Judul: Clustering Metagenom dengan Metode K-Medoids pada Model Pemrograman Map-Reduce
Abstrak: Metagenom adalah ilmu yang mempelajari materi genetik yang diambil langsung dari lingkungan tanpa budidaya. Kendala yang terjadi pada analisis metagenom adalah bercampurnya fragmen DNA dan ukuran data yang sangat besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode k-medoids menggunakan model pemograman map-reduce. Map-reduce adalah model pemrograman yang berguna untuk mengatasi data berukuran besar yang dapat diimplementasikan menggunakan Hadoop. Pada penelitian ini n-mers frequency digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri dan Euclidean distance untuk mengukur jarak antar fragmen. Evaluasi clustering diukur menggunakan indeks Davies-Bouldin dan purity. Hasil implementasi map-reduce dievaluasi dengan speedup. Hasil evaluasi clustering menunjukan cluster dengan jumlah 3 memiliki nilai Indeks Davies-Bouldin terbaik dengan nilai 2.002. Nilai purity dari hasil clustering tersebut adalah 0.618 pada tingkat genus.
Keyword: euclidean distance, k-medoids, map-reduce, n-mers frequency

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: Pembuatan Sel Surya Berbasis Film Ferroelektrik Barium Strontium Titanate (Ba0,5Sr0,5TiO3)
Abstrak: Growth of films Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) 1 M has been done with variation of annealing in hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours at constant temperature 8500C, above Si (100) substrate p-type, by using the sol-gel process method which followed with spin coating process at 3000 rpm for 30 seconds. Optics spectroscopy shows that BST film solar cells with annealing hold time 8 hours, 15 hours, and 22 hours, works effectively in wavelength ≥ 700 nm absorption range. Yet for sample with annealing hold time about 29 hours effectively absorb in ≤ 700 nm wavelength range. It obtained BST film refractive index at range 2.0 to 7.0 to wavelength range ±370-870 nm. Band gap BST film value based on annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours respectively 2.60 eV; 3.12 eV: 3.24 eV, and 2.66 eV. Electrical conductivity value which obtained, indicate that the BST film is classified as semiconductor material with conductivity order 10-5-10-4 S / cm. The result of I-V photovoltaic characterization shows the BST film potentially to be a solar cells device with efficiency according to the annealing hold time 8 hours, 15 hours, 22 hours, and 29 hours in a row are 2.68x10-5%, 3.51x10-5%, 4.53x10-5% and 3.22x10-5%
Keyword: