Judul: Klasifikasi Metagenom Pada Kasus Imbalanced Data Dengan Metode Mahalanobis Distance Based Sampling
Abstrak: Metagenom merupakan materi genetis yang diambil secara langsung dari lingkungan tanpa melalui proses isolasi. Pengambilan unsur genetis secara langsung dari lingkungan mengakibatkan banyak organisme yang bukan menjadi subjek penelitian ikut terambil sehingga perlu dilakukan proses klasifikasi. Namun, proses klasifikasi terkendala kasus imbalance data pada data sampel. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode mahalanobis distance based sampling untuk mengatasi masalah imbalance data pada proses klasifikasi fragmen metagenom. Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan metode n-mers dan pembentukan classifier dilakukan dengan metode k-nearest neighbor. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa akurasi rata-rata pada kelas minoritas setelah dilakukan penyeimbangan data mengalami peningkatan sebesar 6.72% untuk k = 3 dan 5.79% untuk k = 5. Adapun akurasi rata-rata pada kelas minoritas untuk k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan justru mengalami penurunan sebesar 1.11%.
Keyword: imbalance data, k-nearest neighbor, mahalanobis distance based sampling, metagenom, n-mers

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Ekstraksi Spaced N mers dan Probabilistic Neural Network sebagai Classifier
Abstrak: Metagenomika merupakan cabang genetika yang secara khusus ditujukan untuk mempelajari materi genetik yang diambil langsung dari sampel lingkungan, diikuti dengan menganalisis informasi genetika tersebut. Proses sekuensing dari sampel lingkungan menghasilkan fragmen-fragmen pendek yang berasal dari beberapa mikroorganisme yang terdapat pada sampel tersebut. Kondisi seperti ini menyebabkan proses perakitan fragmen menjadi tidak akurat, yaitu dengan dimungkinkannya terbentuknya cymeric contigs. Keberadaan cymeric contigs ini dapat diminimalkan dengan melakukan binning. Proses binning dapat dilakukan dengan pengklusteran atau pengklasifikasian. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode probabilistic neural network untuk proses klasifikasi dan spaced n-mers untuk ekstraksi fiturnya karena sudah terbukti akurat dan menghasilkan akurasi yang baik. Data yang dipakai mempunyai panjang fragmen 500 bp, 1000 bp, 5000 bp, dan nilai n-mers yang dipakai adalah 3. Akurasi yang terbaik dihasilkan dengan menggunakan nilai smoothing parameter 11 untuk pengujian organisme dikenal. Selanjutnya pengujian dengan organisme tidak dikenal menghasilkan akurasi sebesar 64.40% untuk panjang fragmen 500 bp, 68.60% untuk panjang fragmen 1000 bp, 69.62% untuk panjang fragmen 5000 bp.
Keyword: binning, classification, metagenome, probabilistic neural network

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: