Judul: Metagenome fragment classification using oblique decision tree with genetic algorithm optimization
Abstrak: Analisis metagenome merupakan salah satu bidang kajian bioinformatika yang penting. Bidang ini terkait dengan analisis sampel genom yang diambil langsung dari lingkungan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi genus menggunakan oblique decision tree yang dioptimasi dengan algoritme genetika. Proses ekstraksi ciri dilakukan dengan menggunakan frekuensi 2-mers, 3-mers, dan 4-mers. Proses klasifikasi diawali dengan membuat model berupa pohon keputusan menggunakan data latih dari 10 organisme yang termasuk ke dalam 3 genus. Dari penelitan yang dilakukan diperoleh pohon keputusan yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan fragmen metagenome baru ke dalam genus yang relevan. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi dari model klasifikasi. Model klasifikasi yang dihasilkan dengan metode ini kemudian dibandingkan dengan model yang dihasilkan dengan metode Naïve Bayes dan didapatkan bahwa model yang dihasilkan oleh metode oblique decision tree menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan metode Naïve Bayes, yaitu untuk fitur 3-mers dengan panjang fragmen 0.5 Kbp sampai dengan 10 Kbp metode oblique decision tree menghasilkan rata-rata akurasi 93.06%, sedangkan metode Naïve Bayes memperoleh rata-rata akurasi 89.11%. Dari percobaan menggunakan beberapa jenis fitur didapatkan bahwa semakin tinggi nilai k untuk k-mers maka semakin tinggi rata-rata akurasi yang dihasilkan, dengan fitur 4-mers menghasilkan rata-rata akurasi tertinggi dan fitur 2-mers menghasilkan rata-rata akurasi terendah. Dari penggunaan beberapa jenis panjang fragmen didapatkan bahwa semakin panjang fragmen yang digunakan maka semakin tinggi hasil akurasi yang didapatkan, Metagenome analysis is one of the most important bioinformatics field. This field is related to genome sample which is taken directly from environment. The purpose of this research is to classify metagenome fragment into genus taxonomic level using oblique decision tree that optimized by genetic algorithm. Feature extraction is performed using 2-mers, 3-mers, and 4-mers frequencies. Classification process is conducted by creating model as a decision tree using the training data of 10 organisms that belong to 3 different genus. From the research conducted, obtained decision tree that could be used to classify new metagenome fragments to the relevant genus. Evaluation is conducted by measuring the accuracy of the classification model. Classification model that generated by this method were then compared to the classification model by Naïve Bayes method and from the experiment, model by oblique decision tree obtained higher accuracy than the model of Naïve Bayes, there for the 3-mers feature with 0.5 Kbp to 10 Kbp fragment length oblique decision tree acquired 93.06% accuracy, and for Naïve Bayes method acquired 89.11% accuracy. From the experiment that using several types of features it was acquired that higher k value for k-mers will be resulted in better mean accuracy, with the 4-mers feature acquired highest mean accuracy and 2-mers feature acquired lowest mean accuracy. From using different fragment length it was acquired that the longer the fragment that used resulted in higher accuracy.
Keyword: algoritme genetika, klasifikasi, metagenom, oblique decision tree

Judul: Optimasi Pengekstraksi Fitur Spaced K-Mers Frekuensi Menggunakan Algoritme Genetika Pada Pengklasifikasian Fragmen Metagenome
Abstrak: Metagenomika adalah studi yang mempelajari keseluruhan informasi genetik tentang organisme-organisme dari sampel yang diambil langsung dari lingkungan. Lingkungan yang dimaksud seperti tanah, air, isi perut manusia, bangunan, limbah dan lain-lain yang merupakan tempat mikroba berkembang biak. Tahapan dalam metagenomika diawali dengan deoxyribonucleic acid (DNA) sequencing terhadap metagenome sampel. Karena diambil langsung dari lingkungan, fragmen yang dihasilkan mengandung berbagai mikroorganisme. Kondisi seperti ini memungkin terjadinya kesalahan perakitan terhadap fragmen metagenome, yaitu disambungkannya fragmen antara spesies yang satu dengan fragmen dari spesies yang lain. Permasalahan ini dapat diselesaikan menggunakan metode binning. Ada 2 pendekatan binning, yaitu homologi dan komposisi. Penelitian ini berfokus pada pendekatan komposisi. Binning berbasis komposisi mengelompokan fragmen-fragmen dari berbagai organisme berdasarkan tingkat taksonominya menggunakan teknik-teknik dalam machine learning. Ada 2 komponen penting dalam machine learning, yaitu ekstraksi fitur dan pengklasifikasian atau pengklusteran. Teknik machine learning yang digunakan dalam penelitian ini adalah spaced k-mers frekuensi sebagai metode pengekstraksi fitur dan Naïve Bayesian Classifier (NBC). Penggunaan metode spaced k-mers frekuensi menghasilkan banyak model posisi match (1) dan don’t care (0). Oleh karena itu, Algoritme Genetika digunakan untuk mengoptimasi model posisi yang menghasilkan akurasi pengklasifikasian tertinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model posisi yang menghasilkan akurasi pengklasifikasian tertinggi. Tujuan kedua penelitian ini adalah mengetahui pengaruh penggunaan don’t care pada pengekstraksi fitur k-mers frekuensi. Kromosom 111111110001 yang berarti [111 1111 10001] dengan nilai fitness 85,42 terpilih menjadi kromosom terbaik. Don’t care juga berperan dalam mereduksi jumlah fitur sehingga mempercepat waktu eksekusi 6 kali lebih cepat dibandingkan dengan k-mers frekuensi.
Keyword: don’t care, algoritme genetika, k-mers, metagenome, naïve bayesian classifier

Judul: Daya Dukung Sumberdaya Alam Dalam Pemenuhan Kebutuhan Dinamika Pertumbuhan Ekonomi Dan Penduduk Jawa Barat.
Abstrak: Populasi penduduk Jawa Barat tahun 2025 diproyeksikan 52.740.800 orang dengan pertumbuhan ekonomi rata-rata 6% per tahun membutuhkan daya dukung sumber daya alam yang memadai dalam hal kebutuhan air, pangan, dan energi. Penelitian ini bertujuan: 1) mengetahui kondisi perekonomian dan sumberdaya alam Jawa Barat dari era tahun 2000 hingga saat ini, 2) melakukan simulasi proyeksi kebutuhan SDA guna menunjang pembangunan perekonomian dengan pertambahan jumlah penduduk, 3) menghitung daya dukung SDA berdasarkan perkembangan jumlah penduduk guna menjamin pembangunan perekonomian. Metode analisis yang digunakan: analisis deskriptif, proyeksi/peramalan, regresi linier berganda, DEA (Data Envelopment Analysis), indeks daya dukung. Hasil penelitian menunjukkan perkonomian Jawa Barat dari Tahun 2000 sampai Tahun 2013 mengalami kinerja membaik dengan pertumbuhan rata-rata tahunan sebesar 5,36%. Sektor sumberdaya alam pada periode tersebut memberikan kontribusi dari sektor pertanian sebesar 13,42% serta pertambangan dan penggalian sebesar 2,60%. Proyeksi kebutuhan sumberdaya alam pada Tahun 2025 penduduk Jawa Barat antara lain: Kebutuhan air sebesar 2,1 milyar m3/tahun atau 10,12 persen dari deposit air permukaan pada Tahun 2012, Kebutuhan beras sebesar 3.957.151 ton atau surplus 6.522.911 ton, Kebutuhan energi listrik sebesar 20.630 MW. Indeks daya dukung sumberdaya air bawah tanah sebesar 7,27 dan indeks daya dukung sumberdaya air permukaan sebesar 2,44. Indeks daya dukung wilayah pertanian Jawa Barat sebesar 2,96. Indeks daya dukung energi listrik pada tahun 2013 sebesar 0,78. Kuantitas air di Jawa Barat masih sangat berlimpah namun perlu melakukan konservasi air dan penambahan kawasan penutupan hutan. Pembukaan lahan sawah baru dengan mengoptimalkan pemanfaatan lahan di kawasan selatan Jawa Barat, peningkatan produktifitas dan perubahan pola konsumsi pangan khususnya beras. Transformasi pola konsumsi dan penyediaan energi dari mengandalkan energi fosil yang tak terbaharukan kepada bauran energi baru dan terbaharukan (EBT) khususnya panas bumi dan pembangkit listrik tenaga air yang keberadaanya sangat berlimpah di Jawa Barat.
Keyword: Daya Dukung Sumber Daya Alam, Pertumbuhan Ekonomi, Dinamika Populasi