Judul: Implementasi map-reduce pada k-means untuk clustering metagenom
Abstrak: Metagenom merupakan DNA yang diperoleh langsung dari lingkungan. Kendala pada rekonstruksi DNA dari metagenom adalah bercampurnya fragmen DNA dari berbagai mikroorganisme serta besarnya ukuran data dari fragmen DNA yang didapat. Penelitian ini bertujuan melakukan pengelompokan untuk memisahkan fragmen DNA antar-mikroorganisme dengan metode k-means. Proses ekstraksi fitur dan clustering menerapkan model map-reduce untuk menangani besarnya ukuran data dari fragmen DNA. Penelitian ini menggunakan metode k-mers frequency untuk ekstraksi fitur dan Euclidean distance untuk ukuran jarak antarfragmen. Evaluasi hasil clustering diukur dengan indeks Davies-Bouldin dan purity. Hasil implementasi map-reduce dievaluasi dengan ukuran speedup. Evaluasi hasil clustering pada dataset yang digunakan menunjukkan pengelompokan dengan 3 cluster dan ekstraksi fitur 3-mer memiliki nilai indeks Davies-Bouldin terbaik yaitu 2.4413. Nilai purity dari hasil clustering tersebut ialah 0.6936 pada tingkat genus. Speedup rata-rata yang diperoleh dari implementasi map-reduce mendekati nilai 3.
Keyword: Euclidean distance, k-means, k-mers frequency, map-reduce, metagenome

Judul: Metagenome Fragment Clustering Menggunakan Algoritme Pillar K-Means Secara Paralel Dalam Model Mapreduce
Abstrak: Metagenom adalah DNA yang berasal dari komunitas mikroba yang dapat mengandung dari berbagai jenis spesies. Hal ini membuat rekonstruksi DNA dari metagenom tidak dapat langsung dilakukan. Mikroba yang heterogen pada metegenom tersebut, memungkinkan terjadinya kesalahan perakitan fragmen metagenom yaitu munculnya interspecies chimeras akibat tersambungnya fragmen antara spesies. Oleh karena itu diperlukan sebuah metode untuk mecegah terjadinya kesalahan tersebut. Salah satu cara untuk melakukan pencegahan terjadinya kesalahan perakitan fragmen metagenom sebelum rekonstruksi DNA dilakukan adalah dengan melakukan proses binning. Clustering merupakan sebuah cara untuk mengelompokan objek-objek yang mempunyai kemiripan ke dalam kelompok tertetntu, sehingga dapat digunakan untuk melakukan binning. Salah satu algoritme clustering adalah K-Means. K-Means Clustering tidak menjamin hasil clustering yang unik. Untuk mendapatkan hasil clustering optimal dapat dilakukan dengan melakukan penentuan centroid awal terlebih dahulu dengan menggunakan algoritme Pillar sebelum proses clustering dilakukan. Algoritme Pillar sangat efektif untuk menentukan posisi awal centroid pada K-Means dan meningkatkan ketepatan hasil clustering. Selain itu, data metagenom merupakan data dengan ukuran yang sangat besar, sehingga bisa digolongkan sebagai big data. Data berukuran besar dapat menjadi sebuah masalah komputasi dalam pengelolaan data secara sekuensial. Salah satu solusi untuk menangani masalah data berukuran besar ialah dengan memproses data secara paralel. MapReduce merupakan sebuah model pemrograman yang penerapannya digunakan untuk memproses data berukuran besar secara paralel. Hasil clustering data metagenom, baik dengan algoritme K-Means maupun dengan algoritme Pillar K-Means pada masing-masing data uji pada penelitian ini menunjukkan kesimpulan hasil yang sama, di mana secara dominan genus Agrobacterium selalu menggerombol dalam satu cluster, sedangkan genus Bacillus and Staphylococcus secara dominan selalu bergerombol dalam cluster yang sama. Jumlah iterasi dan waktu eksekusi pada penerapan Pillar K-Means dalam clustering data lebih efisien dibandingkan pada penerapan metode K-Means. Penggunaan model MapReduce memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan proses sekuensial, di mana speedup yang dihasilkan berkisar antara 60,00 sampai 69,03 dengan nilai efisiensi rata-rata sebesar 400%. Penentuan nilai centroid awal pada algoritme Pillar menambah waktu total clustering dibandingkan dengan penentuan centroid dengan K-Means, sehingga masih bisa memungkinkan untuk dilakukan optimalisasi algoritme Pillar pada penelitian selanjutnya.
Keyword: K-Means, MapReduce, Metagenome, Parallel Computing, Pillar Algorithm

Judul: Manajemen Pemeliharaan Kuda (Equus caballus) Untuk Upacara Kenegaraan Dan Sarana Kesenjataan Di Detasemen Kavaleri Berkuda (DenKavkud) TNI-AD Parongpong
Abstrak: Cavalry Horse Detachement (Denkavkud) Indonesian National Army-Cavalary Parongpong is one of the Indonesian military units that utilize the horse and train it as a means of purpose of formal state ceremony and armed forces. Skills possessed by the horse cavalry was the result of care management and specialized training provided by the trainer. Aspects of care management are breeding, feeding, and management. Horses that are kept in the Denkavkud, Parongpong are stallions, mares, foals, and military horses. Total populations of horses at Denkavkud are 183 horses. Besides commited horse training (remonte), Denkavkud also did breeding program to produce horses that can be trained and used as a military horse. There are some issues contained in Denkavkud, such as some of the nutrients needed by the horses not being met from feed given. One of these is crude protein and lysine. Lactation mares was crude protein and lysine deficiency. The number of death in 2010 is higher than previous years. Based on the number of horses that died from January until June 2010 is 11 horses. The average mortality was caused by colic. Colic is caused by excessive eating, excessive drinking during hot, moldy food, and even by investment roundworms. Animal welfare in Denkavkud can be enhanced by improvement of feed given and improving the health of livestock through improved sanitation.
Keyword: