Judul: Pengelompokan Sekuens DNA Menggunakan Algoritme Single Link dan Feature Vectors
Abstrak: Clustering is a learning technique to find the the group automatically based on the characteristics. By separating the data into groups so the data will easy to understand. Clustering DNA sequences with feature vectors is the process of combining a group of DNA sequences with the same amount of nucleotides, the composition and distribution of nucleotide, will combine into the same group. There are 4 main stages of clustering DNA sequence: feature vectors, min max normalization, cosine similarity and single link clustering. This research consist of the 8 case and 5 experiment in each case, with the result of least average 86,7% and the best cluster found 100% in case 3 experiment 4. The most affecting for the result of DNA sequence clustering is the size and volume used in the research.
Keyword: feature vectors, single link, min max normalization, sequences DNA

Judul: Optimization of Clustering Low Abundance Metagenome Fragments with Algorithm Pillar K-Means
Abstrak: Pesatnya perkembangan teknologi pada bidang bioinformatika memungkinkan peneliti untuk mengurutkan basa nukleotida dari suatu organisme yang diambil langsung dari lingkungan tanpa proses isolasi menjadi lebih mudah. Proses pengurutan basa nukleotida pada kelas taksonomi merupakan langkah penting untuk analisis metagenome. Metagenome adalah proses pengambilan sampel langsung dari lingkungan tanpa melalui isolasi di laboratorium, variasi urutan basa nukleotida pada spesies mahluk hidup memiliki kemiripan yang menyebabkan beberapa spesies saling terkait satu dengan lainnya. Oleh karena itu, untuk mengenali suatu spesies dan membedakan dengan spesies yang lain diperlukan pengelompokan berdasarkan kesamaan ciri fiturnya. Untuk menghindari terjadinya kesalahan perakitan maka metagenome fragmen perlu dilakukan pengelompokan berdasarkan tingkat taksnomi atau disebut dengan binning. Binning terbagi atas dua pendekatan yaitu berdasarkan homologi dan komposisi. Dalam penelitian ini menggunakan pendekatan komposisi dimana dihitung kemunculan basa nukleotida dari frekuensi k-mers sebagai ekstraksi fitur dengan 3-mers dan 5-mers yang dijadikan sebagai masukan pada Pillar K-means algoritme. Pillar K-means algoritme digunakan untuk optimasi K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah mengoptimalkan inisialisasi centroid untuk memaksimumkan akumulasi distance matrix sehingga didapatkan cluster terbaik dalam pengelompokan metagenome fragmen. Berdasarkan hasil kerja dari Pillar KMeans dilakukan evaluasi dengan Silhoutte Cooefficient dan diperoleh parameter terbaik 0.2 sampai 0.7. Digunakan pula confusion matrix untuk evaluasi keakuratan pengelompokan dan diperoleh akurasi untuk 3-mers sebesar 67.54% sedangkan 5- mers 99.19%., The rapid development of technology in the field of bioinformatics enables researchers to sequence the nucleotide bases of an organism that is taken directly from the environment without the isolation process becomes easier. Nucleotide sequencing process on the class taxonomy is an important step for metagenome analysis. Metagenome is the process of sampling directly from the environment without going through the insulation in the laboratory, variations in the nucleotide sequences in species living things have similarities that causes some species are related to one another. Therefore, to identify a species and differentiate with other species takes its grouping based on common characteristics. To avoid mistakes, the metagenome fragment assembly needs to be done grouping based on the level taksnomi or called binning. Binning is divided into two approaches, based on homology and composition. In this research approach in which the composition calculated the frequency of occurrence of the nucleotide bases of k-mers as feature extraction with 3-mers and 5-mers were used as input to the Pillar K-means algorithm. Pillar K-means algorithm is used to optimize the KMeans. The aim of this study was to optimize the centroid to maximize the accumulated distance matrix and get the best cluster in the grouping metagenome fragments. Based on the work of Pillar K-Means evaluated by Silhoutte Cooefficient and obtained the best parameter of 0.2 to 0.7. Similarly confusion matrix used to evaluate the accuracy of the grouping and obtained accuracy for 3- mers amounted to 67.54% while 99.19% 5-mers.
Keyword: Low Abundance, Metagenome Fragments, Pillar K-Means, Rapid development, Computer technology, Clustering, Confution matrix, K-Mean clustering

Judul: Manajemen pemeliharaan lanskap pemukiman Taman Sari Persada Bogor
Abstrak: Penyediaan pemukiman dan munculnya lokasi-lokasi pemukiman baru merupakan suatu program pembangunan untuk mengatasi masalah kependudukan di kota Bogor. Salah satunya yaitu dibangunnya kawasan pemukiman Tamansari Persada Bogor. Di Tamansari Persada Bogor ini, akan ditemukan rumah idaman dalam lingkungan yang nyaman dan asri serta fasilitas pemukiman yang eksklusif. Pemeliharaan merupakan kegiatan yang sangat intensif untuk mempertahankan kualitas visual kawasan. Dalam menyelenggarakan kegiatan pemeliharaan, diperlukan adanya suatu sistem manajemen pemeliharaan yang baik sehingga kawasan dapat menjadi kawasan pemukiman yang berwawasan lingkungan dan bernilai ekonomi. Tujuan kegiatan magang adalah meningkatkan wawasan dan pengalaman keprofesian di bidang Arsitektur Lanskap dan berperan aktif dalam kegiatan manajemen pemeliharaan lanskap pemukiman Tamansari Persada Bogor, mengenal dan mencari alternatif pemecahan dari masalah yang ada di lapang. Kegiatan Magang dilaksanakan di kawasan pemukiman Tamansari Persada Bogor, dari bulan Februari sampai dengan Juni 2001. Metode kerja yang dilakukan dalam kegiatan magang ini melalui orientasi lapang, survei, dan kegiatan lapangan berupa partisipasi aktif, wawancara, dan studi pustaka. Data yang dikumpulkan terdiri dari data yang berhubungan dengan teknis administrasi, dan teknis lapangan dan studio. Manajer Realty merupakan pemegang kekuasaan dan tanggung jawab tertinggi di Tamansari Persada Bogor, membawahi Seksi Perencanaan dan Evaluasi Perabangunan (PEP), Seksi Pemasaran, Seksi Perijinan, Seksi Komersial, Seksi Keuangan dan Personalia (K & P), dan Seksi Kawasan Realty. Masing-masing Seksi diketuai oleh Kepala Seksi yang dibantu oleh para Staf dan bertanggung jawab langsung kepada Manajer Realty. Pemeliharaan lanskap pemukiman Tamansari Persada Bogor dikelola dan diawasi oleh pihak Seksi Kawasan Realty, yang dipimpin oleh seorang Kepala Kawasan Realty. ..dst
Keyword: