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: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Ekstraksi Spaced N mers dan Probabilistic Neural Network sebagai Classifier
Abstrak: Metagenomika merupakan cabang genetika yang secara khusus ditujukan untuk mempelajari materi genetik yang diambil langsung dari sampel lingkungan, diikuti dengan menganalisis informasi genetika tersebut. Proses sekuensing dari sampel lingkungan menghasilkan fragmen-fragmen pendek yang berasal dari beberapa mikroorganisme yang terdapat pada sampel tersebut. Kondisi seperti ini menyebabkan proses perakitan fragmen menjadi tidak akurat, yaitu dengan dimungkinkannya terbentuknya cymeric contigs. Keberadaan cymeric contigs ini dapat diminimalkan dengan melakukan binning. Proses binning dapat dilakukan dengan pengklusteran atau pengklasifikasian. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode probabilistic neural network untuk proses klasifikasi dan spaced n-mers untuk ekstraksi fiturnya karena sudah terbukti akurat dan menghasilkan akurasi yang baik. Data yang dipakai mempunyai panjang fragmen 500 bp, 1000 bp, 5000 bp, dan nilai n-mers yang dipakai adalah 3. Akurasi yang terbaik dihasilkan dengan menggunakan nilai smoothing parameter 11 untuk pengujian organisme dikenal. Selanjutnya pengujian dengan organisme tidak dikenal menghasilkan akurasi sebesar 64.40% untuk panjang fragmen 500 bp, 68.60% untuk panjang fragmen 1000 bp, 69.62% untuk panjang fragmen 5000 bp.
Keyword: binning, classification, metagenome, probabilistic neural network

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: