Judul: Classification of Documents in Bahasa Indonesia using DCS-LA with Inverse Distance Weighting
Abstrak: Dynamic Classifier Selection with Local Accuracy (DCS-LA) is a document classification method that combines several classification methods and k-NN. In this study, we implemented the DCS-LA with Inverse Distance Weighting for documents writen in Bahasa Indonesia as well as comparing between the DCS-LA with Inverse Distance Weighting and DCS-LA without Inverse Distance Weighting. We used four classifiers: Rocchio, Naïve Bayes, Bernoulli, and Poisson Naïve Bayes as classifiers in the DCS-LA. For the data, we used agriculture documents consisting of 174 training documents and 75 test documents, and news documents consisting of 500 training documents and 250 test documents. This method can yield an accuracy of 66% and 96% for agriculture documents and news documents, respectively. Without Inverse Distance Weighting, DCS-LA only yields an accuracy of 56% and 86% for agriculture documents and news documents, respectively. Therefore, Inverse Distance Weighting can improve the accuracy of the DCS-LA in classifying text documents in Bahasa Indonesia.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi dokumen bahasa Indonesia menggunakan metode Dynamic Classifier Selection with Local Accuracies
Abstrak: Dynamic classifier selection with local accuracies (DCS-LA) uses k-Nearest Neighbor (kNN) to combine multiple classifiers. The purpose of this research is to compare classification performance using single classifiers (Rocchio, Bayes, and Bernoulli) with DCS-LA combining them. This research classified 249 agricultural documents (3 classes) and 750 news documents (5 classes). The single classifiers obtained different accuracies for the agricultural documents and the news documents. The accuracies for agricultural documents are 52%, 44%, and 61.34% for Rocchio, Bayes, and Bernoulli, respectively, while using news documents resulted in better accuracies, i.e., 81.6%, 86.4%, and 85.6% for Rocchio, Bayes, and Bernoulli, respectively. Similarly, the accuracy of DCS-LA is 56% and 86% for agricultural documents and news documents, respectively. This accuracy is higher than the average accuracy of single classifiers because of the local accuracy calculation in DCS-LA. The accuracy for the news documents is always higher than that of the agricultural documents, because the classes in agricultural documents are highly related. The relation can be seen from the percentage of common words shared among the classes. In the agriculture documents, in average of common words is 48% while it is 10% in the news documents.
Keyword: Classification, DCS-LA, Bayes, Rocchio, Bernoulli, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Toleransi Saccharomyces Cerevisiae Terekayasa Terhadap Stres Hiperosmosis Pada Media Berkonsentrasi Gula Tinggi Untuk Produksi Bioetanol
Abstrak: Bioetanol merupakan salah satu energi alternatif terbarukan yang dapat dibuat dari berbagai bahan yang banyak tersedia di alam, salah satunya adalah molase. Dalam pembuatan bioetanol dibutuhkan khamir yang berperan dalam mengubah monosakarida di dalam media menjadi etanol dan karbon dioksida pada kondisi yang sesuai. Salah satu khamir yang banyak digunakan adalah Saccharomyces cerevisiae yang juga dapat mengubah disakarida karena khamir ini dapat menghasilkan invertase. Penggunaan Saccharomyces cerevisiae dalam pembuatan bioetanol dengan bahan baku molase adalah tepat karena molase mengandung total gula sebesar 62% yang terdiri dari 32% sukrosa, 14% glukosa, dan 16% fruktosa. Tingginya konsentrasi gula yang terkandung pada molase dapat menyebabkan sel khamir mengalami stres hiperosmosis yang secara tidak langsung juga dapat menyebabkan sel mengalami stres oksidatif. Oleh karena itu pada pembuatan bioetanol, molase yang digunakan selalu diencerkan terlebih dahulu. Proses pengenceran tersebut dapat menambah biaya produksi, waktu, dan tenaga, selain itu juga hanya dapat menghasilkan etanol sebesar 6-12%. Oleh karena itu penggunaan khamir yang dapat tumbuh/toleran pada konsentrasi gula tinggi menjadi sebuah solusi yang menjanjikan pada pembuatan bioetanol agar molase yang digunakan tidak banyak diencerkan dan menghasilkan etanol dengan konsentrasi yang tinggi. Sejumlah strain khamir yang toleran terhadap berbagai stres lingkungan telah dibuat dengan teknik rekayasa genetika oleh Sasano et al. (2012a), Iinoya et al. (2009), Sasano et al. (2010), dan Sasano et al. (2012b) yaitu strain Pro1(I150T), Mpr1(K63R), Pro1(I150T)/Mpr1(K63R), dan MSN2-OP yang digunakan dalam pembuatan sake, roti manis, ragi roti, dan etanol. Hanya saja keempat strain khamir terekayasa tersebut belum diuji tingkat toleransinya terhadap substrat berkonsentrasi gula tinggi dalam pembuatan bioetanol. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji toleransi khamir terekayasa tersebut terhadap stres hiperosmosis dalam pembuatan bioetanol pada media gula berkonsentrasi tinggi. Selain itu, untuk mengetahui kinerja proses fermentasi juga dilakukan penghitungan parameter kinetika dari masing-masing strain. Penelitian diawali dengan melakukan uji toleransi strain khamir pada media yang mengandung 50% hingga 70% sukrosa dan media yang mengandung 11% hingga 14% etanol. Hasil uji tersebut menunjukkan bahwa seluruh strain khamir terekayasa [Pro1(I150T), Mpr1(K63R), dan Pro1(I150T)/Mpr1(K63R)] toleran dan dapat tumbuh pada media berkonsentrasi sukrosa hingga 70% dan etanol hingga 13%, kecuali strain MSN2-OP yang mengalami penghambatan pertumbuhan dan lebih sensitif terhadap konsentrasi sukrosa 70% dan etanol 11%. Selanjutnya ketiga strain terekayasa yang toleran tersebut diuji kembali dengan uji fermentasi pada media yang mengandung sukrosa 30% dan dilihat karakter/kinerjanya dalam melakukan fermentasi alkohol. Hasil uji fermentasi menunjukkan bahwa pola kurva pertumbuhan ketiga strain terekayasa pilihan [Pro1(I150T), Mpr1(K63R), Pro1(I150T)/Mpr1(K63R)] tidak berbeda signifikan, begitu juga parameter kinetikanya. Namun untuk nilai rendemen etanol per gram biomassa (Yp/x), strain Mpr1(K63R) memberikan nilai yang paling besar diantara strain lainnya yaitu sebesar 4,84±0,07 g etanol/g biomassa. Ketiga strain terekayasa dapat digunakan dalam memperbaiki produktivitas etanol di industri dengan nilai etanol yang dihasilkan sebesar 139,55±5,59 g/L untuk strain Pro1(I150T), 147,75±3,61 g/L untuk strain Mpr1(K63R), dan 146,00±3,32 g/L untuk strain Pro1(I150T)/Mpr1(K63R). Perolehan ini lebih besar dari perolehan etanol pada proses konvensional di industri (6 - 12% v/v atau setara dengan 47,34 – 94,68 g/L).
Keyword: bioetanol, saccharomyces cerevisiae, stres hiperosmosis