Judul: Implementation and Performance Analysis of Hadoop cluster on Raspberry Pi for DNA Sequence Alignment
Abstrak: Saat ini, hampir semua data tersimpan dalam bentuk data elektronik. Perkembangan data elektronik dari waktu ke waktu yang sangat pesat memunculkan istilah big data. Big data memiliki tiga karakteristik yaitu : volume, variety, dan velocity. Volume mengacu pada besar data, variety mengacu pada keragaman jenis data (data text, sensor, audio, video, dll), dan velocity mengacu pada frekuensi dari data yang dihasilkan oleh aplikasi atau kecepatan analisis dari data yang dihasilkan tersebut. Big data membawa dua tantangan mendasar yaitu bagaimana untuk menyimpan dan mengolah data dalam ukuran yang sangat besar, dan yang paling penting yaitu bagaimana untuk memahami data dan mengubahnya menjadi informasi yang berharga. Permasalahan utama yang timbul dalam mengelola big data pada saat ini yaitu besarnya biaya yang harus dikeluarkan baik untuk perangkat keras maupun perangkat lunak. Selain itu, penggunaan energi listrik yang cukup besar dari banyaknya perangkat keras yang digunakan juga berdampak tidak ramah terhadap lingkungan., Nowadays, most of all data stored in electronic form. The electronic data growth is quite rapid time after time so that the term big data appears. IBM defines Big data as having three characteristics: volume, variety and velocity. Volume refers to the size of the data, variety refers to the type of the data (text, sensory data, audio, video, etc.) and velocity refers to the frequency of the data that is produced by an application or the analyzing speed of the data produced. Two major challenges with big data are how to store it and how to process it. The most important thing is how to understand the data and transform it into meaningful information. The main problems in processing big data are the high cost, both for the hardware and the software, and computational power. One other problem is it requires a lot of electricity to power the hardware which in turn has an adverse effect on the environment.
Keyword: Big Data, Apache Hadoop, Cluster, Raspberry Pi, DNA Sequence Alignment

Judul: Komputasi Paralel Multiple Sequence Alignment menggunakan Message Passing Interface
Abstrak: Multiple sequence alignment (MSA) adalah teknik untuk menemukan kesamaan dalam banyak sekuen. Teknik ini sangat penting untuk mendukung banyak tugas bioinformatika seperti mengidentifikasi single nucleotide polymorphism (SNP), membuat phylogenetic tree, dan metagenome fragments binning. Algoritma sederhana untuk MSA adalah Algoritma Star. Algoritma ini terdiri atas tiga tahap, yaitu menjajarkan semua kemungkinan pasangan sekuen, menentukan sekuen star yang dipilih dari sekuen yang memiliki nilai penjajaran maksimum, dan menjajarkan semua sekuen terhadap sekuen star. Setiap pasangan sekuen dijajarkan dengan menggunakan teknik pemrograman dinamis. Kompleksitas penjajaran sekuen DNA menggunakan teknik pemrograman dinamis mengikuti fungsi eksponensial. Waktu komputasi meningkat secara eksponensial seiring dengan meningkatnya jumlah dan panjang sekuen DNA. Penelitian ini bertujuan untuk mempercepat perhitungan MSA menggunakan message passing interface (MPI). Evaluasi kinerja dari metode yang diusulkan dilakukan dengan menghitung speedup. Percobaan dilakukan dengan menggunakan data Glycine max-kromosom-9-BBI dengan jumlah 64 sekuen yang memiliki panjang seragam, yaitu 800 base pair (bp). Sekuens ini dihasilkan dengan cara memotong secara acak sekuen referensi dari Glycine max-kromosom-9-BBI yang bersumber dari national center for biotechnology information (NCBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik yang diusulkan mampu menghasilkan speedup sebesar tiga kali, dengan menggunakan lima komputer. Selain itu, dapat ditarik kesimpulan bahwa peningkatan jumlah komputer akan meningkatkan speedup. Kata kunci : multiple sequence alignment, message passing interfaces, komputasi paralel, DNA.
Keyword: multiple sequence alignment, message passing interfaces, komputasi paralel, DNA

Judul: Insecticidal Activity of Essential Oils Leaves of Cinnamomum spp. (Lauraceae) against Crocidolomia pavonana and Their Phytotoxicity on Broccoli Seedlings
Abstrak: Essential oils from leaves of 13 species of Cinnamomum were tested for their insecticidal activity on the cabbage head caterpillar Crocidolomia pavonana with leaf immerse method. The results showed that the treatment with 1% (w/v) essential oils leaves of C. celebicum, C. multiflorum, C. sintoc, and C. verum caused 21.45, 93.65, 60.30, and 76.10% mortality, respectively. Based on the results of phytotoxicity and insecticidal activity tests, C. multiflorum oil was further tested at 6 concentration levels. In all treatments, larval mortality has occurred at 24 hours after treatment (HAT) and increased at 48 HAT. LC50 of C. multiflorum oil at 24 and 48 HAT was 0.504 and 0.396%, respectively. The treatment with C. multiflorum oil at ≤0.31% did not inhibit the development of C. pavonana larvae. Determination of the chemical constituents of Cinnamomum oils were carried out by gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). Totally, 345 compounds were identified. Methyleugenol constituted the main component (49.4%) of leaf essential oil of C. multiflorum and was assumed to be responsible for the insecticidal activity of the oil against C. pavonana larvae. LC50 of pure methyleugenol obtained at 0.365% (48 HAT) and 0.363% (72 HAT). The results showed that C. multiflorum was more effective with LC50 value equivalent to methyleugenol content of 0.32% (24 HAT) and 0.24% (48 HAT).
Keyword: