Judul: Clustering Metagenom dengan Metode K-Medoids pada Model Pemrograman Map-Reduce
Abstrak: Metagenom adalah ilmu yang mempelajari materi genetik yang diambil langsung dari lingkungan tanpa budidaya. Kendala yang terjadi pada analisis metagenom adalah bercampurnya fragmen DNA dan ukuran data yang sangat besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode k-medoids menggunakan model pemograman map-reduce. Map-reduce adalah model pemrograman yang berguna untuk mengatasi data berukuran besar yang dapat diimplementasikan menggunakan Hadoop. Pada penelitian ini n-mers frequency digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri dan Euclidean distance untuk mengukur jarak antar fragmen. Evaluasi clustering diukur menggunakan indeks Davies-Bouldin dan purity. Hasil implementasi map-reduce dievaluasi dengan speedup. Hasil evaluasi clustering menunjukan cluster dengan jumlah 3 memiliki nilai Indeks Davies-Bouldin terbaik dengan nilai 2.002. Nilai purity dari hasil clustering tersebut adalah 0.618 pada tingkat genus.
Keyword: euclidean distance, k-medoids, map-reduce, n-mers frequency

Judul: Metagenome Fragment Clustering Menggunakan Algoritme Pillar K-Means Secara Paralel Dalam Model Mapreduce
Abstrak: Metagenom adalah DNA yang berasal dari komunitas mikroba yang dapat mengandung dari berbagai jenis spesies. Hal ini membuat rekonstruksi DNA dari metagenom tidak dapat langsung dilakukan. Mikroba yang heterogen pada metegenom tersebut, memungkinkan terjadinya kesalahan perakitan fragmen metagenom yaitu munculnya interspecies chimeras akibat tersambungnya fragmen antara spesies. Oleh karena itu diperlukan sebuah metode untuk mecegah terjadinya kesalahan tersebut. Salah satu cara untuk melakukan pencegahan terjadinya kesalahan perakitan fragmen metagenom sebelum rekonstruksi DNA dilakukan adalah dengan melakukan proses binning. Clustering merupakan sebuah cara untuk mengelompokan objek-objek yang mempunyai kemiripan ke dalam kelompok tertetntu, sehingga dapat digunakan untuk melakukan binning. Salah satu algoritme clustering adalah K-Means. K-Means Clustering tidak menjamin hasil clustering yang unik. Untuk mendapatkan hasil clustering optimal dapat dilakukan dengan melakukan penentuan centroid awal terlebih dahulu dengan menggunakan algoritme Pillar sebelum proses clustering dilakukan. Algoritme Pillar sangat efektif untuk menentukan posisi awal centroid pada K-Means dan meningkatkan ketepatan hasil clustering. Selain itu, data metagenom merupakan data dengan ukuran yang sangat besar, sehingga bisa digolongkan sebagai big data. Data berukuran besar dapat menjadi sebuah masalah komputasi dalam pengelolaan data secara sekuensial. Salah satu solusi untuk menangani masalah data berukuran besar ialah dengan memproses data secara paralel. MapReduce merupakan sebuah model pemrograman yang penerapannya digunakan untuk memproses data berukuran besar secara paralel. Hasil clustering data metagenom, baik dengan algoritme K-Means maupun dengan algoritme Pillar K-Means pada masing-masing data uji pada penelitian ini menunjukkan kesimpulan hasil yang sama, di mana secara dominan genus Agrobacterium selalu menggerombol dalam satu cluster, sedangkan genus Bacillus and Staphylococcus secara dominan selalu bergerombol dalam cluster yang sama. Jumlah iterasi dan waktu eksekusi pada penerapan Pillar K-Means dalam clustering data lebih efisien dibandingkan pada penerapan metode K-Means. Penggunaan model MapReduce memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan proses sekuensial, di mana speedup yang dihasilkan berkisar antara 60,00 sampai 69,03 dengan nilai efisiensi rata-rata sebesar 400%. Penentuan nilai centroid awal pada algoritme Pillar menambah waktu total clustering dibandingkan dengan penentuan centroid dengan K-Means, sehingga masih bisa memungkinkan untuk dilakukan optimalisasi algoritme Pillar pada penelitian selanjutnya.
