Judul: Implementasi Algoritme Dynamic Time Warping Paralel untuk Menghitung Similaritas Protein Menggunakan CUDA.
Abstrak: Perhitungan similaritas protein menjadi salah satu hal penting dalam melakukan penelitian genom. Dengan berkembangnya data sekuens protein secara eksponensial, waktu komputasi menjadi salah satu faktor penting dalam proses pengolahan data. Riset pada ranah Bioinformatika menjadi salah satu bidang yang aktif dalam penggunaan Graphical Processing Unit (GPU) untuk pemrosesan secara paralel. Adapun pada penelitian kali ini akan dilakukan implementasi paralel dari algoritme Dynamic Time Warping (DTW) dengan menggunakan CUDA. Tujuan dari implementasi paralel terhadap algoritme DTW adalah untuk mereduksi waktu eksekusi yang dihasilkan dari proses perhitungan similaritas antar protein, karena algoritme DTW memiliki kompleksitas yang sangat tinggi yaitu O(N * M). Nilai speed-up menjadi metrik evaluasi untuk membandingkan performa GPU jika dibandingkan dengan CPU (sekuensial). Penelitian ini menghasilkan speed-up 13 kali jika dibandingkan dengan CPU. Penggunaan dual GPU menambahkan speedup sebesar 20 kali lebih cepat jika dibandingkan dengan menggunakan CPU.
Keyword: CUDA, DFT, DTW, paralel, similaritas protein

Judul: Komputasi Paralel Berbasis CUDA GPU untuk Pengukuran Kemiripan Protein pada Ijah Webserver dengan Algoritme Smith Waterman
Abstrak: Penjajaran sekuens merupakan salah satu topik dalam bioinformatika yang digunakan untuk mencari kemiripan dari dua atau lebih sekuens DNA atau protein. Penjajaran sekuens dilakukan secara lokal dengan algoritme Smith Waterman dan secara global dengan algoritme Needleman-Wunsch. Kedua algoritme tersebut memiliki kompleksitas O(mn). Adapun pada penelitian ini dilakukan penjajaran sekuens menggunakan algoritme Smith Waterman dan dijalankan secara paralel menggunakan CUDA GPU dengan model inter-task parallelization. CUDA adalah pemrograman paralel yang dikeluarkan oleh NVIDIA untuk menyesuaikan perhitungan dari CPU ke GPU. Tujuan dari komputasi paralel algoritme Smith Waterman ini adalah untuk meningkatkan speed up pada proses komputasi dengan memanfaatkan resources pada GPU. Penelitian ini menggunakan GPU dengan ukuran memory sebesar 2GB dan 640 cores GPU. Penelitian ini menghasilkan speed up maksimal sebesar 2.895 dengan 30 data sekuens, namun untuk pemrosesan data yang kecil akan mengalami penurunan speed up karena biaya yang diperlukan lebih tinggi.
Keyword: CUDA, GPU, inter task paralel, komputasi paralel, Smith Waterman

Judul: Revision of Rhynchoglossum (Gesneriaceae) in Malesia
Abstrak: Revision on Rhynchoglossum in Malesia has been done. This research conducted based on morphological characters of 233 sheets of Herbarium specimen and Herbarium specimen photographs from Herbarium Bogoriense (BO), Singapore Botanic Gardens (SING), National Herbarium Netherlands (L), Royal Botanic Garden Kew (K), Natural History Museum London (BM), Royal Botanic Garden Edinburgh (E), New York Botanical Gardens (NY), Smithsonian Institute (US), and Harvard University (A). The result shows that six species are recognized in Malesia and five are endemic. Five species are known previously namely R. borneense, R. klugioides, R. medusothrix, R. obliquum, and R. spumosum; one species is proposed as a new and newly described namely R. celebicum. Rhynchoglossum borneense and R. medusothrix endemic to Borneo, R. celebicum endemic to Sulawesi, while R. spumosum endemic to Philippine Islands. Rhynchoglossum klugioides and R. obliquum distributed wider in Malesia. Rhynchoglossum papuae and R. merrilliae are placed under synonym of R. obliquum and R. spumosum. A phylogenetic analysis using PAUP version 4.0 program based on 60 morphological characters with Stauranthera coerulea and Loxonia hirsuta as an outgroup was undertaken. The analysis resulted a parsimonious tree which shown that Rhynchoglossum in Malesia can be divided in two groups. First clade consist R. obliquum, R. spumosum and R. celebicum while the second clade consist R. klugioides, R. borneense and R. medusothrix. Taxonomic treatment was giving with a identification key to the species, description, nomenclature, distribution, and notes each species.
Keyword: