Judul: Penggabungan Ekstraksi Fitur menggunakan Early Integration pada Klasifikasi Fragmen Metagenome
Abstrak: Analisis metagenom merupakan salah satu cabang ilmu ekologi mikroba yang berkembang begitu pesat dalam beberapa tahun terakhir. Ilmu metagenom mengacu kepada akses secara langsung konten genetik seluruh komunitas organisme pada sampel lingkungan yang diambil. Sudah banyak penelitian dilakukan dalam bidang ini, terutama pada pengelompokan berdasarkan komposisi, dengan berlandaskan fakta bahwa dua organisme yang sejenis memiliki komposisi nukleotida yang mirip. Pada penelitian ini, digunakan k-mers, Characterization Vector (CV) dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi fitur dikombinasikan dengan early integration sebagai metode penggabungan fitur. Support Vector Machine dipilih sebagai mesin klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggabungan di antara ketiga ekstraksi fitur tidak meningkatkan akurasi secara signifikan. Nilai akurasi untuk panjang fragmen 3 Kbp untuk k-mers adalah 89.513%, mersCV 89.506%, mersGLCM 89.427%. Disimpulkan bahwa ekstraksi fitur CV dan GLCM kurang baik dalam memisahkan fragmen ke dalam kelasnya masing-masing.
Keyword: fragmen metageno, ekstraksi fitur, early integration

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Metode SVM dan Fast Correlation Based Filter sebagai Penyeleksi Fitur
Abstrak: Bioinformatika memiliki banyak bidang kajian penting dan terus berkembang, salah satunya adalah analisis metagenom. Metagenom merupakan materi genetik yang diperoleh dari sampel yang langsung diambil dari lingkungan tanpa budidaya di laboratorium. Untuk mengklasifikasikan fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi yang berbeda perlu dilakukan proses binning. Pada penelitian ini dilakukan proses binning dengan pendekatan komposisi menggunakan metode supervised learning. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier, perhitungan frekuensi k-mers untuk mengekstraksi fitur, dan Fast Correlation Based Filter (FCBF) sebagai penyeleksi fitur. Pada proses seleksi fitur, jumlah fitur yang terseleksi ditentukan oleh nilai threshold. Dari penelitian ini akurasi hasil klasifikasi SVM dengan seleksi fitur berkisar antara 79.13% sampai 96.68% untuk 3-mers, sedangkan jika menggunakan 4-mers akurasi berkisar antara 83.59% sampai 99.35%.
Keyword: metagenom, binning, k-mers, feature selection, fast correlation based filter, threshold, SVM

Judul: Pengelolaan Lanskap Perumahan Danau Bogor Raya Lingkup PT Bogor Raya Development, Kota Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Bogor Lakeside management under a large developer, namely ASIA PACIFIC (ASPAC) group which have renamed to PT Bogor Raya development was trusted to develop this area since 1989. Settlement provides many facilities to support of occupants. Management in this residence is the planning and design undertaken by division proyek and design. In creating the characters of the space, Bogor Lkeside residence comprises reception space, residential, and commercial space. In keeping with the landscape that has been awakened, maintenance of the landscape environment Bogor Lakeside managed and supervised by Estate Manager. Maintenace process at Bogor Lakeside executed by the contractors and in house (developer). Estate Manager gain financial revenue from the environment maintenance fee. Environmental maintenance fee fund covers the cost of security, cleanliness, and landscaping, and lightning environments. The most important thing in landscape management is maintenance. Landscape maintenance is devided into two which is maintenance of ideal and physical maintenance. Overall landscape management in Bogor Lakeside has gone well enough but still needed some other maintenance alternatives to create sustainability.
Keyword: