Judul: Association of Single  Nucleotide Polymorphism and Phenotype in Type 2 Diabetes Mellitus Using Elastic Net Method
Abstrak: Precision Medicine bertujuan untuk mendesain strategi pengobatan maupun pencegahan paling tepat terhadap suatu individu berdasarkan profil genetiknya. Profil genetik bisa didapatkan melalui penanda genetik yang bisa diidentifikasi menggunakan metode machine learning. Data penanda genetik seperti data Single Nucleotide Polymorphism (SNP) memiliki permasalahan high dimensionality data yang tidak bisa diatasi oleh metode regresi linear biasa. Pada penelitian ini digunakan metode regularisasi yaitu Elastic Net untuk membangun model prediktif untuk memprediksi nilai insulin tolerance yang merupakan fenotipe Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) sekaligus menyeleksi SNP yang signifikan. Hasil yang didapat menunjukkan Elastic Net mampu menyeleksi 201 SNP signifikan dari 690 SNP dengan galat yang rendah (MAE = 0,619) dan koefisien determinasi yang baik (R2 = 0,99). Sebanyak 201 SNP yang terseleksi merepresentasikan 36 gen yang paling berasosiasi dari 68 gen yang ada pada data. Sebanyak 77,8% gen yang didapatkan berhasil divalidasi menggunakan studi literatur sehingga dapat dikatakan Elastic Net memiliki kemampuan yang baik dalam mengasosiasikan SNP-Fenotipe T2DM. Hasil penelitian ini bermanfaat untuk membantu mengurangi ruang pencarian kandidat penanda genetik T2DM., Precision medicine aimed to design the most precise strategy to medicate or prevent someone from a disease based on an individual genetic profile. Genetic profile could be obtained through machine learning identification of genetic marker. Genetic data such as single nucleotide polymorphism (SNP) has a high dimensionality problem that traditional linear regression could not overcome. Regularized method named Elastic Net were utilized in this research to build predictive model of insulin tolerance value which is a type 2 diabetes mellitus’s (T2DM) phenotype marker and selects most significant SNPs simultaneously. The results shown that Elastic Net selected 201 SNPs out of 690 SNPs with low error (MAE = 0.619) and good coefficient of determination (R2 = 0,99). 201 selected SNPs represented 36 most associated genes out of 68 genes. 77.8% genes were successfully validated using literature research thus proofing the performance of Elastic Net. The results are useful to narrow the search space of T2DM’s genetic marker candidates thus wet lab experiment would become more efficient.
Keyword: association, T2DM, phenotype, SNP, precision medicine

Judul: Asosiasi Single Nucleotide Polymorphism dan Fenotipe pada Penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Stepwise Regression
Abstrak: Precision medicine merupakan penerapan ilmu medis untuk membuat profil kelompok-kelompok individu berdasarkan karakteristik biologis unik dari setiap individu tersebut. Saat ini precision medicine fokus terhadap penyakit kompleks seperti Diabetes Mellitus tipe 2. Karakteristik biologis Diabetes Mellitus tipe 2 didapatkan dari marka DNA dan fenotipe. Marka DNA yang digunakan adalah Single Nucleotide Polymorphism (SNP). Data SNP diambil dari Mouse Phenome Database berdasarkan 22 kandidat protein mengenai Diabetes Mellitus tipe 2. Di tahap praproses dilakukan pengisian missing value dan pengkodean pada data SNP. Seleksi SNP sebagai fitur dilakukan dengan metode Stepwise Selection untuk memilih SNP yang signifikan secara statistik. Data fenotipe yang digunakan adalah insulin tolerance. Asosiasi SNP dan fenotipe insulin tolerance dilakukan dengan metode Regresi Linier Berganda. Hasil asosiasi mendapatkan 8 SNP yang berasosiasi secara signifikan terhadap fenotipe insulin tolerance berdasarkan analisis Uji-T.
Keyword: asosiasi, diabetes, fenotipe, genotipe, regresi

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: