Judul: Perbandingan Ekstraksi Ciri K-Mers dan Spaced K-Mers pada Klasifikasi Fragmen Metagenome dengan Naïve Bayes Classifier
Abstrak: Metagenome is a genetic material obtained from a simple which is taken directly from the environment such as soil, marine, or human entrails. These metagenome fragments contain a variety of organism , so that a binning process required to classify them before conducting genome assembly. This research employs naïve Bayes classifier (NBC) and spaced k-mers as a feature extraction to classify these fragments into genus level. The results will be compared to those of method which uses NBC and k-mers feature extraction. K-mers feature is a common feature in the DNA fragments classification problem. The comparison results show that the accuracy of classifier using NBC and spaced k-mers is higher than that of classifier using NBC and k-mers.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Ekstraksi Spaced N mers dan Probabilistic Neural Network sebagai Classifier
Abstrak: Metagenomika merupakan cabang genetika yang secara khusus ditujukan untuk mempelajari materi genetik yang diambil langsung dari sampel lingkungan, diikuti dengan menganalisis informasi genetika tersebut. Proses sekuensing dari sampel lingkungan menghasilkan fragmen-fragmen pendek yang berasal dari beberapa mikroorganisme yang terdapat pada sampel tersebut. Kondisi seperti ini menyebabkan proses perakitan fragmen menjadi tidak akurat, yaitu dengan dimungkinkannya terbentuknya cymeric contigs. Keberadaan cymeric contigs ini dapat diminimalkan dengan melakukan binning. Proses binning dapat dilakukan dengan pengklusteran atau pengklasifikasian. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode probabilistic neural network untuk proses klasifikasi dan spaced n-mers untuk ekstraksi fiturnya karena sudah terbukti akurat dan menghasilkan akurasi yang baik. Data yang dipakai mempunyai panjang fragmen 500 bp, 1000 bp, 5000 bp, dan nilai n-mers yang dipakai adalah 3. Akurasi yang terbaik dihasilkan dengan menggunakan nilai smoothing parameter 11 untuk pengujian organisme dikenal. Selanjutnya pengujian dengan organisme tidak dikenal menghasilkan akurasi sebesar 64.40% untuk panjang fragmen 500 bp, 68.60% untuk panjang fragmen 1000 bp, 69.62% untuk panjang fragmen 5000 bp.
Keyword: binning, classification, metagenome, probabilistic neural network

Judul: Penentuan Waktu Pemberian Air Irigasi Berdasarkan Jumlah dan Jarak Penetes pada Sistem Irigasi Tetes untuk Tanaman Palawija
Abstrak: Air yang cukup sangat penting bagi pertumbuhan tanaman. Tanaman menyerap air dari dalam tanah untuk pertumbuhannya. Air yang dibutuhkan tanaman akan terus berkurang dan sulit diserap tanaman apabila tidak ada tambahan air hujan atau air tanah. Dalam keadaan ini pemberian air irigasi perlu dilakukan untuk menjarnin pertumbuhan tanaman yang baik dengan menambah kadar air tanah (Sosrodarsono dan Takeda, 1978).Jadwal irigasi, waktu pemberian air dan jumlah air yang diberikan adalah masalah yang sangat kompleks. Faktor utama yang mempengaruhi jadwal irigasi adalah kebutuhan air tanaman, sifat tanah yang menunjukkan kapasitas menyimpan air di daerah perakaran, pertumbuhan perakaran tanaman dan toleransi tana.man terhadap penurunan kelembaban. Dalam perencanaan skkdul irigasi, Eaktor tambahan yang perlu dipertirnbangkan adalah karakteristik hidrolik, metode dan praktek irigasi. kondisi daerah dan iklim, operasi lahan $ang mempengaruhi waktu iriqasi dan kondisi lahan yang berhubungan dengan usaha manusia dan proses produksi (Buras, N, et al., 1973) .
Keyword: