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: 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: 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: