Judul: Optimasi Pengekstraksi Fitur Spaced K-Mers Frekuensi Menggunakan Algoritme Genetika Pada Pengklasifikasian Fragmen Metagenome
Abstrak: Metagenomika adalah studi yang mempelajari keseluruhan informasi genetik tentang organisme-organisme dari sampel yang diambil langsung dari lingkungan. Lingkungan yang dimaksud seperti tanah, air, isi perut manusia, bangunan, limbah dan lain-lain yang merupakan tempat mikroba berkembang biak. Tahapan dalam metagenomika diawali dengan deoxyribonucleic acid (DNA) sequencing terhadap metagenome sampel. Karena diambil langsung dari lingkungan, fragmen yang dihasilkan mengandung berbagai mikroorganisme. Kondisi seperti ini memungkin terjadinya kesalahan perakitan terhadap fragmen metagenome, yaitu disambungkannya fragmen antara spesies yang satu dengan fragmen dari spesies yang lain. Permasalahan ini dapat diselesaikan menggunakan metode binning. Ada 2 pendekatan binning, yaitu homologi dan komposisi. Penelitian ini berfokus pada pendekatan komposisi. Binning berbasis komposisi mengelompokan fragmen-fragmen dari berbagai organisme berdasarkan tingkat taksonominya menggunakan teknik-teknik dalam machine learning. Ada 2 komponen penting dalam machine learning, yaitu ekstraksi fitur dan pengklasifikasian atau pengklusteran. Teknik machine learning yang digunakan dalam penelitian ini adalah spaced k-mers frekuensi sebagai metode pengekstraksi fitur dan Naïve Bayesian Classifier (NBC). Penggunaan metode spaced k-mers frekuensi menghasilkan banyak model posisi match (1) dan don’t care (0). Oleh karena itu, Algoritme Genetika digunakan untuk mengoptimasi model posisi yang menghasilkan akurasi pengklasifikasian tertinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model posisi yang menghasilkan akurasi pengklasifikasian tertinggi. Tujuan kedua penelitian ini adalah mengetahui pengaruh penggunaan don’t care pada pengekstraksi fitur k-mers frekuensi. Kromosom 111111110001 yang berarti [111 1111 10001] dengan nilai fitness 85,42 terpilih menjadi kromosom terbaik. Don’t care juga berperan dalam mereduksi jumlah fitur sehingga mempercepat waktu eksekusi 6 kali lebih cepat dibandingkan dengan k-mers frekuensi.
Keyword: don’t care, algoritme genetika, k-mers, metagenome, naïve bayesian classifier

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: Susut Penanganan Pasca Panen Ubi Kayu di Kabupaten Simalungun, Sumatera Utara
Abstrak: Sebagai salah satu komoditi tanaman palawija dengan tingkat produksi dari 12 987 891 ton pada tahun 1982 dan rneningkat menjadi 15 471 I 1 1 t o n pada tahun 1 9 8 8 2 pemanfaatan ubi kayu perlu dikembangkan. Pemerintah telah menggalakkan i n d u s t r i pengol ahan ubi kayu untuk bahan panyan maupun pakan, baik untuk kebutuhan dalam negeri maupun ekspor, sejak PELITA I V .
Keyword: