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: 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: 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: