Judul: Association Mapping SNP – Fenotipe Menggunakan Metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS).
Abstrak: Kebutuhan pangan yang semakin meningkat, maka diperlukan upaya peningkatan produktivitas pangan. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan cara pemuliaan tanaman. Untuk melakukan pemuliaan tanaman diperlukan kumpulan data genetika. Dengan tersedianya informasi genetika maka dapat ditemukan perakitan varietas unggul baru. Informasi genetika yang dapat digunakan berupa data genom. Data genom terdiri atas data genotipe dan data fenotipe. Data genotipe merupakan marka DNA. Salah satu marka DNA yang banyak digunakan dan efektif dalam studi asosiasi yaitu SNP. Adapun data fenotipe berupa data kuantitatif karakteristik atau dapat berupa data bernilai biner. Tersedianya data tersebut dapat mempermudah dan mempercepat pemuliaan tanaman dengan association mapping. Association mapping merupakan alat untuk mengidentifikasi SNP-SNP yang signifikan berkontribusi terhadap fenotipe. Permasalahan association mapping yaitu masih terdapat false positive dan false negative pada hasil asosiasi, serta data yang berdimensi tinggi. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan menemukan SNP-SNP yang paling signifikan berasosiasi dengan fenotipe, memperoleh model terbaik, dan mengevaluasi kinerja metode yang digunakan. Metode yang digunakan dalam association mapping ini adalah metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). MARS merupakan metode pemodelan regresi multivariat nonparametrik yang fleksibel pada data berdimensi tinggi. Algoritme MARS memiliki dua tahap, yaitu tahap forward digunakan untuk memeperoleh fungsi dengan jumlah fungsi basis maksimum dan tahap backward digunakan untuk menghapus basis fungsi yang kontribusinya terhadap nilai dugaan respon kecil. Selain itu metode yang banyak dipakai dan diperkirakan mampu mengurangi false positive dengan menangani struktur populasi adalah metode Principal Component Analysis (PCA). PCA merupakan suatu metode untuk mengurangi atau meringkas jumlah variabel dengan membentuk kombinasi linier yang biasa disebut PC (komponen utama). PC dapat menjelaskan variabel asli tanpa kehilangan banyak informasi. Hasil association mapping dengan metode MARS pada dua data simulasi, 1000 SNP dan 10000 SNP hasilnya optimal yaitu tepat mengasosiasikan tanpa ada false positive dan false negative dengan R2=0.99. Pada data tanaman padi diperoleh R2=0.76. Pada hasil perbandingan, metode MARS menunjukan hasil yang lebih baik dari pada metode lain. Namun ketika data simulasi mengandung nilai NA (Not Available) nilai R2 menurun. Kemudian hasil dari penerapan kombinasi metode PCA dan metode MARS tidak mempengaruhi akurasi hasil, bahkan akurasi bertambah buruk. Maka disimpulkan metode MARS mampu menghasilkan model yang dapat digunakan untuk association mapping.
Keyword: association mapping, fenotipe, genotipe, MARS, pemuliaan tanaman, SNP

Judul: Asosiasi single nucleotide polymorphism pada penyakit diabetes mellitus tipe 2 menggunakan support vector regression dan genetic algorithm
Abstrak: Precision Medicine adalah konsep modern yang telah digunakan untuk menggambarkan perawatan medis akurat yang disesuaikan dengan karakteristik individu setiap pasien. Precision Medicine digunakan untuk meningkatkan perawatan kesehatan yang tepat dan kualitas hidup pasien salah satunya pada penyakit diabetes. Diabetes adalah kelompok gangguan multifaktorial dan heterogen yang ditandai dengan defisiensi atau kegagalan dalam mempertahankan homeostasis glukosa normal. Karakteristik biologis dan informasi genetik penyakit Diabetes Mellitus Tipe 2 (DMT2) diperoleh dengan mencari asosiasi pada Single Nucleotide Polymorphism (SNP) yang memungkinkan penentuan hubungan antara informasi fenotipe dan genotipe serta mengidentifikasi gen yang terkait dengan penyakit DMT2. Asosiasi SNP dengan fenotipe pada penyakit DMT2 dapat membantu pengobatan presisi (precision medicine) secara tepat dan menghasilkan informasi yang berguna untuk penemuan obat yang digunakan untuk mengobati penyakit DMT2. Asosiasi yang sudah banyak dilakukan menggunakan pendekatan machine learning, salah satunya metode Genetic Algorithm digunakan untuk mengatasi data berdimensi tinggi karena banyaknya data SNP ini sehingga diperlukan untuk mengurangi beban komputasi serta mencari SNP yang paling signifikan yang berasosiasi dengan fenotipe. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode Support Vector Regression dan Genetic Algorithm (SVR-GA) untuk memperoleh SNP yang sebelumnya sudah menghitung nilai korelasinya menggunakan korelasi rank Spearman. Kemudian melakukan association mapping pada SNP hasil dari seleksi SVR-GA. Terakhir melakukan pemeriksaan epistasis untuk mengetahui apakah ada interaksi antar SNP. Penelitian ini menghasilkan SNP importance sebanyak 14 SNP. Asosiasi SNP terhadap fenotipe terpenting adalah rs30188721 dengan gen LIPC. Evaluasi model menggunakan mean absolute error (MAE) yang diperoleh sebesar 0,02807. Nilai epistasis yang menghasilkan kategori interaksi high dihasilkan dengan satu pasang SNP yaitu rs48535529 dengan gen INSR dan rs36330341 dengan gen FTO.
Keyword: Association mapping, Diabetes melitus tipe 2, Epistasis, Single nucleotide polymorphism, SVR-GA

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: