Judul: Klasifikasi Khasiat Jamu dengan Metode Deep Belief Netwroks.
Abstrak: Ramuan jamu telah diracik dengan keahlian yang bersifat warisan dari generasi ke generasi. Bagi masyarakat Indonesia, jamu telah terbukti secara empiris mempunyai khasiat yang positif bagi kesehatan. Pembuktian secara ilmiah untuk khasiat jamu masih dalam tahap penelitian. Penelitian tentang khasiat jamu yang telah dilakukan adalah klasifikasi khasiat formula jamu. Metode klasifikasi yang telah digunakan adalah PLSDA, SVM dan ensemble method. Akurasi dengan terbaik adalah 95.34% dari metode SVM. Penelitian yang dilakukan ini menggunakan metode klasifikasi deep belief networks untuk mengklasifikasikan khasiat formula jamu. Akurasi yang dihasilkan adalah 19.54% dengan beberapa kali perulangan kombinasi parameter.
Keyword: deep belief networks, jamu, khasiat, klasifikasi, prediksi

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: 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: