Judul: Identifikasi Single Nucleotide Polymorphism (SNP) pada Genom Kedelai Menggunakan Algoritme C5.0
Abstrak: Teknologi sequencing DNA mampu melakukan sequencing secara mudah dan cepat, sehingga dapat menghasilkan data sequencing dalam ukuran yang sangat besar. Identifikasi Single Nucleotide Polymorphism (SNP) pada data sequencing DNA merupakan masalah yang kompleks karena ukuran data yang digunakan sangat besar dan banyaknya error pada tahap sequecing itu sendiri. Salah satu dampak error pada proses sequencing DNA adalah banyaknya polimorfisme palsu. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi SNP menggunakan algoritme C5.0 dan menganalisis fitur-fitur yang terbaik dalam proses identifikasi SNP. Data yang digunakan adalah data whole-genome dari kedelai budidaya (Glycine max [L.] Merr.) yang disekuens dengan teknologi Next-Generation Sequecing (NGS). Tahap pemodelan dan pengujian menggunakan data latih Gm11 dan data uji Gm16. Algoritme C5.0 mampu mengklasifikasikan kelas true dengan sensitivity sebesar 0.58 dan precision sebesar 0.67 yang berarti banyak terdapat false positive, dan kemampuan model klasifikasi SNP dengan benar dengan f-measure sebesar 0.62.
Keyword: Algorithm C5.0, Next-Generation sequencing, Single Nucleotide Polymorphism

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: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: