Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom menggunakan Principal Component Analysis dan K-Nearest Neighbor
Abstrak: Metagenomika adalah ilmu yang mempelajari tentang analisis metagenom yang materi genetiknya diperoleh langsung dari sampel lingkungan. Ketika meng-sekuens sampel metagenom ini maka akan dihasilkan fragmen-fragmen. Pada saat fragmen-fragmen tersebut dirakit akan dihasilkan chimeric contigs atau gabungan fragmen dari berbagai organisme. Selanjutnya diperlukan proses binning yang bertujuan untuk mengklasifikasikan fragmen-fragmen tersebut ke dalam tingkat taksonomi tertentu. Pada penelitian ini peneliti melakukan klasifikasi fragmen metagenom yang diekstrasi menggunakan n-mers kemudian direduksi dimensinya menggunakan principal component analysis dan diklasifikasi menggunakan k-nearest neighbor. Nilai k yang terbaik pada KNN adalah 7. Nilai n tertinggi pada n-mers adalah 4. Akurasi pada organisme dikenal dari fold terbaik dengan menggunakan PCA 95% untuk panjang fragmen 0.5 Kbp sampai 10 Kbp berkisar antara 91.6% sampai 99,9%. Untuk organisme tidak dikenal dengan PCA 95% tingkat akurasi berkisar antara 89.64% sampai 99.32%.
Keyword: Fragmen metagenom,n-mers, PCA, KNN

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: Konstribusi dan dampak kegiatan budidaya tambak udang terhadap perekonomian Sulawesi Utara
Abstrak: Pembudidayaan dan pengolahan tambak udang di Sulawesi Utara di mulai sejak awal Pelita lV dengan luas areal yang diusahakan sekitar 650 Ha, dimana sebagian besar Ekstensifikasi tambak di Sulawesi Utara adalah tambak udang . Peningkatan luas areal tambak udang di Sulawesi Utara disebablfrul karena ditunjang oleh sarana dan prasarana seperti pembangunan dempond tambak dan hatchery udang , disamping itu peranan swasta untuk ikut dalam pembangunan tambak udang semangkin tampak. Ini dimungkinkan karena di Sulawesi Utara tersedia lahan yang potensial untuk tambak yang diperkirakan arealnya 15;000 Ha . Berdasarkan pengujian yang dilakukan, ternyata usaha budidaya udang di Sulawesi Utara belumlah merupakan sektor basis, namum dengan melihat potensi yang tersedia, usaha budidaya ini merupakan suatu usaha yang dapat dikembangkan untuk menunjang perekonomian Sulawesi Utara di masa datang. ...
Keyword: Economic;