Keyword: K-Means, MapReduce, Metagenome, Parallel Computing, Pillar Algorithm

Judul: Sifat-Sifat Papan Insulasi dari Kertas Bekas dan Serat Batang Pisang
Abstrak: Kebutuhan manusia akan kayu sebagai bahan bangunan baik untuk konstruksi maupun dekorasi juga perabotan rumah tangga terus meningkat sejalan dengan bertambahnya penduduk. Sementara dilain piliak ketersediaan smnber daya kayu khususnya dari hutan alam eenderung semakin terbatas. Papan Insulasi sebagai salah satu bagian dari panel-panel, penggunaanya semakin meluas sejalan dengan perkembangan produk subsitusi kayu. KebutuhalUlya pada periode 1992-1996 di Indonesia teljadi peningkatan yang eukup tajam yaitu dari 5.000 m' menjadi 54.000 m' sedangkan produksinya tetap yaitu 50.000 m' ( FAO Yearbook, 1998). Salah satu upaya pemenuban dari kebutuhan tersebut adalah dengan menambah produksi papan insulasi. Tetapi dilain pihaIe penambahan produksi berarti penambahan bahan baku yaitu kayu. Untuk itu perlu dieari sumber-sumber bahan baku selain kayu yang dapat dimanfaatkan sebagai bahan baku papan serat. Pada dasamya semua bahan yang mengandung selulosa dapat dijadikan bahan baku untuk pembuatan papan insulasi. Limbah kertas dan limbah pertanian merupakan sumber bahan baku serat yang potensial untuk dikembangkan. PemanfaatalUlya sebagai bahan baku papan insulasi dapat menjadi salah satu upaya dalam penearian bahan balm alternatifselain kayu. Semen tara itu berbagai hasil sampingan usaha pertanian hingga saat ini masih belum banyak dimanfaatkan menjadi produk yang bernilai tinggi. Batang pisang sebagai salah satLl sumber serat selama ini masih menjadi limbah yang belum termanfaatkan juga tidak bemilai ekonomis. Selain itu ketersediannya eukup berlimpah. Dalam rangka meneari pemeeahan masalah di atas maka perlu diteliti dan dikembangkan kemungkinan pemanfaatan batang pisang dan kertas bel,"s sebagai bahan baku serat. Penelitian ini bertujuan unluk mengetahui sifat fisis dan mekanis serta sifal penyerapan suara papan insulasi yang terbuat dari kertas bekas dan serat bata.lg pisang. lvIetode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: persiapan bahan baku, pemasakan bahan baku, peneueian pulp, penyaringan pulp, penentuan rendemen total, pembentukan lembaran, pengempaan dan pengeringan. Pemasakan serat pisang dilakukan dengan menggunakan proses soda. Pemasakan dilakukan dalam digester mini dengan tekanan 9-10 atm, suhu 160-170°C dan rasio serpih larutan I : 8. Kondisi pemasakan dengan NaOH 15% dan waktu pemasakan 2,5 jam. Papan eontoh yang dibuat berukuran 34x34xl em dengan kerapatan sasaran 0,25 gr/em' Proses pembuatan papan mengikuti alur teknologi papan serat. Sifat-sifat fisis dan mekanis papan insulasi hasil penelitiall akan diolah dan hasil pengujialUlya dibandingkan dengan standar papan insulasi yaitu standar FAO (1958). Untuk mengetahui pengaruh penambahan serat batang pisang terhadap sifat-sifat papan insulasi, maka digunakan Analisis Raneangan Aeak kelompok dengan tiga kali ulangan. Sedangkan untuk uji I(elanjutan digunakan uji Duncan. Dari hasil penelitian dihasilkan nilai rata-rata kadar air berkisar antara 9,969 sampai 10,712 %. Untuk kadar air, FAO (1958) tidak menetapkan standar. Kadar air papan insulasi paling rendah terdapat pada papan insulasi baik jenis koran maupun kardus yang tidak diberikan perlalcuan penambahan serat pisang, dan semakin tinggi persentase serat pisang maka semakin tinggi kadar air papan yang dihasilkan. Kenaikan kadar air papan tersebut diduga akibat dari serat tidak diberikan perlakuan penggilingan untuk meningkatkan derajat gilingnya. Hasil analisa keragaman menunjukan bahwa penambahan serat pisang berpengaruh nyata terhadap kadar air papan insulasi. Kerapatan papan insulasi ada diantara 0,297 dan 0,368 gr/em' (Kerapatan sasaran 0,25 gr/em'). FAO (1958) mensyaratkan kerapatan papan insulasi sebesar 0,25-0,40 gr/em'. Nilai kerapatan papan insulasi pada penelitian ini semuanya memenuhi standar
Keyword: