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: Klasifikasi Fragmen Metagenom dengan Deep Learning dan Frekuensi Kemunculan Spaced K-Mers Sebagai Ekstraksi Fitur
Abstrak: Metagenomika adalah studi yang mempelajari informasi genetik organisme-organisme yang sampelnya diambil langsung dari lingkungan, seperti dari tanah, air, ataupun dari perut manusia. Sampel metagenom yang diambil dari suatu lingkungan menghasilkan fragmen yang mengandung berbagai macam mikroorganisme sehingga perlu dilakukan pengelompokkan (binning) untuk mengetahui keragaman organisme dalam lingkungan mikroba tersebut. Proses binning dapat dilakukan dengan menghitung frekuensi kemunculan k-mers dari suatu sekuens metagenom. Kombinasi pola kemunculan k pasangan basa utama (Adenin, Cystosine, Guanin dan Thymine) adalah fitur yang digunakan sebagai masukan untuk pembelajaran dengan contoh atau biasa disebut sebagai klasifikasi (supervised learning). Ekstraksi fitur spaced k-mers dilakukan dengan membandingkan fragmen metagenom dengan substring berukuran k atau disebut k-mers namun membolehkan kondisi inexact matching. Kondisi inexact matching membolehkan adanya satu atau beberapa bagian yang tidak match dalam hal ini disebut sebagai don’t care position. Deep Learning muncul kembali sebagai paradigma baru dalam machine learning. Beberapa arsitektur Deep Learning memberikan solusi terbaik untuk banyak masalah dalam pengenalan pola seperti Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengenalan citra, Recurrent Neural Network untuk pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami. Selain pengenalan citra, CNN juga dapat diterapkan sebagai classifier untuk data metagenom. Beberapa penelitian menunjukkan arsitektur CNN memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan arsitertur Deep Learning lainnya. Deep Neural Network (DNN) adalah simple neural network yang mempunyai banyak hidden layer dengan sekumpulan neuron dalam tiap hidden layer-nya. Tidak ada ukuran pasti untuk menentukan jumlah hidden layer dan jumlah hidden neuron dalam membentuk arsitektur neural network. Untuk itu diperlukan percobaan trial and error agar mendapatkan arsitektur yang paling optimal untuk digunakan sebagai classifier dalam machine learning. Selain itu, tidak seperti CNN, DNN tidak membangkitkan fitur dalam setiap hidden layer seperti CNN sehingga waktu komputasi DNN lebih cepat dibandingkan CNN. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua arsitektur Deep Learning yaitu DNN dan CNN untuk klasifikasi data metagenom. Kinerja classifier diukur dengan menghitung lama waktu pelatihan serta akurasi yang dihasilkan tiap model classifier dimana 1 adalah kondisi match dan 0 adalah don’t care position. Spaced k-mers dengan pola 111 1111 10001 digunakan sebagai ekstraksi fitur metagenom yang hasil fitur tersebut menjadi input untuk tiap model classifier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan menggunakan DNN memberikan akurasi sebesar 90.92% dan CNN classifier menghasilkan akurasi sebesar 88.89% pada taksonomi tingkat genus.
Keyword: convolutional neural network, Deep Learning, deep neural network, metagenom, spaced k-mers

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: