Mendekode Notasi SMILES: Ekstraksi Fitur dan Prediksi dengan Machine Learning

· · ·
· Universitas Brawijaya Press
Ebook
116
Pages
Ratings and reviews aren’t verified  Learn More

About this ebook

Buku ini menawarkan wawasan mendalam ke dalam dunia kimia komputasi dan aplikasi notasi SMILES. Penulis memandu pembaca melalui perjalanan yang komprehensif, dimulai dari pemahaman dasar notasi SMILES hingga teknik mendekode notasi ini. Selain itu, buku ini menguraikan bagaimana Machine Learning, khususnya pendekatan Extreme Learning Machine (ELM) dan Particle Swarm Optimization (PSO), dapat digunakan untuk memprediksi fungsi aktif dari senyawa kimia berdasarkan notasi SMILES. Pembaca akan menemukan rincian tentang ekstraksi fitur, perhitungan fitur, dan bagaimana normalisasi memengaruhi performansi prediksi. Buku ini juga secara khusus mengenalkan parameter utama PSO, yaitu bobot inersia Modified SAIW dan koefisien akselerasi Modified SBAC, yang sangat memengaruhi kinerja PSO menjadi lebih baik.

Buku ini juga mencakup berbagai studi kasus dan uji performansi yang membandingkan pendekatan PSO-ELM dengan algoritma machine Learning lainnya. Dengan begitu, buku ini menjadi panduan yang sangat berguna bagi para peneliti dan ilmuwan yang tertarik dalam menggali potensi notasi SMILES dan machine Learning dalam kimia komputasi.

About the author

Dian Eka Ratnawati, seorang penulis dan peneliti berbakat. Ia meraih gelar S1 di Matematika dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). S2-nya dalam Teknik Informatika di ITS dengan penelitian berfokus pada Hybrid Algoritma Genetik untuk penjadwalan job shop. Dian melanjutkan studi S3 di Universitas Brawijaya( UB), dengan penelitian dalam bidang Bioinformatika, khususnya penggunaan Jaringan Syaraf (ELM) dan Optimasi PSO untuk memprediksi obat melalui kode SMILES. Dian Eka Ratnawati membuat penemuan penting dalam konteks algoritma optimasi PSO (Particle Swarm Optimization). Ia berhasil mengembangkan dua parameter penting yang menghadirkan inovasi dalam PSO, yaitu bobot inersia adaptif yang dikenal sebagai Modified SAIW dan koefisien akselerasi adaptif yang dikenal sebagai Modified SBAC . Penemuan ini telah meningkatkan efisiensi algoritma PSO, memperkaya dunia pengetahuan dalam bidang ilmu komputasi.

Prof. Dr. Marjono, MPhil, adalah seorang ilmuwan dengan latar belakang pendidikan yang mengesankan. Ia meraih gelar S1 di bidang Matematika dari University of Gadjah Mada Yogyakarta. Kemudian, ia melanjutkan studi S2-nya di University of Wales, Swansea, United Kingdom, dengan penelitian tentang "Convex, Starlike Functions." Semangatnya untuk penelitian membawanya ke tingkat internasional. Ia meraih gelar PhD di University of Graz, Austria, dengan penelitian berfokus pada "Bazilevic Functions," dan berhasil menyelesaikannya pada tahun 1999. Selain prestasinya dalam dunia pendidikan dan penelitian, Prof. Marjono juga memiliki pengalaman sebagai Dekan FMIPA Universitas Brawijaya pada periode 2008-2016. Dedikasi dan kontribusinya dalam dunia akademik adalah salah satu faktor penting dalam perkembangan ilmu pengetahuan dan pendidikan di Indonesia. Prof. Marjono adalah sosok yang mengilhami banyak orang dengan karya dan pengabdiannya dalam dunia ilmu pengetahuan.

Prof. Widodo, S.Si., M.Si., Ph.D.Med.Sc adalah seorang ilmuwan dan pendidik yang memiliki latar belakang pendidikan yang mengesankan. Ia meraih gelar S1 di Universitas Brawijaya dalam bidang Biologi Sel dan kemudian melanjutkan pendidikannya dengan meraih gelar S2 di Institut Teknologi Bandung dengan spesialisasi dalam Biologi Molekuler. Semangatnya untuk penelitian membawanya ke tingkat internasional. Ia memperoleh gelar Ph.D. di University of Tsukuba, Jepang, dengan penelitian di bidang Biologi Molekuler. Disertasinya, "Molecular and Functional Insights to Aging and Cancer Using Cellular Senescence and Induction of Premature Senescence as Model Systems," memberikan wawasan yang mendalam tentang penuaan dan kanker melalui studi selular senescence. Prestasinya tidak hanya dalam penelitian, tetapi juga dalam dunia akademik. Prof. Widodo telah mencapai posisi penting dalam Universitas Brawijaya dan kini menjabat sebagai Rektor untuk periode 2022-2027. Perannya yang krusial dalam mengembangkan pendidikan tinggi dan memimpin universitas merupakan kontribusi yang sangat berarti dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan pendidikan di Indonesia.

Syaiful Anam, S.Si., M.T., Ph.D, adalah seorang akademisi dan peneliti yang memiliki latar belakang pendidikan yang mengesankan. Beliau meraih gelar S-1 di bidang Matematika dari Universitas Brawijaya dengan spesialisasi dalam Matematika - Aljabar. Kemudian, Syaiful Anam melanjutkan pendidikannya dengan meraih gelar S-2 di Institut Teknologi Sepuluh Nopember dengan fokus pada Jaringan Cerdas Multimedia. Semangatnya untuk ilmu pengetahuan membawanya ke tingkat internasional. Beliau meraih gelar S-3 di Yamaguchi University dengan spesialisasi dalam Information and System Science. Selama kariernya, Syaiful Anam aktif terlibat dalam penelitian yang berfokus pada citra dan jaringan syaraf tiruan. Dengan kombinasi pendidikan yang kuat dan dedikasi dalam penelitian, Syaiful Anam adalah seorang ilmuwan yang telah memberikan kontribusi berharga dalam pengembangan ilmu pengetahuan, terutama dalam bidang citra dan jaringan syaraf tiruan.

Rate this ebook

Tell us what you think.

Reading information

Smartphones and tablets
Install the Google Play Books app for Android and iPad/iPhone. It syncs automatically with your account and allows you to read online or offline wherever you are.
Laptops and computers
You can listen to audiobooks purchased on Google Play using your computer's web browser.
eReaders and other devices
To read on e-ink devices like Kobo eReaders, you'll need to download a file and transfer it to your device. Follow the detailed Help Center instructions to transfer the files to supported eReaders.