Judul: Clustering metagenome fragments using growing self organizing map
Abstrak: Metagenome is a research about analyzing microbes in the large community and allowed the culture-independent. The microorganism samples taken directly from environment is not easy to assembly because contains mixture microorganism. If sample complexity is very high and come from high diversity environment, difficulties of assembling DNA sequence are increasing because the interspecies chimeras can be happen. Clustering commonly using supervised learning, but the supervised learning depends on avaibillity of data training. Because of that, in this research we used unsupervised learning to clustering the metagenome fragments. Beside that, clustering usually using the longer fragments, which is ≥ 8 kbp and have a small community (less than 100 microorganism). The purpose of this research is to analyze the effectiveness and efficiency of Growing Self Organizing Map to the clustered large community of metagenome fragments. We used trinucleotide, tetranucleotide, and combination of oligonucleotide frequency that consider the don’t care situation called spaced k-mer frequency as a features. As a feature extraction, we using k-mer and spaced k-mer. Based on parameter combination using oligonucleotide frequency, the best combine between Learning Rate and Neighborhood Size is a spaced k-mer frequency. We tested to get a better parameter combinatoin into [10 10] map size and 10 epochs training lenght. Error to mapped metagenome fragments using spaced k-mer frequency is 0.665 for quantization error, 0.06 for topographic error and 13.07% for error percentage. Using the map size between [100 – 500], map unit 300 – 5000 unit, and training lenght 10 epochs, gives the best training in the map size [100 150] with 300 map unit. The training time is 51 minutes and percentage error is 6.43%.
Keyword: Clustering, Growing Self Organizing Map, metagenome fragments

Judul: Pengelompokan Fragmen Metagenom Menggunakan Self-Organizing Map (SOM)
Abstrak: Metgenomics adalah cabang dari bioinformatika yang mempelajari tentang metagenom, sekelompok mikroorganisme yang diambil langsung dari lingkungan tanpa proses kultur. Fragmen-fragmen yang diperoleh dari metagenom mengandung berbagai organisme dan melakukan proses perakitan secara langsung dapat menghasilkan chimeris contigs. Dengan demikian, metode untuk mengurangi kesalahan dalam proses perakitan diperlukan binning. Binning adalah metode pengelompokan fragmen berdasarkan taksonomi. Dalam penelitian ini, binning yang digunakan berdasarkan pendekatan komposisi. Dalam pendekatan ini menggunakan SOM (self-organizing map). SOM adalah metode jaringan saraf tiruan yang telah berhasil dipetakan dalam dimensi yang lebih tinggi. SOM memiliki dua metode pelatihan yaitu sequential training dan batch training. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan dua metode pelatihan SOM dalam pengelompokan fragmen metagenom. Penelitian ini juga menggunakan k-mers sebagai metode ekstrasi fitur. Kmer menggunakan jumlah kombinasi K (kombinasi pasangan basa (ATCG)). K yang digunakan adalah K = 4 berarti membentuk 44 = 256 kombinasi pasangan basa dan K = 5 berarti membentuk 45 = 1024 kombinasi pasangan basa. Penelitian ini juga menggunakan proses normalisasi dengan tujuan untuk menghilangkan nila-nilai yang rangkap hasil ekstrasi fitur. Metode normalisasi yang digunakan adalah normalisasi min-max. Penelitian ini membandingkan kedua metode pelatihan yaitu sequential training dan batch training untuk menemukan teknik pengelompokan terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa batch training dapat mencapai 3.64% dari map size [15 15]. Nilai kesalahan ini lebih kecil dari sequential training yang mendapatkan nilai kesalahan 7.06% dari map size [10 10]. Hasil ANOVA dalam penelitian in pada dua metode pelatihan SOM. Sequential training kombinasi pentanukleotida dan tetranukleotida perhitungan quantization error dan persentase galat memiliki hasil yang signifikan untuk pengelompokan fragmen metagenom. Perhitungan topographic error menghasilkan nilai yang tidak signifikan terhadap pengelompokan fragmen metagenom. Pehitungan ANOVA yang dilakukan dalam batch training, bahwa perhitungan quantization error, topographic error dan persentase galat dengan kombinasi tetranukleotida dan pentanukleotida memiliki nilai yang signifikan terhadap pengelompokan fragmen metagenom
Keyword: ANOVA, Batch Training, Metagenome, Sequential Training, SOM

Judul: Telaah Pengadaan "Stok Tegakan" Bahan Baku Substitusi Pabrik Kertas di Kabupaten Banyuwangi
Abstrak: Industri kertas merupakan industri yang menggunakan bahan baku yang dagat diperbaharui (renewable), berupa kayu dan bahan berserat (berlignoselulosa) lainnya. D i Kabupaten Ranyuwangi terdapat industri kertas yang menggunakan bahan baku jenis s e r a t pendek (hardwood) dan kayu jenis serat panjang (softwood) s e r t a pulp impor.
Keyword: