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: 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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: