Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Abstrak: Metagenome analysis is one of the most important bioinformatics field. This field is related to genome which is taken directly from the environment. The purpose of this research is to classify metagenome fragment into some taxonomic levels using support vector machine (SVM) method. Feature extraction is performed using spaced k-mers. Classification process is conducted by creating model using the training data from 381 organisms. The evaluation results show that the accuracies for short fragments (400 bp) are 65.3% and 82.1% at genus level and phylum level, respectively. Meanwhile, the accuracies increase significantly for long fragments (10 kbp), with a value of 95.4% at genus level and 97.6% at phylum level. It can be stated that the accuracy will be increased with the increasing of fragments length and higher taxonomic levels. In addition, the results of the study also conclude that the feature extraction methods used was very good and produce data with linearly separable conditions.
Keyword: 

Judul: Optimasi Parameter pada Support Vector Machine untuk Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan Algoritme Genetika
Abstrak: Klasifikasi fragmen metagenome merupakan salah satu contoh dari proses binning yang bertujuan untuk mengklasifikasikan fragmen-fragmen ke dalam beberapa tingkat taksonomi. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Pada masalah yang bersifat non linear, diperlukan kernel untuk memetakan vektor ciri ke dalam ruang berdimensi tinggi, sehingga masalah yang non linear tersebut dapat dipecahkan secara linear. Kernel yang sering digunakan adalah Radial Basis Function (RBF). Tantangan yang dihadapi adalah bagaimana menemukan parameter yang optimal sehingga dihasilkan model klasifikasi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan optimasi parameter pada SVM dalam klasifikasi fragmen metagenome menggunakan Algoritme Genetika. Parameter yang akan dicari nilai optimalnya adalah parameter C untuk jarak margin dan gamma () untuk percepatan fungsi pada kernel RBF untuk mendapatkan akurasi classifier model klasifikasi yang optimal. Evaluasi dilakukan untuk membandingkan akurasi model klasifikasi dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika dan akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search. Hasil evaluasi menunjukan bahwa akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika adalah 67.3% untuk fragmen berukuran 400bp dan 98.6% untuk fragmen berukuran 10 Kbp. Akurasi ini lebih tinggi dibandingkan akurasi dari model klasifikasi dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search, yaitu sebesar 65.3% untuk fragmen berukuran 400 bp dan 95.4 untuk fragmen berukuran 10 Kbp.
Keyword: Metagenome, Support Vector Machine (SVM), Algoritme Genetika, Radial Basis Function (RBF)

Judul: Pengendalian Jumlah Uang Beredar di Indonesia
Abstrak: Kondisi pasar uang di Indonesia pada periode paska krisis masih ditandai dengan fenomena kelebihan penawaran likuiditas yang pada awalnya berasal dari besarnya arus capital inflow selama periode 1990 sampai awal 1996 dan suntikan dana BLBI pada waktu krisis perbankan pada tahun 1997/1998.
Keyword: