Judul: Model Prediksi Adverse Drug Reactions (ADRs) Menggunakan Metode Multilabel Learning dengan Algoritme Deep Neural Network (DNN)
Abstrak: Obat merupakan paduan bahan yang digunakan untuk mempengaruhi keadaan patologi manusia. Selain memberikan manfaat, obat-obatan juga dapat memberikan efek samping atau adverse drug reactions (ADRs) lebih dari satu macam yang dapat merugikan penggunanya. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi ADRs menggunakan metode multi-label learning dengan algoritme deep neural network (DNN). Data diunduh dari repositori PubChem untuk mendapatkan data terkait suatu obat dan data terkait efek samping suatu obat diunduh dari basis data SIDER 4.1. Tahap praproses dilakukan dengan pemetaan data obat yang telah diunduh, mengekstraksi fitur fingerprint, dan pembentukan label dari setiap obat menggunakan data asosiasi obat-ADRs. Pembagunan model DNN menggunakan metode multi-label learning serta hyperparameter yang telah dioptimasi dengan bayesian optimization dan k-fold cross validation dengan nilai k=5 menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 0.878834, nilai AUC-ROC tertinggi sebesar 0.614282, nilai hamming loss terendah sebesar 0.121166, dan nilai F1-score tertinggi sebesar 0.361056.
Keyword: adverse drug reactions, bayesian optimization, deep neural network, fingerprint, multi-label learning

Judul: Adverse Drug Reactions Prediction Using Multi-label
Linear Discriminant Analysis and Multi-label Learning
Abstrak: Adverse Drug Reactions (ADR) atau yang biasa disebut dengan efek samping obat adalah reaksi terhadap obat yang tidak diharapkan dan berbahaya saat digunakan oleh manusia dalam dosis normal untuk profilaksis, diagnosis, terapi penyakit, atau modifikasi fungsi fisiologis. ADR telah menimbulkan banyak masalah dan kerugian dalam berbagai bidang, terutama bidang kesehatan dan ekonomi. Prediksi ADR selama siklus pengembangan obat dapat menjadi solusi untuk mengurangi kerugian yang ditimbulkan oleh ADR. Beberapa pendekatan komputasi telah dikembangkan untuk memprediksi potensi ADR dari obat-obatan. Prediksi ADR menggunakan pendekatan komputasi selama siklus pengembangan obat dapat mengurangi biaya pengembangan obat dan memberikan tindakan yang lebih aman bagi pasien. Efek samping dari obat digunakan sebagai kelas atau label data dalam melakukan prediksi ADR. Obat umumnya memiliki beberapa efek samping, sehingga data obat dalam penelitian ini direpresentasikan sebagai data multi-label dan prediksi ADR dikategorikan ke dalam masalah multi-label learning (pembelajaran multi-label). Data multi-label merupakan data berdimensi fitur besar. Reduksi dimensi fitur dapat membuat proses pelatihan model prediksi menjadi lebih efisien dan efektif. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah melakukan reduksi dimensi fitur terhadap data obat yang berupa data multi-label dan memprediksi ADR menggunakan pembelajaran multi-label. Reduksi dimensi fitur dilakukan dengan menggunakan Multi-label Linear Discriminant Analysis (MLDA) yang merupakan pengembangan dari Linear Discriminant Analysis (LDA) untuk menangani data multi-label. Model prediksi ADR dibangun dengan menggunakan tiga algoritme pembelajaran multi-label, yaitu Multi-label K-Nearest Neighbor (MLKNN), Neural Network (NN), dan Deep Neural Network (DNN). MLDA mampu mereduksi dimensi fitur dataset 1 dari 881 fitur menjadi 6 fitur baru dan dataset 2 dari 2892 fitur menjadi 6 fitur baru. Kinerja masing-masing model dievaluasi dengan menggunakan beberapa metrik evaluasi yang dikhususkan untuk pembelajaran multi-label, yaitu accuracy, hamming loss, F1-score, dan AUC-ROC. Penggunaan MLDA dalam membangun model prediksi ADR mampu meningkatkan kinerja model prediksi MLKNN, NN, dan DNN. Pada dataset 1, penggunaan MLDA meningkatkan nilai AUC-ROC model prediksi MLKNN, NN, dan DNN berturut-turut sebesar 1.56%, 5.67%, dan 6.53%. Adapun pada dataset 2 penggunaan MLDA meningkatkan nilai AUR-ROC model prediksi MLKNN, NN, dan DNN berturut-turut sebesar 3.88%, 6.67%, dan 6.90%. Berdasarkan hasil evaluasi kinerja model prediksi pada penelitian ini, model DNN yang diintegrasikan dengan MLDA menghasilkan kinerja terbaik untuk dataset 1 maupun dataset 2. Kemudian diikuti oleh model NN yang diintegrasikan dengan MLDA dan model MLKNN yang diintegrasikan dengan MLDA.
Keyword: adverse drug reactions, dimensionality reduction, multi-label learning, neural networks

Judul: Kajian Beberapa Karakteristik Siklon Tropis
Abstrak: Tropical cyclone is a cyclone that originates over tropical oceans and is driven principally by heat transfer from the ocean. Tropical region is an area that receives more intensive solar radiation and solar radiation received twice the perpendicular, so that sea surface temperature is relatively high then a low pressure center is formed which can lead to tropical cyclone that begins with a tropical disturbance and tropical depression, tropical storms and then tropical cyclones. When a small vertical wind shear that occurs in the ocean which the potential for the occurence of tropical cyclones. Tropical cyclone are analogues to carnot heat engines. The size of the energy can be expressed as the total entropy s per unit of air mass. Carnot cycle is a closed process. The air can spin through the tropical cyclone. During the cycle entropy is produce near sea level where the sea surface temperature is warm and it will be loss near the top of the clouds where the temperature is cold. Carnot cycle in tropical cyclones can produce mechanical energy. Tropical cyclone of Choiwan and Nida produce mechanical energy of 14790.72 J/kg and 13297.28 J/kg, respectively.
Keyword: