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: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Ekstraksi Spaced N mers dan Probabilistic Neural Network sebagai Classifier
Abstrak: Metagenomika merupakan cabang genetika yang secara khusus ditujukan untuk mempelajari materi genetik yang diambil langsung dari sampel lingkungan, diikuti dengan menganalisis informasi genetika tersebut. Proses sekuensing dari sampel lingkungan menghasilkan fragmen-fragmen pendek yang berasal dari beberapa mikroorganisme yang terdapat pada sampel tersebut. Kondisi seperti ini menyebabkan proses perakitan fragmen menjadi tidak akurat, yaitu dengan dimungkinkannya terbentuknya cymeric contigs. Keberadaan cymeric contigs ini dapat diminimalkan dengan melakukan binning. Proses binning dapat dilakukan dengan pengklusteran atau pengklasifikasian. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode probabilistic neural network untuk proses klasifikasi dan spaced n-mers untuk ekstraksi fiturnya karena sudah terbukti akurat dan menghasilkan akurasi yang baik. Data yang dipakai mempunyai panjang fragmen 500 bp, 1000 bp, 5000 bp, dan nilai n-mers yang dipakai adalah 3. Akurasi yang terbaik dihasilkan dengan menggunakan nilai smoothing parameter 11 untuk pengujian organisme dikenal. Selanjutnya pengujian dengan organisme tidak dikenal menghasilkan akurasi sebesar 64.40% untuk panjang fragmen 500 bp, 68.60% untuk panjang fragmen 1000 bp, 69.62% untuk panjang fragmen 5000 bp.
Keyword: binning, classification, metagenome, probabilistic neural network

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: