Judul: Dynamic data mining for highly intercorrelated feature selection with Graphic Processing Unit Computing (GPU)
Abstrak: Feature selection with correlated features in the real world should be performed on dynamic data. This is due to insertion, deletion and updating transactions occur continuously on the database. This transaction makes the dimension of data becomes very large in number of records and number of features. The question is how we do feature selection on very large data and is constantly changing. This problem should be solved and one common method is to perform the sampling on database. In this research, random sampling method is used to extract the overall synopsis of the data in the database. The reservoir algorithm used to initialize the sample. Type of sample is backing sample composed of identities, priorities and time stamp. When there is a change in the database, the old data in the sample with the lowest priority will be replaced with a new one. Sample as a representation of the database has maintained the same class distribution using the kullback leibler divergence. All the techniques and algorithms are incorporated and implemented in the SQL language using MySQL 5.5. As a result, the sampling process of taking a small amount of new data as a representation of the database with the same class distribution database. Sampling process reduces the dimension of the required number of records. We need other methods to speed up the feature selection on very large number of features. In this research, parallel GPU computing is used to speed up feature selection that have large dimensions. Feature selection algorithm is divided into two sub problems. This problem is discreetization and computational geometry x- monotone. Parallel algorithm is applied to each sub problem as long as no recursiveness and dependencies. The algorithm is written into the program with the CUDA C language. The program is divided into two, which are discreetization kernel function and x-monotone kernel function. Tests performed on a data set with three distributions, which are balanced, negatively skewed and positively skewed. Average acceleration doing with parallel for one pair feature is 1.5 times to 1.87 times for discreetization and x-monotone rather than sequential. Average acceleration parallel for 45, 190, 435, 780, 1225, 1770, 2415, 3160, 4005, 4950 number of features pairs is 8.2 times faster than sequential. Accuracy was measured for each kernel function in CUDA programs. Discreetization kernel has accuracy of 81.76 % and an x-monotone kernel has accuracy of 85 %. Feature selection for 4950 pairs with a balanced distribution requires only 0.85 seconds. The same calculation on negative skewed and positive skewed is 1.66 and 1.84 seconds. These facts show the calculation on the data with skewed distribution requires a longer duration than a balanced distribution.
Keyword: random sampling, kullback liebler divergence, general purpose computing on graphics processing unit.

Judul: Paralelisasi Penjajaran Sekuens Protein Menggunakan CUDA untuk Prediksi Drug-Target Interaction (DTI).
Abstrak: Sampai dengan saat ini, riset mengenai drug discovery masih menghadapi tantangan berupa biaya yang tinggi dan proses yang dianggap belum efisien. Prediksi interaksi drug-target merupakan langkah awal dalam proses drug discovery. Salah satu teknik dalam mempercepat proses tersebut adalah dengan memastikan bahwa suatu drug dapat menyasar suatu target protein tertentu. Oleh karenanya, eksperimen secara in silico mengenai prediksi interaksi drug-target marak dilakukan oleh peneliti. Bipartite Local Model Neighbor-based Interaction-profile Inferring (BLMNII) merupakan salah satu model machine learning yang digunakan untuk melakukan prediksi drug-target. Untuk mendapatkan hasil, BLM-NII memerlukan beberapa skor matriks, antara lain matriks skor kemiripan protein yang digunakan untuk target-target similarity matrix. Untuk mendapatkan skor tersebut, terdapat sebuah dataset publik yang dapat digunakan, misalnya dataset Yamanishi. Akan tetapi, untuk beberapa kasus di mana protein yang hendak dihitung skor kemiripannya tidak terdapat dalam dataset tersebut, seperti protein yang digunakan dalam Ijah Analytics, maka perlu dilakukan perhitungan kembali dengan algoritme penjajaran lokal Smith-Waterman. Sampai dengan saat ini, algoritme ini masih diakui yang paling optimal dalam menghitung skor kemiripan protein. Sayangnya, algoritme ini memiliki kompleksitas kuadratik, sehingga ketika digunakan untuk menghitung skor kemiripan protein dengan jumlah yang banyak memerlukan waktu yang lama. Untuk mempercepat proses komputasi, diperlukan pemrosesan secara paralel. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan algoritme Smith- Waterman secara paralel menggunakan CUDA dengan Graphical Processing Unit (GPU) sebagai platform komputasi. Teknik komputasi yang digunakan adalah multiple pairwise alignment di mana penjajaran berpasangan dilakukan berulang kali untuk kombinasi pasangan yang berbeda. Penjajaran setiap residu asam amino dalam tiap pasang sekuens dikerjakan oleh sebuah thread dalam satu blok secara paralel. Setiap pasang sekuens dikerjakan oleh masing-masing blok secara paralel. Uji kinerja dilakukan dengan menghitung speed up, yaitu waktu komputasi paralel dibagi waktu komputasi sekuensial. Proses paralel dilakukan setelah proses awal dilakukan, yaitu: pembuatan list kombinasi pasangan, pembacaan sekuens, perhitungan panjang tiap sekuens, penandaan awal sekuens, dan penggabungan sekuens. Proses paralel dalam implementasi GPU terdapat pada dua tempat, yaitu pada saat penjajaran residu asam amino tiap pasang sekuens protein, dan pada saat penjajaran pasangan sekuens protein. Setiap blok telah memanfaatkan shared memory untuk menyimpan peubah, sehingga proses read dan write bisa lebih cepat. Hasil eksperimen menggunakan mesin 1 berupa laptop menunjukkan nilai speed up hingga 20-an kali, sedangkan mesin 2 yang berupa sebuah server node HPC menunjukkan nilai speed up hingga ratusan kali.
Keyword: GPU, komputasi, paralel, penjajaran lokal, protein, smith-waterman

Judul: Mempelajari Pembuatan Silase dari Isi Rumen Sapi
Abstrak: Isi rumen meerupakan limbah abatoar (rumah pemotongan hewan) yang sampai saat ini belum banyak termanfaatkan. Bagi abatoar, isi rumen menjadi masalah, karena tidak dapat ditangani dengan sistem pembuangan di selokan. Menurut BPS, selama tahun 1983, telah dibuang kurang lebih 27.5 ribu ton isi rumen sapi.
Keyword: