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: 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: