Judul: Metagenome Classification Using Naïve Bayes Classifier Method.
Abstrak: Metagenome study is an important step in the taxonomic grouping. Grouping can be conducted using binning method. Binning is required to determine contigs of each phylogenetic species groups. In this study, binning is done using supervised learning based composition approach. We used NaïveBayes Classifier method for performing supervised learning and employed counting of k-mer frequencies for extracting feature. The classification process was conducted at genus-level taxon. The results showed that using short fragments (400 bp), our method could obtain the accuracy of 49.34 % and 53.95 % with features of 3-mers dan 4-mers frequencies, respectively. Meanwhile, the accuracy of our method was significally increased when classifying long fragments (10 kbp). Our method could obtain the accuracy of 82.23% with 3-mers frequencies feature and 85.89% with 4-mers frequencies feature. It can be concluded that the accuracy of our classifier was increased by increasing the size of fragments. Moreover, in this research, the 4- mers frequencies feature gave the best results for classifying metagenome fragments.
Keyword: metagenome, k-mers, Naïve Bayes Classifier, binning

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: Kebutuhan energi pada proses produksi kayu lapis di PT Satya Raya Indah Wood Based Industries Anyer, Jawa Barat
Abstrak: Industri kayu lapis saat ini berada dalam kondisi yang sulit, ini terjadi karena rendahnya harga kayu lapis di pasaran Internasional, sementara biaya produksi terus meningkat. Di sisi lain pasokan bahan baku tersendat dikarenakan maraknya penebangan kayu liar untuk diekspor secara ilegal. Kondisi ini tentunya menjadi motivasi bagi industri kayu lapis untuk melakukan usaha penghematan biaya produksi. Usaha konservasi merupakan langkah yang tepat dalam mencari potensi penghematan energi dengan upaya peningkatan efisiensi dan efektifitas dalam pemakaian energi. Sedangkan perhitungan energi dari suatu proses produksi dapat dijadikan pedoman bagi perusahaan untuk mencapai efisiensi & efektifitas dalam konsumsi energi dimasa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari proses produksi, situasi aliran energi, serta menghitung besarnya kebutuhan energi yang berupa energi masukan, energi keluaran, efisiensi energi, dan energi spesifik dalam proses produksi kayu lapis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi perhitungan kebutuhan energi yang mencakup data primer dan sekunder. Perhitungan terhadap input energi meliputi energi langsung dan energi tidak langsung yang digunakan sebagai input dalam aliran produksi sebagai satuan proses. Tahap pengkajian meliputi aliran material pada proses produksi kayu lapis, sub sistem penyedia energi listrik, sub sistem penyedia energi panas, perhitungan kebutuhan energi listrik, uap, bahan bakar dan tenaga manusia yang digunakan pada proses produksi kayu lapis. Pada sub sistem penyedia energi listrik, Total Masukan Energi rata-rata yang dibutuhkan sebesar 15.299,28 MJ/Jam. Energi berguna rata-rata yang dihasilkan sebesar 4.354,22 MJ/Jam dengan kerugian energi rata-rata sebesar 10.945,06 MJ/Jam serta tingkat efisiensi rata-rata generator diesel sebesar 28,46 %. Suplai energi listrik rata-rata dari PLN sebesar 33.333,33 KWH/hari atau 5000 MJ/Jam. Sedangkan pada sub sistem penyedia energi panas Total Energi Masukan rata-rata yang dibutuhkan untuk ketel uap 1 sebesar 39.269,68 MJ/Jam dan ketel uap 2 sebesar 19.106,03 MJ/Jam. Energi keluaran uap (steam) rata-rata yang dihasilkan pada ketel uap 1 sebesar 29.114,37 MJ/Jam, dan ketel uap 2 energi keluaran uap (steam) yang dihasilkannya sebesar 15.395,34 MJ/Jam. Rata-rata steam yang dihasilkan oleh kedua ketel ini sebesar 25.377 ton/Jam dengan Tingkat efisiensi rata-rata ketel uap 1 sebesar 74.14% dan efisiensi ketel uap 2 sebesar 80,57%. Kebutuhan energi untuk memproduksi kayu lapis di PT. Satya Raya Indah Woodbased Industries, meliputi kebutuhan energi tenaga manusia, bahan bakar, listrik dan uap. Total kebutuhan energi tenaga manusia sebesar 30,98 MJ/m'atau 0,33 % dari total kebutuhan energi, bahan bakar sebesar 65,6% atau 0,69%, listrik 945,56 MJ/m³ atau 10,01%, serta uap sebesar 8.406,98 MJ/m³ dengan prosentase 88,97% dari total kebutuhan energi. Total kebutuhan energi untuk memproduksi kayu lapis sebesar 9.449,12 MJ/m³ dengan konsumsi energi tertinggi terdapat pada proses pengeringan venir sebesar 7957,35 MJ/m² atau 84,21% dari total kebutuhan energi dan konsumsi energi terkecil terdapat pada proses pendempulan sebesar 2,23 MJ/m³ atau 0,02% dari total kebutuhan energi. Dari hasil pengukuran terhadap efisiensi alat-alat proses diperoleh sebesar 67,85% dan konsumsi energi spesifik untuk memproduksi kayu lapis sebesar 403,05 SLM/Ton. Ditinjau dari segi ekonomi dengan harga 1 SLM sebesar Rp. 600,00 maka harga energi yang dikeluarkan untuk menghasilkan 1 ton kayu lapis di PT. SRIWI adalah RP. 241.828,34 /Ton atau Rp. 153.558,00/m². Jika dibandingkan dengan harga jual kayu lapis menurut APKINDO (2000) yaitu sebesar Rp. 4.499.437,57/ Ton atau Rp.
Keyword: