Judul: Optimization of Clustering Low Abundance Metagenome Fragments with Algorithm Pillar K-Means
Abstrak: Pesatnya perkembangan teknologi pada bidang bioinformatika memungkinkan peneliti untuk mengurutkan basa nukleotida dari suatu organisme yang diambil langsung dari lingkungan tanpa proses isolasi menjadi lebih mudah. Proses pengurutan basa nukleotida pada kelas taksonomi merupakan langkah penting untuk analisis metagenome. Metagenome adalah proses pengambilan sampel langsung dari lingkungan tanpa melalui isolasi di laboratorium, variasi urutan basa nukleotida pada spesies mahluk hidup memiliki kemiripan yang menyebabkan beberapa spesies saling terkait satu dengan lainnya. Oleh karena itu, untuk mengenali suatu spesies dan membedakan dengan spesies yang lain diperlukan pengelompokan berdasarkan kesamaan ciri fiturnya. Untuk menghindari terjadinya kesalahan perakitan maka metagenome fragmen perlu dilakukan pengelompokan berdasarkan tingkat taksnomi atau disebut dengan binning. Binning terbagi atas dua pendekatan yaitu berdasarkan homologi dan komposisi. Dalam penelitian ini menggunakan pendekatan komposisi dimana dihitung kemunculan basa nukleotida dari frekuensi k-mers sebagai ekstraksi fitur dengan 3-mers dan 5-mers yang dijadikan sebagai masukan pada Pillar K-means algoritme. Pillar K-means algoritme digunakan untuk optimasi K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah mengoptimalkan inisialisasi centroid untuk memaksimumkan akumulasi distance matrix sehingga didapatkan cluster terbaik dalam pengelompokan metagenome fragmen. Berdasarkan hasil kerja dari Pillar KMeans dilakukan evaluasi dengan Silhoutte Cooefficient dan diperoleh parameter terbaik 0.2 sampai 0.7. Digunakan pula confusion matrix untuk evaluasi keakuratan pengelompokan dan diperoleh akurasi untuk 3-mers sebesar 67.54% sedangkan 5- mers 99.19%., The rapid development of technology in the field of bioinformatics enables researchers to sequence the nucleotide bases of an organism that is taken directly from the environment without the isolation process becomes easier. Nucleotide sequencing process on the class taxonomy is an important step for metagenome analysis. Metagenome is the process of sampling directly from the environment without going through the insulation in the laboratory, variations in the nucleotide sequences in species living things have similarities that causes some species are related to one another. Therefore, to identify a species and differentiate with other species takes its grouping based on common characteristics. To avoid mistakes, the metagenome fragment assembly needs to be done grouping based on the level taksnomi or called binning. Binning is divided into two approaches, based on homology and composition. In this research approach in which the composition calculated the frequency of occurrence of the nucleotide bases of k-mers as feature extraction with 3-mers and 5-mers were used as input to the Pillar K-means algorithm. Pillar K-means algorithm is used to optimize the KMeans. The aim of this study was to optimize the centroid to maximize the accumulated distance matrix and get the best cluster in the grouping metagenome fragments. Based on the work of Pillar K-Means evaluated by Silhoutte Cooefficient and obtained the best parameter of 0.2 to 0.7. Similarly confusion matrix used to evaluate the accuracy of the grouping and obtained accuracy for 3- mers amounted to 67.54% while 99.19% 5-mers.
Keyword: Low Abundance, Metagenome Fragments, Pillar K-Means, Rapid development, Computer technology, Clustering, Confution matrix, K-Mean clustering

Judul: Metagenome fragment classification using oblique decision tree with genetic algorithm optimization
Abstrak: Analisis metagenome merupakan salah satu bidang kajian bioinformatika yang penting. Bidang ini terkait dengan analisis sampel genom yang diambil langsung dari lingkungan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi genus menggunakan oblique decision tree yang dioptimasi dengan algoritme genetika. Proses ekstraksi ciri dilakukan dengan menggunakan frekuensi 2-mers, 3-mers, dan 4-mers. Proses klasifikasi diawali dengan membuat model berupa pohon keputusan menggunakan data latih dari 10 organisme yang termasuk ke dalam 3 genus. Dari penelitan yang dilakukan diperoleh pohon keputusan yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan fragmen metagenome baru ke dalam genus yang relevan. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi dari model klasifikasi. Model klasifikasi yang dihasilkan dengan metode ini kemudian dibandingkan dengan model yang dihasilkan dengan metode Naïve Bayes dan didapatkan bahwa model yang dihasilkan oleh metode oblique decision tree menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan metode Naïve Bayes, yaitu untuk fitur 3-mers dengan panjang fragmen 0.5 Kbp sampai dengan 10 Kbp metode oblique decision tree menghasilkan rata-rata akurasi 93.06%, sedangkan metode Naïve Bayes memperoleh rata-rata akurasi 89.11%. Dari percobaan menggunakan beberapa jenis fitur didapatkan bahwa semakin tinggi nilai k untuk k-mers maka semakin tinggi rata-rata akurasi yang dihasilkan, dengan fitur 4-mers menghasilkan rata-rata akurasi tertinggi dan fitur 2-mers menghasilkan rata-rata akurasi terendah. Dari penggunaan beberapa jenis panjang fragmen didapatkan bahwa semakin panjang fragmen yang digunakan maka semakin tinggi hasil akurasi yang didapatkan, Metagenome analysis is one of the most important bioinformatics field. This field is related to genome sample which is taken directly from environment. The purpose of this research is to classify metagenome fragment into genus taxonomic level using oblique decision tree that optimized by genetic algorithm. Feature extraction is performed using 2-mers, 3-mers, and 4-mers frequencies. Classification process is conducted by creating model as a decision tree using the training data of 10 organisms that belong to 3 different genus. From the research conducted, obtained decision tree that could be used to classify new metagenome fragments to the relevant genus. Evaluation is conducted by measuring the accuracy of the classification model. Classification model that generated by this method were then compared to the classification model by Naïve Bayes method and from the experiment, model by oblique decision tree obtained higher accuracy than the model of Naïve Bayes, there for the 3-mers feature with 0.5 Kbp to 10 Kbp fragment length oblique decision tree acquired 93.06% accuracy, and for Naïve Bayes method acquired 89.11% accuracy. From the experiment that using several types of features it was acquired that higher k value for k-mers will be resulted in better mean accuracy, with the 4-mers feature acquired highest mean accuracy and 2-mers feature acquired lowest mean accuracy. From using different fragment length it was acquired that the longer the fragment that used resulted in higher accuracy.
Keyword: algoritme genetika, klasifikasi, metagenom, oblique decision tree

Judul: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis