Judul: Optimasi Clustering K-Means dengan Algoritma Genetika Multiobyektif
Abstrak: Clustering (pengelompokkan) merupakan suatu teknik yang membagi kumpulan obyek kedalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan sifat. Kualitas pengelompokkan yang bagus mempunyai sifat memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dalam suatu cluster dan memiliki tingkat kemiripan yang rendah antar cluster. K-Means merupakan salah satu teknik clustering partisioning dan tiap-tiap kelompok direpresentasikan dengan nilai rata-ratanya. Kelemahan K-Means diantaranya sulit mencapai optimum global, karena sangat tergantung dengan pemilihan awal titik pusat. Pada proses iterasinya, K-Means tidak selalu menghasilkan nilai varian dalam cluster yang minimum dan varian antar cluster yang maksimum, sehingga kualitas cluster yang dihasilkan kurang bagus. Kelemahan lain jumlah cluster yang tidak diketahui oleh pengguna yang dan belum ada metode yang efisien dan bersifat universal dalam pemilihan jumlah kelompok tersebut. K-Means sensitif terhadap outlier. Pada proses perhitungan, semua obyek dimasukkan termasuk yang outlier, sehingga mempengaruhi bentuk cluster yang dihasilkan. Keterbatasan lain adalah K-Means hanya bekerja pada atribut numerik, dan tidak bisa untuk variabel kategori. Untuk meningkatkan kinerja clustering K-Means, salah satu metode yang bisa digunakan adalah algoritma genetika. Algoritma ini berbasis teori evolusi dan biologi, yang dapat melakukan pencaharian dalam ukuran besar dan non linier. Untuk mencapai kondisi konvergen digunakan operator genetik yaitu persilangan, mutasi dan elitism yang dievolusikan dalam fungsi fitness. Penelitian ini melakukan perbandingan K-Means dan K-Means algoritma genetika multiobyektif, dengan 2 fungsi tujuan yaitu meminimumkan varian dalam cluster dan memaksimalkan varian antar cluster. Perbandingan dilakukan pada data iris dan data wine dari UCI Machine Learning. Metode algoritma genetika multiobyektif yang digunakan non dominasi sorting dengan pendekatan pareto rangking. Fungsi fitness berdasarkan pareto rangking adalah dummy fitness sesuai dengan nilai rangking. Penyelesaian dari pareto rangking berupa pasangan koordinat nilai varian dalam cluster dan varian antar cluster yang terbagi menjadi front sesuai rangking. Penyelesaian berada pada front pertama yang memiliki nilai rangking satu, berupa himpunan pasangan nilai yang saling tidak mendominasi antar solusi. Evaluasi kuantitatif hasil clustering bisa dengan beberapa pendekatan antara lain Hubert Statistic, Indeks Dun dan Indeks Davies Bouldin. Pendekatan Indeks Davies Bouldin bertujuan untuk memaksimalkan jarak antar cluster dan pada waktu yang sama mencoba untuk meminimalkan jarak antar cluster. Pada penelitian ini untuk mencari penyelesaian optimum menggunakan kriteria indeks validitas Davies Bouldin serta kesesuaian jumlah cluster yang dihasilkan. ..dst
Keyword: K-Means, algoritma genetika multiobyektif, himpunan penyelesaian yang tidak saling mendominasi, pareto rangking

Judul: Optimization of Clustering Low Abundance Metagenome Fragments with Algorithm Pillar K-Means
Abstrak: Pesatnya perkembangan teknologi pada bidang bioinformatika memungkinkan peneliti untuk mengurutkan basa nukleotida dari suatu organisme yang diambil langsung dari lingkungan tanpa proses isolasi menjadi lebih mudah. Proses pengurutan basa nukleotida pada kelas taksonomi merupakan langkah penting untuk analisis metagenome. Metagenome adalah proses pengambilan sampel langsung dari lingkungan tanpa melalui isolasi di laboratorium, variasi urutan basa nukleotida pada spesies mahluk hidup memiliki kemiripan yang menyebabkan beberapa spesies saling terkait satu dengan lainnya. Oleh karena itu, untuk mengenali suatu spesies dan membedakan dengan spesies yang lain diperlukan pengelompokan berdasarkan kesamaan ciri fiturnya. Untuk menghindari terjadinya kesalahan perakitan maka metagenome fragmen perlu dilakukan pengelompokan berdasarkan tingkat taksnomi atau disebut dengan binning. Binning terbagi atas dua pendekatan yaitu berdasarkan homologi dan komposisi. Dalam penelitian ini menggunakan pendekatan komposisi dimana dihitung kemunculan basa nukleotida dari frekuensi k-mers sebagai ekstraksi fitur dengan 3-mers dan 5-mers yang dijadikan sebagai masukan pada Pillar K-means algoritme. Pillar K-means algoritme digunakan untuk optimasi K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah mengoptimalkan inisialisasi centroid untuk memaksimumkan akumulasi distance matrix sehingga didapatkan cluster terbaik dalam pengelompokan metagenome fragmen. Berdasarkan hasil kerja dari Pillar KMeans dilakukan evaluasi dengan Silhoutte Cooefficient dan diperoleh parameter terbaik 0.2 sampai 0.7. Digunakan pula confusion matrix untuk evaluasi keakuratan pengelompokan dan diperoleh akurasi untuk 3-mers sebesar 67.54% sedangkan 5- mers 99.19%., The rapid development of technology in the field of bioinformatics enables researchers to sequence the nucleotide bases of an organism that is taken directly from the environment without the isolation process becomes easier. Nucleotide sequencing process on the class taxonomy is an important step for metagenome analysis. Metagenome is the process of sampling directly from the environment without going through the insulation in the laboratory, variations in the nucleotide sequences in species living things have similarities that causes some species are related to one another. Therefore, to identify a species and differentiate with other species takes its grouping based on common characteristics. To avoid mistakes, the metagenome fragment assembly needs to be done grouping based on the level taksnomi or called binning. Binning is divided into two approaches, based on homology and composition. In this research approach in which the composition calculated the frequency of occurrence of the nucleotide bases of k-mers as feature extraction with 3-mers and 5-mers were used as input to the Pillar K-means algorithm. Pillar K-means algorithm is used to optimize the KMeans. The aim of this study was to optimize the centroid to maximize the accumulated distance matrix and get the best cluster in the grouping metagenome fragments. Based on the work of Pillar K-Means evaluated by Silhoutte Cooefficient and obtained the best parameter of 0.2 to 0.7. Similarly confusion matrix used to evaluate the accuracy of the grouping and obtained accuracy for 3- mers amounted to 67.54% while 99.19% 5-mers.
Keyword: Low Abundance, Metagenome Fragments, Pillar K-Means, Rapid development, Computer technology, Clustering, Confution matrix, K-Mean clustering

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: