Judul: Implementation and Performance Analysis of Hadoop cluster on Raspberry Pi for DNA Sequence Alignment
Abstrak: Saat ini, hampir semua data tersimpan dalam bentuk data elektronik. Perkembangan data elektronik dari waktu ke waktu yang sangat pesat memunculkan istilah big data. Big data memiliki tiga karakteristik yaitu : volume, variety, dan velocity. Volume mengacu pada besar data, variety mengacu pada keragaman jenis data (data text, sensor, audio, video, dll), dan velocity mengacu pada frekuensi dari data yang dihasilkan oleh aplikasi atau kecepatan analisis dari data yang dihasilkan tersebut. Big data membawa dua tantangan mendasar yaitu bagaimana untuk menyimpan dan mengolah data dalam ukuran yang sangat besar, dan yang paling penting yaitu bagaimana untuk memahami data dan mengubahnya menjadi informasi yang berharga. Permasalahan utama yang timbul dalam mengelola big data pada saat ini yaitu besarnya biaya yang harus dikeluarkan baik untuk perangkat keras maupun perangkat lunak. Selain itu, penggunaan energi listrik yang cukup besar dari banyaknya perangkat keras yang digunakan juga berdampak tidak ramah terhadap lingkungan., Nowadays, most of all data stored in electronic form. The electronic data growth is quite rapid time after time so that the term big data appears. IBM defines Big data as having three characteristics: volume, variety and velocity. Volume refers to the size of the data, variety refers to the type of the data (text, sensory data, audio, video, etc.) and velocity refers to the frequency of the data that is produced by an application or the analyzing speed of the data produced. Two major challenges with big data are how to store it and how to process it. The most important thing is how to understand the data and transform it into meaningful information. The main problems in processing big data are the high cost, both for the hardware and the software, and computational power. One other problem is it requires a lot of electricity to power the hardware which in turn has an adverse effect on the environment.
Keyword: Big Data, Apache Hadoop, Cluster, Raspberry Pi, DNA Sequence Alignment

Judul: Perbandingan Skema Partisi Data Algoritme Pairwise Alignment Paralel pada Sistem Shared Memory.
Abstrak: Algoritme pairwise alignment (PA) dipakai dalam bioinformatika untuk menjajarkan sepasang sekuens DNA atau protein. PA merupakan penyusun dasar algoritme multiple sequence alignment (MSA) yang digunakan untuk menjajarkan lebih dari dua sekuens sekaligus untuk menemukan homologi antar-sekuens. Selain itu, PA dipakai dalam perakitan sekuens untuk menggabungkan hasil pembacaan dari sequencer yang pendek-pendek menjadi satu gen utuh. Di samping itu, PA juga dipakai untuk pencarian sekuens pada database, untuk menemukan sekuens-sekuens yang paling mirip dengan sekuens yang dicari. Teknologi next-generation DNA sequencer terkini mampu menghasilkan data sekuens yang banyak, hingga ratusan milyar pasang basa (bp) dalam sekali jalan. Data yang besar memerlukan pemrosesan yang cepat, sehingga algoritme penjajaran perlu diparalelkan untuk mempercepat proses analisis. Beberapa penelitian sebelumnya telah memparalelkan algoritme PA dengan berbagai skema partisi data, akan tetapi belum diketahui skema yang memberikan kinerja terbaik. Skema partisi data sangat mempengaruhi kinerja PA paralel, karena algoritme ini memakai teknik pemrograman dinamis yang membutuhkan banyak sinkronisasi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritme PA paralel dengan berbagai skema partisi data yang berbeda pada sistem shared-memory dan menguji serta memperbaiki masing-masing skema untuk mendapatkan skema yang memberikan kinerja terbaik. Skema tersebut antara lain blocked columnwise, rowwise, antidiagonal, dan blocked columnwise dengan penjadwalan manual dan loop unrolling. Pengujian kinerja dilakukan pada prosesor quad-core memakai data uji sekuens DNA dengan panjang 1000 hingga 16 000 bp. Skema antidiagonal menghasilkan kinerja terburuk dengan efisiensi 36% karena waktu sinkronisasinya dua kali lipat lebih tinggi dan pola akses memori yang non-linier. Skema rowwise menghasilkan efisiensi 80%, sedangkan skema blocked columnwise menghasilkan efisiensi 75%. Kedua skema ini memiliki waktu sinkronisasi yang hampir sama. Seharusnya skema blocked columnwise bisa lebih baik, namun karena keterbatasan pustaka OpenMP kinerja skema ini lebih buruk dari rowwise. Skema blocked columnwise diperbaiki dengan menggunakan penjadwalan manual dan loop unrolling. Penjadwalan manual mengatasi batasan pustaka OpenMP, sehingga skema ini menjadi lebih efisien. Teknik loop unrolling mengurangi waktu sinkronisasi menjadi setengahnya. Hasilnya, skema ini memberikan kinerja terbaik dengan efisiensi 89%. Hasil ini memberikan algoritme PA berkinerja tinggi dengan fine-grain parallelism yang dapat digunakan lebih lanjut untuk mengembangkan multiple sequence alignment (MSA) paralel.
Keyword: pairwise alignment, partisi data, pemrosesan paralel, shared memory

Judul: Revisi Marga Maotia Wedd. (Urticacae) di Malesia
Abstrak: A taxonomic revision of genus Maozrtia in Malesia has been done. At present revision, 6 species are recognized namely M. ambigua, M. diversifolia, M. lanceolata, M. platistigma, M puya, and M. setosa. M ambigua is divided into 7 varieties, which one of the variety (i.e. var. tomentosa) n ew to science and another (i.e. var. grandifolia) is a new combination based on M. grandifolia. Two new varieties w i t h M. diversivolia (namely var. novoguinesis and var. suniatrana) are proposed. M. gracilis is recognized here as a synonim 0f M. lanceolata.
Keyword: