Judul: Pemodelan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Bakteri Patogen dan Non Patogen Berdasarkan Data Sekuens Genom
Abstrak: Bacteria are microorganisms that can be divided into two domains, pathogenic (harmful bacteria) and non-pathogenic bacteria (bacteria are harmless). The purpose of this research is making modeling clasifications of pathogenic bacteria and non pathogenic based on the sequence genom and test the effect of kernels and fragment length of the accuration result. The genome sequence obtained from NCBI with long fragments 100 bp, 400 bp, 800 bp, 1000 bp, and then 5000 bp extraction features done using methods K-Mers and methods of Support Vector Machine (SVM) with 3 main kernel, that is Linear, Radial Basic Function (RBF) and a Polynomial as a method of classifier. From this process, 5000 bp fragment length is obtained with RBF is the highest accuracy reached 96.61%
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), SVM, pathogenic, non pathogenic, K-Mers

Judul: Optimasi Parameter pada Support Vector Machine untuk Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan Algoritme Genetika
Abstrak: Klasifikasi fragmen metagenome merupakan salah satu contoh dari proses binning yang bertujuan untuk mengklasifikasikan fragmen-fragmen ke dalam beberapa tingkat taksonomi. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Pada masalah yang bersifat non linear, diperlukan kernel untuk memetakan vektor ciri ke dalam ruang berdimensi tinggi, sehingga masalah yang non linear tersebut dapat dipecahkan secara linear. Kernel yang sering digunakan adalah Radial Basis Function (RBF). Tantangan yang dihadapi adalah bagaimana menemukan parameter yang optimal sehingga dihasilkan model klasifikasi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan optimasi parameter pada SVM dalam klasifikasi fragmen metagenome menggunakan Algoritme Genetika. Parameter yang akan dicari nilai optimalnya adalah parameter C untuk jarak margin dan gamma () untuk percepatan fungsi pada kernel RBF untuk mendapatkan akurasi classifier model klasifikasi yang optimal. Evaluasi dilakukan untuk membandingkan akurasi model klasifikasi dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika dan akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search. Hasil evaluasi menunjukan bahwa akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika adalah 67.3% untuk fragmen berukuran 400bp dan 98.6% untuk fragmen berukuran 10 Kbp. Akurasi ini lebih tinggi dibandingkan akurasi dari model klasifikasi dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search, yaitu sebesar 65.3% untuk fragmen berukuran 400 bp dan 95.4 untuk fragmen berukuran 10 Kbp.
Keyword: Metagenome, Support Vector Machine (SVM), Algoritme Genetika, Radial Basis Function (RBF)

Judul: Strategi Penentuan Permintaan dan Harga sebagai Salah Satu Target Pengukuran Kinerja Pemasaran Produk Kayu Lapis Indonesia ke Jepang
Abstrak: Dari sekian banyak negara tujuan ekspor kayu lapis Indonesia, Jepang merupakan salah satu negara tujuan ekspor terbesar Sekitar 25% ekspor kayu lapis Indonesia ditujukan ke pasar Jepang Jepang merupakan negara tertinggi pengimpor kayu lapis Dari berbagai negara yang mengekspor kayu lapis ke Jepang, Indonesia menempati sekitar 84% dari total impor kayu lapis Jepang Sebagai negara pengekspor kayu lapis utama, Indonesia mampu meraih pangsa pasar yang cukup dominan di pasar kayu lapis Jepang Sebagai market leader (pemimpin pasar) kayu lapis di pasar Jepang, Indonesia seringkali sulit mempertahankan posisi sebagai pemimpin harga pasar kayu lapis Kurangnya informasi mengenai perkembangan permintaan, penyaluran dan harga kayu lapis di Jepang menyebabkan Indonesia tidak mampu mengantisipasi perubahan pasar yang tejadi Selaku pemimpin pasar kayu lapis, Indonesia seharusnya dapat menjaga agar harga kayu lapis di bawah kendali Indonesia Dengan mengendalikan harga kayu lapis di Jepang berarti Indonesia sudah dapat mengendalikan harga kayu lapis duma
Keyword: