## Analisis Multiple Alignment Pada Penyebaran Epidemi Sars Cov E.G 5.1 Menggunakan Metode Neighbor - Joining
Carly Marshanda Arta MS 1 , Siti Amiroch 2 , Awawin Mustana Rohmah 3
1,2,3 Universitas Islam Darul ‘Ulum Lamongan,
1 carly.2020@mhs.unisda.ac.id, 2 siti.amiroch@unisda.ac.id , 3 awawin.emer@unisda.ac.id
Abstract.  SARS  CoV-2  is  a  virus  that  is  still  a  hot  topic  in  the  media  and  is  very interesting  to  study.  Moreover,  SARS  CoV-2  is  increasingly  mutating  over  time  and giving  rise  to  new  types  of  variants.  Recently,  the  world  was  again  horrified  by  the emergence of a new type of SARS CoV-2 variant called the E.G 5.1 variant or commonly called Eris. In Indonesia, the E.G 5.1 variant was first reported in Jakarta Province on 09/03/2023. Based on this, the author wants to know the process of spreading the SARS CoV  E.G  5.1  Epidemic  that  occurred  in  Indonesia  with  Multiple  Alignment  analysis. This analysis has several stages, among others, analysing the topology network system, mutation  area  network  system  and  mutation  mode  network  system,  so  that  a phylogenetic  tree  is  obtained  using  the  Neighbor-Joining  algorithm  which  is  used  to determine the origin of the virus spread. The data used are 92 DNA sequences obtained through  GISAID.  The  results  of  the  analysis  obtained  the  beginning  of  the  spread  of SARS  CoV  E.G  5.1  in  Indonesia  which  briefly  started  from  Jakarta  09/03/2023,  then spread  to  Bogor  20/04/23,  Medan  11/05/23,  Surabaya  03/07/23,  Bandung  24/10/23, Riau  07/12/23,  and  finally  spread  in  Bali  Province  (Denpasar)  on  10/12/23  and 11/12/23.
Keywords: Multiple Alignment, Neighbour-Joining, Spread of SARS-CoV E.G 5.1, Phylogenetic Analysis
Abstrak.  SARS  CoV-2  merupakan  suatu  virus  yang  masih  menjadi  topik  hangat  di media  dan  sangat  menarik  untuk  dikaji.  Apalagi  SARS  CoV-2  semakin  bermutasi  dari waktu  ke  waktu  dan  memunculkan  varian  jenis  baru.  Akhir-akhir  ini  dunia  kembali dihebohkan  dengan  munculnya  varian  SARS  CoV-2  jenis  baru  yang  bernama  varian E.G 5.1 atau biasa disebut Eris. Di Indonesia, varian  E.G 5.1 pertama kali dilaporkan di  Provinsi  Jakarta  pada  09/03/2023.  Berdasarkan  hal  tersebut,  penulis  ingin mengetahui  proses  penyebaran  Epidemi  SARS  CoV  E.G  5.1  yang  terjadi  di  Indonesia dengan  analisis  Multiple  Alignment.  Analisis  ini  memiliki  beberapa  tahap  antara  lain, melakukan analisis sistem jaringan  topologi, sistem jaringan  daerah mutasi dan sistem jaringan  mode  mutasi,  sehingga  diperoleh  pohon  filogenetik  menggunakan  algoritma Neighbor-Joining yang digunakan untuk menentukan awal mula penyebaran virus. Data yang digunakan adalah data 92 sekuen DNA yang diperoleh melalui GISAID. Hasil dari analisis tersebut diperoleh awal mula penyebaran SARS CoV E.G 5.1 di Indonesia yang secara singkat berawal dari Jakarta 09/03/2023, kemudian menyebar ke Bogor 20/04/23, Medan  11/05/23,  Surabaya  03/07/23,  Bandung  24/10/23,  Riau  07/12/23,  dan  terakhir menyebar di Provinsi Bali (Denpasar) pada tanggal 10/12/23 dan 11/12/23.
Kata  Kunci: Multiple  Alignment,  Neighbor-Joining,  Penyebaran  SARS-CoV  E.G  5.1, Analisis Filogenetik

## 1  Pendahuluan
Human  Coronavirus  (hCoV)  merupakan  virus  yang  berhubungan  dengan  infeksi saluran  pernapasan  atas  ( Respiratory Tract  Infection )  [1]  yang  disebabkan  oleh Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus-2  (SARS  CoV-2).  Virus  ini pertama  kali  terdeteksi  di  Wuhan,  Provinsi  Hubei,  Tiongkok  pada  akhir  bulan Desember 2019 [2].
SARS CoV-2 merupakan virus yang sangat menular yang kemudian menyebar ke seluruh dunia termasuk Indonesia dan akhirnya menyebabkan epidemi SARS [3][4]. Dari  proses  penyebaran  ini,  kemungkinan  besar  virus  akan  bermutasi  yang mengakibatkan  munculnya  virus  dengan  varian  baru,  sehingga  penularan  virus  bisa menjadi  lebih  mudah.  Salah  satu    varian  SARS  CoV  yang  ada  antara  lain:  varian Alpha  (Nomenklatur  Pongo:  B.1.1.7)  yang  dilaporkan  di  Inggris  pada  bulan September  2020;  varian  Beta  (Nomenklatur  Pongo:  B.1.351,  B.1.351.2,  B.1.351.3) yang  dilaporkani  di  Afrika  Selatan  pada  bulan  Mei  2020;  varian  Gamma (Nomenklatur  Pongo:  P.1,  P.1.1,  P.1.2)  yang  dilaporkan  di  Brazil  pada  bulan November  2020;  varian  Delta  (Nomenklatur  Pongo:  B.1.617.2,  AY.1,  AY.2,  AY.3) yang dilaporkan di India pada bulan Oktober 2021; dan varian Omicron (nomenklatur Pongo: B.1.1.529) yang pertama kali dilaporkan di Afrika Selatan [5].
Menurut  data  WHO  pada  tanggal  31  Desember  2023,  SARS  CoV-2  telah menginfeksi  manusia  di  seluruh  dunia  sebanyak  773.819.856  orang  dengan  total kematian  sebanyak  7.010.568  orang.  Gelombang  pertama  pandemi  SARS  CoV  di Indonesia  terjadi  pada  tanggal  02  Maret  2020  hingga  30  April  2021.  Kemudian gelombang kedua, didominasi oleh varian Delta yang mencapai puncaknya pada Juli 2021,  dan  disusul  gelombang  ke-tiga  yang  didominasi  oleh  varian  Omicron  yang puncaknya  pada  Februari  2022  [6].  Baru-baru  ini, terdapat  varian    SARS  CoV  baru yaitu  varian  Eris  E.G  5  yang  terdeteksi  di  Indonesia  pada  awal  Maret  2023  [7]. Varian ini merupakan subvarian dari turunan Omicron [8]. Pada tanggal 09/03/2023, virus  SARS  CoV  E.G  5.1  pertama  kali  terdeteksi  di  Indonesia  di  Provinsi  DKI Jakarta.  Virus  ini  kemudian  menyebar  ke  5  provinsi  di  Indonesia,  yaitu  Provinsi Sumatera Utara, Kalimantan Selatan, Jawa Barat, Jawa Timur, dan Bali. Di Indonesia jumlah  kasus  yang  terinfeksi  SARS  CoV  varian  E.G  5  terus  meningkat.  Dengan menyebarnya  varian  baru  tersebut,  maka  diperlukan  kewaspadaan  dalam  mengatasi penyebaran virus.
Bioinformatika  merupakan  bidang  ilmu  yang  menggunakan  prinsip-prinsip statistik,  matematika,  dan  ilmu  komputer  untuk  menyelesaikan  segala  permasalahan yang  berkaitan  dengan  biologi  [6][7].  Dalam  dunia  bioinformatika,  terdapat  suatu ilmu  yang  dapat  mencari  bagaimana  penyebaran  sekuen  virus  itu  terjadi.  Salah satunya adalah penerapan dari analisis penyejajaran ganda. Penyejajaran Ganda atau Multiple  Alignment  (MA)  merupakan  penyejajaran  dua  atau  lebih  sekuen  secara bersamaan  [11].  Tujuan  dilakukannya  penyejajaran  ganda  adalah  untuk  membuat pohon  filogenetik.  Pohon  filogenetik  merupakan  pohon  yang  menggambarkan kekerabatan  antar  sekuen  yang  nantinya  digunakan  untuk  mengetahui  penyebaran virus yang terjadi.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Dalam  penelitian  ini,  analisis  penyejajaran  ganda  dilakukan  dengan  algoritma Needleman–Wuncsh,  yaitu  algoritma  pemrograman  dinamik  yang  menerapkan prinsip  penyejajaran  global  [12].  Sedangkan  metode  yang  digunakan  untuk mengonstruksi  pohon  filogenetik  yaitu  algoritma  Neighbor-Joining  dengan software Clustal Omega. Algoritma ini memerlukan matriks jarak untuk mengonstruksi pohon filogenetik yang digunakan untuk mengetahui penyebaran virus SARS CoV E.G 5.1 yang terjadi di Indonesia.

## 2 Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data 92 sekuen DNA dari pasien yang  terinfeksi  virus  SARS  CoV  E.G  5.1  diberbagai  provinsi  di  Indonesia  (Jakarta, Sumatera  Utara,  Kalimantan  Selatan,  Jawa  Barat,  Jawa  Timur,  dan  Bali)  yang diperoleh melalui website https://gisaid.org/. Data ini terdiri dari sekuen ke-1 dengan ID  akses  GISAID  yaitu  EPI_ISL_17308775  sampai  sekuen  ke-92  dengan  ID  akses EPI_ISL_18673548  yang  masing  –  masing  sekuen  memiliki  panjang  sekuen  yang berbeda.

## 2.2 Penyejajaran Sekuen
Menurut  Shen  (2006)  dalam  [13],  penyejajaran  sekuen  merupakan  metode  yang penting  dalam  analisis  posisi  dan  tipe  mutasi  yang  tersembunyi  didalam  sekuen biologi dan memungkinkan dilakukan perbandingan yang tepat. Hal  yang terpenting dalam  penyejajaran  sekuen  adalah  menentukan  perpindahan  mutasi  yang menyebabkan jarak genetik tiap sekuen [14].
Diberikan dua sekuen 𝐴 1 dan 𝐴 2 yang didefinisikan sebagai berikut: 𝐴 1 = (𝑎 11 , 𝑎 12 , … , 𝑎 1𝑛 𝑎 )      𝑑𝑎𝑛      𝐴 2 = (𝑎 11 , 𝑎 12 , … , 𝑎 1𝑛 𝑎 ) Penyisipan simbol “-“ ke dalam sekuen 𝐴 1 dan 𝐴 2 bertujuan untuk membentuk dua buah  sekuen  yang  baru  yaitu  sekuen 𝐴 1 ′ dan 𝐴 2 ′ .  Selanjutnya,  elemen-elemen  dari sekuen 𝐴 1 dan 𝐴 2 memiliki range dari 𝑉 5 = {0, 1, 2,3, 4} atau {a, c, g, t,  –}. Definisi dari penyejajaran ganda adalah kumpulan dari sekuen yang dinyatakan sebagai:
A = {𝐴 1 , 𝐴 2 , … , 𝐴 𝑚 }
Untuk  setiap 𝐴 𝑠 merupakan  sekuen  terpisah  yang  didefinisikan  pada 𝑉 𝑞 ,  dan dinyatakan sebagai berikut :
𝐴 𝑠 = (𝑎 𝑠,1 , 𝑎 𝑠,2 , … , 𝑎 𝑠,𝑛 ), S = 1,2,…,m Dengan 𝑛 𝑠 merupakan  panjang  sekuen 𝐴 𝑠 dan m merupakan  jumlah  sekuen  pada masing-masing kelompok.
2.3 Pairwise Alignment
Metode Pairwise  Alignment sangat  penting  dalam  bioinformatika  untuk memproses  penyejajaran  sekuen.  Metode  yang  digunakan  pada pairwise  alignment adalah  metode  Needleman-Wunsch  yang  merupakan  algoritma  penyelarasan  global [12].  Adapun  langkah-langkah  dalam  algoritma  Needleman-Wunsch  adalah  sebagai berikut:

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Diketahui  barisan 𝐴 = (𝑎 1 , 𝑎 2 , … , 𝑎 𝑛 ) ,  dan 𝐵 = (𝑏 1 , 𝑏 2 , … , 𝑏 𝑛 ) sebagaimana terlihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Tabel Dua Dimensi Sekuen A, B
𝑎 1 𝑎 2 ⋯ 𝑎 𝑛 𝑠(0,0) 𝑠(1,0) 𝑠(2,0) ⋯ 𝑠(𝑛, 0) 𝑏 1 𝑠(0,1) 𝑠(1,1) 𝑠(2,1) ⋯ 𝑠(𝑛, 1) 𝑏 2 𝑠(0,2) 𝑠(1,2) 𝑠(2,2) ⋯ 𝑠(𝑛, 2) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑏 𝑛 𝑠(0, 𝑚) 𝑠(1, 𝑚) 𝑠(2, 𝑚) ⋯ 𝑠(𝑛, 𝑚)
Sedangkan  untuk  elemen 𝑠(𝑖, 𝑗) dapat  dihitung  oleh  tiga  elemen  yaitu, 𝑠(𝑖 − 1, 𝑗 − 1) pada  pojok  kiri  atas, 𝑠(𝑖 − 1, 𝑗) pada  sisi  kiri  dan 𝑠(𝑖, 𝑗 − 1) pada bagian  atas.  Pertama-tama  tentukan  skor  marginal 𝑠(𝑖, 0) dan 𝑠(0, 𝑗) .  Sedangkan nilai virtual simbol adalah d, dimana virtual symbol merupakan panjang dari virtual symbol itu  sendiri.  Sehingga 𝑠(0, 𝑗) =   −𝑗 × 𝑑 , 𝑠(𝑖, 0) =   −𝑖 × 𝑑, dan 𝑠(0,0) = 0 . Maka elemen dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (1) sebagai berikut: 𝑠(𝑖, 𝑗) = 𝑚𝑎𝑥 {𝑠(𝑖 − 1, 𝑗 − 1) +  𝑠(𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑗 ), 𝑠(𝑖 − 1, 𝑗) − 𝑑, 𝑠(𝑖, 𝑗 − 1) − 𝑑} (1)

## 2.4 Matriks Penalti
Matriks  penalti  menunjukkan  tingkat  perbedaan  untuk  tiap-tiap  unit  molekul, seperti  nukleotida  atau  asam  amino  dalam  sekuen  biologi.  Matriks  penalti  dapat dinotasikan sebagai berikut:
𝐷 = 𝑑 (𝑎, 𝑏) 𝑎,𝑏 ∈ 𝑉 𝑠
Dalam bioinformatika, matriks penalti pada penyejajaran sekuens DNA ditetapkan oleh  matriks  Hamming.  Didefinisikan  matriks  Hamming  untuk 𝑉 𝑠 adalah  sebagai berikut:
𝑑 𝐻 (𝑎, 𝑏) =   { 0 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎 = 𝑏  ∈   𝑉 𝑠 1 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎  ≠ 𝑏

## 2.5 Algoritma Neighbor – Joining
Algoritma  Neighbor-Joining  merupakan  metode  berbasis  jarak  yang  digunakan untuk mengonstruksi pohon filogenetik [15][15][14][13]. Algoritma ini memerlukan inputan  berupa  matriks  jarak  yang  diperoleh  dengan  cara  menyejajarkan  setiap sekuen  untuk  mencari  ketidaksamaan  barisan  yang  disejajarkan  [15].  Berikut merupakan langkah-langkah metode Neighbor-Joining :
1) Menentukan  matriks jarak N sekuen.
2) Sebuah  pohon  dengan  semua  OTU  dalam  matriks  sebagai  percabangan  dari titik pusat dibuat asumsi, kemudian dibentuk dalam pola .
3) Untuk masing-masing OTU, menghitung S, dengan  S merupakan jumlah dari jarak (D) antara OTU satu dengan OTU  lain, dibagi (N-2), dengan N adalah total banyaknya OTU.
𝑆 𝑖 = 1 𝑁−2 ∑ 𝐷 𝑖𝑘 𝑁 𝑘=1 (2)
4) Identifikasi pasangan OTU dengan nilai minimum:

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
𝑀 𝑖𝑗 = 𝐷 𝑖𝑗 − 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑗 (3)
5) Menggabungkan dua taksa pada satu node dalam sebuah subtree .
6) Hitung panjang cabang:
𝐷 𝑥𝑖 = 𝐷 𝑖𝑗 +𝑆 𝑖 −𝑆 𝑗 2 ,           𝐷 𝑥𝑗 = 𝐷 𝑖𝑗 +𝑆 𝑗 −𝑆 𝑖 2 (4)
7) Menghitung  jarak  matriks  yang  baru  dengan  menghubungkan i dan j, kemudian mengganti dengan node ( x ) yang menghubungkannya.
𝐷 𝑥𝑘 = 𝐷 𝑖𝑘 +𝐷 𝑗𝑘 +𝐷 𝑖𝑗 2 (5)
8) Ulangi langkah tersebut sampai diperoleh (N-2) sekuen.

## 3 Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  melakukakan  analisis  penyejajaran  ganda  untuk  mengonstruksi pohon  filogenetik.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  yaitu  menganalisis  sistem jaringan  topologi,  menganalisis  sistem  jaringan  daerah  mutasi,  dan  menganalisis sistem jaringan mode mutasi yang akan dijabarkan berikut.

## 3.1 Analisis Sistem Jaringan Topologi
Sistem jaringan topologi dihasilkan oleh output penyejajaran ganda, yaitu G(W) = {M,V,W} ,  dimana W adalah  fungsi  penalti  dari  output  penyejajaran  ganda.  Dan matriks  penalti  diperoleh  melalui  penyejajaran  antar  dua  sekuen  menggunakan algoritma  Needleman-Wuncsh.  Setelah  dilakukan  penyejajaran  sekuen,  akan diketahui  perbedaan  tiap  sekuen.  Jumlah  perbedaan  inilah  yang  akan  digunakan sebagai  matriks  penalti.  Dibawah  ini  merupakan  matriks  penalti  pada  hasil penyejajaran sekuen SARS CoV E.G 5.1.
S1 S2 S3 S4 S5 … S88  S89  S90  S91  S92 S1 0 68 53 69 48 ⋯ 73 77 91 73 67 S2 68 0 35 32 36 ⋯ 44 48 62 45 66 S3 53 35 0 59 59 ⋯ 61 71 86 67 88 S4 69 32 59 0 5 ⋯ 14 21 14 17 62 S5 48 36 59 5 0 ⋯ 15 47 62 44 89 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ S88 73 44 61 14 15 ⋯ 0 16 30 21 58 S89 77 48 71 21 47 ⋯ 16 0 17 28 65 S90 91 62 86 14 62 ⋯ 30 17 0 43 80 S91 73 45 67 17 44
⋯ 21 28 43 0 69 S92 67 66 88 62 89 ⋯ 58 65 80 69 0
Dimana  S1  mewakili  sekuen  1  yaitu  hCoV-19/Indonesia/JK-CW62-4064/2023 dengan  ID  EPI_ISL_17308775  (Jakarta  09/03/2023),  S2  mewakili  sekuen  2  yaitu hCoV-19/Indonesia/JK-CW62-4073/2023  dengan  ID  EPI_ISL_17308780  (Jakarta 09/03/2023),  S3  mewakili  sekuen  3  yaitu  hCoV-19/Indonesia/JK-CW62-4086/2023 dengan ID EPI_ISL_17308785 (Jakarta 10/03/2023), dan seterusnya sampai pada S92
yang  mewakili  sekuen  92  yaitu  hCoV-19/Indonesia/JK-BIOKES-W04218/2023 dengan ID EPI_ISL_18721886 (Jakarta Timur 26/12/2023).Setelah diperoleh matriks penalti,  langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  jarak  genetik  antar  sekuen  dengan menggunakan persamaan (6) berikut:
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝐺𝑒𝑛𝑒𝑡𝑖𝑘 = 𝐵𝑒𝑑𝑎 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑠𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛 𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛 (6)
Dengan  menggunakan  persamaan  (6)  diperoleh  jarak  genetik  antar  sekuen  yang terlihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Jarak Genetik Masing – masing Sekuen
S1 S2 S3 S4
S5 ⋯ S88 S89 S90 S91 S92 S1 0 0.00233 0.00182 0.00236 0.00164 ⋯ 0.00250 0.00250 0.00264 0.00312 0.00250 S2 0.00233 0 0.00120 0.00110 0.00123 ⋯ 0.00151 0.00151 0.00164 0.00212 0.00154 S3 0.00182 0.00120 0 0.00202 0.00202 ⋯ 0.00206 0.00209 0.00243 0.00295 0.00230 S4 0.00236 0.00110 0.00202 0 0.00017 ⋯ 0.00048 0.00048 0.00072 0.00048 0.00058 S5 0.00164 0.00123 0.00202 0.00017 0 ⋯ 0.00051 0.00051 0.00161 0.00212 0.00151 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ S88 0.00250 0.00151 0.00206 0.00048 0.00051 ⋯ 0 0.00069 0.00089 0.00140 0.00079 S89 0.00250 0.00151 0.00209 0.00048 0.00051 ⋯ 0.00069 0 0.00055 0.00103 0.00072 S90 0.00264 0.00164 0.00243 0.00072 0.00161 ⋯ 0.00089 0.00055 0 0.00058 0.00096 S91 0.00312 0.00212 0.00295 0.00048 0.00212 ⋯ 0.00140 0.00103 0.00058 0 0.00147 S92 0.00250 0.00154 0.00230 0.00058 0.00151 ⋯ 0.00079 0.00072 0.00096 0.00147 0
Setelah  diperoleh  jarak  genetik,  langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  daerah stabil  dan  tidak  stabil.  Daerah  stabil  merupakan  daerah  yang  memiliki  nukleotida yang  sama,  sedangkan  daerah  yang  tidak  stabil  merupakan  daerah  yang  memiliki nukleotida  yang  berbeda.  Daerah  tidak  stabil  ini  nantinya  digunakan  untuk mengetahui posisi terjadinya mutasi antar sekuen DNA pasien yang terinfeksi SARS CoV  E.G  5.1.  Setelah  menentukan  daerah  tidak  stabil  melalui multiple  alignment , diperoleh  jumlah  perbandingan  antara  daerah  yang  stabil  dan  tidak  stabil.  Berikut perbandingan  antara  daerah  stabil  dan  tidak  stabil  pada multiple  alignment dan posisinya yang terlihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Daerah Stabil dan Tidak Stabil Beserta Posisinya
Posisi Nucleotide ke- Jumlah Persentase (%) Daerah Stabil 1-30, 68-85, 87-94, 96-108, 110-152, 154-183, 433-466, 468, 470-502, 528-536 , …… , 28823-28831, 28833-28866, 28868-28966, 28968-28976 15330 52,52 Daerah Tidak Stabil 31-67, 86, 95, 109, 153, 184-432, 467, 469, 503-527, 537-538, 542-570, 590, 600-607,
1702, 1712, 1729, 1799-1800, 1854, 1912-1913, 1927-1957, 2305-2347, 2368, 2485, 2503, 2519, 2559, 2562, 2694, 2700-3006, 3068, 3359, 3379-3471, 3529, 3550, 3787, 3797, 3851-4114, 4147, 4152, 4185-4186, 4270, 4497, 4618, 4767, 4843, 4865-4878, 5001-5198, 5250, 5301-5302, 5314-5341, 5343, 5452, 5498-5510, 5516-5525, 5581-6548, 6552, 6585, 6630, 6666-7263, 7783, 7955, 7993, 8006, 8053, 8089, 8121, 8172-8536, 8601, 8603, 8607, 8627, 8632-8641, 8661, 8724-8963, 8990, 8992, 9133, 9159, 9320-10209, 10212, 10300,10474, 10540-10541, 10548-10549, 10639, 10666, 10785, 10845-11930, 11974- 11983, 12461, 12562, 12576, 12676, 12781, 12835, 12862, 12977-13219, 13347, 13422, 13428, 13451, 13479, 13542, 13728, 13819, 13875, 13945, 14031, 14041, 14056, 14175-
13860 47,48
14423, 14639, 14754, 14794-15000, 15171-15654, 15799, 15853, 16335, 16415, 16443, 16536, 16581, 16923, 17179, 17195, 17223, 17250, 17320-17338, 17340, 17349-17778, 17793, 17801, 17949, 18033, 18286, 18468-18469, 18543,18592, 18594, 18667-18668, 18670, 18672, 18675, 18782, 18965-18970, 19175, 19228-19574, 19805, 19866-22431,
22449, 22452, 22463, 22470, 22472, 22475-22476, 22486-22684, 22839, 22896, 22916- 24115, 24166, 24247, 24276, 24361, 24504, 24534-24539, 24701, 24796, 24802-24859,
24864, 24946, 24950, 24970, 25029, 25071, 25121, 25124, 25126, 25138, 25175, 25201,
25239, 25267, 25311, 25361, 25373, 25479, 25486, 25517, 25535,25568, 25590, 25756, 25915, 25918, 26013, 26023-26078, 26087, 26138, 26166, 26203, 26207, 26236, 26293- 28156, 28176, 28198, 28202, 28272, 28302, 28306, 28334-28335, 28341, 28372, 28392, 28441-28442, 28527, 28567, 28610, 28636, 28691, 28801, 28822, 28832, 28867, 28967, 28977-29190. Jumlah 29190 100 %
Berdasarkan Tabel  3, terlihat  bahwa jumlah  daerah  yang  stabil  sebanyak  15.330 daerah, dengan posisi nukleotid ke 1 – 30, 68 – 85, 87 – 94, 96 – 108, dan seterusnya sampai pada nukleotid ke 28968 – 28976. Sedangkan untuk daerah yang tidak stabil memiliki daerah sebanyak 13860 daerah, dengan posisi nukleotid ke 31 – 67, 86, 95, 109, 153, 184 – 432, dan seterusnya sampai pada posisi nukleotid ke 28977 - 29190. Perbandingan  jumlah  daerah  stabil  dan  tidak  stabil  masing-masing  sebesar  52,52  % dan 47,48 % dari total panjang sekuen yaitu 29.190. Berikut hasil secara keseluruhan banyaknya nukleotida pada daerah yang tidak stabil dan posisinya yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Banyaknya Nukleotid pada Daerah yang Tidak Stabil dan Posisinya
Posisi Nukleotid Jumlah Nukleotid A C G T N - 31 0 0 0 91 1 0 32 0 0 91 0 1 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 28867 0 1 0 91 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 28967 0 90 0 0 2 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 29188 0 88 0 0 0 4 29189 0 88 0 0 0 4 29190 0 88 0 0 0 4
Dari  Tabel  4  berarti  bahwa  posisi  nukleotid  pada  daerah  yang  tidak  stabil merupakan posisi terjadinya mutasi antar sekuen DNA pasien yang terinfeksi SARS. Perbedaan  ini  terlihat  dari  jumlah  nukleotid  yang  tidak  sama  pada  masing-masing posisi nukleotid pada 92 sekuen yang disejajarkan.

## 3.2 Analisis Sistem Jaringan Daerah Mutasi
Setelah melakukan analisis jaringan topologi dengan diperoleh daerah tidak stabil, maka  langkah  selanjutnya  yaitu  menganalisis  sistem  jaringan  daerah  mutasi  pada multiple  alignment SARS  CoV  E.G  5.1.  Langkah  untuk  melakukan  sistem  jaringan daerah  mutasi  adalah  dengan  membangun  graf  dan  pohon  filogenetik  dari  hasil penyejajaran  sekuen  SARS  CoV  E.G  5.1.  Pohon  filogenetik  ini  merepresentasikan hubungan  evolusi  yang  menunjukkan  penyebaran  SARS  CoV  E.G  5.1  dari  sekuen satu  ke  sekuen  lain  yang  mana  masing-masing  sekuen  diambil  dari  pasien  yang
berbeda. Sehingga hasil akhir dari pohon filogenetik ini merupakan  gambaran proses penyebaran SARS E.G 5.1 dari berbagai provinsi di Indonesia. Dalam pembentukan pohon  filogenetik,  tentunya  membutuhkan  matriks  penalti  sebagai  inputan.  Dalam penelitian  ini,  penulis  membuat  pohon  filogenetik  dengan software CLUSTAL Omega. Output yang dihasilkan berupa pohon filogenetik tanpa perhitungan koreksi jarak,  karena software tersebut  tidak  dilengkapi  dengan  perhitungan  koreksi  jarak tersebut.
Berikut disajikan  output pohon filogenetik penyebaran epidemic SARS CoV E.G 5.1  di  Indonesia  dengan software CLUSTAL  Omega  menggunakan  metode Neighbor-Joining tanpa koreksi jarak yang terlihat pada Gambar 1. Pohon  filogenetik  pada  Gambar  1  menjelaskan  tentang  hubungan  kekerabatan antar virus yang diperkirakan sebagai awal mula penyebaran SARS CoV E.G 5.1 di Indonesia.  Tiap leaf (daun)  merepresentasikan  penyebaran  SARS-CoV  dari  satu daerah  yang  kemudian  menyebar  ke  daerah  lain.  Pada  Gambar  1,  terlihat  bahwa penyebaran  SARS  CoV  E.G  5.1  di  Indonesia  terbagi  menjadi  beberapa  klaster, dimana  setiap  klaster  terdapat  awal  mula  penyebaran  yang  ditentukan  berdasarkan percabangan  yang  paling  dekat.  Pada  klaster  ke-1,  percabangan  yang  paling  dekat adalah  ID  EPI_ISL_17308775  (Jakarta  09/03/23)  dengan  EPI_ISL_18465500 (Jakarta  Selatan  10/05/23)  dan  ID  EPI_ISL_17719626  (Jakarta  10/05/23)  dengan EPI_ISL_18465481  (Jakarta  Timur  06/05/23).  Pada  klaster  ke-2,  percabangan  yang paling dekat adalah ID EPI_ISL_17389278 (Jakarta 15/03/23) dengan EPI_ISL_17681299  (Bogor  20/04/23).  Dan  seterusnya  sampai  pada  klaster  ke-11 yaitu ID EPI_ISL_18639184
(Jakarta Selatan 14/10/23) dengan ID
EPI_ISL_18693199.
Berdasarkan  hasil  klaster  pada  pohon  filogenetik  tersebut,  secara  keseluruhan penyebaran ini berawal dari Jakarta 09/03/2023, setelah itu pada tanggal 10/05/2023, virus tersebut menyebar secara bersamaan ke Jakarta Selatan, selanjutnya menuju ke Jakarta  Timur,  Jakarta  Utara  dan  Jakarta.  Dari  sini,  virus  terus  menyebar  sampai Jakarta  Utara  19/04/2023  dan  Jakarta  Barat  07/07/2023.  Sementara  di  daerah  lain juga  terdeteksi  virus  di  Jakarta  15/03/23  kemudian  menyebar  ke  Bogor  20/04/23 sampai  menyebar  ke  daerah  lain  yang  sama-sama  teridentifikasi  virus  di  Jakarta 06/04/23  dan  Bali  09/04/23.  Selanjunya  virus  ini  terus  menyebar  sampai  Medan (Sumatera Utara) 11/05/23, Surabaya (Jawa Timur) 03/07/23, Bandung (Jawa Barat) 24/10/23,  Riau  (Pekanbaru)  07/12/23,  dan  penyebaran  terakhir  di  Bali  (Denpasar) pada tanggal 10/12/23 dan 11/12/23.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Klaster 1 Klaster 3 Klaster 4 Klaster 5 Klaster 6 Klaster 7 Klaster 8 Klaster 9 Klaster 10 Klaster 11
Gambar 1. Pohon Filogenetik Penyebaran Epidemi SARS CoV E.G 5.1 di Indonesia
Klaster 2

## 3.3   Analisis Sistem Jaringan Mode Mutasi
Pada  tahap  ini  melakukan  visualisasi  graf  tidak  berarah  yang  dapat ditunjukkan  hubungan mutasi  antar  sekuen.  Notasi  pada  simpul  menunjukkan nama  sekuen  yang  diberi  kode  sebagai kode  S1,  S2,  S3,  sampai  S92  dengan masing-masing kode mewakili nama sekuennya. Untuk membuat graf jarak yang digunakan adalah matriks penalti antar sekuen yang telah diperoleh sebelumnya. Berikut  merupakan  hasil  klaster  pada  tahap  awal  penyebaran  epidemi  SARS COV E.G 5.1 yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Klaster Tahap Awal Epidemi SARS COV E.G 5.1
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  dijelaskan  bahwa  untuk  penyebaran  pertama pada  tahap  awal  berasal  dari  Jakarta  (S1)  pada  tanggal  09/03/2023,  kemudian menyebar ke Jakarta Selatan (S49) pada tanggal 10/05/2023. Pada hari yang sama, juga  terjadi  penyebaran  di  Jakarta  Selatan  (S29)  yang  sebelumnya  berawal  dari Jakarta Timur (S48) pada tanggal 06/05/2023. Dari sini kemudian virus menyebar ke  Jakarta  Utara  (S38),  Jakarta  (S18),  dan  Jakarta  Barat  (S43).  Dari  hasil penyebaran  tahap  awal  epidemi  SARS  CoV  E.G  5.1  dengan  pohon  filogenetik pada  Gambar  1,  dapat  disajikan  hasil  visualisasi  graf  yang  merepresentasikan banyaknya mutasi virus yang terjadi pada tahap awal.
Berikut merupakan visualisasi graf yang merepresentasikan banyaknya mutasi virus yang terjadi di tahap awal yang disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Graf pada Klaster Awal
Berdasarkan  Gambar  3,  terlihat  hasil  visualisasi  graf  pada  klaster  awal penyebaran epidemi SARS CoV E.G 5.1. Node S1, S18, S24, S29, S38, S48, dan S49  merepresentasikan  sekuen  1,  sekuen  18,  sekuen  24,  sekuen  29,  sekuen  38, sekuen  48  dan  sekuen  49.  Label  pada  sisi  yang  menghubungkan  antar  node merepresentasikan banyaknya mutasi yang terjadi antar sekuen.
Jakarta (S1) Jkt Sel (S49)
Jkt Ut (S24)
Jkt Sel (S29) Jkt Tim (S48) Jkt Ut (S38)
Jakarta (S18) Jkt Bar (S43)

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Berikut  visualisasi  graf  hubungan  mutasi  antar  sekuen  secara  keseluruhan yang terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Graf Secara Keseluruhan pada Mutasi Penyebaran Epidemi SARS CoV E.G 5.1
Pada  Gambar  4  terlihat  bahwa  tiap  node  merepresentasikan  masing-masing sekuen. Label (angka) pada sisi menunjukkan banyaknya mutasi yang terjadi antar sekuen.  Semakin  tebal  (gelap)  garis  yang  merepresentasikannya,  maka  semakin banyak mutasi yang terjadi antar sekuen tersebut.

## 4 Kesimpulan
Dari  keseluruhan  hasil  analisis  penyejajaran  ganda,  dapat  disimpulkan  bahwa penyejajaran  ganda  dapat  diterapkan  untuk  pengontruksian    pohon  filogenetik yang digunakan untuk mencari awal mula penyebaran SARS CoV E.G 5.1. Awal mula  penyebaran  virus  ini  berasal  dari  Jakarta  09/03/2023.  Dari  sini  virus menyebar  ke  Jakarta  12/04/2023,  selang  7  hari  kemudian  menyebar  ke  Jakarta Utara.  Di  daerah  lain  seperti  Jakarta  06/04/23  juga  terdeteksi  virus  kemudian menyebar  di  Bali  09/04/23,  Medan  (Sumatera  Utara)  11/05/23,  Surabaya  (Jawa Timur)  03/07/23,  Bandung  (Jawa  Barat)  24/10/23,  Riau  (Pekanbaru)  07/12/23, dan terakhir di Bali (Denpasar) pada tanggal 10/12/23 dan 11/12/23. Secara garis besar  penyebab  penyebaran  virus  ini  berasal  dari  Jakarta  yang  kemudian menyebar ke berbagai provinsi di Indonesia.

## 5 Daftar Pustaka
[1] N.  Aliabadi,  M.  Jamaliduost,  G.  Pouladfar,  N.  H.  Marandi,  and  M. Ziyaeyan,  “Characterization  and  phylogenetic  analysis  of  Iranian  SARS- CoV-2 genomes: A phylogenomic study,” Heal. Sci. Reports , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2023, doi: 10.1002/hsr2.1052.
[2] S. Gaffar, S. A. F. Rahmani, and A. Hardianto, “Mutation and Phylogenetic Analysis  of  Spike  Glycoprotein  of  Indonesian  Isolates  of  Severe-Acute-
S
Respiratory-Syndrome-Coronavirus-2  (SARS-CoV-2),” Maj.  Kedokt. Bandung , vol. 53, no. 1, 2021, doi: 10.15395/mkb.v53n1.2230.
[3] A.  M. ;  Rohmah  and  D.  Rahmalia,  “SEIR  model  simulation  on  the spreading of Ebola virus between two regions,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1, 2021.
[4] A. M. Rohmah and D. Rahmalia, “Penyelesaian positif model penyebaran virus ebola antar dua wilayah,” J. Mat. Univ. Udayana , vol. 2, no. 10, pp. 44–52, 2020.
[5] A.  Susilo et  al. , “Mutasi  dan  Varian  Coronavirus  Disease  2019  (COVID- 19): Tinjauan Literatur Terkini,” J. Penyakit Dalam Indones. , vol. 9, no. 1, p. 59, 2022, doi: 10.7454/jpdi.v9i1.648.
[6] R.  Bestari et  al. , “SARS-CoV-2 lineages circulating during the first wave of the pandemic in North Sumatra, Indonesia,” IJID Reg. , vol. 8, no. July, pp. S1–S7, 2023, doi: 10.1016/j.ijregi.2023.07.006.
[7] S.  U.  Firdaus,  J.  Wiwoho,  and  M.  A.  Hidayat,  “The  Effectiveness  of  the Implementation  of  Occupational  Health  and  Safety  (OHS)  in  Indonesian Medical  Personnel  During  the  Covid-19,” UNIFIKASI    J.  Ilmu  Huk. ,  vol. 10, no. 2, pp. 74–87, 2023, doi: 10.25134/unifikasi.v10i2.7938.
[8] A.  Girma,  “The  Many  Mutations  of  the  COVID-19  Variant:  Current Perspectives  on  EG.5/Eris,” Environ.  Health  Insights ,  vol.  17,  pp.  0–4, 2023, doi: 10.1177/11786302231217805.
[9] A.  E.  E.  D.  Rashed,  H.  M.  Amer,  M.  El-Seddek,  and  H.  E.  D.  Moustafa, “Sequence Alignment Using Machine Learning-Based Needleman-Wunsch Algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  109522–109535,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3100408.
[10]  M. S. Pradana and S. Amiroch, “Protein sequence analysis of the Zika virus and the dengue virus using Smith Waterman algorithm,” AIP Conf. Proc. , vol. 2084, no. March, 2019, doi: 10.1063/1.5094275.
[11]  S.  Amiroch,  M.  S.  Pradana,  M.  I.  Irawan,  and  I.  Mukhlash,  “Multiple alignment  analysis  on  phylogenetic  tree  of  the  spread  of  SARS  epidemic using  distance  method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  890,  no.  1,  2017,  doi: 10.1088/1742-6596/890/1/012080.
[12]  S. Amiroch, M. I. Irawan, I. Mukhlash, A. Nur, M. Ansori, and A. Nidom, “Identification  of  the  Spread  of  the  Influenza  Virus  Type  A  /  H9N2  in Indonesia Using the Neighbor-Joining Algorithm with Felsenstein Models 使用费尔森施泰因模型的邻居加入算法识别印度尼西亚一种 / 我们的 权利型流感病 毒的传播 ,” 2021.
[13]  S. Amiroch and A. Rohmatullah, “Determining geographical spread pattern of MERS-CoV by distance method using Kimura model,” AIP Conf. Proc. , vol. 1825, no. Symomath, pp. 1–8, 2017, doi: 10.1063/1.4978970.
[14]  M.  I.  Irawan  and  I.  Mukhlash,  “Maximum  Likelihood  Method  on  The Construction  of  Phylogenetic  Tree  for  Identification  the  Spreading  of SARS Epidemic,” no. 1, pp. 137–141, 2018.
[15]  S.  Amiroch,  M.  S.  Pradana,  M.  I.  Irawan,  and  I.  Mukhlash,  “A  Simple Genetic  Algorithm  for  Optimizing  Multiple  Sequence  Alignment  on  the Spread  of  the  SARS  Epidemic,” Open  Bioinforma.  J. ,  vol.  12,  no.  1,  pp. 30–39, 2019, doi: 10.2174/1875036201912010030.