Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SeNTIK STI&K
Iryanto
Politeknik Negeri Indramayu
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI INHIBITOR SARS-COV-2 MENGGUNAKAN GEOMETRIC DEEP LEARNING Salamet Nur Himawan; Robieth Sohiburoyyan; Iryanto
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 7 No. 1 (2023): Prosiding SeNTIK 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

SARS-CoV-2 merupakan virus penyebab wabah Covid-19. Saat ini virus tersebut masih berkembang dan memiliki jenis-jenis baru. Pada proses penyebaran dan pengendalian wabah Covid-19 dibauat antivirus yang dapat mencegah perkembangan virus. Penemuan antivirus tidak terlepas dari penemuan senyawa yang dapat menghambat perkembangan virus atau inhibitor. Geometric Deep Learning digunakan untuk klasifikasi senyawa kimia yang berpotensi menjadi inhibitor. Data latih merupakan data senyawa kimia yang berpotensi sebagai inhibitor berdasarkan FDA-Approve Drug Library. Hasil latih model Geometric Deep Learning ditunjukan dengan loss dan akurasi. Loss terbaik mencapai 0.781 dan akurasi terbaik mencapai 0.553. Hasil menunjukkan model bepotensi dalam klasifikasi inhibitor Covid-19. Model dapat dioptimalisasi dengan menambah data latih yang ada
Co-Authors Robieth Sohiburoyyan Salamet Nur Himawan