KLASIFIKASI INHIBITOR SARS-COV-2 MENGGUNAKAN GEOMETRIC DEEP LEARNING

Authors

  • Salamet Nur Himawan Politeknik Negeri Indramayu
  • Robieth Sohiburoyyan Politeknik Negeri Indramayu
  • Iryanto Politeknik Negeri Indramayu

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

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2023-08-16

How to Cite

Salamet Nur Himawan, Robieth Sohiburoyyan, & Iryanto. (2023). KLASIFIKASI INHIBITOR SARS-COV-2 MENGGUNAKAN GEOMETRIC DEEP LEARNING . Prosiding Seminar SeNTIK, 7(1), 78–82. Retrieved from https://ejournal.jak-stik.ac.id/index.php/sentik/article/view/3432
Abstract View: 0 times