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: 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: 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: