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: Optimasi Parameter pada Fast Correlation Based Filter Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization untuk Klasifikasi Metagenom
Abstrak: Bioinformatika memiliki banyak bidang kajian penting yang terus berkembang, salah satunya adalah analisis metagenom. Metagenom merupakan materi genetik yang diperoleh dari sampel yang diambil langsung dari lingkungan tanpa budidaya di laboratorium. Untuk mengklasifikasikan fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi yang berbeda, proses binning perlu dilakukan. Dalam penelitian ini, proses binning dilakukan dengan pendekatan komposisi berbasis metode supervised learning. Pendekatan komposisi ini memiliki tahapan ekstraksi fitur yang dilakukan dengan metode k-mers. Untuk mereduksi dimensi fitur yang dihasilkan k-mers digunakan algoritme Fast Correlation Based Filter (FCBF). Untuk klasifikasi, kami menggunakan metode k-nearest neighbour (KNN). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil akurasi pengklasifikasian metagenome dengan mengoptimasi nilai parameter threshold pada algoritme FCBF dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO dapat digunakan untuk mengoptimasi nilai parameter threshold. Selain itu, dapat diamati bahwa nilai fitness dan akurasi pengklasifikasian berpotensi untuk ditingkatkan dengan menambah jumlah partikel PSO dan iterasi.
Keyword: fast correlation based filter, K-mers, K-nearest neighbour, metagenom particle swarm optimization

Judul: Revitalisasi Peran Kelembagaan Panglima Laôt dalam Pengembangan Masyarakat Nelayan (Gampong Telaga Tujuh Kecamatan Langsa Timur Pemerintah Kota Langsa, Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam)
Abstrak: Kelembagaan Panglima Laôt sebagai lembaga adat di masyarakat wilayah pesisir Aceh yang telah ada mulai dari masa pemerintahan Sultan Iskandar Muda (1607-1637), masa penjajahan kolonial Belanda (1904-1942). Setelah indonesia merdeka perhatian pemerintah terhadap lembaga Panglima Laôt terabaikan. Sehingga macam-macam peran Panglima Laôt tidak berjalan sebagaimana mestinya. Meskipun demikian, keberadaan lembaga Panglima Laôt tetap terpelihara dalam masyarakat pesisir. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun program pengembangan peran Panglima Laôt di kalangan masyarakat nelayan.
Keyword: Revitalization, Panglima Laot Institution, Fishermen community, Pengembangan masyarakat, Usaha Pengolah Ikan (UPI)