Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom menggunakan Fitur Spaced N-Mers dan K-Nearest Neighbour
Abstrak: Metagenome is a study of total DNA from some environmental sources that are directly isolated. The study is conducted by reading the entire DNA of a complete ecosystem (not just one organism). Metagenome refers to the genomic content of complete microbial ecosystems. Since the samples taken from the ecosystems may contain a variety of organisms, it requires a binning process to classify. In this research, k-nearest neighbour (KNN) algorithm was used to classify metagenome fragments and spaced n-mers was used for feature extraction. The research was conducted on two groups of datasets, namely the training organisms and testing organisms with fragment length of 500 bp, 1 kbp, 5 kbp, and 10 kbp. The best accuracy obtained from the training organism dataset reached 99.75% on the fragment test with a length of 10 kbp and k = 3. The highest value of its sensitivity and specificity was also obtained from the same organism dataset, 99.71% and 99.85% respectively.
Keyword: specificity., spaced n-mers, sensitivity, oligonucleotide frequency, metagenome, k-nearest neighbour, DNA

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: Studi potensi wisata waduk serbaa guna Ir. H. Juanda Jatiluhur dan kemungkinan pengembangannya
Abstrak: Waduk Serba Guna Ir. H. Juanda Jatiluhur selain berfungsi sebagai pembangkit tenaga listrik dan pengairan juga dapat berfungsi sebagai tempat dan obyek rekreasi di alam terbuka. Keindahan alamnya merupakan daya tarik tersendiri bagi pengunjung. Obyek Wisata Jatiluhur yang terletak di dalam kompleks Waduk Serba Guna Ir. H. Juanda Jatiluhur menempati lokasi di pantai barat, timur, dan selatan bendungan utama Waduk Jatiluhur, luasnya mencapai 250 Ha. Secara administratif Obyek Wisata Jatiluhur terletak di Desa Jatimekar dan Desa Panyidangan, Kecamatan Jatiluhur, Kabupaten Purwakarta, Propinsi Jawa Barat. Obyek Wisata Jatiluhur berjarak 10 Km ke arah barat daya dari Kota Purwakarta, dapat ditempuh dengan kendaraan roda 2, 4, atau lebih. Berada pada ketinggian 115 meter dari atas permukaan laut, curah hujan rata-rata 2.240 mm/tahun dan suhu udara berkisar antara 23,0°C-31,9°C. Dengan meningkatnya permintaan rekreasi di alam terbuka dari tahun ke tahun yang antara lain disebabkan oleh semakin baiknya prasarana jalan sehingga mobilitas manusia meningkat dan naiknya pendapatan masyarakat, maka lambat laun obyek wisata alam yang terdapat di kompleks Waduk Serba Guna Ir. H. Juanda Jatiluhur diduga akan semakin ramai dikunjungi. Untuk itu suatu studi potensi
Keyword: