Judul: Prediksi Khasiat Jamu Berdasarkan Metabolit dan Identifikasi Metabolit Penting Menggunakan Gradient Boosting Machine dan Deep Neural Network.
Abstrak: Jamu adalah sistem pengobatan tradisional Indonesia yang digunakan luas untuk memelihara kesehatan dan menyembuhkan penyakit. Untuk menjaga kualitas dan keamanan jamu, diperlukan pendekatan ilmiah, salah satunya dengan kajian metabolomik yang memanfaatkan data berdimensi tinggi serta machine learning. Pada penelitian ini dilakukan prediksi khasiat jamu berdasarkan kandungan metabolit menggunakan classifier Gradient Boosting Machine (GBM) dan Deep Neural Network (DNN) dan identifikasi metabolit yang penting pada setiap kelas khasiat. Data jamu di-filter dengan tiga jenis kernel SVM menghasilkan tiga dataset berbeda: JamuL, JamuP, dan JamuR. Akurasi tertinggi untuk classifier DNN sebesar 0.907 dicapai menggunakan data JamuL dan classifier GBM sebesar 0.903 dicapai menggunakan data JamuR. Pada model terbaik tiap classifier diidentifikasi metabolit penting dengan metode interpretasi model Shapley Additive Explanation (SHAP). Dari 85 metabolit penting tiap kelas khasiat yang diidentifikasi dari model GBM dan DNN, terdapat 20 yang dapat divalidasi oleh studi literatur. Metabolit yang belum diketahui memiliki hubungan dengan kelas khasiat tertentu dapat menjadi kandidat khasiat yang dapat diteliti lebih lanjut.
Keyword: deep neural network, drug discovery, gradient boosting machine, jamu, metabolomik

Judul: Prediksi Khasiat Jamu Menggunakan Deep Learning
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang memiliki kekayaan alam yang melimpah dan beragam serta memiliki manfaat dan kegunaan yang berbeda-beda. Kekayaan alam tersebut dapat bermanfaat untuk menyembuhkan suatu penyakit. Salah satu kekayaan alam di Indonesia yang dapat dimanfaatkan adalah tanaman obat. Penelitian ini bertujuan membangun landasan saintifik Jamu melalui analisis hubungan antara tanaman obat yang digunakan sebagai komposisi Jamu dan khasiat Jamu dengan menggunakan Deep Learning. Deep Learning dipilih sebagai classifier karena mampu menunjukkan keefektifan yang baik dalam menghasilkan model prediksi di beberapa penelitian lainnya. Teknik SMOTE digunakan untuk mengatasi imbalanced data agar dihasilkan akurasi prediksi yang tinggi. Pada penelitian ini digunakan metode pembanding, yaitu metode Random Forest dan Support Vector Machine. Nilai akurasi tertinggi dihasilkan metode Deep Learning, yaitu sebesar 88.74% sedangkan metode Random Forest dan Support Vector Machine masing-masing menghasilkan akurasi sebesar 78.84% dan 77.60%. Variable importance pada model prediksi terbaik yang dibentuk menggunakan metode Deep Learning menghasilkan 105 tanaman obat potensial.
Keyword: Deep Learning, Support Vector Machine, tanaman obat, Jamu, Random Forest

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: