Judul: Klasifikasi Metagenom Pada Kasus Imbalanced Data Dengan Metode Mahalanobis Distance Based Sampling
Abstrak: Metagenom merupakan materi genetis yang diambil secara langsung dari lingkungan tanpa melalui proses isolasi. Pengambilan unsur genetis secara langsung dari lingkungan mengakibatkan banyak organisme yang bukan menjadi subjek penelitian ikut terambil sehingga perlu dilakukan proses klasifikasi. Namun, proses klasifikasi terkendala kasus imbalance data pada data sampel. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode mahalanobis distance based sampling untuk mengatasi masalah imbalance data pada proses klasifikasi fragmen metagenom. Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan metode n-mers dan pembentukan classifier dilakukan dengan metode k-nearest neighbor. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa akurasi rata-rata pada kelas minoritas setelah dilakukan penyeimbangan data mengalami peningkatan sebesar 6.72% untuk k = 3 dan 5.79% untuk k = 5. Adapun akurasi rata-rata pada kelas minoritas untuk k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan justru mengalami penurunan sebesar 1.11%.
Keyword: imbalance data, k-nearest neighbor, mahalanobis distance based sampling, metagenom, n-mers

Judul: Penerapan K-means pada Imbalanced Data untuk Klasifikasi Metagenom.
Abstrak: Metagenom merupakan studi DNA total dari sumber lingkungan yang diisolasi secara langsung. Metagenom didasari pada isolasi dan karakterisasi DNA dari sampel-sampel lingkungan tanpa diperlukannya budidaya dari mikroorganisme. Studi metagenom mengacu pada kandungan genomik dari ekosistem mikroba lengkap. Dikarenakan pada sampel mikroba yang digunakan terdapat bermacam-macam jenis organisme maka perlu dilakukan proses klasifikasi. Pada tahap proses klasifikasi metagenom umumnya terjadi permasalahan imbalanced data yang dapat mempengaruhi keakuratan hasil klasifikasi. Penelitian ini difokuskan untuk mengatasi masalah klasifikasi pada imbalance data pada metagenom dengan K-means sebagai metode clustering dan mengaplikasikan KNN (k-nearest neighbors) sebagai algoritme untuk klasifikasinya. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa akurasi rata-rata kelas minoritas setelah dilakukan penyeimbangan data mengalami peningkatan sebesar 4,35% untuk k=1. Adapun akurasi rata-rata pada kelas minoritas untuk k= 3 dan k=5 setelah dilakukan penyeimbangan justru mengalami penurunan sebesar masing-masing sebesar 1,21% dan 6,77%.
Keyword: Clustering, DNA, imbalance data, Klasifikasi, KNN, K-means, Metagenom.

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: