PENGGALIAN INFORMASI MENGGUNAKAN MODEL TERDEKOMPOSISI: APLIKASI PADA RISET PENEMUAN ANTIBIOTIK - Nyoman Juniarta (JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 2018)
Penemuan obat-obatan antibiotik adalah salah satu tantangan pada bidang kemoinformatika. Dibutuhkan antibiotik baru secara cepat dan efektif karena banyak bakteri menjadi kebal terhadap antibiotik lama. Molekul-molekul kimia yang tersimpan di beberapa perusahaan dan laboratorium menyediakan kandidat yang berpotensi sebagai antibiotik baru. Tetapi, terlalu banyak kandidat yang harus diteliti. Untuk mengatasinya, dibutuhkan pencarian informasi yang dapat mendeteksi kandidat-kandidat penting melalui atribut mereka. Jumlah atribut tersebut sangatlah besar. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari atribut-atribut tersebut dan menentukan atribut yang penting, dengan kata lain, untuk mereduksi dimensi data molekul. Fokus penelitian ini ditujukan pada molekul-molekul antibiotik yang sudah ada di pasaran, dengan sekitar 500 atribut yang diperoleh dari penelitian sebelumnya. Sebagai prosedur seleksi fitur, penelitian ini menggunakan analisis log-linear untuk menemukan asosiasi di antara atribut. Karena jumlah atribut mencapai ratusan, maka digunakan Chordalysis yang bekerja pada model log-linear yang bisa didekomposisi. Penelitian ini menemukan bahwa atribut-atribut dari penelitian sebelumnya memiliki beberapa asosiasi. Dengan demikian, beberapa atribut yang redundan dapat dieliminasi.