Judul: Implementasi Hybrid Sampling Technique untuk Prediksi Interaksi Senyawa Aktif dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang
Abstrak: Sistem prediksi formula jamu (Indonesia Jamu Herbs-Ijah) dikembangkan untuk memprediksi khasiat jamu berdasarkan hubungan interaksi senyawa aktif dan protein penyakit. Data hubungan interaksi senyawa aktif dan protein merupakan jenis data tidak seimbang karena banyak data senyawa aktif yang belum diketahui interaksinya dengan protein target, sehingga menyebabkan hasil prediksi yang kurang optimal. Pada penelitian ini, hybrid sampling technique dengan mengombinasikan complementary fuzzy support vector machine (CMTFSVM) dan sytnthetic minority oversampling technique (SMOTE) digunakan untuk menangani data interaksi senyawa aktif dan protein yang tidak seimbang pada data Ijah. Pengujian dilakukan menggunakan geometric mean (Gmean), area under curve (AUC), dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hybrid sampling technique pada senyawa aktif dan protein pada Ijah berhasil meningkatkan kelas data minoritas mecapai tiga kali lipat dari data sampel yang digunakan. Model prediksi yang dihasilkan memiliki akurasi, Gmean, dan AUC secara berurutan sebesar 0.8346, 0.6812, dan 0.5319.
Keyword: CMTFSVM, data tidak seimbang, hybrid sampling technique

Judul: Prediksi Interaksi pada Jejaring Bipartite Senyawa dan Protein pada Data yang Tidak Seimbang.
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. Bleakley- Yamanishi menemukan algoritme Bipartite Local Model (BLM) yang memiliki hasil performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan sangat baik. Selanjutnya, Kurnia menerapkan algoritme Bipartite Local Model - Neighbor Interaction-profile Inferring (BLM-NII) untuk memprediksi interaksi senyawa-protein pada Indonesia jamu herbs (Ijah) analytics. Penerapan konsep Network–based Interaction–profile Infering (NII) memungkinkan BLM untuk melakukan prediksi pada kondisi senyawa atau protein yang tidak memiliki data interaksi. Hasil prediksi interaksi senyawa-protein pada penelitian Bleakley-Yamanishi dan Kurnia ditemukan bahwa jumlah data yang tidak berinteraksi jauh lebih banyak daripada jumlah data senyawa-protein yang memiliki interaksi (imbalanced class). Permasalahan tersebut menyebabkan prediksi interaksi senyawa-protein yang dihasilkan bias menuju kelas mayoritas (tidak berinteraksi). Selain itu tidak banyak penelitian tentang prediksi interaksi senyawa-protein yang membandingkan beberapa teknik sampling data untuk menangani permasalahan imbalanced class. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan performa prediksi interaksi senyawa-protein dengan beberapa teknik sampling data, yaitu Random Oversampling (ROS), Random Under-sampling (RUS), Combination of Over-undersampling (COUS), Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), dan Tomek Link (T-Link). Teknik tersebut diimplementasikan pada jaringan interaksi senyawa-protein yang telah diketahui dengan dataset Nuclear Receptor dan Gprotein- coupled Receptor (GPCR), serta pada jaringan interaksi yang belum diketahui dengan dataset Ijah. Performa prediksi setiap teknik sampling data dievaluasi menggunakan nilai Area Under Curve (AUC) dan kurva Receiver Operating Characteristic (Kurva ROC). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi interaksi senyawa protein dengan teknik sampling data SMOTE memiliki nilai AUC dan kurva ROC yang paling optimal pada ketiga dataset yang digunakan. Peningkatan nilai AUC pada data imbalanced yaitu sebesar 7.19% pada dataset Nuclear Receptor, 21.37% pada dataset GPCR, dan sebanyak 7.96% pada dataset Ijah.
Keyword: bipartite local model, imbalanced class, interaksi senyawa-protein, sampling data

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: