Judul: Optimasi Clustering K-Means dengan Algoritma Genetika Multiobyektif
Abstrak: Clustering (pengelompokkan) merupakan suatu teknik yang membagi kumpulan obyek kedalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan sifat. Kualitas pengelompokkan yang bagus mempunyai sifat memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dalam suatu cluster dan memiliki tingkat kemiripan yang rendah antar cluster. K-Means merupakan salah satu teknik clustering partisioning dan tiap-tiap kelompok direpresentasikan dengan nilai rata-ratanya. Kelemahan K-Means diantaranya sulit mencapai optimum global, karena sangat tergantung dengan pemilihan awal titik pusat. Pada proses iterasinya, K-Means tidak selalu menghasilkan nilai varian dalam cluster yang minimum dan varian antar cluster yang maksimum, sehingga kualitas cluster yang dihasilkan kurang bagus. Kelemahan lain jumlah cluster yang tidak diketahui oleh pengguna yang dan belum ada metode yang efisien dan bersifat universal dalam pemilihan jumlah kelompok tersebut. K-Means sensitif terhadap outlier. Pada proses perhitungan, semua obyek dimasukkan termasuk yang outlier, sehingga mempengaruhi bentuk cluster yang dihasilkan. Keterbatasan lain adalah K-Means hanya bekerja pada atribut numerik, dan tidak bisa untuk variabel kategori. Untuk meningkatkan kinerja clustering K-Means, salah satu metode yang bisa digunakan adalah algoritma genetika. Algoritma ini berbasis teori evolusi dan biologi, yang dapat melakukan pencaharian dalam ukuran besar dan non linier. Untuk mencapai kondisi konvergen digunakan operator genetik yaitu persilangan, mutasi dan elitism yang dievolusikan dalam fungsi fitness. Penelitian ini melakukan perbandingan K-Means dan K-Means algoritma genetika multiobyektif, dengan 2 fungsi tujuan yaitu meminimumkan varian dalam cluster dan memaksimalkan varian antar cluster. Perbandingan dilakukan pada data iris dan data wine dari UCI Machine Learning. Metode algoritma genetika multiobyektif yang digunakan non dominasi sorting dengan pendekatan pareto rangking. Fungsi fitness berdasarkan pareto rangking adalah dummy fitness sesuai dengan nilai rangking. Penyelesaian dari pareto rangking berupa pasangan koordinat nilai varian dalam cluster dan varian antar cluster yang terbagi menjadi front sesuai rangking. Penyelesaian berada pada front pertama yang memiliki nilai rangking satu, berupa himpunan pasangan nilai yang saling tidak mendominasi antar solusi. Evaluasi kuantitatif hasil clustering bisa dengan beberapa pendekatan antara lain Hubert Statistic, Indeks Dun dan Indeks Davies Bouldin. Pendekatan Indeks Davies Bouldin bertujuan untuk memaksimalkan jarak antar cluster dan pada waktu yang sama mencoba untuk meminimalkan jarak antar cluster. Pada penelitian ini untuk mencari penyelesaian optimum menggunakan kriteria indeks validitas Davies Bouldin serta kesesuaian jumlah cluster yang dihasilkan. ..dst
Keyword: K-Means, algoritma genetika multiobyektif, himpunan penyelesaian yang tidak saling mendominasi, pareto rangking

Judul: Metagenome Fragment Clustering Menggunakan Algoritme Pillar K-Means Secara Paralel Dalam Model Mapreduce
Abstrak: Metagenom adalah DNA yang berasal dari komunitas mikroba yang dapat mengandung dari berbagai jenis spesies. Hal ini membuat rekonstruksi DNA dari metagenom tidak dapat langsung dilakukan. Mikroba yang heterogen pada metegenom tersebut, memungkinkan terjadinya kesalahan perakitan fragmen metagenom yaitu munculnya interspecies chimeras akibat tersambungnya fragmen antara spesies. Oleh karena itu diperlukan sebuah metode untuk mecegah terjadinya kesalahan tersebut. Salah satu cara untuk melakukan pencegahan terjadinya kesalahan perakitan fragmen metagenom sebelum rekonstruksi DNA dilakukan adalah dengan melakukan proses binning. Clustering merupakan sebuah cara untuk mengelompokan objek-objek yang mempunyai kemiripan ke dalam kelompok tertetntu, sehingga dapat digunakan untuk melakukan binning. Salah satu algoritme clustering adalah K-Means. K-Means Clustering tidak menjamin hasil clustering yang unik. Untuk mendapatkan hasil clustering optimal dapat dilakukan dengan melakukan penentuan centroid awal terlebih dahulu dengan menggunakan algoritme Pillar sebelum proses clustering dilakukan. Algoritme Pillar sangat efektif untuk menentukan posisi awal centroid pada K-Means dan meningkatkan ketepatan hasil clustering. Selain itu, data metagenom merupakan data dengan ukuran yang sangat besar, sehingga bisa digolongkan sebagai big data. Data berukuran besar dapat menjadi sebuah masalah komputasi dalam pengelolaan data secara sekuensial. Salah satu solusi untuk menangani masalah data berukuran besar ialah dengan memproses data secara paralel. MapReduce merupakan sebuah model pemrograman yang penerapannya digunakan untuk memproses data berukuran besar secara paralel. Hasil clustering data metagenom, baik dengan algoritme K-Means maupun dengan algoritme Pillar K-Means pada masing-masing data uji pada penelitian ini menunjukkan kesimpulan hasil yang sama, di mana secara dominan genus Agrobacterium selalu menggerombol dalam satu cluster, sedangkan genus Bacillus and Staphylococcus secara dominan selalu bergerombol dalam cluster yang sama. Jumlah iterasi dan waktu eksekusi pada penerapan Pillar K-Means dalam clustering data lebih efisien dibandingkan pada penerapan metode K-Means. Penggunaan model MapReduce memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan proses sekuensial, di mana speedup yang dihasilkan berkisar antara 60,00 sampai 69,03 dengan nilai efisiensi rata-rata sebesar 400%. Penentuan nilai centroid awal pada algoritme Pillar menambah waktu total clustering dibandingkan dengan penentuan centroid dengan K-Means, sehingga masih bisa memungkinkan untuk dilakukan optimalisasi algoritme Pillar pada penelitian selanjutnya.
Keyword: K-Means, MapReduce, Metagenome, Parallel Computing, Pillar Algorithm

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: