Judul: Screening Herbal Drug Candidates for Finding COVID-19 Anti-Inflammatory Drugs Using Deep Semi-Supervised Learning
Abstrak: COVID-19 merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2. Peradangan akut (hiperinflamasi) merupakan salah satu gejala dari COVID-19. Gejala tersebut dapat memperparah kondisi pasien COVID-19. Penelitian ini membangun model Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) yang nantinya digunakan untuk memprediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat anti inflamasi COVID-19. Selain itu, dilakukan perbandingan performa model berdasarkan representasi data yang berbeda. Alur penelitian dimulai dari pengambilan data, praproses data, pemodelan, dan diakhiri dengan pengujian model pada data uji untuk mendapatkan kandidat senyawa herbal. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan menggunakan SAE-DNN dengan representasi senyawa menggunakan fingerprint dan protein menggunakan Dipeptide Composition (DC) menghasilkan performa terbaik dengan akurasi sebesar 0,98857, precision sebesar 0,96722, recall sebesar 0,96419, AUROC sebesar 0,99596, dan F1 Score sebesar 0,96567. Dengan pemodelan tersebut, didapatkan senyawa herbal yang berinteraksi dengan protein target sebanyak 33 senyawa., COVID-19 is a disease caused by the SARS-CoV-2 virus. Hyper inflammation is one of the COVID-19 symptoms that worsen a person’s condition. This research aims to build a Stacked Autoencoders-Deep Neural Network (SAE-DNN) model, which will be used for finding herbal drug candidates as a COVID-19 anti-inflammatory drug. The model performance is compared based on different data representations. The research flow starts from data collection, data preprocessing, modelling, and finally test the model on the herbal data to obtain candidate herbal compounds. This study shows that modelling using SAE-DNN with the representation of compounds using fingerprints and proteins using Dipeptide Composition (DC) produces the best performance with an accuracy of 0,96722, a recall of 0,96419, AUROC of 0,99596, and an F1 score of 0,96567. From this modelling, around 33 herbal compounds are found as candidate drug for anti-inflammation.
Keyword: COVID-19, deep learning, drug repurposing, hyperinflammation, semi-supervised learning

Judul: DSSL-DTI Model Optimization in Predicting Herbal Compounds for COVID-19 Disease Using Genetic Algorithm
Abstrak: EKO PRAJA HAMID WIJAYA. Optimasi Model DSSL-DTI dalam Prediksi Senyawa Herbal untuk Penyakit COVID-19 Menggunakan Algoritma Genetika. Dibimbing oleh WISNU ANANTA KUSUMA dan SONY HARTONO WIJAYA. COVID-19 adalah penyakit dengan laju penyebaran yang tinggi. Hal ini membuat percepatan dalam proses penemuan obat untuk penyakit ini sangat dibutuhkan. Penggunaan kembali obat (drug repurposing) merupakan salah satu alternatif dalam pengembangan dan penemuan obat dengan biaya murah serta waktu yang singkat. Dibandingkan dengan obat konvensional, tanaman herbal dapat digunakan sebagai obat yang memiliki khasiat yang lebih baik, efek samping yang lebih sedikit, dan lebih murah. Senyawa herbal yang terkandung dalam tanaman obat memiliki peluang besar dalam pengobatan penyakit COVID-19. Eksplorasi senyawa herbal potensial dapat dilakukan dengan memprediksi interaksi obat target dan penggunaan kembali obat. Namun, prediksi interaksi obat-target menggunakan pendekatan klasifikasi biner memiliki kelemahan, yaitu cenderung mengabaikan kemungkinan adanya hubungan antar label yang dapat membawa informasi penting untuk meningkatkan akurasi prediksi. Oleh karena itu, untuk menemukan kemungkinan adanya hubungan antar label sehingga akurasi prediksi model menjadi lebih optimal diperlukan sebuah pendekatan dengan model yang dioptimasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kemungkinan adanya hubungan antar label dalam prediksi senyawa herbal potensial untuk penyakit COVID-19 melalui penerapan metode klasifikasi multilabel dengan model yang dioptimasi menggunakan Algoritma Genetika (SAE-DNN-GA) sehingga akurasi prediksi model menjadi lebih optimal. Tahapan penelitian ini terdiri atas identifikasi masalah dan solusi, praproses data, pembangunan model, pengujian dan evaluasi, serta prediksi dan analisis. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data protein, interaksi senyawa-protein, dan senyawa herbal. Data protein diperoleh dari situs GeneCards yang berisi kumpulan protein yang berasosiasi dengan COVID-19 dan ditemukan pada manusia. Data interaksi senyawa-protein diperoleh dari situs DrugBank dan SuperTarget. Data senyawa herbal diperoleh dari HerbalDB. Data tersebut menjalani praproses untuk memastikan kualitas dan konsistensi sehingga dapat digunakan secara efektif dalam analisis dan pengembangan model. Tahapan pembangunan model dilakukan dengan pendekatan klasifikasi multilabel menggunakan metode deep semi-supervised learning (DSSL). Metode ini terdiri atas dua tahap utama, yaitu tahap unsupervised learning sebagai prapelatihan dengan melatih model stacked atoencoder (SAE) untuk inisialisasi bobot awal yang akan digunakan pada pemodelan deep neural network (DNN), dan tahap supervised learning sebagai pemodelan DNN untuk proses prediksi. Selanjutnya optimasi hyperparameter dilakukan untuk mencari kombinasi hyperparameter optimal yang diharapkan dapat meningkatkan performa model SAE-DNN. Pada tahap pengujian dan evaluasi dilakukan uji model menggunakan data senyawa herbal yang berasal dari situs HerbalDB dan hasil pengujian dievaluasi menggunakan iterative stratification. Perbandingan performa model menunjukkan bahwa model setelah dioptimasi lebih baik dalam prediksi kelas multilabel (accuracy lebih tinggi), lebih baik dalam prediksi kelas positif dari setiap label (recall lebih tinggi), lebih baik dalam prediksi positif tiap label (precision lebih tinggi), serta kelas minoritas dapat dikenali dengan lebih baik (f-measure lebih tinggi). Selanjutnya pada tahap akhir dilakukan prediksi interaksi senyawa herbal terhadap himpunan protein target menggunakan model SAE-DNN dengan hyperparameter optimal yang diperoleh dari hasil evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan SAE-DNN-GA, prediksi senyawa herbal menghasilkan sepuluh senyawa yang berinteraksi dengan dua protein bernilai relevansi tertinggi, yaitu protein Insulin (7,094) dan Albumin (3,178). Hasil ini menunjukkan bahwa prediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat penyakit COVID-19 dapat menjadi lebih akurat., EKO
Keyword: COVID-19, deep semi-supervised learning, genetic algorithm, multilabel classification

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: