Judul: Asosiasi Single Nucleotide Polymorphism pada Penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Random Forest Regression
Abstrak: Personalized medicine adalah perawatan medis berdasarkan karakteristik masing-masing pasien yang dapat meningkatkan perawatan medis yang dilakukan kepada pasien yang tepat. Perkembangan personalized medicine bisa didekati oleh precision medicine. Saat ini, perkembangan precision medicine difokuskan mempelajari penyakit kompleks, salah satunya adalah Diabetes mellitustipe 2 (T2D). Penyakit ini menjadi penyakit global karena merupakan penyakit mematikan terbesar di Asia Tenggara dan Pasifik Barat. Asosiasi antara data genomik yang direpresentasikan oleh single nucleotide polymorphism (SNP) dan fenotipe penyakit T2D dapat menghasilkan informasi untuk precision medicine. Asosiasi yang sudah ada dilakukan menggunakan pendekatan statistik, salah satu yang sudah dikenal adalah CART (classification or regression tree). Ketika terdapat banyak noise pada data dan sedikitnya informasi yang terdapat pada masing-masing variabel menyebabkan kemampuan prediktif CART berkurang, hal ini bisa diatasi dengan random forest. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan asosiasi SNP menggunakan random forest regression. Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh asosiasi SNP dan fenotipe, serta melakukan pemeriksaan epistatis untuk mengetahui apakah terdapat interaksi antar SNP. Adapun tahapan penelitian yang akan dilakukan terdiri atas enam tahap yaitu pengumpulan data SNP yang diperoleh dari situs The Mouse Phenome Database (MPD) dengan alamat website https://phenome.jax.org/, praproses data, penyusunan peringkat SNP, pemetaan asosiasi, pemeriksaan interaksi SNP, dan evaluasi. Penelitian ini menghasilkan dua buah model asosiasi, yaitu model yang menggunakan data hanya tikus jantan, dan model asosiasi yang menggunakan tikus jantan dan betina. Untuk data tikus jantan, SNP importance yang dihasilkan sebanyak 88 buah SNP. Asosiasi SNP terhadap fenotipe terpenting adalah rs28164866 dengan kandidat protein FAF1. Evaluasi model dilakukan menggunakan mean absolute error (MAE). Diperoleh nilai MAE sebesar 0.153. Nilai epistatis yang masuk dalam kategori high dihasilkan oleh satu buah pasangan SNP, yaitu rs29231750 (kandidat protein ARL15) dan rs46153935 (kandidat protein TCF7L2). Adapun untuk data tikus jantan dan betina, semua hasil yang diperoleh lebih baik dari model asosiasi tikus jantan saja. SNP importance yang dihasilkan lebih banyak, yaitu 301 SNP. Nilai MAE yang diperoleh lebih kecil yaitu sebesar 0.062, dan epistatis yang berkategori high dihasilkan oleh 13 pasang SNP.
Keyword: Diabetes mellitus tipe 2, random forest regression, single nucleotide polymorphism, epistatis, pemetaan asosiasi

Judul: Asosiasi single nucleotide polymorphism pada penyakit diabetes mellitus tipe 2 menggunakan support vector regression dan genetic algorithm
Abstrak: Precision Medicine adalah konsep modern yang telah digunakan untuk menggambarkan perawatan medis akurat yang disesuaikan dengan karakteristik individu setiap pasien. Precision Medicine digunakan untuk meningkatkan perawatan kesehatan yang tepat dan kualitas hidup pasien salah satunya pada penyakit diabetes. Diabetes adalah kelompok gangguan multifaktorial dan heterogen yang ditandai dengan defisiensi atau kegagalan dalam mempertahankan homeostasis glukosa normal. Karakteristik biologis dan informasi genetik penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 (DMT2) diperoleh dengan mencari asosiasi pada Single Nucleotide Polymorphism (SNP) yang memungkinkan penentuan hubungan antara informasi fenotipe dan genotipe serta mengidentifikasi gen yang terkait dengan penyakit DMT2. Asosiasi SNP dengan fenotipe pada penyakit DMT2 dapat membantu pengobatan presisi (precision medicine) secara tepat dan menghasilkan informasi yang berguna untuk penemuan obat yang digunakan untuk mengobati penyakit DMT2. Asosiasi yang sudah banyak dilakukan menggunakan pendekatan machine learning, salah satunya metode Genetic Algorithm digunakan untuk mengatasi data berdimensi tinggi karena banyaknya data SNP ini sehingga diperlukan untuk mengurangi beban komputasi serta mencari SNP yang paling signifikan yang berasosiasi dengan fenotipe. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode Support Vector Regression dan Genetic Algorithm (SVR-GA) untuk memperoleh SNP yang sebelumnya sudah menghitung nilai korelasinya menggunakan korelasi rank Spearman. Kemudian melakukan association mapping pada SNP hasil dari seleksi SVR-GA. Terakhir melakukan pemeriksaan epistasis untuk mengetahui apakah ada interaksi antar SNP. Penelitian ini menghasilkan SNP importance sebanyak 14 SNP. Asosiasi SNP terhadap fenotipe terpenting adalah rs30188721 dengan gen LIPC. Evaluasi model menggunakan mean absolute error (MAE) yang diperoleh sebesar 0,02807. Nilai epistasis yang menghasilkan kategori interaksi high dihasilkan dengan satu pasang SNP yaitu rs48535529 dengan gen INSR dan rs36330341 dengan gen FTO.
Keyword: Association mapping, Diabetes melitus tipe 2, Epistasis, Single nucleotide polymorphism, SVR-GA

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: