Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Metode SVM dan Fast Correlation Based Filter sebagai Penyeleksi Fitur
Abstrak: Bioinformatika memiliki banyak bidang kajian penting dan terus berkembang, salah satunya adalah analisis metagenom. Metagenom merupakan materi genetik yang diperoleh dari sampel yang langsung diambil dari lingkungan tanpa budidaya di laboratorium. Untuk mengklasifikasikan fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi yang berbeda perlu dilakukan proses binning. Pada penelitian ini dilakukan proses binning dengan pendekatan komposisi menggunakan metode supervised learning. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier, perhitungan frekuensi k-mers untuk mengekstraksi fitur, dan Fast Correlation Based Filter (FCBF) sebagai penyeleksi fitur. Pada proses seleksi fitur, jumlah fitur yang terseleksi ditentukan oleh nilai threshold. Dari penelitian ini akurasi hasil klasifikasi SVM dengan seleksi fitur berkisar antara 79.13% sampai 96.68% untuk 3-mers, sedangkan jika menggunakan 4-mers akurasi berkisar antara 83.59% sampai 99.35%.
Keyword: metagenom, binning, k-mers, feature selection, fast correlation based filter, threshold, SVM

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Abstrak: Metagenome analysis is one of the most important bioinformatics field. This field is related to genome which is taken directly from the environment. The purpose of this research is to classify metagenome fragment into some taxonomic levels using support vector machine (SVM) method. Feature extraction is performed using spaced k-mers. Classification process is conducted by creating model using the training data from 381 organisms. The evaluation results show that the accuracies for short fragments (400 bp) are 65.3% and 82.1% at genus level and phylum level, respectively. Meanwhile, the accuracies increase significantly for long fragments (10 kbp), with a value of 95.4% at genus level and 97.6% at phylum level. It can be stated that the accuracy will be increased with the increasing of fragments length and higher taxonomic levels. In addition, the results of the study also conclude that the feature extraction methods used was very good and produce data with linearly separable conditions.
Keyword: 

Judul: Revitalisasi Peran Kelembagaan Panglima Laôt dalam Pengembangan Masyarakat Nelayan (Gampong Telaga Tujuh Kecamatan Langsa Timur Pemerintah Kota Langsa, Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam)
Abstrak: Kelembagaan Panglima Laôt sebagai lembaga adat di masyarakat wilayah pesisir Aceh yang telah ada mulai dari masa pemerintahan Sultan Iskandar Muda (1607-1637), masa penjajahan kolonial Belanda (1904-1942). Setelah indonesia merdeka perhatian pemerintah terhadap lembaga Panglima Laôt terabaikan. Sehingga macam-macam peran Panglima Laôt tidak berjalan sebagaimana mestinya. Meskipun demikian, keberadaan lembaga Panglima Laôt tetap terpelihara dalam masyarakat pesisir. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun program pengembangan peran Panglima Laôt di kalangan masyarakat nelayan.
Keyword: Revitalization, Panglima Laot Institution, Fishermen community, Pengembangan masyarakat, Usaha Pengolah Ikan (UPI)