Judul: Generating a Similarity Functions using Genetic Programming on Binary Data.
Abstrak: Data biner merupakan data yang merepresentasikan nilai dari suatu atribut dalam 0 atau 1. Nilai 0 menunjukkan ketidakadaan (absence) dan nilai 1 menunjukkan keberadaan (presence) suatu atribut tertentu. Data biner banyak digunakan dalam bidang bioinformatika dan kemoinformatika. Selanjutnya, dua objek data biner dapat dibandingkan antara lain dengan melihat kemiripan antara keduanya menggunakan fungsi kemiripan. Pemilihan fungsi kemiripan yang sesuai sangat diperlukan untuk mengukur kemiripan data biner. Beberapa peneliti telah melakukan berbagai langkah sistematis untuk memilih fungsi kemiripan namun pada prinsipnya, cara yang digunakan memiliki kesamaan, yaitu mencoba satu persatu fungsi kemiripan. Jika diperhatikan dengan seksama, semua fungsi kemiripan memiliki operator (+, -, x, /) dan operan (a, b, c, d) tertentu yang sama. Operator dan operan ini bisa dijadikan sebagai fitur dari fungsi kemiripan sehingga memungkinkan membangkitkan ulang fungsi kemiripan menggunakan Pemrograman Genetik, yang menjadi kajian pada penelitian ini. Untuk membangun model Pemrograman Genetik yang menghasilkan fungsi kemiripan, digunakan tiga dataset yaitu Zoo-yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek kecil dan atribut sedikit, Compound-yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek dan atribut sedang, dan Jamu yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek banyak dan atribut sedang. Ketiga dataset ini dilihat perbedaan karakteristiknya menggunakan tabel OTU (Operational Taxonomic Unit). Selain itu, penelitian ini menggunakan lima fungsi fitness yaitu Recall Fitness, Magnitude Fitness, Zero-Division Fitness, Identity Fitness, dan Symmetry Fitness. Fungsi yang diperoleh dari Pemrograman Genetik dievaluasi menggunakan SVM (Support Vector Machine) untuk mengetahui tingkat akurasinya. Adapun untuk melihat pengaruh jumlah data dan jumlah fitur terhadap efisiensi model dilakukan pengukuran terhadap waktu eksekusi. Hasil analisis data menggunakan tabel OTU menunjukkan ketiga data yang digunakan pada penelitian didominasi oleh fitur d yang didefinisikan sebagai nilai 0 pada bit kedua objek data biner yang dihitung kemiripannya. Adapun hasil pembangkitan fungsi kemiripan menggunakan Pemrograman Genetik menghasilkan fungsi kemiripan yang didominasi oleh operator + dan × serta operan 𝑎��� dan 𝑑��� . Hasil evaluasi fungsi kemiripan menggunakan pengklasifikasi SVM menunjukkan bahwa fungsi dari Pemrograman Genetik cukup kompetitif dibandingkan dengan fungsi yang sudah umum digunakan, yaitu fungsi kemiripan Tanimoto. Hal ini ditunjukkan dengan fungsi kemiripan Pemrograman Genetik yang memiliki akurasi melebihi fungsi Tanimoto pada dua dari tiga dataset yang digunakan, yaitu Zoo dan Compound, meskipun perbedaan akurasi yang dihasilkan tidak terlalu signifikan., 0 indicates the absence of a specific attribute, on the other hand a value of 1 indicates the presence one. Binary data are widely used in the fields of Bioinformatics and chemoinformatics. Furthermore, two binary data objects can be compared by looking at the similarities between them using a similarity function. The selection of the appropriate similarity function is required to measure the similarity of binary data samples. Several researchers have conducted various systematic ways to select the appropriate similarity functions, however they used similar approaches by trying one by one the similarity function. Commonly, all similarity functions have operators (+, -, x, /) and operands (a, b, c, d). This operators and this operands could serve as features of similarity functions. Thus, there is opportunity to generate some similarity functions using Genetic Programming. This research used 3 dataset, namely Zoo dataset-representing small number and small attributes
Keyword: Genetic Programming, Similarity Functions, SVM Classifier, Table OTU, Karakteristik Data Biner, Pemograman Genetik

Judul: Kajian Koefisien Kemiripan Struktur Kimia Bahan Aktif Tanaman Obat Berbasiskan Data Biner.
Abstrak: Penelitian mengenai bioaktivitas atau analisis komponen senyawa aktif yang terdapat dalam tanaman obat yang digunakan di jamu telah banyak dilakukan bahkan telah terdokumentasi dengan baik dalam suatu pangkalan data bioinformatika namun penjelasan detail mengenai mekanisme kerja secara molekuler dan aktivitas farmakologi masih perlu dikembangkan (Sari 2014). Dalam penelitian in silico, salah satu pendekatan yang umum dilakukan untuk melihat mekanisme kerja suatu senyawa adalah mempertimbangkan aspek kemiripan struktur kimia antar senyawa. Pengukuran kemiripan struktur kimia suatu senyawa mengacu pada kesamaan unsur kimia, molekul atau substruktur senyawa. Pada prinsipnya diasumsikan bahwa senyawa yang struktur kimianya mirip memiliki sifat biologis yang mirip (Johnson & Maggiora 1990). Dari sudut pandang statistika, pengukuran kemiripan struktur kimia ini pada dasarnya adalah pengukuran kemiripan objek berbasis peubah biner seperti penelitian yang dilakukan oleh Godden et al. (2000) yaitu struktur kimia suatu senyawa direpresentasikan sebagai peubah biner untuk menghitung kemiripan antar senyawa menggunakan koefisien Tanimoto. Struktur kimia yang direpresentasikan sebagai data biner merupakan fitur sidik jari molekuler seperti ada tidaknya unsur kimia, ikatan tunggal, cincin, dan sebagainya. Sidik jari molekuler merupakan fitur yang terdiri atas kumpulan substruktur kimia suatu senyawa. Klekota dan Roth (2008) telah mengumpulkan 4860 fitur sidik jari molekuler unik yang merupakan substruktur berbagai senyawa melalui berbagai jenis teknik fragmentasi. Koefisien Tanimoto merupakan ukuran yang paling sering digunakan dalam pengukuran kemiripan struktur kimia antar senyawa. Namun koefisien Tanimoto memiliki kelemahan seperti dalam penelitian Willet et al. (1986) yang menunjukkan bahwa koefisien Tanimoto menghasilkan nilai bias untuk menghitung perbedaan pada pasangan senyawa kecil. Di sisi lain, terdapat banyak koefisien yang bisa digunakan selain koefisien tersebut. Choi et al. (2010) telah mengumpulkan 76 koefisien kemiripan data biner yang digunakan lebih dari satu abad yang lalu. Sementara, Consonni dan Todeschini (2012) mengajukan 3 koefisien kemiripan data biner baru dan membutuhkan penyelidikan untuk memahami potensialnya. Dengan demikian, jumlah koefisien kemiripan data biner yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 79 koefisien. Koefisien-koefisien kemiripan data biner tersebut digerombolkan untuk melihat kemiripan antar koefisien. Metode penggerombolan yang digunakan adalah metode Ward dengan matriks jarak awal berkaitan dengan matriks korelasi. Korelasi tinggi ditemukan pada beberapa koefisien kemiripan data biner yang mengikutsertakan 𝑑����� (negative matches). Menurut Sokal et al. (1963) ada tidaknya 𝑑����� dalam koefisien kemiripan data biner merupakan isu yang berkelanjutan, namun keberadaan 𝑑����� bukan berarti selalu ada kemiripan antara dua objek karena hampir tak hingga jumlah fitur yang memungkinkan tidak terdapat dalam dua objek tersebut. Penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata persentase 𝑑����� pada pasangan senyawa sebesar 98,15%. Nilai ini sangat besar dibanding dengan rata-rata persentase 𝑎�����, 𝑏�����, dan 𝑐����� namun terlihat pada dendogram bahwa koefisien kemiripan data biner yang memuat 𝑑����� tidak bergerombol dalam suatu kelompok tertentu sehingga berdasarkan penelitian ini menyatakan bahwa koefisien kemiripan data biner yang memuat 𝑑����� memiliki performa yang berbeda untuk menghitung kemiripan pasangan suatu senyawa. Di sisi lain, dendogram menunjukkan terdapat 5 gerombol yang terbentuk berdasarkan nilai cut off yang dipilih yaitu 1. Jumlah gerombol yang terbentuk ini memberikan keragaman yang rendah pada koefisien kemiripan data biner dalam kelompok yang sama dan keragaman yang tinggi antar kelompok yang berbeda. Hal ini disebabkan karena beberapa koefisien kemiripan data biner dalam kelompok
Keyword: AUC, gerombol, jamu, koefisien kemiripan, sidik jari molekuler

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: