Judul: Prediksi Protein-Protein Interaction Berbasis Sekuens Protein Menggunakan Fitur Autocorrelation dan Machine Learning
Abstrak: Interaksi protein-protein atau protein-protein interaction (PPI) adalah hubungan molekuler antara suatu protein dengan protein lainnya yang terjadi di dalam sebuah sel atau suatu organisme hidup. PPI dapat digunakan untuk mendefinisikan fungsi sebuah protein dengan mengetahui posisi protein tersebut dalam sebuah jaringan kompleks interaksi protein. Banyak penelitian eksperimental yang dilakukan untuk mengidentifikasi PPI baru, namun jumlah PPI yang berhasil diidentifikasi relatif masih sangat sedikit. Menurut estimasi ada sekitar tiga ratus ribu PPI yang ada di dalam tubuh manusia. Oleh karena itu, beberapa penelitian lanjutan dilakukan untuk memprediksi PPI menggunakan informasi sekuens protein. Penelitian-penelitian tersebut dilakukan dengan mencoba berbagai kombinasi metode ekstraksi fitur dan metode klasifikasi. Salah satu metode ekstraksi fitur yang banyak digunakan adalah metode autocorrelation. Dalam mengekstraksi fitur dari sekuens protein, autocorrelation berguna untuk menghitung korelasi antar asam amino dalam setiap sekuens protein berdasarkan atribut physicochemical tertentu pada masing-masing asam amino tersebut. Selama ini metode autocorrelation yang digunakan untuk memprediksi PPI adalah Moran autocorrelation. Hasil prediksinya memiliki akurasi yang baik saat diterapkan pada beberapa metode klasifikasi. Selain Moran, terdapat dua metode autocorrelation lain yang memiliki formulasi yang berbeda, yaitu Geary dan Moreau-Broto. Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan kinerja ketiga metode autocorrelation tersebut dalam mengekstraksi fitur sekuens protein untuk memprediksi PPI. Hasil ekstraksi ketiganya lalu diterapkan pada tiga algoritme machine learning, yaitu k-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM). Setelah dilakukan pengujian terhadap suatu gugus data, diketahui bahwa fitur yang dihasilkan oleh ketiga metode autocorrelation tersebut dapat menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Pada KNN, ratarata akurasi terbaik dari ketiga fitur tersebut mencapai 94%. Adapun pada RF dan SVM, rataan akurasi terbaiknya mencapai 97% pada hampir semua fitur. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa fitur autocorrelation metode Moran, Geary, dan Moreau-Broto dapat digunakan untuk memprediksi kelas PPI dengan baik.
Keyword: autocorrelation, machine learning, protein-protein interaction, sekuens protein

Judul: Prediction of Interactions in Bipartite Compounds and Proteins on Imbalanced Data
Abstrak: Identifikasi interaksi senyawa-protein merupakan salah satu komponen penting pada Drug-Target Analysis dalam pengembangan obat-obatan. BleakleyYamanishi 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: 

Judul: Perencanan Lanskap Sunda Kalapa, Jakarta Utara Sebagai Kawasan W isata Sejarah
Abstrak: Perkembangan kota Jakarta dari waktu ke waktu sangatlah cepat, sehingga menyebabkan kota-kota tua banyak yang tergusur untuk dijadikan daerah baru yang lebih modern. Apabila hal tersebut tidak ditanggulangi secara dini maka keberadaan Kota Lama Jakarta akan hilang. Hal inilah yang melatar belakang untuk dilakukan tindakan perlindungan dan revitalisasi kawasan bersejarah Sunda Kalapa.
Keyword: