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: Prediksi Drug-Target Interaction pada Kasus Coronavirus Disease 2019 Menggunakan Model Deep Semi Supervised Learning
Abstrak: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) merupakan penyakit menular sistem pernapasan yang menyebabkan pandemi di tahun 2020. Belum ada pengobatan khusus yang efektif untuk mengatasinya. Drug repositioning digunakan untuk mengatasi penyakit baru dengan mencari kegunaan baru dari senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk obat baru. Cara ini dilakukan dengan meneliti interaksi senyawa obat dan protein target (DTI). Deep Semi-Supervised Learning (DSSL) digunakan untuk mengatasi sedikitnya informasi DTI. DSSL memanfaatkan algoritme unsupervised learning seperti Stacked Autoencoder (SAE) sebagai pre-training untuk inisialisasi bobot pada Deep Neural Network (DNN). Penelitian ini menggunakan DSSL dengan pendekatan chemogenomics berbasis fitur pada data hasil eksplorasi potensi pengobatan anti-koronavirus. Penelitian menemukan bahwa penggunaan fingerprint untuk fitur senyawa dan Dipeptide Composition (DC) untuk fitur protein memberikan hasil paling baik pada metrik akurasi (0.94), recall (0.83), precision (0.817), F-measure (0.822), dan AUROC (0.97). Dari hasil prediksi, ditemukan interaksi positif sebanyak 1766 pada data uji hasil transformasi dan 929 pada data uji senyawa herbal.
Keyword: coronavirus disease 2019, drug repositioning, deep semi-supervised learning, stacked autoencoder, deep neural network

Judul: Perilaku Harian Kakatua Besar Jambul Kuning (Cacatua galerita) di Mega Bird Orchid Farm Bogor.
Abstrak: Kakatua putih besar jambul kuning (Cacatua galerita) merupakan salah satu burung yang keberadaannya di alam semakin menurun. Berdasarkan PP No.7 Tahun 1999 tentang Pengawetan Spesies Tumbuhan dan Satwa, burung ini termasuk burung yang dilindungi di Indonesia. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi dan mendeskripsikan pola perilaku harian kakatua putih besar jambul kuning di dalam kandang penangkaran di MBOF. Pengamatan dilakukan terhadap dua pasang burung dengan metode ad libitum sampling dan focal animal sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perilaku yang teramati yaitu ingesti, lokomosi, istirahat, membersihkan tubuh, seksual dan bersuara. Hasil pengukuran suhu kandang kakatua putih besar jambul kuning di MBOF yaitu berkisar 23.1-32.8 oC dengan kelembapan 53.8-86.0%. Perilaku yang paling banyak dilakukan kakatua putih besar jambul kuning di MBOF adalah perilaku istirahat dengan frekuensi pada jantan 35% dan betina 42%. Perilaku yang paling sedikit dilakukan oleh kedua pasangan kakatua putih besar jambul kuning adalah bersuara dengan frekuensi jantan 1% dan betina 2%.
Keyword: Cacatua galerita, perilaku harian, MBOF