Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom menggunakan Principal Component Analysis dan K-Nearest Neighbor
Abstrak: Metagenomika adalah ilmu yang mempelajari tentang analisis metagenom yang materi genetiknya diperoleh langsung dari sampel lingkungan. Ketika meng-sekuens sampel metagenom ini maka akan dihasilkan fragmen-fragmen. Pada saat fragmen-fragmen tersebut dirakit akan dihasilkan chimeric contigs atau gabungan fragmen dari berbagai organisme. Selanjutnya diperlukan proses binning yang bertujuan untuk mengklasifikasikan fragmen-fragmen tersebut ke dalam tingkat taksonomi tertentu. Pada penelitian ini peneliti melakukan klasifikasi fragmen metagenom yang diekstrasi menggunakan n-mers kemudian direduksi dimensinya menggunakan principal component analysis dan diklasifikasi menggunakan k-nearest neighbor. Nilai k yang terbaik pada KNN adalah 7. Nilai n tertinggi pada n-mers adalah 4. Akurasi pada organisme dikenal dari fold terbaik dengan menggunakan PCA 95% untuk panjang fragmen 0.5 Kbp sampai 10 Kbp berkisar antara 91.6% sampai 99,9%. Untuk organisme tidak dikenal dengan PCA 95% tingkat akurasi berkisar antara 89.64% sampai 99.32%.
Keyword: Fragmen metagenom,n-mers, PCA, KNN

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: Konstribusi dan dampak kegiatan budidaya tambak udang terhadap perekonomian Sulawesi Utara
Abstrak: Pembudidayaan dan pengolahan tambak udang di Sulawesi Utara di mulai sejak awal Pelita lV dengan luas areal yang diusahakan sekitar 650 Ha, dimana sebagian besar Ekstensifikasi tambak di Sulawesi Utara adalah tambak udang . Peningkatan luas areal tambak udang di Sulawesi Utara disebablfrul karena ditunjang oleh sarana dan prasarana seperti pembangunan dempond tambak dan hatchery udang , disamping itu peranan swasta untuk ikut dalam pembangunan tambak udang semangkin tampak. Ini dimungkinkan karena di Sulawesi Utara tersedia lahan yang potensial untuk tambak yang diperkirakan arealnya 15;000 Ha . Berdasarkan pengujian yang dilakukan, ternyata usaha budidaya udang di Sulawesi Utara belumlah merupakan sektor basis, namum dengan melihat potensi yang tersedia, usaha budidaya ini merupakan suatu usaha yang dapat dikembangkan untuk menunjang perekonomian Sulawesi Utara di masa datang. ...
Keyword: Economic;