Judul: Klasifikasi Protein Family Menggunakan Metode Rantai Markov
Abstrak: Proteins are large biological molecules that consist of one or more chains of 20 amino acids sequences. Proteins have various functions such as catalyzing metabolic reactions, replicating DNA, and transporting molecules. Many new protein sequences have been found. Therefore, a new method is required to classify proteins which have similar amino acids sequence, structure and function into the same class. The aim of this research is to apply Markov chain concept for protein family classification based on amino acid sequences. Protein data samples are obtained from Pfam protein family database website. Samples are taken from three different protein family classes, namely: 1-cysPrx_C, 4HBT and ABC_Tran, 100 data samples each. This research utilizes two different extraction methods: first order and second order Markov chain. First order indicates that the data sequence stored in the transition matrix is every two adjacent sequences, while the second order indicates that the data sequence stored in the transition matrix is every two sequences that are intermittent twice. The results show that the first order method gives 96% as its best accuracy, whereas the second order method gives 89.33% as its best accuracy
Keyword: protein, classification,, Markov chain

Judul: Klasifikasi Protein Family Menggunakan Algoritme Probabilistic Neural Network (PNN)
Abstrak: Proteins are composed of series and combination of 20 - amino acid. Each Protein has the composition of the amino - acid sequence which is different one from another. The classification of Protein is contributed as a guide to determine the structure, activity and role in the metabolism of organism. Since necessary to classifying proteins into appropriate classes, new sequences needed. Since the number of sequences that appear, new method of classifying proteins into appropriate classes. The purpose of this study is to apply the algorithm Probabilistic Neural Network ( PNN ) with four bias to classify the protein family. There are three classes of protein family data, namely class 1 - cysPrx_C , 4HBT and ABC_Tran. Each class is taken as 100 Data.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), Protein Family., Feature Extraction Markov Chain, Probabilistic Neural Network (PNN), classification

Judul: Estimasi dampak ekonomi kawasan Taman Wisata Matahari Cilember, Kabupaten Bogor terhadap masyarakat sekitar
Abstrak: Aktivitas sektor pariwisata memiliki kontribusi terhadap perkembangan ekonomi daerah-daerah yang ada di Indonesia. Pengembangan suatu obyek wisata yang dilakukan dengan baik akan menghasilkan pendapatan ekonomi yang baik juga untuk komunitas setempat (Fritgen,1996). Adanya sektor pariwisata dapat mengasilkan pendapatan lanjutan yang berasal dari pengeluaran pengunjung. Kawasan Taman Wisata Matahari (TWM) dulunya adalah sawah masyarakat yang digunakan sebagai sumber kebutuhan sehari-hari masyarakat, kemudian dibeli oleh pengelola dan dijadikan tempat wisata yang memberdayakan masyarakat sekitar. Konversi tersebut menyebabkan hilangnya lahan pertanian yang menjadi sumber mata pencaharian masyarakat sekitar. Namun menurut info dari pengelola hal tersebut tidak terjadi karena masyarakat sekitar telah diberi ganti rugi sesuai kesepakatan dan masyarakat juga dilibatkan dalam kegiatan wisata sebagai tenaga kerja di TWM. Oleh karena itu, perlu dikaji berapa besar dampak ekonomi bagi masyarakat sekitar yaitu dengan menghitung dampak ekonomi langsung, dampak ekonomi tidak langsung, dampak ekonomi lanjutan, dan nilai multiplier effect. Selain itu dampak lingkungan juga pentinguntuk diketahui. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan wisata Taman Matahari, Puncak, Cilember, Bogor. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dengan melakukan wawancara langsung kepada wisatawan, pemilik unit usaha, tenaga kerja dan masyarakat dengan panduan kuesioner. Data sekunder diperoleh dari berbagai sumber yang relevan, diantaranya dari pengelola Taman Wisata Matahari, buku referensi, internet, studi pustaka dari penelitian-penelitian terdahulu yang terkait dengan dampak ekonomi wisata. Lebih dari 80% persepsi responden pengunjung mengenai kondisi kawasan Taman Wisata Matahari adalah baik sehingga perlu dipertahankan dan dikembangkan lebih lanjut agar semakin baik dan tetap terjaga. Terdapat tiga faktor yang berpengaruh negatif terhadap permintaan di kawasan Taman Wisata Matahari, yakni biaya perjalanan, jarak dan jumlah tanggungan. Faktor yang berpengaruh positif hanya lama mengetahui. Dampak ekonomi dari kegiatan wisata berupa dampak ekonomi langsung (Rp 488.850.471,00), dampak ekonomi tidak langsung (Rp 673.111.010,00) dan dampak lanjutan (Rp 207.337.424,00). Nilai keynesian income multiplier sebesar 1,00 artinya adanya kegiatan wisata di TWM memberikan dampak ekonomi yang besar bagi masyarakat sekitar, ratio income multiplier tipe I adalah 1,73, dan ratio income multiplier tipe II sebesar 2,80. Selain dampak ekonomi bagi masyarakat sekitar, juga ada kebocoran yang berasal dari pengeluaran pengunjung berupa biaya transportasi dan konsumsi yang dibawa dari rumah. Kebocoran pertahun yang terjadi di TWM adalah sebesar Rp iii 27.927.067.995,00. Adanya TWM juga memberikan dampak berupa penyerapan tenaga kerja yang berasal dari masyarakat sekitar dan memiliki proporsi kurang lebih 90% dengan jumlah 386 orang. Aktivitas wisata di kawasan TWM menurut stakeholder terkait menyatakan bahwa hampir 80% responden menyatakan tidak merasakan dampak negatif lingkungan dengan adanya TWM.
Keyword: