Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom menggunakan PNN dengan Ekstraksi Fitur GLCM pada setiap Fragmen
Abstrak: Analisis metagenom adalah salah satu bidang kajian bioinformatika yang sedang berkembang di Indonesia. Bidang ini terkait dengan analisis sequencing genom yang diperoleh langsung dari lingkungan, namun sequencing secara langsung tersebut dapat menyebabkan kesalahan rekayasa atau perakitan fragmen dalam suatu kelompok mikroorganisme. Oleh karena itu, diperlukan suatu algoritme yang tepat dalam pengelompokan dari organisme yang memiliki ciri sesuai dengan kelompok tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan algoritme klasifikasi probabilistic neural network (PNN) dengan ekstraksi fitur dari gray level co-occurrence matrix (GLCM). Pada proses ekstraksi fiturnya dilakukan dua variasi perlakuan GLCM yaitu ekstraksi untuk seluruh fragmen dan ekstraksi untuk tiap fragmen pada masing-masing organisme, dan didapatkan akurasi maksimum 86% pada perlakuan untuk tiap fragmen dan 73% untuk perlakuan seluruh fragmen. Nilai spesifisitas pada kedua perlakuan ekstraksi mencapai 98.33%, sedangkan sensitivitas diperoleh pada nilai 70%–85% .
Keyword: fragmen, GLCM, klasifikasi, PNN

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network (PNN)
Abstrak: Teknologi pada bidang bioinformatika terus berkembang, khususnya untuk analisis metagenom. Metagenom merupakan komunitas mikrob genom yang sampelnya diambil langsung dari lingkungan. Fragmen metagenom yang dihasilkan dari pengambilan sampel masih bercampur antar-organisme. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi fragmen metagenom ke dalam takson genus. Penelitian ini menggunakan metode Probabilistic Neural Network (PNN) dengan ekstraksi fitur Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Penelitian dilakukan pada panjang fragmen 200 bp, 400 bp, 800 bp, dan 1 Kbp. Data yang digunakan sebanyak 100 organisme dalam variasi 10 genus dengan 5-fold cross validation. Untuk mendapatkan nilai fitur fragmen dibutuhkan formulasi 8 fitur persamaan haralick. Setelah hasil fitur didapat, kemudian diklasifikasi dengan metode PNN. Dari klasifikasi PNN, diperoleh akurasi pada rentang 92.8%-93.6% berdasarkan panjang fragmen. Nilai spesifisitas pada keempat panjang fragmen mencapai 96%. Berbeda dengan spesifisitas, nilai sensitivitas yang diperoleh sekitar 64%-68%. Selisih akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada panjang 200 bp dan 1 Kbp tidak jauh berbeda. Dari hasil tersebut, terdapat kecenderungan bahwa semakin panjang fragmen yang digunakan maka akurasi semakin meningkat.
Keyword: GLCM, metagenome, PNN

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: