Nama : Rahman Pujianto Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Virtual Screening Kandidat Obat berbasis Machine Learning pada Database Tanaman Herbal Indonesia dengan Berbagai Strategi Feature Selection Penelitian dalam thesis ini akan melakukan virtual screening kandidat obat yang terdiri dari dua tahap. Tahap pertama screening menggunakan ligandbased screening (LBS) lalu dilanjutkan dengan tahap kedua yaitu screening menggunakan molecular docking. Penelitian ini akan fokus pada feature selection pada tahap pertama. Hasil percobaan menunjukan feature selection dapat mempercepat proses training dan prediksi tanpa mengurangi performa pengklasikasi LBS. Virtual screening terhadap Database Tanaman Herbal Indonesia telah mengindentikasi 10 senyawa yang bereaksi dengan HIV-1 protease.