Judul: Evaluasi Kinerja Biclustering Algoritme BCBimax dan Model Plaid dalam Melihat Pola Ketahanan Pangan Wilayah Indonesia
Abstrak: Metode penggerombolan (clustering) merupakan salah satu teknik yang dapat memberikan gambaran sebuah informasi yang terkandung dalam data. Pada penggerombolan klasik memiliki konsep penggerombolan satu arah. Selanjutnya dikembangkan metode analisis biclustering dengan beragam algoritme penemuan bicluster. Biclustering merupakan metode penggerombolan dua arah, yaitu menggerombolkan baris dan kolom secara simultan. Awalnya penerapan biclustering banyak diterapkan di data microarray pada ekspresi gen untuk melihat subset gen yang saling co-regulated terhadap kondisi tertentu. Namun, saat ini penerapan biclustering meluas ke berbagai bidang. Banyak algoritme biclustering telah dikembangkan, dan setiap algoritme bekerja dengan alur prosedur penemuan bicluster tertentu. Namun demikian, belum terdapat panduan dalam pemilihan algoritme biclustering yang sesuai terhadap kriteria data. Hal ini dikarenakan kinerja algoritma biclustering dapat bervariasi, dan pemilihan parameter yang optimal merupakan isu penting yang perlu dipertimbangkan. Oleh sebab itu penelitian ini berfokus pada evaluasi kinerja algoritme biclustering untuk melihat karakteristik dari algoritme. Algoritme yang digunakan dalam penelitian ini adalah BCBimax dan Model Plaid yang dievaluasi pada data simulasi dan data empiris. Kedua algoritme dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan diantaranya adalah kecepatan dalam menemukan bicluster serta kualitas bicluster yang dihasilkan. Data simulasi dalam penelitian ini dibangkitkan dengan lima skenario ragam data background yang berbeda. Pada konteks ini, data background merupakan elemen data matriks selain elemen bicluster. Seperti halnya pada penggerombolan klasik yang mana salah satu indikator kualitas kebaikan algoritme adalah keterpisahan, yaitu memisahkan gerombol sejauh mungkin dengan gerombol lainnya yang karakternya berbeda. Maka pada biclustering, indikator ini dilihat dari sejauh mana algoritme biclustering mampu membedakan bicluster dengan data background. Simulasi diawali dengan membangkitkan matriks data background. Dimensi matriks data background berukuran 60×60, yang berarti terdiri dari 60 baris dan 60 kolom yang dibangkitkan berdistribusi N〖(0,σ〗^2) dengan σ^2={0,1;0,3;0,5;0,7;0,9}. Pada setiap skenario data background disisipkan enam bicluster yang tidak saling tumpang tindih berukuran 10×10. Keenam bicluster dibangkitkan mengikuti model a_ij= μ_k+ e_ij, dengan e_ij berdistribusi N(0;0,5) dan μ_k={2,5;5;7,5;10;12,5;15. Terakhir, matriks data yang sudah mengandung bicluster diacak baris dan kolomnya sebelum diterapkan biclustering algoritme BCBimax dan model Plaid. Evaluasi kinerja algoritme dilakukan dengan 100 kali perulangan melalui ukuran nilai kemiripan antara bicluster prediksi dengan bicluster aktual. Elemen bicluster aktual yang dapat diprediksi diidentifikasi melalui pengecekan baris dan kolom yang bersesuaian pada bicluster prediksi. Berdasarkan skenario data bangkitan terlihat bahwa semakin besar ragam data background yang digunakan, maka sebaran nilai bicluster semakin terlihat berbaur dengan data background. Akan tetapi, pada keragaman data background yang ditetapkan pada penelitian ini tidak berpengaruh terhadap performa algoritme. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa secara keseluruhan algoritme BCBimax memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model Plaid dalam mengidentifikasi bicluster aktual. Hal ini didasari atas perolehan nilai kemiripan untuk setiap bicluster aktual yang dihasilkan lebih stabil dibandingkan pada model Plaid. Pada data empiris, digunakan data mengenai ketahanan pangan berdasarkan tiga aspek pilar ketahanan pangan. Kedua algoritme diterapkan pada berbagai kombinasi parameter untuk memperoleh bicluster optimal yang bersifat homogen serta informatif dalam memperoleh pola ketahanan pangan wilayah Indonesia. Kinerja algoritme kemudian dievaluasi dengan menggunakan ukuran Jaccard Indeks, nilai Mean Square Residue (MSR), dan dimensi keanggotaan baris pada bicluster optimal yang diperoleh. Selain itu, secara eksploratif juga diamati plot profiling keanggotaan pada setiap bicluster yang terbentuk. BCBimax dengan
Keyword: Algoritme BCBimax, Biclustering, Layer, Model Plaid, MSR

Judul: Performance Evaluation of Biclustering Algorithm for Detecting Economic and Covid-19 Pandemic Vulnerability Patterns in Indonesia
Abstrak: Biclustering merupakan pengembangan dari analisis penggerombolan yang bertujuan mengelompokkan data secara simultan dari dua arah. Beberapa tahun terakhir ini, biclustering menjadi populer diterapkan di berbagai bidang lain selain bidang analisis biologis. Terdapat berbagai algoritme biclustering yang dapat digunakan dalam penerapannya. Namun, belum terdapat pedoman khusus dalam pemilihan algoritme biclustering yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk mengevaluasi kinerja algoritme biclustering guna mendapatkan informasi terkait karakteristik hasil biclustering yang dihasilkan oleh setiap algoritme. Fokus penelitian ini ialah pada evaluasi kinerja dua algoritme biclustering, yakni algoritme Cheng and Church (algoritme CC) dan Iterative Signature Algorithm (ISA). Pemilihan kedua algoritme tersebut didasarkan pada karakteristik dan keunggulannya masing-masing. Kedua algoritme tersebut akan diterapakan pada kasus data ekonomi akibat pandemi Covid-19 dalam rangka mendeteksi pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Pendeteksian pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 menggunakan biclustering menjadi isu penting untuk dilakukan guna mendapatkan gambaran pola spasial dan karakteristik bicluster dari kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Terdapat tiga metode analisis utama dalam penelitian ini, yakni analisis bicluster (biclustering) menggunakan algoritme CC, biclustering menggunakan ISA, dan evaluasi kinerja algoritme biclustering. Biclustering menggunakan algoritme CC dan ISA dilakukan secara terpisah pada setiap beberapa threshold yang telah ditentukan sehingga diperoleh hasil biclustering pada threshold optimal (kelompok bicluster optimal) untuk setiap algoritme. Setiap kelompok bicluster optimal tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi pola kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 di Indonesia. Sementara itu, evaluasi kinerja algoritme biclustering dilakukan dalam bentuk kajian keterbandingan hasil biclustering dari sisi keanggotaan, karakteristik, sebaran hasil biclustering, dan evaluasi kinerja. Evaluasi kinerja tersebut menggunakan dua fungsi evaluasi, yakni fungsi evaluasi intra bicluster dan inter bicluster. Kedua fungsi evaluasi tersebut digunakan pada setiap metode analisis untuk menentukan kualitas bicluster atau kelompok bicluster dan menentukan tingkat kemiripan antar kelompok bicluster. Biclustering menggunakan algoritme CC menghasilkan kelompok bicluster optimal pada threshold delta 0,01 dengan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak enam. Kelompok bicluster optimal algoritme CC memberikan hasil, yakni Indonesia didominasi oleh wilayah dengan jenis pola spasial pertama yang sebagian besar memiliki karakteristik tidak rentan. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar wilayah di Indonesia cenderung memiliki kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 yang rendah pada peubah penciri pola spasial pertama (bicluster 1). Sementara itu, biclustering menggunakan ISA menghasilkan kelompok bicluster optimal pada threshold baris -1,0 dan kolom -1,0 dengan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak tiga. Akan tetapi, dikarenakan adanya tumpang tindih antar tiga bicluster tersebut sehingga terbentuk lima jenis pola spasial yang berbeda. Kelompok bicluster optimal ISA memberikan hasil, yakni Indonesia didominasi oleh wilayah dengan jenis pola spasial kelima yang memiliki karakteristik tidak rentan. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar wilayah di Indonesia cenderung memiliki kerentanan ekonomi dan pandemi Covid-19 yang rendah pada peubah penciri pola spasial kelima (overlap bicluster 1, 2, dan 3). Evaluasi kinerja algoritme biclustering dalam bentuk kajian keterbandingan hasil biclustering memberikan hasil bahwa kelompok bicluster optimal algoritme CC menghasilkan kualitas bicluster yang cenderung lebih baik. Hasil biclustering antar kedua algoritme yang dievaluasi menghasilkan tingkat kemiripan yang sangat rendah (20-31 persen). Hal ini ditunjukkan dengan perbedaan hasil keanggotaan wilayah dan karakteristik peubah pencirinya. Hasil biclustering algoritme CC cenderung homogen dengan karakter peubah penciri
Keyword: biclustering, Cheng and Church algorithm, inter bicluster, intra bicluster, iterative signature algorithm

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: