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: Penerapan K-means pada Imbalanced Data untuk Klasifikasi Metagenom.
Abstrak: Metagenom merupakan studi DNA total dari sumber lingkungan yang diisolasi secara langsung. Metagenom didasari pada isolasi dan karakterisasi DNA dari sampel-sampel lingkungan tanpa diperlukannya budidaya dari mikroorganisme. Studi metagenom mengacu pada kandungan genomik dari ekosistem mikroba lengkap. Dikarenakan pada sampel mikroba yang digunakan terdapat bermacam-macam jenis organisme maka perlu dilakukan proses klasifikasi. Pada tahap proses klasifikasi metagenom umumnya terjadi permasalahan imbalanced data yang dapat mempengaruhi keakuratan hasil klasifikasi. Penelitian ini difokuskan untuk mengatasi masalah klasifikasi pada imbalance data pada metagenom dengan K-means sebagai metode clustering dan mengaplikasikan KNN (k-nearest neighbors) sebagai algoritme untuk klasifikasinya. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa akurasi rata-rata kelas minoritas setelah dilakukan penyeimbangan data mengalami peningkatan sebesar 4,35% untuk k=1. Adapun akurasi rata-rata pada kelas minoritas untuk k= 3 dan k=5 setelah dilakukan penyeimbangan justru mengalami penurunan sebesar masing-masing sebesar 1,21% dan 6,77%.
Keyword: Clustering, DNA, imbalance data, Klasifikasi, KNN, K-means, Metagenom.

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: