Judul: Koreksi DNA Sequencing Error dengan Metode Spectral Alignment
Abstrak: Second generation DNA sequencing technology is able to generate reads in a massive amount and in a relatively short time compared to the traditional Sanger Shotgun technology. Graph based DNA sequence assembly is used to handle these big data in assembly step. However, the graph based DNA sequence assembly is sensitive to sequencing error. This problem can be solved by performing an error correction step before or after the assembly process. In this research, a software to detect and correct sequencing error in DNA sequence data was developed by employing spectral alignment technique. This technique is implemented as a pre-processing step before the DNA sequence assembly process. DNA sequences which contain error are generated using MetaSim software. Errors in the data sequences are corrected using the software developed in this research. The results are evaluated using the Velvet assembler by comparing the complexity of the graph produced, represented by the number of nodes in the graph. The evaluation results show that the data sequences with error produce more complex graph than the corrected data sequences. It can be concluded that the correction of DNA sequencing error using spectral alignment method can simplify the complexity of graph produced by the DNA sequence assembly step
Keyword: 

Judul: Metode Spectral Alignment Berbasis Fuzzy Untuk Pengoreksian Sequence Dna Dari Next Generation Sequencer
Abstrak: sequencing menjadi Next Generation Sequencing (NGS). Teknologi ini menghasilkan short read dalam jumlah yang banyak dan membutuhkan waktu yang relatif singkat dalam sekali menjalankan program. Teknologi yang digunakan saat ini masih menghasilkan kesalahan atau error dalam proses pembacaan urutan sekuen DNA. Kesalahan pembacaan urutan sekuen DNA dapat mengakibatkan akurasi data yang rendah dan menambah waktu pada saat proses DNA sequence assembly. Permasalahan ini dapat diatasi dengan melakukan pendeteksian dan pengoreksian DNA sequencing error. Metode untuk mendeteksi dan mengoreksi DNA sequencing error menggunakan metode spectral alignment. Metode tersebut hanya menggunakan aspek frekuensi kemunculan tuple (multiplicity). Penelitian lain untuk mendeteksi dan mengoreksi DNA sequencing error menggunakan model statistika dengan melihat aspek kualitas basa. Dalam penelitian ini akan menggabungkan aspek multiplicity dan kualitas basa. Kemudian muncul permasalahan bagaimana menentukan batas multiplicity dan kualitas tuple yang tidak mengandung error. Fuzzy inference system (FIS) dipilih karena dapat mengatasi permasalahan ini. FIS digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah tuple masuk ke dalam solid atau weak tuples. Metode spectral alignment berbasis fuzzy diimplementasikan sebagai tahap preprocessing sebelum proses DNA sequence assembly. Keberhasilan proses pendeteksian dan pengoreksian DNA sequencing error dilihat dari aspek perhitungan jumlah nodes. Perhitungan jumlah nodes dihasilkan oleh Velvet assembler. Untuk memastikan akurasi data set yang telah dikoreksi maka akan dilakukan proses evaluasi. Evaluasi dilakukan dengan melihat kualitas contigs dan perhitungan similarity antara data set yang telah dikoreksi dengan data reference. Data reference diperoleh dari National Center for Biotechnology Information (NCBI). Tool yang digunakan untuk menghitung similarity menggunakan Basic Local Alignment Search (BLAST). Penelitian ini berhasil mendapatkan model fuzzy inference system (FIS) yang sesuai untuk mengklasifikasikan tuple ke dalam solid atau weak tuple yang menjadi inputan untuk metode spectral alignment sebagai tahapan preprocessing. Data set yang dikoreksi menggunakan metode spectral alignment berbasis fuzzy menghasilkan jumlah nodes yang lebih sedikit dibandingkan dengan data set yang belum dikoreksi (uncorrected read) dan data set yang hanya dikoreksi menggunakan metode spectral alignment dengan mempertahankan akurasi data dan kualitas contigs. Ini menunjukkan bahwa pendeteksian dan pengoreksian DNA sequencing error menggunakan menggunakan metode spectral alignment berbasis fuzzy dapat menyederhanakan graf dibandingkan dengan hanya menggunakan metode spectral alignment.
Keyword: DNA sequencing error, fuzzy inference system, next generation sequencing, metode spectral alignment, velvet

Judul: Sebaran Hiu Paus (Rhincodon typus) di Area Hot Spot dan Karakteristik Habitat Potensialnya pada Skala Bentang Laut Teluk Cenderawasih
Abstrak: Sebagai megafauna planktivor yang soliter dengan distribusi sirkumglobal di ekosistem pelagis yang permukaan lautnya berisoterm ≥ 20℃, perilaku unik ditunjukkan oleh yuwana hiu paus jantan dengan berulang kali mendatangi perairan neritik yang mudah diprediksi untuk melakukan aktivitas pemangsaan secara berkelompok (coastal aggregation feeding hotspot). Perairan Tanjung Maniburu merupakan salah satu area hotspot sepanjang tahun, namun luasnya tidak mencapai 10% dari total wilayah perairan Teluk Cenderawasih. Penetapan hiu paus sebagai salah satu spesies terancam punah dalam daftar merah IUCN sekaligus dilindungi penuh di seluruh perairan Indonesia, membuka kebutuhan informasi populasi dan pemahaman lebih mendalam terkait relung ekologinya, kondisi habitat pelagis yang mendukung variasi kelimpahannya di area hotspot yang berdekatan, maupun faktor abiotik yang menjadi prasyarat kondisi habitat di bawah permukaan laut untuk keperluan pendugaan sebarannya di area baru atau kesehatan populasinya. Secara umum, penelitian ini bertujuan untuk menduga ukuran populasi hiu paus di area hotspot berdasarkan sebaran individu di area hotspot serta mengkaji hubungan timbal-balik antara faktor abiotik suhu-salinitas musiman skala basin Teluk Cenderawasih dengan variasi kelimpahan di area hotspot pada skala musiman. Penelitian ini menerapkan pendekatan statistika deskriptif dan inferensia dalam pengolahan data sekunder pemantauan hiu paus dari Maruanaya (2022) serta data suhu-salinitas World Ocean Database 2018 yang tersebar di 134 titik kisi pada 72 level kedalaman (Boyer et al. 2019). Hasil penelitian mendapati ukuran populasi hiu paus adalah 35,58 7,06 individu dengan kepadatan sebesar 0,120,02 individu/km2, serta kemelimpahan tertinggi pada Peralihan Monsun- 2 (PM2-September) dengan 47 individu teridentifikasi positif (ditambah 13 unidentified). Secara total, ada 54 individu yang teridentifikasi positif sepanjang pemantauan tahun 2020, dengan rentang identitas foto (ID-foto) dari ID0011 hingga ID0183. Variasi kelimpahan yang rendah teramati pada bulan April, Juli, dan Agustus, yang didukung oleh pola residensi hiu paus yang lebih sedikit di area hotspot. Mayoritas hiu paus bersifat residen (32 individu menetap lebih dari 5 bulan di dalam perairan teluk dan terpantau di area hotspot), sedangkan sisanya transien (41%) dengan dugaan beruaya ke luar teluk pada Peralihan Monsun-1 (PM1) dan Monsun Tenggara (MTG) serta kecenderungan kembali lagi pada PM2. Hiu paus yang bersifat residen umumnya menunjukkan perubahan tingkah laku berburu mangsa yaitu mendekati bagan dan muncul ke permukaan beberapa kali antara tempo jam berurutan, sehingga dalam kurun waktu satu hari ada beberapa individu yang tercatat berinteraksi dengan beberapa bagan (ID0069, ID0156). Dihasilkan rata-rata tahunan suhu skala basin teluk (RTTTC= 19,181,28 ℃) dengan variasi terendah pada Monsun Barat Laut (MBL-RBTJAN= 18,129,44 ℃) dan tertinggi pada PM1 (RBTAPR= 21,268,02 ℃). Rata-rata suhu permukaan di area hotspot adalah 28,560,77 ℃, sedikit lebih rendah dibandingkan seluruh perairan teluk (29,230,44 ℃). Salinitas maksimum (Smax= 35,33-35,54 PSU) terdapat di termoklin dan epipelagis-bawah. Sebaran TS melintang dari Tanjung Maniburu ke luar TC haloklin terlihat lebih tebal (δZHC= 270 meter) dibandingkan termoklin (δZTC= 205 m), sehingga visualisasi data TS musiman menunjukkan adanya struktur habitat koridor yang mendukung perpindahan hiu paus ke luar teluk. Ukuran populasi di area hotspot dipengaruhi oleh batas atas haloklin dan termoklin serta ketebalan termoklin dengan bentuk persamaan polinomial ordo 2 berikut: Y = 12,241 + 0,0074*ZHC-top 2 + 0,0011*ZTC-top 2 + 0,0002*δZTC 2 (adj. R2= 0,805; AIC cor.= 36,131). Relung pelagis hiu
Keyword: habitats, whale shark, population size, temperature-salinity, Cenderawasih Bay