Judul: Klasifikasi Protein Family Menggunakan Metode Rantai Markov
Abstrak: Proteins are large biological molecules that consist of one or more chains of 20 amino acids sequences. Proteins have various functions such as catalyzing metabolic reactions, replicating DNA, and transporting molecules. Many new protein sequences have been found. Therefore, a new method is required to classify proteins which have similar amino acids sequence, structure and function into the same class. The aim of this research is to apply Markov chain concept for protein family classification based on amino acid sequences. Protein data samples are obtained from Pfam protein family database website. Samples are taken from three different protein family classes, namely: 1-cysPrx_C, 4HBT and ABC_Tran, 100 data samples each. This research utilizes two different extraction methods: first order and second order Markov chain. First order indicates that the data sequence stored in the transition matrix is every two adjacent sequences, while the second order indicates that the data sequence stored in the transition matrix is every two sequences that are intermittent twice. The results show that the first order method gives 96% as its best accuracy, whereas the second order method gives 89.33% as its best accuracy
Keyword: protein, classification,, Markov chain

Judul: Identifikasi DNA Bakteri Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Rantai Markov dengan Probabilistic Neural Network Sebagai Classifier
Abstrak: Genetic differences among organisms motivate many research in DNA identification system. DNA identification system has two main parts: Feature Extraction Method and Classification Method. This study aims to identify the DNA with feature extraction using first order and second order Markov chain combined with Probabilistic Neural Network (PNN) classification method. DNA sequence is derived from the genus Bacillus, Clostridium, Lactobacillus, Mycobacterium, and Staphylococcus with sequence lengths of 100 bp, 200 bp, 400 bp, 800 bp, and 1000 bp. These data were obtained from the National Center for Biotechnology Information (NCBI). The results of this research show that the best sensitivity value is 0.7136 and the best specificity value is 0.9284. These results were obtained when the length of the sequence is 1000 bp and the feature extraction method used is second order Markov Chain. The greater the length of the sequence, the greater the sensitivity and specificity values.
Keyword: sequence DNA, Probabilistic Neural Network, markov chain, identification

Judul: Estimasi dampak ekonomi kawasan Taman Wisata Matahari Cilember, Kabupaten Bogor terhadap masyarakat sekitar
Abstrak: Aktivitas sektor pariwisata memiliki kontribusi terhadap perkembangan ekonomi daerah-daerah yang ada di Indonesia. Pengembangan suatu obyek wisata yang dilakukan dengan baik akan menghasilkan pendapatan ekonomi yang baik juga untuk komunitas setempat (Fritgen,1996). Adanya sektor pariwisata dapat mengasilkan pendapatan lanjutan yang berasal dari pengeluaran pengunjung. Kawasan Taman Wisata Matahari (TWM) dulunya adalah sawah masyarakat yang digunakan sebagai sumber kebutuhan sehari-hari masyarakat, kemudian dibeli oleh pengelola dan dijadikan tempat wisata yang memberdayakan masyarakat sekitar. Konversi tersebut menyebabkan hilangnya lahan pertanian yang menjadi sumber mata pencaharian masyarakat sekitar. Namun menurut info dari pengelola hal tersebut tidak terjadi karena masyarakat sekitar telah diberi ganti rugi sesuai kesepakatan dan masyarakat juga dilibatkan dalam kegiatan wisata sebagai tenaga kerja di TWM. Oleh karena itu, perlu dikaji berapa besar dampak ekonomi bagi masyarakat sekitar yaitu dengan menghitung dampak ekonomi langsung, dampak ekonomi tidak langsung, dampak ekonomi lanjutan, dan nilai multiplier effect. Selain itu dampak lingkungan juga pentinguntuk diketahui. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan wisata Taman Matahari, Puncak, Cilember, Bogor. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dengan melakukan wawancara langsung kepada wisatawan, pemilik unit usaha, tenaga kerja dan masyarakat dengan panduan kuesioner. Data sekunder diperoleh dari berbagai sumber yang relevan, diantaranya dari pengelola Taman Wisata Matahari, buku referensi, internet, studi pustaka dari penelitian-penelitian terdahulu yang terkait dengan dampak ekonomi wisata. Lebih dari 80% persepsi responden pengunjung mengenai kondisi kawasan Taman Wisata Matahari adalah baik sehingga perlu dipertahankan dan dikembangkan lebih lanjut agar semakin baik dan tetap terjaga. Terdapat tiga faktor yang berpengaruh negatif terhadap permintaan di kawasan Taman Wisata Matahari, yakni biaya perjalanan, jarak dan jumlah tanggungan. Faktor yang berpengaruh positif hanya lama mengetahui. Dampak ekonomi dari kegiatan wisata berupa dampak ekonomi langsung (Rp 488.850.471,00), dampak ekonomi tidak langsung (Rp 673.111.010,00) dan dampak lanjutan (Rp 207.337.424,00). Nilai keynesian income multiplier sebesar 1,00 artinya adanya kegiatan wisata di TWM memberikan dampak ekonomi yang besar bagi masyarakat sekitar, ratio income multiplier tipe I adalah 1,73, dan ratio income multiplier tipe II sebesar 2,80. Selain dampak ekonomi bagi masyarakat sekitar, juga ada kebocoran yang berasal dari pengeluaran pengunjung berupa biaya transportasi dan konsumsi yang dibawa dari rumah. Kebocoran pertahun yang terjadi di TWM adalah sebesar Rp iii 27.927.067.995,00. Adanya TWM juga memberikan dampak berupa penyerapan tenaga kerja yang berasal dari masyarakat sekitar dan memiliki proporsi kurang lebih 90% dengan jumlah 386 orang. Aktivitas wisata di kawasan TWM menurut stakeholder terkait menyatakan bahwa hampir 80% responden menyatakan tidak merasakan dampak negatif lingkungan dengan adanya TWM.
Keyword: