Judul: Adverse Drug Reactions Prediction Using Multi-label
Linear Discriminant Analysis and Multi-label Learning
Abstrak: Adverse Drug Reactions (ADR) atau yang biasa disebut dengan efek samping obat adalah reaksi terhadap obat yang tidak diharapkan dan berbahaya saat digunakan oleh manusia dalam dosis normal untuk profilaksis, diagnosis, terapi penyakit, atau modifikasi fungsi fisiologis. ADR telah menimbulkan banyak masalah dan kerugian dalam berbagai bidang, terutama bidang kesehatan dan ekonomi. Prediksi ADR selama siklus pengembangan obat dapat menjadi solusi untuk mengurangi kerugian yang ditimbulkan oleh ADR. Beberapa pendekatan komputasi telah dikembangkan untuk memprediksi potensi ADR dari obat-obatan. Prediksi ADR menggunakan pendekatan komputasi selama siklus pengembangan obat dapat mengurangi biaya pengembangan obat dan memberikan tindakan yang lebih aman bagi pasien. Efek samping dari obat digunakan sebagai kelas atau label data dalam melakukan prediksi ADR. Obat umumnya memiliki beberapa efek samping, sehingga data obat dalam penelitian ini direpresentasikan sebagai data multi-label dan prediksi ADR dikategorikan ke dalam masalah multi-label learning (pembelajaran multi-label). Data multi-label merupakan data berdimensi fitur besar. Reduksi dimensi fitur dapat membuat proses pelatihan model prediksi menjadi lebih efisien dan efektif. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah melakukan reduksi dimensi fitur terhadap data obat yang berupa data multi-label dan memprediksi ADR menggunakan pembelajaran multi-label. Reduksi dimensi fitur dilakukan dengan menggunakan Multi-label Linear Discriminant Analysis (MLDA) yang merupakan pengembangan dari Linear Discriminant Analysis (LDA) untuk menangani data multi-label. Model prediksi ADR dibangun dengan menggunakan tiga algoritme pembelajaran multi-label, yaitu Multi-label K-Nearest Neighbor (MLKNN), Neural Network (NN), dan Deep Neural Network (DNN). MLDA mampu mereduksi dimensi fitur dataset 1 dari 881 fitur menjadi 6 fitur baru dan dataset 2 dari 2892 fitur menjadi 6 fitur baru. Kinerja masing-masing model dievaluasi dengan menggunakan beberapa metrik evaluasi yang dikhususkan untuk pembelajaran multi-label, yaitu accuracy, hamming loss, F1-score, dan AUC-ROC. Penggunaan MLDA dalam membangun model prediksi ADR mampu meningkatkan kinerja model prediksi MLKNN, NN, dan DNN. Pada dataset 1, penggunaan MLDA meningkatkan nilai AUC-ROC model prediksi MLKNN, NN, dan DNN berturut-turut sebesar 1.56%, 5.67%, dan 6.53%. Adapun pada dataset 2 penggunaan MLDA meningkatkan nilai AUR-ROC model prediksi MLKNN, NN, dan DNN berturut-turut sebesar 3.88%, 6.67%, dan 6.90%. Berdasarkan hasil evaluasi kinerja model prediksi pada penelitian ini, model DNN yang diintegrasikan dengan MLDA menghasilkan kinerja terbaik untuk dataset 1 maupun dataset 2. Kemudian diikuti oleh model NN yang diintegrasikan dengan MLDA dan model MLKNN yang diintegrasikan dengan MLDA.
Keyword: adverse drug reactions, dimensionality reduction, multi-label learning, neural networks

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: Sintesis Giant Dielectric CaCu3Ti4O12 Dengan Hidrotermal Menggunakan Cangkang Telur Sebagai Sumber Ca
Abstrak: In this research the synthesis of CCTO by using hydrothermal method from Chicken Eggshells as Source of Ca had been done. Sample was calcined at 900 ° C for 8 hours then sintered at various temperature from 950 ° C and 1050 ° C for 12 hours. Samples were characterized by using XRD and showed that CCTO formed match with the JCPDS data (pattern 21-0140). The results of LCR meter in the frequency range of 100Hz to 10KHz indicated that CCTO with sintering temperature of 950 ° C has a dielectric constant of ~ 33000 at a frequency of 100Hz and tan δ ~ 1.80 at the same frequency. While the sintering temperature of 1050 ° C decreased CCTO dielectric constant (~ 3031) at a frequency of 100Hz, with value of tan δ ~ 4.95. Sintering temperature variation also resulted in changes of CCTO microstructure. At the sintering temperature of 950 ° C the microstructure of CCTO has small grains (~0.058 μm) and a uniform grain size distribution, while the sintering temperature of 1050 ° C sample CCTO has a larger grain size (~0.0703μm).
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), Hydrothermal., Giant Dielectric Constant, Egg shell, CaCu3Ti4O12