Judul: Optimasi Parameter pada Support Vector Machine untuk Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan Algoritme Genetika
Abstrak: Klasifikasi fragmen metagenome merupakan salah satu contoh dari proses binning yang bertujuan untuk mengklasifikasikan fragmen-fragmen ke dalam beberapa tingkat taksonomi. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Pada masalah yang bersifat non linear, diperlukan kernel untuk memetakan vektor ciri ke dalam ruang berdimensi tinggi, sehingga masalah yang non linear tersebut dapat dipecahkan secara linear. Kernel yang sering digunakan adalah Radial Basis Function (RBF). Tantangan yang dihadapi adalah bagaimana menemukan parameter yang optimal sehingga dihasilkan model klasifikasi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan optimasi parameter pada SVM dalam klasifikasi fragmen metagenome menggunakan Algoritme Genetika. Parameter yang akan dicari nilai optimalnya adalah parameter C untuk jarak margin dan gamma () untuk percepatan fungsi pada kernel RBF untuk mendapatkan akurasi classifier model klasifikasi yang optimal. Evaluasi dilakukan untuk membandingkan akurasi model klasifikasi dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika dan akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search. Hasil evaluasi menunjukan bahwa akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika adalah 67.3% untuk fragmen berukuran 400bp dan 98.6% untuk fragmen berukuran 10 Kbp. Akurasi ini lebih tinggi dibandingkan akurasi dari model klasifikasi dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search, yaitu sebesar 65.3% untuk fragmen berukuran 400 bp dan 95.4 untuk fragmen berukuran 10 Kbp.
Keyword: Metagenome, Support Vector Machine (SVM), Algoritme Genetika, Radial Basis Function (RBF)

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Metode SVM dan Fast Correlation Based Filter sebagai Penyeleksi Fitur
Abstrak: Bioinformatika memiliki banyak bidang kajian penting dan terus berkembang, salah satunya adalah analisis metagenom. Metagenom merupakan materi genetik yang diperoleh dari sampel yang langsung diambil dari lingkungan tanpa budidaya di laboratorium. Untuk mengklasifikasikan fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi yang berbeda perlu dilakukan proses binning. Pada penelitian ini dilakukan proses binning dengan pendekatan komposisi menggunakan metode supervised learning. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier, perhitungan frekuensi k-mers untuk mengekstraksi fitur, dan Fast Correlation Based Filter (FCBF) sebagai penyeleksi fitur. Pada proses seleksi fitur, jumlah fitur yang terseleksi ditentukan oleh nilai threshold. Dari penelitian ini akurasi hasil klasifikasi SVM dengan seleksi fitur berkisar antara 79.13% sampai 96.68% untuk 3-mers, sedangkan jika menggunakan 4-mers akurasi berkisar antara 83.59% sampai 99.35%.
Keyword: metagenom, binning, k-mers, feature selection, fast correlation based filter, threshold, SVM

Judul: Pengendalian Jumlah Uang Beredar di Indonesia
Abstrak: Kondisi pasar uang di Indonesia pada periode paska krisis masih ditandai dengan fenomena kelebihan penawaran likuiditas yang pada awalnya berasal dari besarnya arus capital inflow selama periode 1990 sampai awal 1996 dan suntikan dana BLBI pada waktu krisis perbankan pada tahun 1997/1998.
Keyword: