Judul: Evaluasi Kinerja Biclustering Algoritme BCBimax dan Model Plaid dalam Melihat Pola Ketahanan Pangan Wilayah Indonesia
Abstrak: Metode penggerombolan (clustering) merupakan salah satu teknik yang dapat memberikan gambaran sebuah informasi yang terkandung dalam data. Pada penggerombolan klasik memiliki konsep penggerombolan satu arah. Selanjutnya dikembangkan metode analisis biclustering dengan beragam algoritme penemuan bicluster. Biclustering merupakan metode penggerombolan dua arah, yaitu menggerombolkan baris dan kolom secara simultan. Awalnya penerapan biclustering banyak diterapkan di data microarray pada ekspresi gen untuk melihat subset gen yang saling co-regulated terhadap kondisi tertentu. Namun, saat ini penerapan biclustering meluas ke berbagai bidang. Banyak algoritme biclustering telah dikembangkan, dan setiap algoritme bekerja dengan alur prosedur penemuan bicluster tertentu. Namun demikian, belum terdapat panduan dalam pemilihan algoritme biclustering yang sesuai terhadap kriteria data. Hal ini dikarenakan kinerja algoritma biclustering dapat bervariasi, dan pemilihan parameter yang optimal merupakan isu penting yang perlu dipertimbangkan. Oleh sebab itu penelitian ini berfokus pada evaluasi kinerja algoritme biclustering untuk melihat karakteristik dari algoritme. Algoritme yang digunakan dalam penelitian ini adalah BCBimax dan Model Plaid yang dievaluasi pada data simulasi dan data empiris. Kedua algoritme dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan diantaranya adalah kecepatan dalam menemukan bicluster serta kualitas bicluster yang dihasilkan. Data simulasi dalam penelitian ini dibangkitkan dengan lima skenario ragam data background yang berbeda. Pada konteks ini, data background merupakan elemen data matriks selain elemen bicluster. Seperti halnya pada penggerombolan klasik yang mana salah satu indikator kualitas kebaikan algoritme adalah keterpisahan, yaitu memisahkan gerombol sejauh mungkin dengan gerombol lainnya yang karakternya berbeda. Maka pada biclustering, indikator ini dilihat dari sejauh mana algoritme biclustering mampu membedakan bicluster dengan data background. Simulasi diawali dengan membangkitkan matriks data background. Dimensi matriks data background berukuran 60×60, yang berarti terdiri dari 60 baris dan 60 kolom yang dibangkitkan berdistribusi N〖(0,σ〗^2) dengan σ^2={0,1;0,3;0,5;0,7;0,9}. Pada setiap skenario data background disisipkan enam bicluster yang tidak saling tumpang tindih berukuran 10×10. Keenam bicluster dibangkitkan mengikuti model a_ij= μ_k+ e_ij, dengan e_ij berdistribusi N(0;0,5) dan μ_k={2,5;5;7,5;10;12,5;15. Terakhir, matriks data yang sudah mengandung bicluster diacak baris dan kolomnya sebelum diterapkan biclustering algoritme BCBimax dan model Plaid. Evaluasi kinerja algoritme dilakukan dengan 100 kali perulangan melalui ukuran nilai kemiripan antara bicluster prediksi dengan bicluster aktual. Elemen bicluster aktual yang dapat diprediksi diidentifikasi melalui pengecekan baris dan kolom yang bersesuaian pada bicluster prediksi. Berdasarkan skenario data bangkitan terlihat bahwa semakin besar ragam data background yang digunakan, maka sebaran nilai bicluster semakin terlihat berbaur dengan data background. Akan tetapi, pada keragaman data background yang ditetapkan pada penelitian ini tidak berpengaruh terhadap performa algoritme. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa secara keseluruhan algoritme BCBimax memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model Plaid dalam mengidentifikasi bicluster aktual. Hal ini didasari atas perolehan nilai kemiripan untuk setiap bicluster aktual yang dihasilkan lebih stabil dibandingkan pada model Plaid. Pada data empiris, digunakan data mengenai ketahanan pangan berdasarkan tiga aspek pilar ketahanan pangan. Kedua algoritme diterapkan pada berbagai kombinasi parameter untuk memperoleh bicluster optimal yang bersifat homogen serta informatif dalam memperoleh pola ketahanan pangan wilayah Indonesia. Kinerja algoritme kemudian dievaluasi dengan menggunakan ukuran Jaccard Indeks, nilai Mean Square Residue (MSR), dan dimensi keanggotaan baris pada bicluster optimal yang diperoleh. Selain itu, secara eksploratif juga diamati plot profiling keanggotaan pada setiap bicluster yang terbentuk. BCBimax dengan
Keyword: Algoritme BCBimax, Biclustering, Layer, Model Plaid, MSR

Judul: Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms, Evaluation of Provincial Bicluster Analysis Results and Potential Capture Fisheries in Indonesia, between the BCBimax and ISA Algorithms
Abstrak: Biclustering merupakan sebuah teknik penggerombolan secara simultan, yang menemukan submatriks dengan kemiripan sama antara baris dan kolomnya. Penggerombolan menggunakan biclustering akan terfokus pada konsep modelling dalam menemukan submatriks sebagai hasil bicluster yang optimal. Penerapan algoritme biclustering hingga saat ini telah banyak dikembangkan termasuk diluar bidang informatika. Namun, algoritme biclustering bukanlah algoritme yang spesifik atau belum ada aturan yang tepat dalam memilih algoritme yang sesuai untuk kriteria atau kasus data tertentu. Algoritme biclustering dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan terutama dalam sisi kemudahan dalam melakukan partisi matriks data menjadi sejumlah submatriks. Keunggulan dari sisi perbandingan matriks data juga menjadi salah satu faktor penerapan algoritme biclustering pada kasus data tertentu. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk menerapkan dua algoritme biclustering yaitu algoritme BCBimax dan Iterative Signature Algorithm (ISA). Kedua algoritme tersebut dipilih berdasarkan keunggulannya dari penerapan penelitian sebelumnya dalam kasus berbeda. Algoritme BCBimax tergolong cepat dan sederhana dalam sisi tahapan menemukan bicluster dengan cara menemukan submatriks yang berisi elemen 1 pada matriks biner. Sementara ISA mampu menemukan submatriks dengan menghitung rataan baris dan kolom pada matriks data dengan hingga memperoleh hasil yang konvergen. Penelitian ini bertujuan melakukan evaluasi terhadap kinerja kedua algoritme dalam menghasilkan bicluster optimal dan karakteristik keanggotaan yang terbentuk. Kedua algoritme diterapkan pada kasus data perikanan tangkap dalam upaya pemetaan potensi perikanan tangkap secara optimal. Pemetaan potensi perikanan tangkap menjadi isu penting dalam mendukung dan membantu pemerintah dalam mewujudkan perikanan berkelanjutan di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) Republik Indonesia pada tahun 2020. Matriks data terdiri dari 34 provinsi yang dirujuk sebagai baris dan 18 jenis ikan sebagai kolomnya. Satuan penelitian berupa volume produksi jenis ikan (ton). Secara umum, penelitian ini terdiri dari tiga tahapan penelitian. Pertama, eksplorasi data untuk melihat gambaran awal data perikanan tangkap. Kedua, menerapkan dua algoritme biclustering BCBimax dan ISA secara terpisah menurut percobaan ambang batas dari masing-masing algoritme. Berdasarkan kombinasi ambang batas akan ditentukan bicluster optimal yang digunakan untuk mendapatkan pemetaan potensi perikanan tangkap. Tahapan terakhir yaitu mengevaluasi hasil kinerja kedua algoritme dengan melihat keterbandingan hasil biclustering-nya. Evaluasi kinerja menggunakan dua fungsi evaluasi, yaitu fungsi evaluasi intra bicluster dan inter bicluster. Fungsi evaluasi intra bicluster digunakan untuk mengukur tingkat koherensi dalam mengukur kualitas bicluster, sedangkan fungsi evaluasi inter bicluster mengukur kualitas kelompok bicluster dengan menilai kemampuan suatu algoritme untuk memulihkan bicluster yang terdeteksi oleh bicluster lain. Biclustering menggunakan algoritme BCBimax menetapkan median dari setiap peubah sebagai skenario proses binarisasi. Selanjutnya, algoritme BCBimax menghasilkan kelompok bicluster optimal menggunakan ambang batas minimum baris 2 dan minimum kolom 2 dengan 11 bicluster yang terbentuk. BCBimax menggerombolkan sekitar 73,5% wilayah Indonesia sebagai hasil bicluster optimal. Karakteristik keanggotaan hasil bicluster optimal BCBimax secara umum tergolong ke dalam dua wilayah pemetaan yaitu wilayah dengan potensi jenis ikan rendah dan tinggi. Sementara algoritme ISA menetapkan 2 bicluster dengan ambang batas baris 1,2 dan kolom 1,2 sebagai hasil bicluster optimal. Hasil bicluster optimal dari algoritme ISA menggerombolkan wilayah yang potensi jenis ikannya tergolong sedang dan tinggi. Namun, algoritme ISA tidak menggerombolkan seluruh wilayah yang memiliki potensi jenis ikan tinggi dalam matriks data.
Keyword: algoritme BCBimax, iterative signature algorithm, biclustering, evaluasi inter bicluster, evaluasi intra bicluster

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: