Judul: Optimasi Parameter pada Fast Correlation Based Filter untuk Reduksi Dimensi Menggunakan Algoritme Genetika
Abstrak: Metagenome merupakan mikroorganisme yang diambil secara langsung dari alam. Proses sequencing genom dari metagenome mengakibatkan bercampurnya berbagai organisme. Hal ini menyebabkan kesulitan pada proses perakitan. Oleh karena itu, dibutuhkan proses pemilahan yang disebut binning. Proses binning dengan pendekatan komposisi dilakukan dengan supervised learning. Metode supervised learning memiliki tahapan ekstraksi fitur, penelitian ini menggunakan metode ektraksi fitur k-mers. Besarnya parameter k pada metode ekstraksi fitur mengakibatkan dimensi yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algorime fast-correlation based filter untuk mereduksi dimensi fitur yang dihasilkan k-mers dan mengoptimasi parameter threshold pada fast-correlation based filter menggunakan algoritme genetika. Penelitian ini diuji menggunakan klasifikasi k-nearest neighbour sehingga menghasilkan akurasi terbaik diperoleh ketika k = 7 dengan akurasi mencapai 99.41% dengan nilai threshold 0.67788.
Keyword: binning, fast-correlation based filter, genetic algorithm, k-mers, knearest neighbour

Judul: Optimasi Parameter pada Fast Correlation Based Filter Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization untuk Klasifikasi Metagenom
Abstrak: Bioinformatika memiliki banyak bidang kajian penting yang terus berkembang, salah satunya adalah analisis metagenom. Metagenom merupakan materi genetik yang diperoleh dari sampel yang diambil langsung dari lingkungan tanpa budidaya di laboratorium. Untuk mengklasifikasikan fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi yang berbeda, proses binning perlu dilakukan. Dalam penelitian ini, proses binning dilakukan dengan pendekatan komposisi berbasis metode supervised learning. Pendekatan komposisi ini memiliki tahapan ekstraksi fitur yang dilakukan dengan metode k-mers. Untuk mereduksi dimensi fitur yang dihasilkan k-mers digunakan algoritme Fast Correlation Based Filter (FCBF). Untuk klasifikasi, kami menggunakan metode k-nearest neighbour (KNN). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil akurasi pengklasifikasian metagenome dengan mengoptimasi nilai parameter threshold pada algoritme FCBF dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO dapat digunakan untuk mengoptimasi nilai parameter threshold. Selain itu, dapat diamati bahwa nilai fitness dan akurasi pengklasifikasian berpotensi untuk ditingkatkan dengan menambah jumlah partikel PSO dan iterasi.
Keyword: fast correlation based filter, K-mers, K-nearest neighbour, metagenom particle swarm optimization

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity