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: Pengaruh tekanan operasi terhadap karakteristik curahan air dan erosi percikan yang dihasilkan oleh orbitor sprinkler
Abstrak: Irigasi curah (sprinkler irrigation) merupakan sistem irigasi yang diusahakan sedemikian rupa sehingga pemberian air untuk kebutuhan pertumbuhan tanaman menyerupai keadaan hujan dan biasa disebut dengan overhead irrigation. Karena sistem irigasi ini dibuat menyerupai hujan, maka ada beberapa hal penting yang perlu diperhatikan, karena hujan atau butiran air yang jatuh ke permukaan tanah dengan kecepatan dan jumlah tertentu dapat menyebabkan terjadinya kerusakan tanah atau erosi. Erosi adalah salah satu bentuk kerusakan tanah sebagai akibat hilangnya lapisan atas/lapisan olah tanah (top soil). Kehilangan ini disebabkan oleh proses penghancuran dan pengangkutan lapisan olah tanah dari suatu tempat ke tempat lain oleh media atau kekuatan alam seperti air, angin atau gaya gravitasi. Masalah khusus ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh tekanan operasi terhadap karakteristik curahan air yang dihasilkan oleh Orbitor Sprinkler dan pengaruhnya terhadap kerusakan tanah, khususnya erosi percikan. Dari hasil pengukuran didapat bahwa karakteristik curahan air yang dihasilkan oleh nosel dalam pengoperasian ..dst
Keyword: