Judul: Herbal Compound Screening for COVID-19 using Multi-Label Learning Method with Deep Neural Network
Abstrak: Wabah COVID-19 yang disebabkan oleh SARS-CoV-2 telah berlangsung selama satu tahun dan belum terlihat akan usai dalam waktu dekat. Tumbuhan herbal memiliki potensi sebagai pengobatan alternatif pada COVID-19. Dari interaksi yang dapat terjadi antara protein COVID-19 dengan beberapa senyawa, permasalahan ini dapat diformulasikan sebagai multi-label problem. Deep neural network merupakan salah satu algoritme yang dapat mengolah multi-label problem. Penelitian ini menggunakan data interaksi senyawa dengan protein signifikan SARS-CoV-2 yang akan dimasukkan ke dalam model deep neural network. Dari model tersebut, dilakukan prediksi kandidat senyawa herbal yang berinteraksi dengan protein SARS-CoV-2. Terdapat beberapa kandidat senyawa herbal hasil prediksi, ialah caffeine pada kopi, L-Theanine pada teh, coclaurine pada custard apple, carpaine pada papaya, cucurbitine pada labu, dan theobromine pada kokoa atau coklat., The COVID-19 pandemic caused by SARS-CoV-2 has been going on for a year and it doesn't look like it's over any time soon. Herbal plants have potential as an alternative treatment for COVID-19. From the interactions that can occur between the COVID-19 protein with several compounds, this problem can be formulated as a multi-label problem. Deep neural network is an algorithm that can process multi-label problems. This study uses data on interactions compound with significant SARS-CoV-2 proteins that will be included in the deep neural network model. From the model, prediction of interaction between herbal compound candidate with SARS-CoV-2 protein was made. There is some candidate from the prediction, the result is caffeine in coffee, L-Theanine in tea, coclaurine in custard apple, carpaine in papaya, cucurbitine in pumpkin, and theobromine in cocoa or chocolate.
Keyword: covid-19, deep neural network, multi-label learning, senyawa herbal

Judul: DSSL-DTI Model Optimization in Predicting Herbal Compounds for COVID-19 Disease Using Genetic Algorithm
Abstrak: EKO PRAJA HAMID WIJAYA. Optimasi Model DSSL-DTI dalam Prediksi Senyawa Herbal untuk Penyakit COVID-19 Menggunakan Algoritma Genetika. Dibimbing oleh WISNU ANANTA KUSUMA dan SONY HARTONO WIJAYA. COVID-19 adalah penyakit dengan laju penyebaran yang tinggi. Hal ini membuat percepatan dalam proses penemuan obat untuk penyakit ini sangat dibutuhkan. Penggunaan kembali obat (drug repurposing) merupakan salah satu alternatif dalam pengembangan dan penemuan obat dengan biaya murah serta waktu yang singkat. Dibandingkan dengan obat konvensional, tanaman herbal dapat digunakan sebagai obat yang memiliki khasiat yang lebih baik, efek samping yang lebih sedikit, dan lebih murah. Senyawa herbal yang terkandung dalam tanaman obat memiliki peluang besar dalam pengobatan penyakit COVID-19. Eksplorasi senyawa herbal potensial dapat dilakukan dengan memprediksi interaksi obat target dan penggunaan kembali obat. Namun, prediksi interaksi obat-target menggunakan pendekatan klasifikasi biner memiliki kelemahan, yaitu cenderung mengabaikan kemungkinan adanya hubungan antar label yang dapat membawa informasi penting untuk meningkatkan akurasi prediksi. Oleh karena itu, untuk menemukan kemungkinan adanya hubungan antar label sehingga akurasi prediksi model menjadi lebih optimal diperlukan sebuah pendekatan dengan model yang dioptimasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kemungkinan adanya hubungan antar label dalam prediksi senyawa herbal potensial untuk penyakit COVID-19 melalui penerapan metode klasifikasi multilabel dengan model yang dioptimasi menggunakan Algoritma Genetika (SAE-DNN-GA) sehingga akurasi prediksi model menjadi lebih optimal. Tahapan penelitian ini terdiri atas identifikasi masalah dan solusi, praproses data, pembangunan model, pengujian dan evaluasi, serta prediksi dan analisis. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data protein, interaksi senyawa-protein, dan senyawa herbal. Data protein diperoleh dari situs GeneCards yang berisi kumpulan protein yang berasosiasi dengan COVID-19 dan ditemukan pada manusia. Data interaksi senyawa-protein diperoleh dari situs DrugBank dan SuperTarget. Data senyawa herbal diperoleh dari HerbalDB. Data tersebut menjalani praproses untuk memastikan kualitas dan konsistensi sehingga dapat digunakan secara efektif dalam analisis dan pengembangan model. Tahapan pembangunan model dilakukan dengan pendekatan klasifikasi multilabel menggunakan metode deep semi-supervised learning (DSSL). Metode ini terdiri atas dua tahap utama, yaitu tahap unsupervised learning sebagai prapelatihan dengan melatih model stacked atoencoder (SAE) untuk inisialisasi bobot awal yang akan digunakan pada pemodelan deep neural network (DNN), dan tahap supervised learning sebagai pemodelan DNN untuk proses prediksi. Selanjutnya optimasi hyperparameter dilakukan untuk mencari kombinasi hyperparameter optimal yang diharapkan dapat meningkatkan performa model SAE-DNN. Pada tahap pengujian dan evaluasi dilakukan uji model menggunakan data senyawa herbal yang berasal dari situs HerbalDB dan hasil pengujian dievaluasi menggunakan iterative stratification. Perbandingan performa model menunjukkan bahwa model setelah dioptimasi lebih baik dalam prediksi kelas multilabel (accuracy lebih tinggi), lebih baik dalam prediksi kelas positif dari setiap label (recall lebih tinggi), lebih baik dalam prediksi positif tiap label (precision lebih tinggi), serta kelas minoritas dapat dikenali dengan lebih baik (f-measure lebih tinggi). Selanjutnya pada tahap akhir dilakukan prediksi interaksi senyawa herbal terhadap himpunan protein target menggunakan model SAE-DNN dengan hyperparameter optimal yang diperoleh dari hasil evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan SAE-DNN-GA, prediksi senyawa herbal menghasilkan sepuluh senyawa yang berinteraksi dengan dua protein bernilai relevansi tertinggi, yaitu protein Insulin (7,094) dan Albumin (3,178). Hasil ini menunjukkan bahwa prediksi kandidat senyawa herbal sebagai obat penyakit COVID-19 dapat menjadi lebih akurat., EKO
Keyword: COVID-19, deep semi-supervised learning, genetic algorithm, multilabel classification

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: