Judul: Reduksi Dimensi Fitur dengan Two Dimensional Principal Component Analysis (2D-PCA) untuk Klasifikasi Metagenom
Abstrak: Metagenom merupakan kumpulan mikrob yang sampelnya dapat diperoleh langsung dari lingkungan alaminya. Kumpulan mikrob tersebut sangat sulit diklasifikasikan karena organismenya masih saling tercampur, sehingga proses binning perlu dilakukan. Proses binning dengan pendekatan komposisi dilakukan dengan mengelompokkan hasil ekstraksi fitur fragmen metagenom. Besarnya parameter n pada metode ekstraksi fitur n-mers mengakibatkan dimensi yang besar. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode two dimensional principal component analysis (2D-PCA) untuk mereduksi fitur hasil ekstraksi n-mers fragmen metagenom dan mengklasifikasikan dengan algoritme KNN. Hasil evaluasi terbaik dalam penelitian ini diperoleh saat klasifikasi 3-NN. Nilai akurasi tertinggi mencapai 99.51%, sensitivitas tertinggi mencapai 93.75%, dan spesifisitas tertinggi mencapai 99.89%. Ketiganya diperoleh pada skenario 7-mers dengan nilai PC 98%. Adapun penurunan waktu eksekusi pada proses klasifikasi skenario tersebut mencapai 304.7 detik terhadap keseluruhan data uji yang digunakan.
Keyword: 2D-PCA, feature extraction, KNN classifier, metagenome, n-mers

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Ekstraksi Spaced N mers dan Probabilistic Neural Network sebagai Classifier
Abstrak: Metagenomika merupakan cabang genetika yang secara khusus ditujukan untuk mempelajari materi genetik yang diambil langsung dari sampel lingkungan, diikuti dengan menganalisis informasi genetika tersebut. Proses sekuensing dari sampel lingkungan menghasilkan fragmen-fragmen pendek yang berasal dari beberapa mikroorganisme yang terdapat pada sampel tersebut. Kondisi seperti ini menyebabkan proses perakitan fragmen menjadi tidak akurat, yaitu dengan dimungkinkannya terbentuknya cymeric contigs. Keberadaan cymeric contigs ini dapat diminimalkan dengan melakukan binning. Proses binning dapat dilakukan dengan pengklusteran atau pengklasifikasian. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode probabilistic neural network untuk proses klasifikasi dan spaced n-mers untuk ekstraksi fiturnya karena sudah terbukti akurat dan menghasilkan akurasi yang baik. Data yang dipakai mempunyai panjang fragmen 500 bp, 1000 bp, 5000 bp, dan nilai n-mers yang dipakai adalah 3. Akurasi yang terbaik dihasilkan dengan menggunakan nilai smoothing parameter 11 untuk pengujian organisme dikenal. Selanjutnya pengujian dengan organisme tidak dikenal menghasilkan akurasi sebesar 64.40% untuk panjang fragmen 500 bp, 68.60% untuk panjang fragmen 1000 bp, 69.62% untuk panjang fragmen 5000 bp.
Keyword: binning, classification, metagenome, probabilistic neural network

Judul: Bifurkasi Hopf pada siklus bisnis IS-LM tanpa dan dengan waktu tunda
Abstrak: One of business cycle models in dynamical economics is the IS-LM business cycle model with time delay, where the time delay lies in stock capital variables. It is a time delay between the existence of stock capital and the time to get ready to invest. In a model without time delay, changing the parameter of investment rate on income could affect the system stability. On the other hand, in a model with time delay, there exists critical time delay changing the system stability. This shows limit cycle, which can be concluded that Hopf bifurcation occurs
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), time delay, Hopf bifurcation, business cycle model