Judul: Analisis Fitur untuk Identifikasi Single Nucleotide Polymorphism Studi Kasus pada DNA Glycine max [L.] Merr
Abstrak: Single Nucleotide Polymorphism (SNP) merupakan marka DNA yang menunjukkan adanya variasi satu buah nukleotida pada suatu populasi spesies yang sama namun varietas berbeda. Identifikasi SNP atau SNP Calling merupakan tahapan penting untuk analisis keterkaitan SNP dan fenotipe. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi SNP menggunakan Boostrap Agregating (Bagging) CART dan Support Vector Machine. Bagging CART merupakan teknik klasifikasi dengan kompleksitas yang sederhana O(n log n) namun mampu memberikan alasan atas keputusan pengklasifikasian data. Sementara itu, SVM merupakan metode klasifikasi yang handal namun memiliki kompleksitas yang tinggi O(n3). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kemampuan Bagging CART dan SVM dalam melakukan SNP Calling. Data yang digunakan adalah whole-genome kedelai budidaya (Glycine max [L.] Merr.) yang disekuen dengan teknologi Next-Generation Sequecing (NGS) Illumina. Data tersebut dibagi ke dalam 3 set data yang dibedakan berdasarkan kelompok fitur yang digunakan. Berdasarkan metode Bagging CART, dataset 2 memperoleh nilai f-measure yang tertinggi yaitu 0.63. Nilai ini lebih tinggi dibandingkan model yang dibangun menggunakan dataset 1 dan 3 yaitu 0.62. Adapun berdasarkan metode SVM , data yang memperoleh nilai f-measure tertinggi adalah dataset 1 yaitu sebesar 0.59. Nilai ini lebih tinggi dibandingkan model yang dibangun menggunakan dataset 2 dan 3 yaitu 0.56. Berdasarkan hasil yang diperoleh, metode Bagging CART lebih baik dibandingkan metode SVM untuk identifikasi SNP.
Keyword: Decision Tree, Single Nucleotide Polymorphism, Support Vector Machine

Judul: Analisis CART dan Bagging CART pada Big Data dalam Identifikasi Single Nucleotide Polymorphism (SNP).
Abstrak: Big data merupakan istilah untuk data dan informasi yang tumbuh secara signifikan dari ukuran jumlah, baik pada data yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Bioinformatika merupakan disiplin ilmu yang mengalami pertumbuhan data secara eksponensial dalam bebearpa tahun belakangan ini, yaitu sejak ditemukannya teknologi Next-Generation Sequencing (NGS). Salah satu kajian yang menarik di bidang bioinformatika adalah identifikasi polimorfisme nukleotida atau dikenal Single Nucleotide Polymorphism (SNP). Penelitian ini mengembangkan model dan menganalisis fitur-fitur terbaik yang dapat digunakan dalam identifikasi SNP. Metode yang digunakan adalah classification and regression trees (CART) dan bootstrap aggregating (bagging) CART dengan skema 11, 21, 31, 41, 51, 61, 71, 81 dan 91 pohon klasifikasi. Data yang digunakan adalah data whole-genome dari kedelai budidaya (Glycine max [L.] Merr.) yang disekuen menggunakan teknologi NGS, Genome Analyzer II Illumina. Pelatihan model menggunakan kandidat SNP pada kromosom 11, sementara pengujian menggunakan kandidat SNP pada kromosom 16. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bagging CART dengan skema 51 pohon mampu membangun model klasifikasi SNP yang paling baik dibandingkan CART dan skema-skema lainnya berdasarkan metrik Fmeasure yaitu 0.63. Berdasarkan frekuensi kemunculan yang paling tinggi dari masing-masing skema pada bagging CART, fitur yang paling berperan dalam identifikasi SNP adalah max qual minor, freq minor dan mismatch alt.
Keyword: big data, classification and regression trees, next generation sequencing, single nucleotide polymorphisms

Judul: Kekonsistenan Hamiltonian pada Gerak Gelombang Interfacial
Abstrak: The interfacial wave is an internal wave that occurs at boundary of two layers fluid. It appears because there is difference of mass density between the two layers. The objective of this thesis is to formulate the motion of internal wave with flat base and flat as well as free upper bound surface. The motion equation obtained is a Hamiltonian system. The Hamiltonian in this system is expressed by variable of wave deviation and horizontal component of potential velocity. Under assumption that interfacial wave moves only in one direction, it can be shown that the Hamiltonian depends on the solution of the wave motion equation. The coefficients of the equation depend on the physical characteristics of the two layers of fluid, i.e. thickness and mass density. The numerical results show that Hamiltonian in the system is constant. It is consistent with Hamiltonian characteristic, which does not depend on time.
Keyword: