Judul: Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning Menggunakan Deep Belief Network dan Stacked Auto Encoder
Abstrak: Pengembangan industri farmasi memiliki tantangan besar di mana permintaan terhadap obat-obatan baru yang inovatif melonjak seiring munculnya berbagai penyakit mematikan seperti kanker, diabetes, dan lainnya. Adapun untuk menemukan obat baru setidaknya dibutuhkan waktu 12-15 tahun dan biaya sebesar satu juta USD. Untuk menangani hal tersebut para peneliti mulai mencari alternatif penemuan obat baru dengan biaya yang lebih murah, salah satunya adalah drug repurposing atau repositioning. Drug repositioning adalah penggunaan senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk mengatasi penyakit baru selain penyakit awal obat tersebut ditujukan. Penelitian mengenai drug repositioning dapat dilakukan dengan mengamati interaksi senyawa obat dengan protein penyakit yang bereaksi positif. Prediksi interaksi senyawa dan protein dapat dilakukan dengan memanfaatkan informasi fitur senyawa obat dan protein penyakit seperti struktur kimia senyawa, informasi genetik, sekuens genom, efek samping, dan lainnya sebagai input pada model klasifikasi. Permasalahan utama dalam prediksi interaksi senyawa dan protein adalah jumlah pasangan senyawa dan protein yang diketahui memiliki interaksi sangat sedikit dan belum ada informasi yang valid mengenai pasangan senyawa dan protein yang tidak memiliki interaksi. Data interaksi yang tidak seimbang ini menyebabkan klasifikasi sulit dilakukan karena memiliki performa yang bias. Deep semi-supervised learning dapat menjadi alternatif untuk menangani model prediksi dengan data yang tidak seimbang. Proses pre-training berbasis unsupervised learning pada deep semi-supervised learning dapat merepresentasikan input dari unlabeled data (data mayoritas) dengan baik dan mengoptimasi inisialisasi bobot pada model klasifikasi. Pre-training dapat berperan sebagai optimizer dan regulizer untuk meningkatkan performa model klasifikasi meskipun data bersifat tidak seimbang. Penelitian ini membangun model deep semi-supervised learning untuk prediksi interaksi senyawa dan protein. Terdapat dua metode yang diujikan, yaitu model klasifikasi Deep Neural Network (DNN) dengan pre-training Deep Belief Network (DBN) dan model DNN dengan pre-training Stacked Auto Encoder (SAE). Penelitian ini membandingkan kedua metode tersebut untuk mendapatkan model pre-training yang terbaik untuk mengatasi masalah prediksi interaksi senyawa dan protein. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset ion channel, GPCR, dan nuclear receptor yang bersumber dari KEGG BRITE, BRENDA, SuperTarget, dan DrugBank database. Hasil penelitian ini menunjukkan pada dataset tersebut, pre-training menggunakan DBN untuk ekstraksi fitur memberikan efek optimasi yang lebih baik dari SAE dilihat dari peningkatan performa model DNN pada akurasi (3-4.5%), AUC (4.5%), precision (5.9-6%), dan F-measure (3.8%).
Keyword: data tidak seimbang, deep belief network, deep semi-supervised learning, drug repositioning, stacked auto encoder

Judul: Optimasi Data Tidak Seimbang untuk Data Interakasi Senyawa dan Protein.
Abstrak: Penemuan obat merupakan proses awal untuk mengembangkan suatu pengobatan untuk mencegah atau menyembuhkan penyakit. Setelah penemuan obat diperlukan juga pengembangan dan pendaftaran obat baru yang membutuhkan biaya sekitar 1.5 juta dollar dan waktu 10 – 17 tahun (Roder dan Thomson 2015). Biaya dan waktu yang mahal ini membuat proses penemuan obat umumnya hanya bisa dilakukan dengan dukungan industri farmasi besar. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan drug repositioning. Proses ini dilakukan untuk menemukan manfaat khasiat baru dari obat yang sudah disetujui oleh FDA atau obat lain yang sudah terdaftar. Proses ini tidak perlu melalui tahap pendaftaran obat baru serta memungkinkan akademisi, pemerintah, atau pihak lain untuk ikut berpartisipasi karena biaya dan waktu yang lebih terjangkau (Chong dan Sullivan 2007). Selain itu mendapatkan obat baru dari proses drug repositioning ini mempermudah pasien untuk mendapat akses terhadap obat tersebut (Pessetto 2013). Data yang digunakan pada proses drug repositioning merupakan data interaksi drug-target. Data ini terdiri atas protein target dan sejumlah obat yang sudah pernah ditemukan yang menarget protein tersebut. Pada banyak penelitian, obat direpresentasikan dengan struktur senyawa, sedangkan target merupakan protein yang memengaruhi penyakit tertentu dengan fiturnya masing-masing. Data interaksi ini memiliki ketidak-seimbangan data. Data tidak seimbang merupakan suatu kondisi ketika salah satu kelas data memiliki jumlah anggota yang jauh lebih banyak atau sedikit. Kondisi ini menimbulkan masalah saat melakukan proses klasifikasi karena data yang diklasifikasi cenderung mengarah ke satu kelas yang memiliki jumlah sampel lebih banyak (mayoritas). Hal ini menjadi sangat berpengaruh pada hasil prediksi khasiat atau manfaat baru pada proses drug repositioning disebabkan adanya bias. Pada penelitian ini diimplementasikan metode yang menggabungkan Biased Support Vector Machine (BSVM), oversampling, undersampling dengan Ensemble Support Vector Machine (SVM). Metode ini sudah diuji pada data interaksi drug-target Nuclear Receptor, GPCR dan Ion Channel, yang merupakan gold standard dataset, dengan rasio ketidakseimbangan masing-masing sebesar 14.6%, 32.36% dan 28.2%. Pengujian dengan menggunakan dataset Nuclear Receptor, GPCR dan Ion Channel secara berturut turut menghasilkan AUC sebesar 63.4%, 71.4%, 61.3% dan f1 sebesar 54%, 60.7% dan 39%. Nilai dari metode yang digunakan masih terbilang cukup baik, walaupun nilai akurasi lebih kecil dari metode SVM tanpa perlakuan apapun, nilai tersebut bias karena nilai AUC dan f1 ternyata lebih kecil. Hal ini membuktikan bahwa metode yang diusulkan dapat menurunkan tingkat bias pada data tidak seimbang yang diuji dan meningkatkan nilai AUC dan f1 sekitar 5%-20%.
Keyword: data tidak seimbang, ensemble, oversampling, undersampling

Judul: Iklim Pulau Bali
Abstrak: Curah hujan rata-rata bulanan di Bali berkisar antara 47 mm sampai 327 mm, dengan curah hujan maksimum jatuh pada bulan Januari dan minimum pada bulan Agustus. Total hujan setahun rata-rata di Bali 1901 mm. Pada muim angin barat, curah hujan di utara pegunungan relatif sama dengan di selatan pegunungan, sedangkan pada musim angin timur curah hujan di selatan pegunungan lebih tinggi daripada di utara pegunungan. Isohyet tiap bulan di Bali menunjukkan pengaruh ого- grafis terjadi di bagian timur P. Bali yang mengakibatkan di selatan pegunungan lebih basah daripada di di utara pegunungan selama musim kemarau (monsoon timur). Dari isohyet tersebut dapat juga dilihat bahwa potensi air tertinggi ada di bagian timur P. Bali ini khususnya di bawah kaki G. Agung. Musim angin barat di Bali terjadi pada bulan Desember sampai dengan bulan Maret, dan pada bulan April sampai bulan September merupakan musim angin timur. Musim panca roba terjadi pada bulan Oktober sampai bulan November. ..
Keyword: