Judul: Prediction of Potential Herbal Compounds for Obesity Treatment Using Random Forest
Abstrak: Obesitas dapat menyebabkan berbagai efek negatif untuk kesehatan, termasuk dapat menimbulkan penyakit lain. Penemuan obat baru secara konvensional memerlukan biaya yang besar dan waktu yang lama. Pada penelitian ini akan dibangun model drug-target interaction menggunakan Random Forest untuk menemukan kandidat senyawa herbal sebagai obat obesitas. Permasalahan yang terjadi pada saat pra proses data adalah adanya data tidak seimbang. Pada penelitian ini akan digunakan metode SMOTE untuk mengatasi data tidak seimbang. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa model DTI menggunakan Random Forest dapat memprediksi dengan baik. Kinerja terbaik diperoleh dengan menggunakan deskriptor AAC dan pubchem fingerprint yaitu akurasi sebesar 98.05%, precision 97.67%, recall 98.42%, F-measure 98.05% dan AUROC 98.05%. Selanjutnya prediksi model terbaik terhadap data senyawa herbal menghasilkan 270 senyawa herbal yang memiliki potensi untuk penanganan obesitas.
Keyword: Obesity, Drug-Target Interaction, SMOTE, Random Forest

Judul: Prediksi Kandidat Senyawa Herbal Sebagai Obat Obesitas Menggunakan Pemodelan Stacked Autoencoder-Deep Neural Network
Abstrak: Obesitas merupakan kondisi kronis akibat akumulasi lemak yang berlebihan dalam tubuh. Penyakit obesitas secara signifikan dapat meningkatkan resiko munculnya penyakit bawaan lainnya seperti diabetes, penyakit jantung, hipertensi, dan batu empedu. Penemuan obat obesitas dilakukan dengan menggunakan machine learning untuk memprediksi Drug Target-Interaction (DTI). Penelitian ini membangun model Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) dengan klasifikasi multi-label yang bertujuan untuk memprediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat obesitas. Ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan tiga fingerprint, yaitu PubChem, MACCS, dan Klekota-Roth. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SAE-DNN mampu memprediksi DTI pada kasus obesitas dengan kinerja yang baik. Model SAE-DNN dengan menggunakan fitur PubChem fingerprint menghasilkan nilai metrik rata-rata terbaik dengan akurasi 0,8161, recall 0,8556, presisi 0,8491, dan F-measure 0,8445. Hasil prediksi menggunakan fitur Pubchem fingerprint SAE-DNN menghasilkan 208 senyawa herbal
Keyword: obesity, drug target interaction, multilabel classification, stack autoencoder-deep neural network

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: