Judul: Generating a Similarity Functions using Genetic Programming on Binary Data.
Abstrak: Data biner merupakan data yang merepresentasikan nilai dari suatu atribut dalam 0 atau 1. Nilai 0 menunjukkan ketidakadaan (absence) dan nilai 1 menunjukkan keberadaan (presence) suatu atribut tertentu. Data biner banyak digunakan dalam bidang bioinformatika dan kemoinformatika. Selanjutnya, dua objek data biner dapat dibandingkan antara lain dengan melihat kemiripan antara keduanya menggunakan fungsi kemiripan. Pemilihan fungsi kemiripan yang sesuai sangat diperlukan untuk mengukur kemiripan data biner. Beberapa peneliti telah melakukan berbagai langkah sistematis untuk memilih fungsi kemiripan namun pada prinsipnya, cara yang digunakan memiliki kesamaan, yaitu mencoba satu persatu fungsi kemiripan. Jika diperhatikan dengan seksama, semua fungsi kemiripan memiliki operator (+, -, x, /) dan operan (a, b, c, d) tertentu yang sama. Operator dan operan ini bisa dijadikan sebagai fitur dari fungsi kemiripan sehingga memungkinkan membangkitkan ulang fungsi kemiripan menggunakan Pemrograman Genetik, yang menjadi kajian pada penelitian ini. Untuk membangun model Pemrograman Genetik yang menghasilkan fungsi kemiripan, digunakan tiga dataset yaitu Zoo-yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek kecil dan atribut sedikit, Compound-yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek dan atribut sedang, dan Jamu yang mewakili dataset dengan karakteristik jumlah objek banyak dan atribut sedang. Ketiga dataset ini dilihat perbedaan karakteristiknya menggunakan tabel OTU (Operational Taxonomic Unit). Selain itu, penelitian ini menggunakan lima fungsi fitness yaitu Recall Fitness, Magnitude Fitness, Zero-Division Fitness, Identity Fitness, dan Symmetry Fitness. Fungsi yang diperoleh dari Pemrograman Genetik dievaluasi menggunakan SVM (Support Vector Machine) untuk mengetahui tingkat akurasinya. Adapun untuk melihat pengaruh jumlah data dan jumlah fitur terhadap efisiensi model dilakukan pengukuran terhadap waktu eksekusi. Hasil analisis data menggunakan tabel OTU menunjukkan ketiga data yang digunakan pada penelitian didominasi oleh fitur d yang didefinisikan sebagai nilai 0 pada bit kedua objek data biner yang dihitung kemiripannya. Adapun hasil pembangkitan fungsi kemiripan menggunakan Pemrograman Genetik menghasilkan fungsi kemiripan yang didominasi oleh operator + dan × serta operan 𝑎��� dan 𝑑��� . Hasil evaluasi fungsi kemiripan menggunakan pengklasifikasi SVM menunjukkan bahwa fungsi dari Pemrograman Genetik cukup kompetitif dibandingkan dengan fungsi yang sudah umum digunakan, yaitu fungsi kemiripan Tanimoto. Hal ini ditunjukkan dengan fungsi kemiripan Pemrograman Genetik yang memiliki akurasi melebihi fungsi Tanimoto pada dua dari tiga dataset yang digunakan, yaitu Zoo dan Compound, meskipun perbedaan akurasi yang dihasilkan tidak terlalu signifikan., 0 indicates the absence of a specific attribute, on the other hand a value of 1 indicates the presence one. Binary data are widely used in the fields of Bioinformatics and chemoinformatics. Furthermore, two binary data objects can be compared by looking at the similarities between them using a similarity function. The selection of the appropriate similarity function is required to measure the similarity of binary data samples. Several researchers have conducted various systematic ways to select the appropriate similarity functions, however they used similar approaches by trying one by one the similarity function. Commonly, all similarity functions have operators (+, -, x, /) and operands (a, b, c, d). This operators and this operands could serve as features of similarity functions. Thus, there is opportunity to generate some similarity functions using Genetic Programming. This research used 3 dataset, namely Zoo dataset-representing small number and small attributes
Keyword: Genetic Programming, Similarity Functions, SVM Classifier, Table OTU, Karakteristik Data Biner, Pemograman Genetik

Judul: Seleksi SNP dengan Penyusunan Peringkat SNP dan Algoritme Seleksi Fitur Sekuensial
Abstrak: Permasalahan seleksi fitur telah menjadi bidang penelitian yang aktif selama beberapa dekade. Salah satu bidang yang banyak menerapkan teknik seleksi fitur adalah bioinformatika. Kajian asosiasi lintas genom (genome wide association study, disingkat GWAS) dalam bioinformatika bertujuan menentukan apakah suatu varian genetik tertentu memiliki asosiasi dengan suatu fenotipe (ciri yang teramati) tertentu. Polimorfisme nukleotida tunggal (single nucleotide polymorphism, disingkat SNP) merupakan markah yang paling banyak digunakan untuk mengidentifikasi polimorfisme genetik karena menghasilkan informasi yang berlimpah tentang keanekaragaman genetik pada tingkat DNA. Pada 1977, Thomas M. Cover dan Jan M. Van Capenhout menunjukkan bahwa hanya exhaustive search (ES) yang menjamin diperolehnya kombinasi fitur atau variabel preditor terbaik, namun membutuhkan sumber daya dan waktu komputasional yang sangat besar. Tesis ini mengusulkan penggunaan metode penyusunan peringkat variabel untuk membuang sebagian besar SNP berperingkat rendah sebelum dilakukan seleksi SNP. Di sini dibandingkan metode-metode penyusunan peringkat SNP dengan pendekatan statistik menggunakan correlation-adjusted marginal correlation score (CAR score) dan influential score (I-score) dan pendekatan machine learning menggunakan algoritme random forest untuk mereduksi ruang pencarian. Pencarian dalam ruang tereduksi dilakukan menggunakan sequential forward floating selection (SFFS) yang membungkus support vector regression (SVR). Di sini dibandingkan juga hasil yang diperoleh saat digunakan dua kernel serba guna—kernel radial basis function (RBF) dan kernel Bessel—dalam permasalahan regresi linear berdimensi tinggi, yaitu, pencarian kombinasi SNP yang paling sesuai yang berhubungan dengan fenotipe tertentu. Tesis ini juga mengusulkan penggunaan dua buah kriteria seleksi, adjusted 𝑅�������2 dan mean squared error (MSE), dengan harapan bahwa himpunan SNP yang terseleksi adalah himpunan dengan tingkat kepentingan statistik yang tinggi dan daya prediktif yang kuat. Pengujian dilakukan menggunakan dua buah fenotipe simulasi dengan dan tanpa interaksi epistatik seperti yang digunakan oleh De Oliveira et al. (2014) dan Kusuma et al. (2016). Hasil pengujian menunjukkan bahwa irisan dua buah himpunan SNP hasil seleksi menggunakan kedua kriteria seleksi mampu mengurangi, atau bahkan meniadakan, false positive. Selain itu, dengan dibuangnya sebagian besar SNP berperingkat rendah sebelum dilakukan seleksi SNP terbukti mampu meningkatkan akurasi hasil seleksi. Untuk kedua fenotipe simulasi tersebut, metode yang diusulkan memberikan hasil seleksi paling akurat dibandingkan kedua metode sebelumnya. Metode seleksi SNP yang diusulkan kemudian diterapkan pada data real di mana nilai-nilai yang hilang diimputasi menggunakan metode KNNcatImpute untuk variabel kategorikal.
Keyword: bioinformatika, kajian asosiasi, padi, polimorfisme nukleotida tunggal, sequential forward floating selection

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: