Dipeptide Composition. Selain itu juga dibandingkan kinerja model prediksi pada dataset dengan menggunakan seleksi fitur ANOVA. Perbandingan kinerja model prediksi diukur dengan menggunakan AUROC, accuracy, precision, recall, dan F-measure. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan PubChem fingerprint untuk representasi senyawa dan Dipeptide Composition untuk representasi protein menghasilkan nilai metrik yang paling baik dengan accuracy (0.9548), precision (0.8736), recall (0.8551), F-measure (0.8642) dan AUROC (0.9787) pada model Deep Neural Network dan seleksi fitur ANOVA., Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is an infectious respiratory disease that is damaging health systems in various countries. So far, no effective anti-Covid-19 drug has been found. Drug repurposing is used to treat new diseases other than the initial disease the drug was intended for. The interaction of drug compounds and disease proteins (DTI) is the basis of drug repurposing. In this study, predictions of the COVID-19 protein-compound interactions were carried out using the Deep Neural Network classification method. Furthermore, a comparison of the performance of the prediction results against the Random Forest and K-Nearest Neighbor algorithms was carried out using Amino Acid Composition and Dipeptide Composition protein features. The performance of the prediction model is also compared using the ANOVA feature selection. The comparison of prediction is measured using AUROC, accuracy, precision, recall, and F-measure. The results use the PubChem fingerprint for compound representation, and Dipeptide Composition for protein is the best metric value ​​with accuracy (0.9548), precision (0.8736), recall (0.8551), F-measure (0.8642), and AUROC (0.9787) at Deep Neural Network model and ANOVA.
Keyword: COVID-19, deep neural network, dipeptide composition, drug repurposing

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