Judul: Pengaruh teknik penyeimbangan data terhadap performa model identifikasi Single Nucleotide Polymorphism (SNP): Studi kasus genom Kedelai
Abstrak: Single Nucleotide Polymorphism (SNP) merupakan tipe marka molekuler yang saat ini banyak diteliti. Marka ini menjadi populer karena mampu memberikan informasi yang baik akan keragaman DNA. Secara definisi, SNP dapat diartikan sebagai variasi satu basa nukleotida - A, C, T atau G - pada posisi yang sama antara DNA yang dijajarkan dari individu yang berbeda. Perkembangan penelitian mengenai SNP didukung oleh perkembangan teknologi sequencing DNA. Next-Generation Sequencing (NGS) adalah teknologi sequencing DNA terbaru. NGS mampu memberikan throughput yang tinggi dengan biaya yang relatif lebih murah dibandingkan teknologi sebelumnya. Namun, NGS memiliki kelemahan dalam hasil sequencing. Hasil sequencing diberikan dalam bentuk fragmen-fragmen dengan ukuran yang pendek. Hal ini berdampak pada analisis tahap lanjut seperti identifikasi SNP. Proses penjajaran fragmen DNA adalah tahapan yang harus dilakukan sebelum melakukan identifikasi SNP. Proses penjajaran menjadi lebih sulit dilakukan ketika diterapkan pada fragmen-fragmen dengan ukuran yang pendek. Tingkat kesalahan penjajaran bisa menjadi tinggi karena banyak fragmen yang dijajarkan tidak pada posisinya. Hal ini menyebabkan munculnya variasi basa karena error. Jumlah variasi basa karena error lebih banyak hingga beberapa kali lipat dibandingkan jumlah variasi basa karena SNP. Dengan kata lain, terjadi ketidakseimbangan data antara kelas SNP positf dan kelas SNP negatif. Machine learning yang dilatih menggunakan data latih tidak seimbang akan menghasilkan model dengan performa yang rendah karena model cenderung mengidentifikasi kandidat SNP sebagai anggota kelas mayor. dst ...
Keyword: Next-Generation Sequencing (NGS), SNP, oversampling, undersampling

Judul: Pengaruh Teknik Seleksi Fitur Terhadap Performa Pengidentifikasi Single Nucleotide Polymorphism Pada Genom Kedelai.
Abstrak: Kedelai (Glycine max) merupakan komoditas pangan yang sangat dekat dengan masyarakat Indonesia. Data dari BPS dan Kementerian Pertanian menunjukkan bahwa produksi kedelai masih belum dapat memenuhi kebutuhan dalam negeri sehingga tingkat ketergantungan pada impor masih sangat tinggi, sementara konsumsi kedelai akan terus meningkat sejalan dengan pertumbuhan jumlah penduduk. Salah satu usaha peningkatan produksi kedelai adalah melalui pemuliaan tanaman kedelai berbasis Single Nucleotide Polymorphism atau SNP. SNP adalah variasi DNA di antara individu pada spesies yang sama. Variasi ini diketahui dengan melihat adanya perbedaan satu buah basa nukleotida pada posisi yang sama antara DNA yang dijajarkan. Pada pemuliaan tanaman, SNP dimanfaatkan dengan mendeteksi keterkaitannya dengan sifat-sifat yang bernilai ekonomis pada berbagai tanaman pertanian. Tujuannya adalah untuk mendapatkan varietas unggul yang dapat menghasilkan panen lebih berkualitas dan lebih banyak, serta tahan terhadap berbagai kondisi lingkungan. Tantangan utama dalam mengidentifikasi SNP adalah membedakan polimorfisme genetika yang sebenarnya dengan variasi yang disebabkan oleh error. Tantangan lainnya adalah membangun model pendeteksi SNP yang dapat mengatasi ketidakseimbangan data. Karena dari variasi DNA yang ditemukan, sebagian besarnya adalah variasi yang disebabkan karena error, dan hanya sebagian kecil saja yang benar-benar merupakan SNP. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi SNP yang ada pada genom kedelai dengan menerapkan teknik seleksi fitur Feature Assesment by Sliding Threshold (FAST) dan Signal to Noise Ratio (SNR). Teknik pemilihan fitur yang merefleksikan penentuan dimensi dataset merupakan tahap pra-proses yang dilaporkan dapat dijadikan alternatif dalam mengatasi ketidakseimbangan data. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan sekuens DNA genom kedelai dari beberapa jenis kedelai budidaya yang telah dijajarkan dengan sekuens DNA rujukan, dan telah diekstraksi 24 fitur statistiknya. Proses identifikasi SNP dilakukan menggunakan Support Vector Machine. Hasil percobaan menunjukkan bahwa teknik Signal to Noise Ratio mampu menghasilkan 5 fitur yang menghasilkan performa pengidentifikasi SNP terbaik, yaitu kualitas maksimum alel minor, kualitas rata-rata alel minor, frekuensi alel minor, peluang error dan keseimbangan alel. Performa model yang dihasilkan mampu melampaui model yang menggunakan seluruh fitur yang tersedia dalam hal sensitivity, G-Mean dan F-Measure. Selain itu, dengan menggunakan seleksi fitur dapat mengurangi waktu komputasi yang diperlukan dalam membangun model hingga 3,8 kali.
Keyword: Feature selection, imbalance data, Single Nucleotide Polymorphism

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: