Judul: Optimasi Parameter pada Support Vector Machine untuk Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan Algoritme Genetika
Abstrak: Klasifikasi fragmen metagenome merupakan salah satu contoh dari proses binning yang bertujuan untuk mengklasifikasikan fragmen-fragmen ke dalam beberapa tingkat taksonomi. Salah satu metode machine learning yang dapat digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Pada masalah yang bersifat non linear, diperlukan kernel untuk memetakan vektor ciri ke dalam ruang berdimensi tinggi, sehingga masalah yang non linear tersebut dapat dipecahkan secara linear. Kernel yang sering digunakan adalah Radial Basis Function (RBF). Tantangan yang dihadapi adalah bagaimana menemukan parameter yang optimal sehingga dihasilkan model klasifikasi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan optimasi parameter pada SVM dalam klasifikasi fragmen metagenome menggunakan Algoritme Genetika. Parameter yang akan dicari nilai optimalnya adalah parameter C untuk jarak margin dan gamma () untuk percepatan fungsi pada kernel RBF untuk mendapatkan akurasi classifier model klasifikasi yang optimal. Evaluasi dilakukan untuk membandingkan akurasi model klasifikasi dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika dan akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search. Hasil evaluasi menunjukan bahwa akurasi yang dihasilkan dengan parameter yang dioptimasi dengan Algoritme Genetika adalah 67.3% untuk fragmen berukuran 400bp dan 98.6% untuk fragmen berukuran 10 Kbp. Akurasi ini lebih tinggi dibandingkan akurasi dari model klasifikasi dengan parameter yang ditentukan dengan menggunakan grid search, yaitu sebesar 65.3% untuk fragmen berukuran 400 bp dan 95.4 untuk fragmen berukuran 10 Kbp.
Keyword: Metagenome, Support Vector Machine (SVM), Algoritme Genetika, Radial Basis Function (RBF)

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenom Menggunakan Metode SVM dan Fast Correlation Based Filter sebagai Penyeleksi Fitur
Abstrak: Bioinformatika memiliki banyak bidang kajian penting dan terus berkembang, salah satunya adalah analisis metagenom. Metagenom merupakan materi genetik yang diperoleh dari sampel yang langsung diambil dari lingkungan tanpa budidaya di laboratorium. Untuk mengklasifikasikan fragmen metagenom ke dalam tingkat taksonomi yang berbeda perlu dilakukan proses binning. Pada penelitian ini dilakukan proses binning dengan pendekatan komposisi menggunakan metode supervised learning. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier, perhitungan frekuensi k-mers untuk mengekstraksi fitur, dan Fast Correlation Based Filter (FCBF) sebagai penyeleksi fitur. Pada proses seleksi fitur, jumlah fitur yang terseleksi ditentukan oleh nilai threshold. Dari penelitian ini akurasi hasil klasifikasi SVM dengan seleksi fitur berkisar antara 79.13% sampai 96.68% untuk 3-mers, sedangkan jika menggunakan 4-mers akurasi berkisar antara 83.59% sampai 99.35%.
Keyword: metagenom, binning, k-mers, feature selection, fast correlation based filter, threshold, SVM

Judul: World and Indonesia Plywood Market Conditions Period 2010-2020
Abstrak: Industri kayu lapis Indonesia berkembang pesat pada periode 1980-1997. Krisis moneter di Asia yang juga melanda Indonesia pada Juli 1997 menyebabkan industri kayu lapis Indonesia menurun yang berlangsung pada periode tahun 1998- 2009, sementara tren kayu lapis dunia mengalami perkembangan yang pesat pada periode yang sama ditandai dengan peningkatan konsumsi kayu lapis dunia yang signifikan. Penelitian ini bertujuan menguraikan kondisi pasar kayu lapis dunia dan Indonesia pada periode 2010-2020. Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produksi, ekspor, impor dan konsumsi kayu lapis dunia meningkat sepanjang 2010-2020. Produksi, ekspor, dan konsumsi kayu lapis dunia dipimpin oleh Cina dengan persentase berturut-turut 58%, 36%, dan 50.8%. India menjadi negara dengan peningkatan konsumsi yang signifikan yaitu 160%. Produksi kayu lapis Indonesia stabil dan ekspor Indonesia cenderung menurun. Namun, Indonesia masih memiliki peranan penting di pasar kayu lapis dunia sebagai eksportir terbesar setelah Cina dengan persentase 10%. Negara tujuan ekspor kayu lapis Indonesia adalah Jepang, Cina, Korea Selatan, Arab Saudi, Malaysia, Singapura, dan Amerika Serikat. Impor kayu lapis Indonesia menurun drastis sebesar 95%. Faktor yang mempengaruhi pasar kayu lapis adalah populasi, pertumbuhan ekonomi, sertifikasi produk, adaptasi teknologi dan kebijakan perdagangan kayu lapis., Indonesia's plywood industry developed rapidly in the period 1980-1997. since the enactment of the policy of banning the export of logs. The monetary crisis in Asia that also hit Indonesia in July 1997 caused the Indonesian plywood industry to decline which lasted in the period 1998-2009, while the world plywood trend experienced rapid development in the same period marked by a significant increase in world plywood consumption. This study is to describe the condition of world and Indonesia plywood markets. This study used a qualitative descriptive analysis. The results showed that the world’s plywood production, exports, imports, and consumption were increased during the period 2010-2020. The world’s plywood production, exports, and consumption are led by China with 58%, 36%, and 50.8%. India became countries with significant increase in consumption of 160%. However, Indonesia still has an important role in the world plywood market as the largest exporter after China with a percentage of 10%. The main destination for Indonesia’s plywood exports are Japan, China, USA, and South Korea. Indonesia's plywood imports dropped dramatically by 95%. Factors affecting the world plywood market are population, economic growth, and policies related to the principle of sustainability.
Keyword: Ekspor, Impor, Kayu Lapis, Konsumsi, Produksi