Judul: Penggabungan Ekstraksi Fitur menggunakan Early Integration pada Klasifikasi Fragmen Metagenome
Abstrak: Analisis metagenom merupakan salah satu cabang ilmu ekologi mikroba yang berkembang begitu pesat dalam beberapa tahun terakhir. Ilmu metagenom mengacu kepada akses secara langsung konten genetik seluruh komunitas organisme pada sampel lingkungan yang diambil. Sudah banyak penelitian dilakukan dalam bidang ini, terutama pada pengelompokan berdasarkan komposisi, dengan berlandaskan fakta bahwa dua organisme yang sejenis memiliki komposisi nukleotida yang mirip. Pada penelitian ini, digunakan k-mers, Characterization Vector (CV) dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi fitur dikombinasikan dengan early integration sebagai metode penggabungan fitur. Support Vector Machine dipilih sebagai mesin klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggabungan di antara ketiga ekstraksi fitur tidak meningkatkan akurasi secara signifikan. Nilai akurasi untuk panjang fragmen 3 Kbp untuk k-mers adalah 89.513%, mersCV 89.506%, mersGLCM 89.427%. Disimpulkan bahwa ekstraksi fitur CV dan GLCM kurang baik dalam memisahkan fragmen ke dalam kelasnya masing-masing.
Keyword: fragmen metageno, ekstraksi fitur, early integration

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: Pengelolaan Lanskap Perumahan Danau Bogor Raya Lingkup PT Bogor Raya Development, Kota Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Bogor Lakeside management under a large developer, namely ASIA PACIFIC (ASPAC) group which have renamed to PT Bogor Raya development was trusted to develop this area since 1989. Settlement provides many facilities to support of occupants. Management in this residence is the planning and design undertaken by division proyek and design. In creating the characters of the space, Bogor Lkeside residence comprises reception space, residential, and commercial space. In keeping with the landscape that has been awakened, maintenance of the landscape environment Bogor Lakeside managed and supervised by Estate Manager. Maintenace process at Bogor Lakeside executed by the contractors and in house (developer). Estate Manager gain financial revenue from the environment maintenance fee. Environmental maintenance fee fund covers the cost of security, cleanliness, and landscaping, and lightning environments. The most important thing in landscape management is maintenance. Landscape maintenance is devided into two which is maintenance of ideal and physical maintenance. Overall landscape management in Bogor Lakeside has gone well enough but still needed some other maintenance alternatives to create sustainability.
Keyword: