Judul: Desain dan implementasi komputasi paralel dengan algoritma genetik untuk prapemrosesan probabilistic neural network
Abstrak: Probabilistic Neural Network (disingkat PNN) merupakan salah satu jaringan saraf tiruan yang banyak dikembangkan bagi kepentingan manusia. PNN memiliki tingkat akurasi klasifikasi yang cukup tinggi dan waktu pelatihan yang cukup singkat. Salah satu faktor yang mempengaruhi akurasi klasifikasi PNN adalah parameter penghalus (o). Proses pencarian nilai o yang optimum merupakan salah satu prapemrosesan yang harus dilakukan sebelum masuk ke PNN. Nilai parameter o tidak dapat ditentukan secara langsung. Oleh sebab itu algoritma genetik dapat digunakan untuk mencari nilai o yang optimum. Pada umumnya solusi dari algoritma genetik semakin baik apabila jumlah populasi yang dibangkitkan cukup besar dan proses alamiah evolusi sering terjadi. Hal ini tentunya membutuhkan banyak iterasi dan sumberdaya komputasi yang cukup besar. Permasalahan ini dapat diatasi dengan menggunakan komputasi paralel yang menerapkan metode pelemparan pesan. Dengan mengkombinasikan metode algoritma genetik dan pemrosesan paralel untuk menduga parameter penghalus (σ), maka diharapkan akan diperoleh model PNN yang optimum. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan membandingkan kinerja dari algoritma genetik sekuensial, algoritma genetik paralel mode vektor baris, dan algoritma genetik mode vektor kolom. Penelitian menggunakan basis data bunga iris yang dikembangkan oleh R.A. Fisher. Berbagai kriteria yang digunakan untuk uji analisis adalah akurasi klasifikasi PNN, waktu eksekusi total, rasio kebergantungan mesin, peningkatan kecepatan, dan efisiensi. ...
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network (PNN)
Abstrak: Teknologi pada bidang bioinformatika terus berkembang, khususnya untuk analisis metagenom. Metagenom merupakan komunitas mikrob genom yang sampelnya diambil langsung dari lingkungan. Fragmen metagenom yang dihasilkan dari pengambilan sampel masih bercampur antar-organisme. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi fragmen metagenom ke dalam takson genus. Penelitian ini menggunakan metode Probabilistic Neural Network (PNN) dengan ekstraksi fitur Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Penelitian dilakukan pada panjang fragmen 200 bp, 400 bp, 800 bp, dan 1 Kbp. Data yang digunakan sebanyak 100 organisme dalam variasi 10 genus dengan 5-fold cross validation. Untuk mendapatkan nilai fitur fragmen dibutuhkan formulasi 8 fitur persamaan haralick. Setelah hasil fitur didapat, kemudian diklasifikasi dengan metode PNN. Dari klasifikasi PNN, diperoleh akurasi pada rentang 92.8%-93.6% berdasarkan panjang fragmen. Nilai spesifisitas pada keempat panjang fragmen mencapai 96%. Berbeda dengan spesifisitas, nilai sensitivitas yang diperoleh sekitar 64%-68%. Selisih akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada panjang 200 bp dan 1 Kbp tidak jauh berbeda. Dari hasil tersebut, terdapat kecenderungan bahwa semakin panjang fragmen yang digunakan maka akurasi semakin meningkat.
Keyword: GLCM, metagenome, PNN

Judul: Development of Antioxidant Film from Basil Seed (Ocimum citriodourum) Mucilage Incorporated with Thyme Essential Oil.
Abstrak: The objectives of this research was to evaluate the effects of thyme essential oil addition on physical properties and antioxidant activity of lemon basil seed mucilage film. Lemon basil is a common name for the culinary herb (Ocimum citriodourum). This research project investigated the properties of an edible film based on lemon basil seed mucilage (LBSM) incorporated with thyme essential oil (TEO). LBSM (0.4% w/v) films were prepared by adding glycerol as plasticizers at the concentration of 30% w/w based on the weight of LBSM and then incorporated with TEO for antioxidant properties. LBSM films were given different concentrations of TEO (0%, 1%, 2% and 3% v/v) (0% as the control). The result showed that films with 3 % TEO had the highest water vapor permeability (WVP) (3.27±0.38 x10-4g mm/m2d kPa), while the control film showed the lowest WVP (1.36±0.28 x10-4g mm/m2d kPa). Water solubility were decreased with the increase in TEO concentration (p<0.05). 1% TEO films showed the highest tensile strength (5.17±0.54MPa) but lower % elongation at break (11.28±1.86%) compared to the other two films (p<0.05) (excluding the control). Scanning electron microscopy showed that the microstructure of the TEO LBSM films had a critical effect on its physical properties, further supporting the tensile strength and WVP results. The 3% TEO film exhibited the highest radical scavenging activity on DPPH (3.3±0.04 % inhibition) (p<0.05) while the others were very low and had slight difference. Increasing the amount of TEO will increase the antioxidant activity, but further increasing the concentration of TEO will also weaken the physical properties of the film.
Keyword: Lemon basil seed mucilage, edible film, antioxidant, thyme essential oil, film properties