Abstrak— Prediksi struktur sekunder protein adalah salah satu masalah  yang  sudah  lama  dibahas  dalam  bidang  bioinformatika. Berbagai metode telah diterapkan namun masalah akurasi belum mencapai  hasil  yang  maksimal.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk membangun  suatu  model  prediksi  struktur  sekunder  protein dengan  menggunakan  decision  tree  dengan  fitur  kimiafisik  dan posisi  atom.  Penentuan  setiap  kelas  dalam  proses  klasifikasi struktur  sekunder  protein  dalam  penelitian  ini  berdasarkan pembelajaran  terhadap  pola  masukan  dalam  proses  pelatihan. Data  diperoleh  dari  Protein  Data  Bank  (PDB).  Sementara informasi  struktur  sekunder  protein  diperoleh  melalui  alamat DSSP.  Sejumlah  75809 alpha-helix (H),  41785  untuk bheta-sheet (E),  dan  80346  untuk coil (C)  digunakan  sebagai  data  set  pada penelitian  ini.  Pola  masukan    diperoleh  melalui  proses sliding window dari sekuen asam amino dengan ekstraksi fitur kimiafisik dan  posisi  atom.  Model  prediksi  dengan cross  validation tanpa fitur  posisi  atom  menghasilkan  nilai  akurasi  90.49%,  sedangkan untuk  pengujian  dengan unknown  data akurasinya  menurun menjadi 51.29%.  Akurasi menggunakan fitur posisi atom sebesar 90.17%  dengan cross  validation dan  50.83%  jika  diujikan  pada unknown data .
Kata  Kunci —  asam  amino, decision  tree ,  kimiafisik,  prediksi struktur protein, posisi atom

## I. P ENDAHULUAN
Protein  mempunyai  struktur  yang  sangat  kompleks.  Protein ini  terbentuk  dari  urutan  asam  amino  dengan  karakteristik berbeda-beda.  Secara  hierarki,  struktur  protein  dapat dikelompokkan menjadi 4 struktur utama yaitu struktur primer, struktur  sekunder,  struktur  tersier  dan  struktur  kuartener  [1]. Struktur primer merupakan urutan asam amino yang dihasilkan dari  ikatan  peptida.  Struktur  sekunder  adalah  rangkaian  asam amino  yang  membentuk  struktur  membelit,  melingkar,  dan melipat.  Bentuk  struktur  ini  dikelompokkan  menjadi  struktur alpha-helix  (H),  beetha-sheet  (B),  dan  coil  (C).  Adapun struktur  tersier  merupakan  gabungan  dari  berbagai  struktur sekunder yang terjadi setelah proses pelipatan ( folding ).
Peranan  protein  ini  terlihat  jelas  setelah  rangkaian  asam amino  melakukan  pelipatan  dalam  bentuk  3  dimensi  (3D) sebagai  struktur  tersier.  Namun  struktur  tersier  (3D)  tersebut ditentukan  oleh  struktur  sebelumnya  baik  struktur  primer maupun  struktur  sekundernya.  Oleh  karena  itu  penentuan struktur  sekunder  protein  menjadi  salah  satu  kajian  yang banyak dilakukan di bidang bioinformatika.
Untuk mendapatkan sebuah struktur dari protein ditentukan
secara  eksperimen.  Menurut  Albert et  al [2]  struktur  protein dapat  ditentukan  dengan  eksperimen  melalui  penggunaan  X- Ray Crystallography dan Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy. Keduanya mampu menghasilkan struktur protein sampai dengan bentuk 3 dimensinya. Dengan teknik ini sangat memungkinkan  ditemukannya  struktur  protein  baru.  Namun hal  ini  tentu  sangat  sulit  dan  membutuhkan  biaya  yang  tidak murah.  Oleh  karena  itu,  dengan  perkembangan  teknologi komputasi,  untuk  mendapatkan  sebuah  struktur  protein  dapat dilakukan  dengan  membuat  model  prediksi.  Salah  satu  teknik komputasi  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  struktur sekunder protein adalah teknik klasifikasi decision tree dengan algoritme  C4.5  yang  merupakan  sepuluh  algoritma  terbaik  di bidang data mining [3] .
Penelitian  yang  terkait  dengan  prediksi  struktur  sekunder protein  dilakukan  oleh  Lakizadeh  [4]  dengan  menambahkan Contact  Number  (CN)  sebagai  variabel  masukan  dan menggunakan sliding  window dengan  lebar  13.  Hasil penelitian ini adalah melihat pengaruh CN dalam meningkatkan  akurasi  dengan  menggunakan  jaringan  saraf tiruan  propagasi  balik.  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa dengan  menambahkan  CN  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam memprediksi  struktur  sekunder  protein  secara  signifikan seiring penambahan dari data subsetnya.
Penelitan  lainnya  dilakukan  dengan  menerapkan  model Support  Vector  Machine  (SVM)  sebagai  klasifikasi  dan ekstraksi fitur kimiafisik. Model ini juga menggunakan sliding window dan  teknik filtering [5].  Hasil  dari  model  ini menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dengan menerapkan  teknik filtering yaitu  sebesar  79.52  %.  Adapun model  tanpa  menggunakan  teknik filtering hanya  mampu menghasilkan  akurasi  sekitar  77.40  %.  Prediksi  struktur protein  sekunder  juga  pernah dilakukan dengan menggunakan Hidden  Markov  Model  (HMM)  untuk  kasus  data  yang  tidak seimbang  [6].
Kedua Penelitian sebelumnya memanfaatkan teknik klasifikasi  dan  ekstraksi  ciri  yang  berbeda.  Berdasarkan penelitian  tersebut,    penelitian  ini  diajukan  untuk  membuat prediksi  struktur  sekunder  protein  dengan  menerapkan algoritme  C4.5  dengan  ekstraksi  fitur  kimiafisik  dan  posisi atom.  Kemudian  penelitian  ini  juga  akan  menentukan sliding window yang  optimal  agar  didapat  akurasi  yang  baik.  Hasil dari  klasifikasi  akan  membentuk  sebuah  model  untuk memprediksi struktur sekunder protein.
Toto Haryanto 1 , Budiman Surya Ardi 2
1,2 Departemen Ilmu Komputer Fakultas MIPA Institut Pertanian Bogor (IPB) email: totoharyanto@ipb.ac.id, budimansurya.a@gmail.com

## Penggunaan Fitur Kimiafisik dan Posisi Atom untuk Prediksi Struktur Sekunder Protein

## II. METODE PENELITIAN

## A. Struktur Protein
Protein  (asal  kata  protos  dalam  bahasa  Yunani  yang memiliki  arti  ―yang  paling  utama)  merupakan  salah  satu  dari biomakromolekul  elemen  penyusun  utama  makhluk  hidup yang  dibentuk  dari  asam  amino  (monomer)  [1].  Protein dibentuk  dari  proses  sintesis  protein  yang  dilakukan  melalui tahapan transkripsi dan translasi. Protein merupakan rangkaian biomolekul  raksasa  yang  sangat  penting  peranannya  untuk makhluk  hidup.  Untuk  mendapatkan  protein  harus  melalui proses  translasi  dari  RNA.  Proses  untuk  mendapatkan  RNA melalui  proses  transkripsi  dari  DNA.  Adapun  proses terbentuknya protein dapat dilihat pada Gambar 1.
Adapun  perubahan  susunan  basa  nukleotida  dari  DNA menjadi RNA kemudian protein diperlihatkan pada Gambar 2.
Sekuens  asam  amino  yang    terbentuk  dari  proses  translasi merupakan  struktur  primer.  Sementara  Struktur  sekunder merupakan  label  dari  setiap  asam  amino  yang  terbentuk,  bisa
berupa  alpha-helix(H),  betha-sheet(B)  atau  coil  (C).  Ketiga struktur terebut dapat dibuat dengan menggunakan tools Cn3D
atau  Rasmol.  Gambar  3  menunjukkan  potongan  struktur sekunder  yang  dibuat  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Rasmol versi 2.7.4.2 [7]
Adapun  struktur  tersier  dari  protein  terbentuk  apabila protein  tersebut  telah  mengalami  pelipatan  seperti  yang disajikan pada Gambar 4 [7].

## B. Prediksi Struktur Sekonder Protein
Prediksi  struktur  sekunder  protein  menjadi  riset  yang menarik  untuk  dilakukan  di  bidang  bioinformatika.  Penelitian terkait yang dengan prediksi struktur protein banyak dilakukan karena berkaitan dengan fungsi dan peranan protein itu sendiri. Selain  itu,  pendekatan  prediksi  struktur  protein  berbasis komputasi  ini  merupakan  pendekatan  heuristic  sehingga meskipun  tidak  akan  mendapatkan  struktur  baru  seperti layaknya menggunakan NMR atau kristalografi sinar-X namun diyakini membutuhkan waktu yang relatif lebih cepat.
Struktur sekunder protein merupakan label dari setiap asam amino  yang  membentuknya.  Sebagai  ilustrasi,  Gambar  5 menunjukkan ilustrasi prediksi struktur protein sekunder.

## Gambar. 5. Ilustrasi Prediksi Struktur Sekunder Protein
Dalam  konteks  klasifikasi,  struktur  sekunder  H,  B  dan  C merupakan  kelas  target  sementara  asam  amino  akan memberikan  informasi  sebagai  penciri  untuk  memprediksi struktur sekunder tersebut.

## C. Fitur Kimiafisik dan Posisi Atom
Penelitian ini akan menggunakan fitur kimiafisik dan posisi atom  di  dalam  melakukan  prediksi  struktur  sekunder  protein. Untuk  mendapatkan  fitur  tersebut  dilakukan  teknik  yang dikenal dengan sliding window.
Fitur kimiafisik yang akan menjadi penciri dalam penelitian ini  antara  lain  : conformation  parameter,  net  charge, hydrophobic dan side  chain  mass [5] . Nilai conformation parameter menunjukkan  peluang  setiap  residu  asam  amino terhadap  struktur  sekunder.  Dengan  kata  lain  untuk  setiap asam amino akan dihitung peluang berada pada struktur alpha- helix  (H),  peluang  pada  struktur  betha-sheet  (B)  dan  peluang pada  struktur  coil  (C).  Nilai Conformation  parameter setiap amino acid S ij didefinisikan melalui persamaan (1).
i ij ij a a
S  dengan i = 1,2,3 … 20 dan j= 1,2,3                 (1)
Variabel i merupakan asam amino sedangkan j menunjukkan  struktur  sekunder  protein  H,  B  dan  C.  Tabel  1 menunjukkan  nilai conformation  parameter asam  amino  pada ketiga  struktur  sekunder  protein.    Fitur net  charge diperoleh
DNA      : TAC CGC GGC TAT TAC TGC CAG GAA GGA ACT RNA      : AUG GCG CCG AUA AUG ACG GUC CUU CCU UGA Protein  : Met Ala Pro Ile Met Thr Val Leu Pro Stop
Gambar.  2.    Ilustrasi  perubahan  basa  nucleotide  DNA  menjadi  RNA kemudian menjadi protein [6]
(a)                            (b)                              (c)
Gambar. 3. Visualisasi struktur sekunder protein (a) alpha-helix, (b) betha- sheet dan (c) coil.
Gambar.  4.  Visualisasi  salah  satu  struktur  tersier  protein  menggunakan perangkat lunak Rasmol 2.7.4.2
Amino acid             :  M   L   N   P   A   L   A
Secondary structure     :  H   H   H   H   B   B   C
DNA transkrips RNA
tranlasi Protein
Gambar.  1.    Proses  Pembentukan  Protein  dari  Rantai  DNA  melalui  proses transkripsi menjadi RNA dan translasi menjadi protein
berdasarkan  tabel  indeks  amino  acid  (AA  Index).  Terdapat lima  asam  amino  yang  memiliki  nilai  net  charges  baik  positif maupun negatif. Hydrophobic dan side chain mass digunakan sebagai  fitur  di  dalam  prediksi  struktur  sekunder  protein karena terkait dengan proses folding . Tabel 2 menyajikan nilai dari fitur tersebut.
Posisi  atom  merupakan  salah  satu  konten  yang  terdapat  di dalam file dssp.  Posisi  atom  menunjukkan  koordinat  tiga dimensi x,y dan z dari atom atom setiap asam amino. Dengan demikian,  terdapat  Sembilan  fitur  dasar    yang  akan  menjadi vektor input untuk membuat model klasifikasi.

## D. Sliding window
Setelah  Sembilan  fitur  tersebut  diperoleh  proses  berikutnya adalah  mempersiapkan  data  pelatihan.  Teknik  yang  dilakukan
pada tahap ini dikenal dengan sliding window . Pada penelitian ini,  akan digunakan beberapa nilai lebar window (w).  Nilai w yang  digunakan  berupa  angka  ganjil  dengan  posisi  di  tengah sebagai point  of  interest dan  sekaligus  sebagai  label  kelas dalam  konteks  kasus  klasifikasi.  Proses sliding  window pada penelitian  ini  akan  menjadi  skenario  dalam  pembentukan model  klasifikasi  dan  akan  berdampak  pada  panjang  vektor input  model  klasifikasi  yang  akan  digunakan.    Gambar  6 merupakan  ilustrasi  proses sliding  window dengan  lebar window (w) = 3.
Penelitian ini menggunakan beberapa nilai w mulai 7, 9, 11, 13,  15,  17  dan  19.  Dengan  demikian  akan  menggunakan beberapa  variasi  jumlah  atribut  untuk  mendapatkan  model klasifikasi yang paling baik.

## E. Algoritma C.45
Algoritma  ini  digunakan  untuk  proses  prediksi  struktur prediksi  sekunder  protein.  Algoritma  ini  digunakan  untuk membangkitkan  decision  tree  berdasarkan  data  latih  yang disediakan.  Algoritme  ini  merupakan  pengembangan  dari Algoritme ID3. Bahkan dalam suatu survey paper tahun 2008, C.45  termasuk  10  Top  algorithm  in  data  mining  [8]. Algoritme  ini  pertama  kali  diperkenalkan  tahun  1993  oleh Qunlan  [9].  Algoritme  C.45  dilakukan  pada  penelitian  ini untuk  melakukan  klasifikasi  struktur  sekunder  protein. Beberapa  pengembangan  yang  dilakukan  pada  C4.5  adalah bisa  mengatasi missing  value bisa  mengatasi continuous data dan  prunning. Algoritme C4.5 menggunakan  information gain untuk  menetukan  node  akarnya.  Secara  umum algoritme C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai atribut
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi proses  untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama
Tabel 1.
Nilai conformation parameter Asam amino Alpha-helix Betha-sheet Coil A 0.53 0.16 0.30 R 0.46 0.17 0.37 N 0.30 0.13 0.57 D 0.32 0.12 0.57 C 0.32 0.30 0.38 E 0.52 0.15 0.33 Q 0.49 0.17 0.34 G 0.19 0.16 0.65 H 0.36 0.22 0.41 I 0.41 0.35 0.23 L 0.48 0.24 0.28 K 0.43 0.16 0.41 M 0.43 0.22 0.35 F 0.39 0.29 0.32 P 0.20 0.08 0.72 S 0.30 0.18 0.52 T 0.30 0.23 0.46 W 0.43 0.28 0.29 Y 0.38 0.30 0.32 V 0.32 0.42 0.26
Tabel 2. Fitur kimia fisik sebagai prediktor dalam prediksi struktur sekunder protein Asam amino Net Charge Hydrophobic Side chain mass A 0 1.8 15.0374 R +1 -4.5 100.1431 N 0 -3.5 58.0597 D -1 -3.5 59.0445 C 0 2.5 47.0947 E -1 -3.5 73.0713 Q 0 -3.5 72.0865 G 0 -0.4 1.0079 H +1 -3.2 81.0969 I 0 4.5 57.1151 L 0 3.8 57.1151 K +1 -3.9 72.1297 M 0 1.9 75.1483 F 0 2.8 91.1323 P 0 -1.6 41.0725 S 0 -0.8 31.0341 T 0 -0.7 45.0609 W 0 -0.9 130.1689 Y 0 -1.3 107.1317 V 0 4.2 43.0883
Gambar.  6.  Ilustrasi  proses  sliding  windw  dengan  lebar  window  (w)  =3 sehingga menghasilkan jumlah fitur sebanyak 9 x 3 = 27 fitur
Untuk  memilih  atribut  masing-masing  sebagai  akar, didasarkan  pada    nilai gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang ada. Untuk menghitung gain digunakan persamaan (2).
) ( ) ( ) , ( 1 i n i i S Entropy S S S Entropy A S Gain     (2)
dengan S : Himpunan kasus dari nilai A A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A | S i |  : Jumlah kasus pada partisi ke- i | S |  : Jumlah kasus dalam S
Sementara untuk menghitung nilai entropy dapat dilihat pada persamaan (3).
pi pi S Entropy n i . 2 log . ) ( 1     (3)
dengan S: Himpunan kasus p: Proporsi dari S i terhadap S
Formulasi untuk ratio gain dapat dilihat pada (4).
A) Splitinfo( Gain(A) (A) Ratio
Gain  (4)
Dengan nilai Splitinfo didapat dari persamaan (5).
S S log2 S S (A) Splitinfo i n 1 i i     (5)
Prediksi  struktur  sekunder  dengan  Algoritme  C.45  pada penelitian  ini  diimplementasikan  menggunakan  perangkat lunak Weka [10].

## F. Evaluasi Hasil Prediksi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  model  yang telah  didapatkan  dari  proses  pelatihan.  Pengujian  dilakukan dengan  cara  menghitung  nilai  Q3 score .  Adapun  perumusan dari  perhitungan  dari  pengujian  tersebut  dapat  dirumuskan pada persamaan (6)
Total C B H N N N N Q    3 (6)
Dengan  Q3  adalah  akurasi  rata-rata  dari  seluruh  kelas,  N H adalah  akurasi  untuk  alpha-helix,  N E adalah  akurasi  untuk bheta-sheet, dan N C adalah akurasi untuk coil, dan N total adalah jumlah kelas pada data uji.

## G. Proses Prediksi Struktur Sekunder Protein
Secara  umum  proses  prediksi  struktur  sekunder  protein disajikan pada gambar 7  di bawah ini.
Praproses Data Pengambilan Data Studi Pustaka Ekstraksi Fitur Kimia Fisik Penambahan fitur posisi atom Perhitungan dan Perbandingan Akurasi Dokumentasi Menerapkan Decision
Tree dengan pengujian
cross validation, k=5 Mulai Akurasi Decision Tree dengan Algoritme C4.5 Hasil sliding window optimal Sliding Window 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19 Unknown Data Known Data Sliding Window optimal Menerapkan Decision Tree dengan pengujian Test set Selesai
Gambar 7. Proses prediksi struktur sekunder protein

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Praproses Data
Praproses  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  sebelum diolah  ke  dalam  mesin  pengklasifikasi.  Di  sisi  lain,  data  ang diperoleh  dari  format file yang  berekstensi  DSSP  masih dibutuhkan  proses parsing sehingga  informasi  yang  relevan saja  yang  akan  diambil.  Hasil  praproses  data  digambarkan seperti pada Gambar 8.
Gambar  8.  Ilustrasi tahap praproses untuk mendapatkan kelas label hasil file berekstenti .dssp
Pada  setiap file ,  diambil  data  sekuen  asam  amino  yang terdapat  pada  kolom  {AA}  serta  pasangan  data  struktur sekundernya  pada  kolom  {STRUCTURE}.  Selain  itu dilakukan reduksi data pada struktur sekunder yang memiliki 8 struktur  sebelumnya  menjadi  3  struktur  sekunder  [5].  Adapun hasil  dari  proses  reduksi  ini  yaitu  {I,H,G}  menjadi  alpha- helix(H),  {E,B}  menjadi  betha-sheet  (B)  dan  sisanya  menjadi coil (C).
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  merupakan  data DSSP kategori enzyme comision yaitu hydrolases, isomerases, ligases,  lyases,  oxidoreductases,  dan  transferases.  Data  ini terdiri  data  300 file known  data  dan  180 file unknown  data. Dari known data yang digunakan terdapat 197940 record data struktur  sekunder  protein  yang  terdiri  dari  75809  alpha-helix (H),  41785  untuk  bheta-sheet  (E),  dan  80346  untuk  coil  (C). Kemudian  pada  cross  validation  dengan  k    adalah  5,  total known data akan dibagi menjadi 5 bagian yang masing-masing bagiannya  merupakan  data  uji  dan  sisanya  data  latih.  Adapun untuk  unknown  data  terdapat  data  struktur  sekunder  protein sebanyak  98402  record  yang  terdiri  dari  41830  alpha-helix (H),  17478  untuk  bheta-sheet  (E),  dan  39094  untuk  coil  (C). Persentase  dari  sebaran known  data dan unknown  data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi data setiap kelas alpha-helix(H), betha-sheet(B) dan coil (C)
Kelas (%) H E C known data 40% 20% 40% unknown data 42% 18% 40%

## B. Hasil Ekstraksi Ciri
Penelitian ini menggunakan fitur kimiafisik dan posisi atom. Secara  keseluruhan  jumlah  fitur  kimiafisik  adalah  sebanyak enam  fitur  dan  posisi  atom  sebanyak  tiga  fitur.  Dengan demikian  akan  ada  Sembilan  fitur  dasar  sebagai  prediktor untuk prediksi struktur sekunder protein ini sebalum dilakukan proses sliding  window. Tabel  4  mengilustrasikan  fitur  yang digunakan.
Tabel 4. Fitur kimiafisik dan posisi atom yang digunakan X-H X-E XC NC HP SCM X-CA Y-CA Z-CA 0.30 0.18 0.52 -0.80 0 0.02 12.80 -14.40 2.60 0.32 0.42 0.26 4.20 0 0.03 9.60 -14.90 4.60 0.32 0.42 0.26 4.20 0 0.03 8.60 -15.80 8.30 0.32 0.42 0.26 4.20 0 0.03 9.30 -19.50 8.90 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0.41 0.35 0.24 4.5 0 0.045 9.6 -20.8 12.5
Setelah  melakukan  proses sliding  window, maka  akan didapatkan  jumlah  fitur  yang  bergantung  pada  lebar  jendela (w)  yang  digunakan.  Penelitian  ini  menggunakan  jumlah  fitur mulai dari 42, 54, 66, 78, 90, 102 dan 114 fitur. Adapun fitur posisi  atom  ditambahkan  setelah  diperoleh sliding  window yang paling baik.

## C. Pembentukan Model Klasifikasi dengan Decision Tree
Algoritme  C.45  diterapkan  untuk  mendapatkan  model klasifikasi untuk prediksi struktur  sekunder protein. Perangkat lunak Weka digunakan untuk membuat model klasifikasi. Fitur yang  masuk  sebagai  input  pada  proses  pembentukan  model bervariasi bergantung pada nilai (w) proses sliding window . Hasil sliding window pada penelitian ini akan menghasilkan sekumpulan  data  untuk  kemudian  dijadikan  sebagai  data  latih dan  data  uji.  Adanya  skenario  beberapa sliding  window ini digunakan  untuk  menghasilkan  model  paling  baik  yang ditandai dengan tingginya nilai Q3 score yang dihasilkan. Pembentukan  model  pertama  kali  dilakukan  dengan menggunakan  data  uji  melalaui  mekanisme fold  cross validation. Penelitian ini menggunakan 5 fold cross validation. Setiap  hasil  prediksi  kemudian  dihitung  nilai  Q3 score yang didapatkan. Gambar 9 menunjukkan hasil prediksi menggunakan Algoritme C.45 dengan 5-fold cross validation .
Gambar 9 Grafik perbandingan penggunaan jumlah fitur terhadap nilai Q3 score untuk prediksi struktur sekunder dengan skema fold cross validation
Hasil pengujian ini memperlihatkan bahwa Q3 score dari model  yang  terbaik  dihasilkan  dari  penggunaan sliding window dengan ukuran 17 yang akan menghasilkan  atribut
Fitur kimia fisik
Fitur posisi atom
sebanyak 102 dan nilai Q3 sebesar  90.49%. Adapun model yang  menghasilkan  akurasi  Q3  terendah  didapatkan  dari penggunaan sliding  window dengan  ukuran  7  yaitu  sebesar 90.25% dengan 42 atribut. Aturan dari model Decision Tree dengan sliding  window 17  ini  kemudian  diuji  dengan menggunakan unknown  data .  Hasil  Q3 score dengan unknown data yang diperoleh sebesar 51, 29%. Berdasar  informasi  nilai  Q3 score tersebut,  nilai  w  =  17 akan  digunakan  sebagai window yang  paling  baik  untuk kemudian  ditambahkan  dengan  fitur  posisi  atom.  Hasil prediksi  dengan  menambahkan  posisi  atom  menghasilkan jumlah fitur sebanyak 9 x 17 = 153 fitur.
Hasil  Q3 score dengan  penambahan  fitur  posisi  atom ternyata  menunjukkan  nilai  yang  tidak  lebih  baik dibandingkan tanpa posisi atom yaitu sebesar 90,17%. Nilai ini juga diperoleh melalui mekanise 5-fold cross validation . Sementara, ketika diujikan dengan unknown data menghasilkan  Q3 score sebesar  50,83%.  Detail  hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.
Perbandingan hasil prediksi struktur sekunder protein dengan dan tanpa
penambahan fitur posisi atom tanpa fitur posisi atom (%) dengan fitur posisi atom (%) H E C Q3 H E C Q3 Known data 91.0 9 88.2 8 91.0 8 90.4 9 90.8 3 87.8 7
90.7 4 90.1 7 Unknow n data 51.0 6 32.5 6 54.4 8 51.2 9 57.8 9 32.3 2 53.7 0 50.8 3
Dari  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  hasil  prediksi  struktur sekunder  protein  dengan  dan  tanpa  fitur  posisi  atom  tidak terlalu  berbeda  secara  signifikan.  Justru  penggunaan  posisi atom cenderung lebih mengurangi hasil nilai Q3 score hasil prediksi.  Hal  yang  menarik  juga  dari  hasil  penelitian tersebut  adalah  bahwa  ketika  model  diterapkan  pada unknown data atau data yang baru, ternyata belum mampu untuk  bisa  menghasilkan  hasil  yang  baik  bahkan  hanya mendapatkan  hasil  Q3 score sekitar  50  persen.  Hasil  ini memperlihatkan  bahwa  bisa  jadi  data  yang  baru  tersebut memang  sangat  berbeda  komposisi  sekuens  asam  amino yang dimilikinya sehingga terjadi overfitting .

## IV. K ESIMPULAN / RINGKASAN
Decision  tree  mampu  menghasilkan  model  yang  cukup baik  dalam  memprediksi  struktur  sekunder  protein  jika menggunakan  metode  cross  validation.  Namun  tidak  baik dalam  pengujian  menggunakan unknown data.Nilai  yang akurasi  optimal dihasilkan dari penggunaan sliding window dengan  ukuran  17.  Penambahan  fitur  posisi  atom  sebagai informasi  tidak  mampu  meningkatkan  akurasi  prediksi struktur sekunder protein.Adapun untuk penelitian berikutnya  dapat  disarankan  untuk  menambahkan  fitur posisi matrik lain seperti PSSM atau protein contact number (CN).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Polanski A,  Kimmel M.2007. Bioinformatics. Germany (DE): Springer Science.
[2] Albert  B et  al .  1998.  Essential  Cell  Biologi.  An  Introduction  to  the Molecular Biology of the Cell. New York (US). Garland Publishing, Inc [3] Wu  X  dan  Kumar  V.  2008.  The  Top  Ten  Algorithm  in  Data  Mining. CRC Press Taylor and Francis Group Boca Raton, US.
[4] Lakizadeh  A,  Marashi  S.  2009.  Addition  of  Contact  Number Information  can  Improve  Protein  Secondary  Structure  Prediction  by Neural Networks. EXCLI Journal . 8:66-73
[5] Huang  YF,  Chen  SY.  2013.  Extraxing  physicochemical  features  to predict  protein  secondary  structure.  The  Scientific  World  Journal. 2013:1-8. doi : 10.1155/2013/347106
[6] Sari  DP  dan  Haryanto  T.  2014.  Penerapan  Algoritme  Viterbi  pada Hidden  Markov  Model  (HMM)  untuk  Prediksi  Struktur  Sekunder Protein.  Prosiding  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  XI,  2014. Univeristas Tarumanegara. A6: 34-40
[7] Haryanto T, Buono A, Nugroho AS. 2011. Pengembangan Hidden Semi Markov  Model  dengan  Distribusi  Durasi  Empiris  untuk  Prediksi Struktur Sekunder Protein. Thesis. Institut Pertanian Bogor (IPB).
[8] X.  Wu  et  al.  2008.  Top  10  algorithms  in  data  mining.  Survey  Paper. Knowl Inf Syst. DOI 10.1007/s10115-007-0114-2.
[9] Quinlan,  J.  R.  1993.  C4.5:  Programs  for  Machine  Learning.  Morgan Kaufmann Publishers.
[10] G. Holmes,  A. Donkin,  and  I.H.  Witten.  Weka:  A  machine  learning workbench.  In Proc  Second  Australia and New Zealand Conference on Intelligent Information Systems , Brisbane, Australia, 1994.
.