Judul: Pengembangan Library Python untuk Mencari Persamaan Terbaik dalam Perhitungan Kemiripan dan Jarak pada Data Biner
Abstrak: Fitur biner memiliki informasi yang cukup penting dalam analisis data. Pendekatan yang biasa dilakukan dalam menganalisis data tersebut yaitu menggunakan perhitungan kemiripan dan jarak. Namun, banyaknya persamaan untuk menghitung kemiripan ataupun jarak yang ada menyebabkan pemilihan persamaan tersebut sangat penting untuk menghasilkan analisis yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan library Python untuk menentukan persamaan kemiripan dan jarak yang paling baik untuk kasus kardiovaskular menggunakan metode waterfall. Hasilnya terdapat dua class utama yang dikembangkan, yaitu PairBestMeasures untuk menganalisis data berdasarkan pasangan target dan AgglomerativeBestMeasures untuk menganalisis penggunaan persamaan jarak dan kemiripan dalam agglomerative clustering. Pada kasus kardiovaskular, kemiripan Sokal Sneath 4 merupakan persamaan yang didapat untuk analisis berdasarkan pasangan target dan Baroni urbani buser 2 merupakan persamaan kemiripan yang didapat dalam analisis agglomerative clustering. Pada akhir penelitian dilakukan deployment berupa library dan dokumentasi ke situs PyPi dan readthedocs., Binary features have quite important information in data analysis. The common approach in analyzing the data is to use similarity and dissimilarity calculations. However, from the many equations to calculate the existing similarities or distances, the selection of these equations is crucial to produce a better analysis. This study aims to develop a Python library to determine the best similarity equation for cardiovascular case using the waterfall method. As a result, there are two main classes developed, namely PairBestMeasures to analyze data based on target pairs and AgglomerativeBestMeasures to analyze the use of distance and similarity equations in agglomerative clustering. In the cardiovascular case, the Sokal Sneath 4 similarity is the equation obtained for analysis based on target pairs and Baroni urbani buser 2 is the similarity equation obtained in agglomerative clustering analysis. At the end of the research, the deployment of libraries and documentation to the PyPi and readthedocs sites is carried out.
Keyword: binary, python, similarity, waterfall

Judul: Ukuran Kemiripan Sweetspot Similarity Pada Temu Kembali Informasi Anotasi Gene Ontology Berbasis Solr
Abstrak: Biodiversitas Informatik adalah sebuah upaya membuat sumber informasi keanekaragaman hayati dalam format digital. Biodiversitas informatik menggunakan struktur ontologi dalam memetakan pengetahuannya. Gene Ontology (GO) adalah sebuah ontologi di bidang biologi molekular yang dikembangkan oleh Gene Ontology Consortium. Gene Ontology memiliki 3 komponen, yaitu molecular function, biological process, dan cellular component. Dibutuhkan mesin pencari yang relevan serta mampu mengolah data biodiversitas yang besar. Apache SOLR merupakan mesin pencari yang dibangun pada Apache Lucene. Uji kemiripan pada SOLR Sweetspot similarity dapat mengantisipasi masalah perbedaan panjang anotasi GO dengan melakukan normalisasi panjang dokumen. Normalisasi panjang dokumen ditentukan berdasarkan perbandingan dari beberapa parameter dan didapatkan nilai min 51, max 100, dan steepness 0.4 sebagai acuan yang terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan nilai Mean Average Precision dan RPrecision sweetspot similarity lebih baik dibandingkan dengan classic similarity.
Keyword: Apache SOLR, Biodiversitas Informatic, Gene Ontology, Mesin pencari, Sweetspot Similarity

Judul: Identifikasi cendawan penyebab penyakit pada rumput ST. Augustine [Stenotaphrum secundatum (Walt.) Kuntze]
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengetahui patogen yang menimbulkan penyakit pada rumput St. Augustine (Stenotaphrum secundatum [Walt.) Kuntze.), melalui prosedur postulat Koch. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Bakteriologi, Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, mulai bulan Juli sampai Oktober 2002. Untuk mengetahui patogenesitas cendawan, dilakukan pengujian berdasarkan postulat Koch. Cendawan diisolasi dari rumput St. Augustine yang menampakkan gejala sakit kemudian ditumbuhkan mada medium potato dextrose agar sampai diperoleh biakan murni. Biakan murni yang siap dijadikan inokulum diinokulasikan ke daun rumput St. Augustine sehat. Untuk mendukung kondisi yang memudahkan spora dapat berkecambah dan tabung kecambah dapat masuk ke tanaman inang, tanaman ditutup dengan sungkup plastik. Pengamatan terhadap perkembangan gejala penyakit dilakukan mulai hari pertama inokulasi sampai munculnya gejala awal. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa cendawan penyebab penyakit pada rumput St. Augustine adalah cendawan Curvularia yang diduga berasal dari spesies lunata. Cendawan ini mempunyai aktivitas patogenik yang menyebabkan penyakit hawar daun Curvularia. Gejala yang timbul ditandai dengan adanya bercak-bercak kecil berwarna coklat kelabu dan kemudian menyebar ke bagian atas daun sehingga akhirnya daun menjadi oranye dan mengering. Dari hasil uji kisaran inang diketahui bahwa selain menginfeksi rumput St. Augustine patogen ini mampu menginfeksi rumput lainnya yaitu genus Zoysia sp. (Z. matrella dan Z. japonica) dan rumput bermuda (Cynodon sp.) varietas Tiftdwarf dan varietas Evergreen dengan gejala yang hampir mirip dengan gejala yang timbul pada rumput St. Augustine yaitu munculnya bercak coklat pada daun sebagai gejala awal yang kemudian menjadi hawar yang mengakibatkan menguningnya bagian atas daun yang kemudian akan merambat ke bagian bawah daun dan pada akhirnya daun menjadi kering dan mati…
Keyword: