Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom dengan Deep Learning dan Frekuensi Kemunculan Spaced K-Mers Sebagai Ekstraksi Fitur
Abstrak: Metagenomika adalah studi yang mempelajari informasi genetik organisme-organisme yang sampelnya diambil langsung dari lingkungan, seperti dari tanah, air, ataupun dari perut manusia. Sampel metagenom yang diambil dari suatu lingkungan menghasilkan fragmen yang mengandung berbagai macam mikroorganisme sehingga perlu dilakukan pengelompokkan (binning) untuk mengetahui keragaman organisme dalam lingkungan mikroba tersebut. Proses binning dapat dilakukan dengan menghitung frekuensi kemunculan k-mers dari suatu sekuens metagenom. Kombinasi pola kemunculan k pasangan basa utama (Adenin, Cystosine, Guanin dan Thymine) adalah fitur yang digunakan sebagai masukan untuk pembelajaran dengan contoh atau biasa disebut sebagai klasifikasi (supervised learning). Ekstraksi fitur spaced k-mers dilakukan dengan membandingkan fragmen metagenom dengan substring berukuran k atau disebut k-mers namun membolehkan kondisi inexact matching. Kondisi inexact matching membolehkan adanya satu atau beberapa bagian yang tidak match dalam hal ini disebut sebagai don’t care position. Deep Learning muncul kembali sebagai paradigma baru dalam machine learning. Beberapa arsitektur Deep Learning memberikan solusi terbaik untuk banyak masalah dalam pengenalan pola seperti Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengenalan citra, Recurrent Neural Network untuk pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami. Selain pengenalan citra, CNN juga dapat diterapkan sebagai classifier untuk data metagenom. Beberapa penelitian menunjukkan arsitektur CNN memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan arsitertur Deep Learning lainnya. Deep Neural Network (DNN) adalah simple neural network yang mempunyai banyak hidden layer dengan sekumpulan neuron dalam tiap hidden layer-nya. Tidak ada ukuran pasti untuk menentukan jumlah hidden layer dan jumlah hidden neuron dalam membentuk arsitektur neural network. Untuk itu diperlukan percobaan trial and error agar mendapatkan arsitektur yang paling optimal untuk digunakan sebagai classifier dalam machine learning. Selain itu, tidak seperti CNN, DNN tidak membangkitkan fitur dalam setiap hidden layer seperti CNN sehingga waktu komputasi DNN lebih cepat dibandingkan CNN. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua arsitektur Deep Learning yaitu DNN dan CNN untuk klasifikasi data metagenom. Kinerja classifier diukur dengan menghitung lama waktu pelatihan serta akurasi yang dihasilkan tiap model classifier dimana 1 adalah kondisi match dan 0 adalah don’t care position. Spaced k-mers dengan pola 111 1111 10001 digunakan sebagai ekstraksi fitur metagenom yang hasil fitur tersebut menjadi input untuk tiap model classifier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan menggunakan DNN memberikan akurasi sebesar 90.92% dan CNN classifier menghasilkan akurasi sebesar 88.89% pada taksonomi tingkat genus.
Keyword: convolutional neural network, Deep Learning, deep neural network, metagenom, spaced k-mers

Judul: Optimasi Pengekstraksi Fitur Spaced K-Mers Frekuensi Menggunakan Algoritme Genetika Pada Pengklasifikasian Fragmen Metagenome
Abstrak: Metagenomika adalah studi yang mempelajari keseluruhan informasi genetik tentang organisme-organisme dari sampel yang diambil langsung dari lingkungan. Lingkungan yang dimaksud seperti tanah, air, isi perut manusia, bangunan, limbah dan lain-lain yang merupakan tempat mikroba berkembang biak. Tahapan dalam metagenomika diawali dengan deoxyribonucleic acid (DNA) sequencing terhadap metagenome sampel. Karena diambil langsung dari lingkungan, fragmen yang dihasilkan mengandung berbagai mikroorganisme. Kondisi seperti ini memungkin terjadinya kesalahan perakitan terhadap fragmen metagenome, yaitu disambungkannya fragmen antara spesies yang satu dengan fragmen dari spesies yang lain. Permasalahan ini dapat diselesaikan menggunakan metode binning. Ada 2 pendekatan binning, yaitu homologi dan komposisi. Penelitian ini berfokus pada pendekatan komposisi. Binning berbasis komposisi mengelompokan fragmen-fragmen dari berbagai organisme berdasarkan tingkat taksonominya menggunakan teknik-teknik dalam machine learning. Ada 2 komponen penting dalam machine learning, yaitu ekstraksi fitur dan pengklasifikasian atau pengklusteran. Teknik machine learning yang digunakan dalam penelitian ini adalah spaced k-mers frekuensi sebagai metode pengekstraksi fitur dan Naïve Bayesian Classifier (NBC). Penggunaan metode spaced k-mers frekuensi menghasilkan banyak model posisi match (1) dan don’t care (0). Oleh karena itu, Algoritme Genetika digunakan untuk mengoptimasi model posisi yang menghasilkan akurasi pengklasifikasian tertinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model posisi yang menghasilkan akurasi pengklasifikasian tertinggi. Tujuan kedua penelitian ini adalah mengetahui pengaruh penggunaan don’t care pada pengekstraksi fitur k-mers frekuensi. Kromosom 111111110001 yang berarti [111 1111 10001] dengan nilai fitness 85,42 terpilih menjadi kromosom terbaik. Don’t care juga berperan dalam mereduksi jumlah fitur sehingga mempercepat waktu eksekusi 6 kali lebih cepat dibandingkan dengan k-mers frekuensi.
Keyword: don’t care, algoritme genetika, k-mers, metagenome, naïve bayesian classifier

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: