Judul: Pengembangan Library Python untuk Mencari Persamaan Terbaik dalam Perhitungan Kemiripan dan Jarak pada Data Biner
Abstrak: Fitur biner memiliki informasi yang cukup penting dalam analisis data. Pendekatan yang biasa dilakukan dalam menganalisis data tersebut yaitu menggunakan perhitungan kemiripan dan jarak. Namun, banyaknya persamaan untuk menghitung kemiripan ataupun jarak yang ada menyebabkan pemilihan persamaan tersebut sangat penting untuk menghasilkan analisis yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan library Python untuk menentukan persamaan kemiripan dan jarak yang paling baik untuk kasus kardiovaskular menggunakan metode waterfall. Hasilnya terdapat dua class utama yang dikembangkan, yaitu PairBestMeasures untuk menganalisis data berdasarkan pasangan target dan AgglomerativeBestMeasures untuk menganalisis penggunaan persamaan jarak dan kemiripan dalam agglomerative clustering. Pada kasus kardiovaskular, kemiripan Sokal Sneath 4 merupakan persamaan yang didapat untuk analisis berdasarkan pasangan target dan Baroni urbani buser 2 merupakan persamaan kemiripan yang didapat dalam analisis agglomerative clustering. Pada akhir penelitian dilakukan deployment berupa library dan dokumentasi ke situs PyPi dan readthedocs., Binary features have quite important information in data analysis. The common approach in analyzing the data is to use similarity and dissimilarity calculations. However, from the many equations to calculate the existing similarities or distances, the selection of these equations is crucial to produce a better analysis. This study aims to develop a Python library to determine the best similarity equation for cardiovascular case using the waterfall method. As a result, there are two main classes developed, namely PairBestMeasures to analyze data based on target pairs and AgglomerativeBestMeasures to analyze the use of distance and similarity equations in agglomerative clustering. In the cardiovascular case, the Sokal Sneath 4 similarity is the equation obtained for analysis based on target pairs and Baroni urbani buser 2 is the similarity equation obtained in agglomerative clustering analysis. At the end of the research, the deployment of libraries and documentation to the PyPi and readthedocs sites is carried out.
Keyword: binary, python, similarity, waterfall

Judul: Generating a Similarity Functions using Genetic Programming on Binary Data.
Abstrak: Data biner merupakan data yang merepresentasikan nilai dari suatu atribut dalam 0 atau 1. Nilai 0 menunjukkan ketidakadaan (absence) dan nilai 1 menunjukkan keberadaan (presence) suatu atribut tertentu. Data biner banyak digunakan dalam bidang bioinformatika dan kemoinformatika. Selanjutnya, dua objek data biner dapat dibandingkan antara lain dengan melihat kemiripan antara keduanya menggunakan fungsi kemiripan. Pemilihan fungsi kemiripan yang sesuai sangat diperlukan untuk mengukur kemiripan data biner. Beberapa peneliti telah melakukan berbagai langkah sistematis untuk memilih fungsi kemiripan namun pada prinsipnya, cara yang digunakan memiliki kesamaan, yaitu mencoba satu persatu fungsi kemiripan. Jika diperhatikan dengan seksama, semua fungsi kemiripan memiliki operator (+, -, x, /) dan operan (a, b, c, d) tertentu yang sama. Operator dan operan ini bisa dijadikan sebagai fitur dari fungsi kemiripan sehingga memungkinkan membangkitkan ulang fungsi kemiripan menggunakan Pemrograman Genetik, yang menjadi kajian pada penelitian ini. Untuk membangun model Pemrograman Genetik yang menghasilkan fungsi kemiripan, digunakan tiga dataset yaitu Zoo-yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek kecil dan atribut sedikit, Compound-yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek dan atribut sedang, dan Jamu yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek banyak dan atribut sedang. Ketiga dataset ini dilihat perbedaan karakteristiknya menggunakan tabel OTU (Operational Taxonomic Unit). Selain itu, penelitian ini menggunakan lima fungsi fitness yaitu Recall Fitness, Magnitude Fitness, Zero-Division Fitness, Identity Fitness, dan Symmetry Fitness. Fungsi yang diperoleh dari Pemrograman Genetik dievaluasi menggunakan SVM (Support Vector Machine) untuk mengetahui tingkat akurasinya. Adapun untuk melihat pengaruh jumlah data dan jumlah fitur terhadap efisiensi model dilakukan pengukuran terhadap waktu eksekusi. Hasil analisis data menggunakan tabel OTU menunjukkan ketiga data yang digunakan pada penelitian didominasi oleh fitur d yang didefinisikan sebagai nilai 0 pada bit kedua objek data biner yang dihitung kemiripannya. Adapun hasil pembangkitan fungsi kemiripan menggunakan Pemrograman Genetik menghasilkan fungsi kemiripan yang didominasi oleh operator + dan × serta operan 𝑎��� dan 𝑑��� . Hasil evaluasi fungsi kemiripan menggunakan pengklasifikasi SVM menunjukkan bahwa fungsi dari Pemrograman Genetik cukup kompetitif dibandingkan dengan fungsi yang sudah umum digunakan, yaitu fungsi kemiripan Tanimoto. Hal ini ditunjukkan dengan fungsi kemiripan Pemrograman Genetik yang memiliki akurasi melebihi fungsi Tanimoto pada dua dari tiga dataset yang digunakan, yaitu Zoo dan Compound, meskipun perbedaan akurasi yang dihasilkan tidak terlalu signifikan., 0 indicates the absence of a specific attribute, on the other hand a value of 1 indicates the presence one. Binary data are widely used in the fields of Bioinformatics and chemoinformatics. Furthermore, two binary data objects can be compared by looking at the similarities between them using a similarity function. The selection of the appropriate similarity function is required to measure the similarity of binary data samples. Several researchers have conducted various systematic ways to select the appropriate similarity functions, however they used similar approaches by trying one by one the similarity function. Commonly, all similarity functions have operators (+, -, x, /) and operands (a, b, c, d). This operators and this operands could serve as features of similarity functions. Thus, there is opportunity to generate some similarity functions using Genetic Programming. This research used 3 dataset, namely Zoo dataset-representing small number and small attributes
Keyword: Genetic Programming, Similarity Functions, SVM Classifier, Table OTU, Karakteristik Data Biner, Pemograman Genetik

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: