Judul: Pengembangan Aplikasi Identifikasi Single Nucleotide Polymorphism pada Genom Kedelai Menggunakan Rule Based Classifier
Abstrak: Rendahnya produksi kedelai di Indonesia dapat disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya adalah kualitas varietas kedelai lokal yang yang kurang baik. Perakitan varietas unggul baru dapat dimaksimalkan dengan pemuliaan tanaman dan dapat dibantu oleh teknologi Next-Generation Sequencing (NGS). Namun, aplikasi-aplikasi NGS yang tersedia selama ini masih memiliki akurasi rendah. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi identifikasi SNP (bernama GPSNP) pada genom kedelai dengan menggunakan rule hasil optimasi Genetic Programming (GP) sebagai classifier. Evaluasi aplikasi dilakukan dengan cara membandingkan SNP yang telah diperoleh dengan dua aplikasi identifikasi SNP lainnya yaitu Freebayes dan SAMtools. Pada salah satu data (BAM C01), GPSNP, Freebayes, dan SAMtools masing-masing menghasilkan 2 397 923 SNP, 737 945 SNP, dan 67 401 SNP. Kemudian reliable true SNP, yakni SNP yang muncul di posisi yang sama pada ketiga aplikasi, berjumlah 57 590 SNP. Hasil ini menunjukkan aplikasi GPSNP dapat mengidentifikasi sebagian besar true SNP, tetapi masih terdapat banyak false positive SNP yang teridentifikasi.
Keyword: Next-generation sequencing, SNP identification, Soybean, Identification SNP, Penjajaran, Aplikasi SNP, Pasca penjajaran

Judul: Identifikasi Single Nucleotide Polymorphism pada Genom Kedelai Menggunakan Metode Genetic Programming
Abstrak: Salah satu usaha peningkatan produksi kedelai (Glycine max) adalah melalui pemuliaan tanaman untuk memaksimalkan potensi genetik yang ada pada tanaman kedelai. Pemuliaan tanaman mutakhir berbasis marka molekuler atau marka DNA mampu membuat proses pemuliaan menjadi lebih efisien dibandingkan pemuliaan tanaman konvensional yang berbasis fenotipe. Salah satu marka molekuler mutakhir yang mulai banyak diteliti adalah Single Nucleotide Polymorphism (SNP) yang berupa perubahan atau variasi satu basa nukleotida pada sekuens DNA. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi SNP yang ada pada genom tanaman kedelai dengan menerapkan teknik Genetic Programming (GP) yang merupakan metode evolutionary untuk membangun classifier berbasis rule. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan sekuens DNA genom kedelai dari beberapa aksesi kedelai budidaya. Data tersebut dijajarkan (alignment) dengan sekuens DNA rujukan, kemudian dilakukan perhitungan sejumlah fitur statistik, antara lain kualitas basa dan kedalaman penjajaran. Hasil ekstraksi fitur tersebut diolah dengan GP sehingga dihasilkan rule klasifikasi yang optimal untuk membedakan true SNP (variasi basa yang benar ada dalam genom) dan false SNP (variasi basa yang timbul akibat kesalahan data sekuens). Hasil percobaan menunjukkan bahwa classifier berbasis rule yang dihasilkan oleh GP mampu mengklasifikasikan true dan false SNP dengan sensitivity rata-rata di atas 90% dan specificity rata-rata di atas 80%. Hal ini menandakan bahwa true SNP dapat teridentifikasi dengan baik. Namun demikian, nilai precision hanya sekitar 30% yang berarti banyak terdapat false positive. Hal ini berimplikasi bahwa banyak false SNP yang teridentifikasi sebagai true. Banyaknya false positive ini disebabkan oleh distribusi kelas yang tidak seimbang, yaitu perbandingan kelas true:false sekitar 1:9. Dari sisi rule yang dihasilkan, GP dapat membentuk rule yang sederhana dan dapat diinterpretasi dengan mudah. Salah satu pengetahuan hasil interpretasi yang dapat diambil dari rule yang dihasilkan adalah bahwa faktor atau fitur yang paling berperan dalam membedakan true dan false SNP adalah kualitas basa dari sekuens DNA. Jika kualitas basa tinggi, maka cenderung merupakan true SNP karena berarti kemungkinan kesalahan pada data sekuensnya kecil. Kinerja dari classifier berbasis rule yang dihasilkan oleh GP juga dibandingkan dengan algoritme klasifikasi C4.5 dan SVM dengan dataset yang sama. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa classifier GP secara umum memiliki kinerja yang setara dengan C4.5 dan SVM, namun dengan keunggulan bahwa classifier GP berupa rule yang sederhana dan dapat diinterpretasi dibandingkan dengan decision tree hasil C4.5 yang cenderung kompleks dan model SVM yang bersifat black box.
Keyword: genetic programming, single nucleotide polymorphism

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: