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: Bioavailabilitas Zat Besi dan Konsumsi Pangan pada Ibu Hamil di Kota Bogor
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperkirakan bioavailabilitas zat besi pada ibu hamil wanita menggunakan tiga metode berbeda. Penelitian dilakukan di kota Bogor. Desain penelitian ini adalah studi cross-sectional, dan jumlah sampel adalah 203 wanita hamil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa anemia prevalensinya adalah 22,2%. Konsumsi makanan hewani sebagai sumber zat besi tadi masih rendah (80 g) mungkin 84,2% sampel memiliki zat besi yang tidak mencukupi. Asupan vitamin C sebagai peningkat bioavailabilitas zat besi sebesar 39,1 mg. Penelitian ini memiliki menunjukkan bahwa asupan zat besi heme (8,9 mg) lebih rendah dibandingkan dengan zat besi non-heme (13,3 mg). Berdasarkan hasil tersebut diperoleh nilai bioavailabilitas zat besi sebesar 3,9 mg. Dia menunjukkan bahwa bioavailabilitas zat besi pada penelitian ini lebih rendah dibandingkan dengan Indonesia RDA. Ketersediaan hayati zat besi dipengaruhi secara signifikan (R2=0,996; p<0,05) berdasarkan asupan dari vitamin A, vitamin C dan zat besi. Korelasi orang menunjukkan tidak ada hubungan (r=0.170; p>0.05) antara bioavailabilitas zat besi dengan status anemia.
Keyword: Iron bioavailability, Food consumption, Pregnant woman