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: 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: 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: