Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan KNN dan PNN dengan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) pada Variasi Jumlah Fragmen
Abstrak: The development of knowledge in bioinformatics such metagenome analysis keeps evolving. Some related researches commonly use K-Mers method for the features extraction and SVM for the classification. This research uses gray level co-occurrence matrix (GLCM) method for the features extraction with KNN and PNN method for the classification. GLCM is a method to analyze the texture on image. On the DNA sequence data, the bases ACGT strand of DNA is considered as a texture with 4 levels color forms co-occurrence matrix with ACGT×ACGT size, then the texture analysis is conducted horizontally with an angle of 0 degrees. Based on this research result with the length of the fragment 200 bp, the accuracy using KNN and PNN method is 100% on the number of fragment of 1800, 18000, and 180000. From these results it can be concluded that the variation on the number of fragment does not affect the value of accuracy obtained. In addition, it can be concluded that GLCM feature extraction method can be prospectively implemented for classifying metagenome fragment.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), PNN, metagenome, GLCM, KNN

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom menggunakan PNN dengan Ekstraksi Fitur GLCM pada setiap Fragmen
Abstrak: Analisis metagenom adalah salah satu bidang kajian bioinformatika yang sedang berkembang di Indonesia. Bidang ini terkait dengan analisis sequencing genom yang diperoleh langsung dari lingkungan, namun sequencing secara langsung tersebut dapat menyebabkan kesalahan rekayasa atau perakitan fragmen dalam suatu kelompok mikroorganisme. Oleh karena itu, diperlukan suatu algoritme yang tepat dalam pengelompokan dari organisme yang memiliki ciri sesuai dengan kelompok tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan algoritme klasifikasi probabilistic neural network (PNN) dengan ekstraksi fitur dari gray level co-occurrence matrix (GLCM). Pada proses ekstraksi fiturnya dilakukan dua variasi perlakuan GLCM yaitu ekstraksi untuk seluruh fragmen dan ekstraksi untuk tiap fragmen pada masing-masing organisme, dan didapatkan akurasi maksimum 86% pada perlakuan untuk tiap fragmen dan 73% untuk perlakuan seluruh fragmen. Nilai spesifisitas pada kedua perlakuan ekstraksi mencapai 98.33%, sedangkan sensitivitas diperoleh pada nilai 70%–85% .
Keyword: fragmen, GLCM, klasifikasi, PNN

Judul: Analisis waterbalance waduk bili-bili Kab. Gowa, Sulawesi Selatan
Abstrak: Seiring dengan menigkatnya peradaban manusia, air kini memenpati posisi yang sangat strategis dalam kehidupan manusia. Kebutuhan akan air terus meningkat baik dari segi kualitas maupun kuantitas. Membangun waduk pada DAS ( Daerah Aliran Sungai) adalah salah satu upaya yang ditempuh untuk memenuhi kebutuhan manusia akan air. Waduk memberikan banyak manfaat dalam berbagai bidang kehidupan manusia. Namun , acap-kali pembangunan waduk yang begitu banyak memakan biaya tidak diiringi dengan pengoperasian waduk yang optimal. Waduk Bili-bili yang berada di kabupaten Gowa, Provinsi Sulawesi Selatan salah sati dari banyaknya waduk serbaguna yang dibangun untuk memenuhi kebutuhan air untuk RIK ( Rumah, Industri,Kantor), Irigasi, dan pembangkit tenaga listrik. Oleh karena itu Waduk Bili-Bili sangat penting dalam pemenuhuan kebutuhan air untuk warga Sulawesi-Selatan meskipun hanya sebagian saja yang dapat merasakannya. Karena peran yang kompleks tersebut maka dari segi kuantitas dan kualitas air sangat penting untuk dijaga. Pada tahun 2004 telah terjadi longosoran pada kaki Gunung Bawakaraeng yang juga menjadi aliran dari DAS dari Waduk Bili-Bili, pada awal pembangunan umur waduk diperkirakan untuk 50 tahun namun, akibat kejadian longsoran tersebut perkiraan tersebut menjadi 30 tahun. Mengingat peran waduk yang sangat sentral berbagai upaya telah dilakukan untuk tetap menjaga kemampuan dari waduk untuk memenuhi kebutuhan air untuk warga.
Keyword: