Judul: Prediction of Interactions in Bipartite Compounds and Proteins on Imbalanced Data
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. BleakleyYamanishi 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: 

Judul: Implementasi Hybrid Sampling Technique untuk Prediksi Interaksi Senyawa Aktif dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang
Abstrak: Sistem prediksi formula jamu (Indonesia Jamu Herbs-Ijah) dikembangkan untuk memprediksi khasiat jamu berdasarkan hubungan interaksi senyawa aktif dan protein penyakit. Data hubungan interaksi senyawa aktif dan protein merupakan jenis data tidak seimbang karena banyak data senyawa aktif yang belum diketahui interaksinya dengan protein target, sehingga menyebabkan hasil prediksi yang kurang optimal. Pada penelitian ini, hybrid sampling technique dengan mengombinasikan complementary fuzzy support vector machine (CMTFSVM) dan sytnthetic minority oversampling technique (SMOTE) digunakan untuk menangani data interaksi senyawa aktif dan protein yang tidak seimbang pada data Ijah. Pengujian dilakukan menggunakan geometric mean (Gmean), area under curve (AUC), dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hybrid sampling technique pada senyawa aktif dan protein pada Ijah berhasil meningkatkan kelas data minoritas mecapai tiga kali lipat dari data sampel yang digunakan. Model prediksi yang dihasilkan memiliki akurasi, Gmean, dan AUC secara berurutan sebesar 0.8346, 0.6812, dan 0.5319.
Keyword: CMTFSVM, data tidak seimbang, hybrid sampling technique

Judul: Metrik Einstein (Anti-) Self-Dual Berdimensi Empat dengan Metode Cartan
Abstrak: Gravitational field equation can be formulated in differential forms (differential geometry), which describes gravity as a manifestation of the curvature of space-time. Curvature of space-time is characterized by a metric that satisfies the gravitational field equation. With differential forms it can be formulated the (anti-) self-dual Einstein equation, which is a modification of the Cartan structure in (anti-) self-dual basis. Calculation of (anti-) self-dual metric with (anti-) self-dual Einstein equation is simpler than the calculation using Christoffel symbols.
Keyword: