## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## PENGUKURAN SEMANTIC SIMILARITY PADA GEN PFCRT DAN DHFR BERBASIS ONTOLOGY
Dinar Munggaran Akhmad 1) , Siska Andriani 2)
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pakuan
1,2 Jalan Pakuan, Tegallega, Kota Bogor Email: 1 dinar.munggaran@unpak.ac.id, 2 siska.andriani@unpak.ac.id

## Abstract
One  of  the  obstacles  in  the  treatment  of  malaria  caused  by  Plasmodium  falciparum  is  the  existence  of  resistance  to antimalarial drugs including chloroquine and sulfadoxine-phyrimethamine. Genes known to be resistant to chloroquine are P.  falciparum  chloroquine  resistance  (pfcrt) while Dihydrofolate  reductase  (dhfr) is  resistant  to  sulfadoxine- phyrimethamine. One way to trace gene information is through Gene Ontology by calculating its semantically similarity through Wang's path length approach. The value of similarity between the pfcrt and dhfr genes was tested for the three components  in  Gene  Ontology  using  Wang's  method  for  Ontology  documents.  The  results  showed  that  the  highest similarity value was in the Cellular Component of 0.565, because it has similarities in several components such as the Endoplasmic Reticulum and Cytoplasm. Thus this study is expected to provide initial information regarding resistance and can detect other genes that indicate resistance before further molecular research.
Keyword: dhfr, gene ontology, ontology, pfcrt, semantic similarity.

## Abstrak
Salah satu kendala di dalam penanganan malaria yang diakibatkan oleh Plasmodium falciparum adalah adanya resistensi terhadap  obat antimalarial diantaranya chloroquine dan sulfadoxine-phyrimethamine. Gen  yang  diketahui  resisten terhadap chloroquine adalah P.  falciparum  chloroquine  resistance(pfcrt) sedangkan Dihydrofolate  reductase ( dhfr ) resisten  terhadap sulfadoxine-phyrimethamine. Salah  satu  cara  untuk  menelusuri  informasi  gen  adalah  melalui Gene Ontology dengan  menghitung  kemiripannya  secara  semantik  melalui  pendekatan path  length metode  Wang. Nilai kemiripan antar gen pfcrt dan dhfr diuji pada ketiga komponen dalam Gene Ontology dengan menggunakan metode Wang untuk  dokumen Ontology .  Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai  kemiripan  tertinggi  ada  pada  komponen Cellular Component sebesar  0.565,  karena  memiliki  kemiripan  pada  beberapa  komponen  seperti Endoplasmic  Reticulum dan Cytoplasm . Dengan demikian penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi awal mengenai resistensi serta dapat mendeteksi gen lain yang terindikasi resistensi sebelum penelitian lebih lanjut secara molekuler.
Kata Kunci: dhfr, gene ontology, ontology, pfcrt, semantic similarity.

## 1. PENDAHULUAN
Malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasit yang dipindahkan dari seorang penderita ke orang lain melalui gigitan nyamuk Anopheles yang telah terinfeksi oleh Plasmodium[1] [1]. Penyakit ini memiliki penularan yang tinggi di Indonesia khususnya di wilayah bagian Timur [2]. Kejadian malaria di Indonesia adalah sebesar 343.527 kasus dengan kematian sebanyak 45 orang [3]. Ada 2 jenis antimalarial yang biasa digunakan untuk pengobatan malaria falciparum yaitu chloroquine dan sulfadoxine-pyrimethamin. Salah satu penyebab tingginya angka kejadian malaria di Indonesia disebabkan  karena  resistensi  Plasmodium  falciparum  terhadap  obat  antimalarial  tersebut  [4][5].  [6][7]  Telah mengidentifikasi  beberapa  mutasi  yang  terkait  dengan  resistensi  terhadap  antimalarial  chloroquine  dan  sulfadoxine- pyrimethamin pada 2 gen plasmodium falciparum yaitu P. falciparum chloroquine resistance (Pfcrt) dan Dihydrofolate reductase ( Dhfr ). Polymorphism yang menyebabkan 2 gen resisten terhadap obat antimalarial ini memungkinkan adanya kemiripan antar gen salah satunya dalam fungsi molekul.
Penelitian dengan teknik molekuler memiliki banyak kendala di antaranya pengadaan alat dan bahan memerlukan biaya  yang  sangat  tinggi  dan  waktu  pengerjaan  memerlukan  waktu  yang  relatif  lama.  Hadirnya  teknologi  knowledge berbasis ontology dapat membantu peneliti ataupun orang awam untuk memperoleh informasi awal mengenai suatu gen melalui Gene  Ontology .  Proses  mutasi  pada  GO  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  komponen Biological  Processes ,

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
perubahan sel dikelompokkan dalam Cellular Component serta perubahan fungsi  dikelompokkan ke dalam Molecular Function .
Dengan cara membandingkan sekuens DNA atau protein dari individu yang berbeda-beda perubahan evolusioner pada tingkat molekuler dapat diamati, begitu hal nya dengan resistensi. Semakin banyak perbedaan yang dimiliki oleh dua sekuens, semakin jauh kekerabatan di antara mereka [7].
Untuk mengukur kemiripan antar gen di atas dapat diterapkan dengan menggunakan perhitungan kemiripan antar konsep dalam ontologi. Ada dua jenis perhitungan kemiripan semantik dalam data Ontology yaitu berbasis Information Content dan Berbasis Path [8][9][10].
Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh [11] mengukur kemiripan semantic antar 2 gen resistensi yaitu gen pfmdr1 dan pfcrt terhadap antimalarial chloroquine pada 3 komponen Gene Ontology . [12] mengukur kemiripan antara 2 gen resisten antimalarial dhfr dan dhps pada 1 komponen GO Molecular Function . [13] Memprediksi fungsi-fungsi protein dari spesies manusia dengan memanfaatkan 3 kelompok dari GO yaitu Molecular function, Cellular component dan Biological processes .
Berdasarkan pemaparan di atas pengukuran kemiripan semantik banyak dilakukan untuk memprediksi fungsi dari gen-gen  berbagai  species  salah  satunya  malaria.  Maka  pada  penelitian  ini  akan  melakukan  pengukuran Semantic Similarity antar  gen  penyebab  resistensi antimalarial  sulfadoxine-pyrimethamin berdasarkan  dokumen  GO  ( Gene Ontology )  menggunakan  metode  Wang  berbasis path .  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memudahkan  untuk mengidentifikasi gen-gen lain yang terindikasi resisten.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini mengacu pada Gambar 2. Tahapan dimulai dari Pengumpulan Dokumen, Pemasangan query gen hingga evaluasi.
Pengumpulan Dokumen
Dokumen Gene Ontology (GO & Plasmo.db) Ontology Gen 1 GO.Id 1..n (Term 1..n) GO.Id 1..n (Term 1..n) Biological Processes Cellular Component Molecular Function Gen 2 Plasmo.db Plasmo.db Pengukuran Kemiripan Term
Pembentukan DAG (Directed Acyclic Graph) Pencarian LCS Pencarian S-value pada setiap term yang terhubung Hasil Similarity Evaluasi Perhitungan similarity antara term 1 dan term 2 dengan metode Wang (Yu et al. 2020) Analisis
Gambar 1. Metode Penelitian

## 1. Pengumpulan Dokumen dan Pencarian Kode Gen
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  dokumen  gene  ontology.  Gene  ontology  mencakup  3 komponen yaitu Molecular Function , Biological Processes dan Cellular Component . Mollecular Function (Fungsi molekul)  menggambarkan  aktifitas  yang  yang  terjadi  pada  tingkat  molekuler  seperti  “aktifitas  katalitik  ”  atau “kegiatan mengikat”. Biological Processes menggambarkan serangkaian proses yang dicapai oleh satu atau lebih organisasi fungsi molekuler. Cellular Component menggambarkan komponen dari sel yang merupakan bagian dari objek yang lebih besar, seperti struktur anatomi (mis kasar retikulum endoplasma atau inti) atau kelompok produk gen (misalnya ribosom, proteasome atau dimer protein)(Zhao, et al. 2020).
Data selanjutnya yang dibutuhkan yaitu database gen spesies plasmodium falciparum.  Pasangan gen 1 dan gen

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
2 yang dimaksud yaitu pfcrt dan dhfr. Kedua gen merujuk pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Basuki, et al. 2018).

## 2. Perolehan Go Id
Tahap selanjutnya yaitu memperoleh GO id pada setiap gen dari database Plasmodium falciparum. Karena pada dasarnya setiap gen direpresentasikan oleh Go id, untuk itu sangat perlu Go id dalam penelitian ini.
3. Pembentukan Graph GO
Setelah  didapatkan  GO  id  pada  masing-masing  komponen gene  ontology maka  langkah  selanjutnya  adalah pembentukan Directed  Acyclic  Graph (DAG).  DAG  yang  telah  disusun  didefinisikan  memiliki  hubungan dengan satu sama lain dengan relasi “ is-a ” dan “ part-of ” (Yu, 2020). Garis titik-titik menunjukkan hubungan “ part-of ” dan garis tebal menunjukkan hubungan “ is-a ” .
4. Pengukuran Kemiripan
a. Menghitung S-Value dari setiap node GO Untuk mengukur nilai kesamaan semantik ( semantic similarity ) pada istilah GO (GO term ), pertama harus merubah bentuk semantik terlebih dahulu ke dalam format numerik  dikenal dengan S-Values (Yu, 2020) dengan Persamaan 1 sebagai berikut:
{ 𝑆 𝐴 (𝐴) = 1 𝑆 𝐴 (𝑡) = max{W 𝑒 ∗ S 𝐴 (𝑡 ′ )|𝑡 ′ ∈ childrenof(𝑡)}if 𝑡  ≠ 𝐴 ( 1)
Setelah menentukan S- values dari semua istilah dalam DAG A , nilai semantik dihitung dari istilah A pada GO, SV(A) dengan Persamaan 2:
𝑆𝑉(𝐴) =   ∑ 𝑆 𝐴 (𝑡) 𝑡 ∈ 𝑇𝐴 (2)
Diasumsikan bahwa faktor kontribusi semantik untuk relasi “ is-a ” dan “ part-of ” adalah 0.8 dan 0.6 oleh Wang (Yu, 2020) kemudian  gunakan Persamaan 1 dan 2 untuk menghitung S- value pada istilah GO pada setiap DAG.
b. Pengukuran Kemiripan Node GO
Diberikan DAG A =  ( A,T A ,  E A )  dan DAG B =  (B,T B ,  E A ) untuk  masing-masing  istilah  A  dan  B  pada  GO, sehingga semantic similarity antara 2 istilah GO , S GO ( A, B ), didefinisikan pada Persamaan 3.
𝑆 𝐺𝑂 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝑆𝐴(𝑡)+ 𝑆𝐵(𝑡)) 𝑡∈𝑇𝐴  ∩ 𝑇𝐵 𝑆𝑉(𝐴)+ 𝑆𝑉(𝐵) (3)
Di mana 𝑆 𝐴 (𝑡) adalah nilai dari S- value dari istilah t GO yang terhubung ke istilah A dan 𝑆 𝐵 (𝑡) adalah nilai S- value dari istilah t yang terhubung dengan istilah B . SV(A) adalah nilai semantik dari istilah / node A sedangkan SV(B) adalah nilai semantik dari istilah / node B.
c. Pengukuran Kemiripan Gen
Satu gen dijelaskan oleh banyak istilah GO. Kemiripan semantik antara istilah GO dan satu set istilah GO yaitu GO = {go 1 , go 2 , ..., go k }, Sim( go, GO ), didefinisikan sebagai kemiripan semantik maksimum antara istilah go dan banyak istilah dalam set/kumpulan istilah GO dengan Persamaan 4.
𝑆𝑖𝑚(𝑔𝑜, 𝐺𝑂) =   max(𝑆 𝐺𝑂 (𝑔𝑜, 𝑔𝑜 𝑖 )) (4)

## 1≤i≤k
Oleh karena itu, mengingat dua gen G 1 dan G 2 dijelaskan dengan kumpulan istilah GO,  GO 1 = {go 11 , go 12 ,
..., go 1m } dan GO 2 = {go 21 , go 22 , ..., go 2n }maka wang et al. (2007) mendefinisikan kemiripan fungsional ke dalam Persamaan 5.
𝑆𝑖𝑚(𝐺1, 𝐺2) = ∑ 𝑆𝑖𝑚(𝑔𝑜1𝑖,𝐺𝑂2)+∑ 𝑆𝑖𝑚(𝑔𝑜2𝑗,𝐺𝑂1) 1≤𝑗≤𝑛 1≤𝑖≤𝑚
𝑚+𝑛 (5)
5. Hasil Kemiripan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Hasil kemiripan yang diperoleh berupa nilai dengan rentang 0-1. Nilai kemiripan 1 diperoleh jika gen tersebut memiliki struktur graph yang sama.
6. Analisis
Analisis  dilakukan  berdasarkan  hasil  kemiripan  yang  telah  diperoleh  dan graph yang  terbentuk.  Analisis menjawab dari semua tujuan yang akan diperoleh dari penelitian ini.
7. Evaluasi
Hasil kemiripan yang diperoleh akan dianalisis serta dievaluasi dengan melihat studi literatur terkait.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitan ini ada 2 gen dari spesies Plasmodiun Falciparum yang menyebabkan resistensi terhadap antimalarial yaitu P. falciparum chloroquine resistant (Pfcrt) yang resisten terhadap chloroquine  dan Dihydrofolate reductase (Dhfr) yang  resisten  terhadap sulfadoxine-phyrimethamin .  Dua  gen  tersebut  akan  dihitung  kemiripannya  secara  semantik berbasis ontologi dengan metode graph . Berdasarkan pemaparan sebelumnya pada metodologi penelitian, 1 gen biasanya direpresentasikan oleh banyak term / istilah GO baik itu dalam Molecular Function, Cellular Component dan Biological Processes . Tabel 1 berisi informasi GO terms yang menjelaskan 2 gen Pfcrt dan Dhfr pada komponen GO Molecular Function. Tabel 1 berisi informasi GO terms pada komponen GO Cellular Component dan Tabel 2 pada komponen GO Biological Processes. Sesuai dengan hasil pada yang tertulis pad abstrak, maka komponen GO yang akan dibahas adalah komponen Cellular Component karena bentuk DAG lebih sederhana serta memperoleh nilai kemiripan paling besar dari 2 komponen lainnya.

## 3.1 Pencarian Kode Gen Resisten
Pasangan  gen  yang  akan  diukur  kemiripannya  adalah  antara  gen Pfcrt dan Dhfr .  Kedua  gen  ini  akan  dihitung kemiripannya  dalam  tiga  komponen Gene  Ontology ( Molecular  Function,  Cellular  Component dan Biological Processes ).  Tahap  pertama  adalah  mencari  kode  2  gen  resistensi  tersebut pada  layanan website http://plasmodb.org dengan masing-masing kode Pfcrt = PF3D7_0709000  dan Dhfr = PF3D7_0417200 .

## 3.2 Perolehan Go id
Setiap gen direpresentasikan oleh satu atau banyak GO id. Informasi GO id yang diperoleh terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Informasi GO id pada gen Pfcrt dan Dhfr
Molecular Function
Pfcrt
GO:0015238 Drug transmembrane transporter activity Dhfr GO:0003723 RNA binding GO:0004146 Dihydrofolate reductase activity GO:0004799 Thymidylate synthase activity Cellular Component Pfcrt GO:0005783 Endoplasmic Reticulum GO:0016020 Membrane GO:0020020 Food vacuole Dhfr GO:0005737 Cytoplasm

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Biological Processes
Pfcrt
GO:0034635 Glutathione transport GO:0042493 Response to drug Dhfr GO:0006231 dTMP biosynthetic process GO:0006545 Glycine biosynthetic process GO:0009165 Nucleotide biosynthetic process GO:0042493 Response to drug

## 3.3 Pembentukan Graph GO

## Cellular Component
Berdasarkan Tabel 1 akan ada 4 DAG yang terbentuk dari gen Pfcrt dan Dhfr yaitu untuk GO id GO:0005783 yang terlihat pada Gambar 1, GO:0016020 pada Gambar 2, GO: 0020020 pada Gambar 3, dan GO: 0005737 pada Gambar 4.
Pembentukan DAG GO:0005783
Endoplasmic Reticulum GO: 0005783 Intracellular membrane bound organelle GO:0043231 Endoplasmic Reticulum GO: 0005783 Membrane-bound organelle GO:0043227 Intracellular organelle GO:0043229 Intracellular part GO:0044424 Cellular component GO:0005575
Gambar 2. DAG untuk istilah/ term GO Endoplasmic reticulum :0005783
Pembentukan DAG GO:0016020
Membrane GO:0016020 Cellular component
Gambar 3. DAG untuk node / term GO membrane :0016020
Pembentukan DAG GO:0020020

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Food vacuole GO:0020020 Phagolysosome GO:0032010 Phagocytic vesicle GO:0045335 Secondary lisosome GO:0005767 Endocytic vesicle GO:0030139 Cytoplasmic, membrane- bounded vesicle GO:0016023 Cytoplasmic vesicle GO:0031410
Intracellular membrane bounded organelle GO:0043231
Membrane bounded vesicle GO:0031988 Cytoplasmic part GO:0044444 Intracellular organelle GO:0043229 Vesicle GO:0031982
Membrane bounded organelle GO:0043227 Organelle GO:0043226 Cellular component GO:0005575 Intracellular part GO:0044424 Cell part GO:0044464 Lysosome GO:0005764 Lytic vacuole GO:0000323 Vacuole GO:0005773
Gambar 4. DAG untuk istilah/ term GO Food vacuole :0020020
Pembentukan DAG GO:0005737
Gambar 4. DAG untuk node / term GO Cytoplasm :0005737

## 3.4 Pengukuran Kemiripan

## 3.4.1 Menghitung S-values Setiap Node GO Cellular Component
Dari DAG yang terbentuk maka tahap selanjutnya adalah menghitung S- values pada masing-masing node / term dalam DAG dengan menggunakan Persamaan 1. Tabel 2 memuat S-Values untuk GO:0005783, Tabel 3 memuat S- values untuk GO:0016020, Tabel 4 memuat S-Values untuk GO:0020020 dan Tabel 5 memuat S-Values untuk GO: 0005737.
Tabel 2 . S- values untuk node / term GO dalam  DAG Endoplasmic reticulum :0005783 GO terms GO:0005783 GO:0043231 GO:0005783 GO:0043229 S-values 1.0 0.8 0.6 0.64 GO terms GO:0043227 GO:0044424 GO:0005575 S-values 0.64 0.36 0.288
Cytoplasm GO:0005737 Intrac ellul ar part GO:0044424 Cell part GO:0044464 Cellul ar_component Go:0005575

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 3. S- values untuk node / term GO dalam  DAG Membrane :0016020 GO terms GO:0016020 GO:0005575 S-Values 1.0 0.8 Tabel 4. S- values untuk node / term GO dalam  DAG Food vacuole :0020020 GO terms GO:0020020 GO:0032010 GO:0045335 GO:0005767 S-values 1.0 0.8 0.64 0.64 GO terms GO:0030139 GO:0016023 GO:0031410 GO:0005764 S-values 0.512 0.41 0.33 0.512 GO terms GO:0000323 GO:0005773 GO:0043231 GO:0031988 S-values 0.41 0.33 0.33 0.33 GO terms GO:0044444 GO:0043229 GO:0031982 GO:0043227 S-values 0.2 0.26 0.26 0.26 GO terms GO:0044424 GO:0044464 GO:0043226 GO:0005575 S-values 0.16 0.01 0.21 0.168
Tabel 5. S- values untuk node / term GO dalam  DAG Cytoplasm :0005737 GO terms GO:0005737 GO:0044424 GO:0044464 GO:0005575 S-values 1.0 0.6 0.36 0.48 3.4.2 Perhitungan Kemiripan Node GO pada DAG

## Cellular Component
Hasil kemiripan antar gen Pfcrt dan Dhfr dalam komponen GO lainnya yaitu Cellular Component sebagaimana terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kemiripan antara node / term yang menganotasikan gen Pfcrt dan Dhfr pada komponen Cellular Component Dhfr Pfcrt GO_ID (CC) GO:0005737 GO:0005783 0.565 GO:0016020 0.234 GO:0020020 0.39
Denga tahapan yang sama, maka diperoleh nilai kemiripan node yang menganotasikan gen pfcrt dan dhfr pada komponen Mollecular Function dan Biological Processes seperti yang terlihat pada Tabel 7 dan 8 di bawah ini:
Tabel 7. Kemiripan antara node / term yang menganotasikan gen Pfcrt dan Dhfr pada komponen Molecular Function Dhfr Pfcrt GO_ID (MF) GO:0003723 GO:0004146 GO:0004799 GO:0015238 0.119 0.113 0.1 Tabel 8. Kemiripan antara node / term yang menganotasikan gen Pfcrt dan Dhfr pada komponen Biological Processes
P fcrt Dhfr GO_ID (BP) GO:0006231 GO:0006545 GO:0009165 GO:0042493 GO:0034635 0.031 0.049 0.052 0.027 GO:0042493 0.025 0.05 0.042 1

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3.4.3 Perhitungan Kemiripan Gen
Berdasarkan tabel 6, 7 dan 8 dengan menggunakan Persamaan 4 dan 5 maka diperoleh hasil kemiripan antar gen Pfcrt dan Dhfr dalam 3 komponen GO seperti terlihat dalam Tabel 9.
Tabel 9. Kemiripan Gen pada 3 komponen GO Cellular Component, Molecular Function dan Biological Processes
Gene Ontology Component Gen Resistensi pfcrt         ||     dhfr Cellular component 0.565 Molecular function 0.119 Biological processes 0.365

## 3.5 Analisis
Berdasarkan Tabel 6 nilai kemiripan terbesar yaitu 0.565 antara GO:0005783 dan GO:0005737 karena kedua id ini melewati  3 node yang  sama.  Berdasarkan  Tabel  7  nilai  kemiripan  terbesar  hanya  0.119  antara  GO:0015238  dan GO:0003723, tidak ada node penghubung yang sama serta letak  node induk  sederajat antara GO:0005488 (Binding) dan GO:0005215 . Berdasarkan Tabel 8 nilai kemiripan term terbesar diproleh pasangan GO:0042493 sebesar 1. Kedua gen ini memliki DAG  yang sama  untuk term GO:0042493 ( Response  to drug ). Selain itu nilai kemiripan lainnya  terlihat mendekati 0 karena antar node terletak berjauhan satu sama lain.

## 3.6 Evaluasi
Resistensi antimikroba  merupakan kemampuan mikroba  seperti parasit  untuk hidup meskipun terdapat  agen atau suatu bahan yang secara spesifik digunakan untuk membunuh mikroba tersebut.  Salah atu penyebab resistensi adalah mutasi dalam susunan gen tersebut. Mutasi pada gen dhfr terjadi pada perubahan dari alanine menuju glycine dalam posisi asam amino . Informasi ini termuat pada GO dan sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan oleh [7], seperti pada term GO:0006545— Glycine biosynthetic process ( Biological Processes ) di mana mutasi pun mempengaruhi perolehan Glycine.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  kedua  gen  yang  diketahui  memiliki  sifat  resistensi  ternyata  memiliki kemiripan  dalam  3  komponen  di  dalam  Gene  Ontology  yaitu molecular  function , cellular  component dan biological processes .  Dengan  demikian penelitian  ini  diharapkan  peneliti  bidang  molekuler dapat  menggunakan Gene  Ontology sebagai sumber informasi awal sebelum melakukan penelitian lebih lanjut secara molekuler untuk mendeteksi gen lain yang terindikasi resistensi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada LPPM Universitas Pakuan yang telah mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Subaidah, W.A., Juliantoni, Y., & Hajrin W. (2021). Edukasi penyakit malaria dan pengobatan menggunakan obat herbal pasca gempa di Lombok. INDRA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat, 2(2), 48-52.
[2]    Debora, J., Rinonce, H.T., Pudjohartono, M.F., Astari, P, dkk. (2018). Prevalensi malaria di Asmat, Papua: Gambaran situasi terkini di daerah endemic tinggi. Journal of Community Empowerment for Health, 1(1), 11-19.
[3]      Hanida,  S.F.(2018).  Potensi  Tinggi  Faktor  Lingkungan  Fisik  dan  Biologis  terjadinya  Penularan  Malaria  di  Wilayah  Kerja Puskesmas Pandean Trenggalek. Jurnal Kesehatan Lingkungan, 10(1), 82-91.
[4]    Hakam, A., Puspitasari, C. E., & Hasina, R. (2022). Studi pola penggunaan obat antimalaria di Kabupaten Lombok Barat Nusa Tenggara Barat tahun 2018. Journal of Pharmacy Practice and Development , 1 (1), 1-6.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 417-425 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[5]   Wijayanti, S. E., & Chaerunisaa, A. Y. (2019). Tanaman Herbal Berkhasiat Sebagai Obat Antimalaria. Farmaka , 17 (2), 94-104.
[6]    Lubis,  I.  N.  (2018). Molecular  epidemiology  of  Plasmodium  spp.  in  North  Sumatera,  Indonesia,  and  the  efficacy  of dihydroartemisinin-piperaquine  and  artemetherlumefantrine  for  treatment  of  clinical  malaria (Doctoral  dissertation,  London School of Hygiene & Tropical Medicine).
[7]    Basuki, S., Risamasu, P. M., Ariami, P., Riyanto, S., Hidayat, A., Susilowati, D., ... & Uemura, H. (2018). Origins and spread of novel  genetic  variants  of  sulfadoxine–pyrimethamine  resistance  in  Plasmodium  falciparum  isolates  in  Indonesia. Malaria Journal , 17 (1), 1-14.
[8]     Milano, M., Agapito, G., Guzzi, P. H., & Cannataro, M. (2018). An experimental study of information content measurement of gene ontology terms. International Journal of Machine Learning and Cybernetics , 9 (3), 427-439.
[9]     Pouriyeh, S., Allahyari, M., Liu, Q., Cheng, G., Arabnia, H. R., Atzori, M., ... & Kochut, K. (2019). Ontology summarization: Graph-based methods and beyond. International journal of Semantic Computing , 13 (02), 259-283.
[10]. Yu, G. (2020). Gene ontology semantic similarity analysis using GOSemSim. In Stem Cell Transcriptional Networks (pp. 207- 215). Humana, New York, NY.
[11]   Akhmad, D. M., Herdiyeni, Y., & Sudarnika, E. 2018. Similarities of Antimalarial Resistance Genes in Plasmodium Falciparum Based on Ontology . Telkomnika , 16 (1), 415-423.
[12]  Akhmad,  D.  M.  (2020).  PENGUKURAN  KEMIRIPAN  SEMANTIK  BERBASIS  GRAPH  PADA  GENE ONTOLOGY. Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems , 4 (2), 102-111.
[13]   Zhao, Y., Wang, J., Chen, J., Zhang, X., Guo, M., & Yu, G. (2020). A literature review of gene function prediction by modeling gene ontology. Frontiers in genetics , 11 , 400.
[14]   Consortium GO. 2015. Gene ontology consortium: going forward. Nucleic acids research. 43 : D1049-D1056.