Judul: Seleksi SNP dengan Penyusunan Peringkat SNP dan Algoritme Seleksi Fitur Sekuensial
Abstrak: Permasalahan seleksi fitur telah menjadi bidang penelitian yang aktif selama beberapa dekade. Salah satu bidang yang banyak menerapkan teknik seleksi fitur adalah bioinformatika. Kajian asosiasi lintas genom (genome wide association study, disingkat GWAS) dalam bioinformatika bertujuan menentukan apakah suatu varian genetik tertentu memiliki asosiasi dengan suatu fenotipe (ciri yang teramati) tertentu. Polimorfisme nukleotida tunggal (single nucleotide polymorphism, disingkat SNP) merupakan markah yang paling banyak digunakan untuk mengidentifikasi polimorfisme genetik karena menghasilkan informasi yang berlimpah tentang keanekaragaman genetik pada tingkat DNA. Pada 1977, Thomas M. Cover dan Jan M. Van Capenhout menunjukkan bahwa hanya exhaustive search (ES) yang menjamin diperolehnya kombinasi fitur atau variabel preditor terbaik, namun membutuhkan sumber daya dan waktu komputasional yang sangat besar. Tesis ini mengusulkan penggunaan metode penyusunan peringkat variabel untuk membuang sebagian besar SNP berperingkat rendah sebelum dilakukan seleksi SNP. Di sini dibandingkan metode-metode penyusunan peringkat SNP dengan pendekatan statistik menggunakan correlation-adjusted marginal correlation score (CAR score) dan influential score (I-score) dan pendekatan machine learning menggunakan algoritme random forest untuk mereduksi ruang pencarian. Pencarian dalam ruang tereduksi dilakukan menggunakan sequential forward floating selection (SFFS) yang membungkus support vector regression (SVR). Di sini dibandingkan juga hasil yang diperoleh saat digunakan dua kernel serba guna—kernel radial basis function (RBF) dan kernel Bessel—dalam permasalahan regresi linear berdimensi tinggi, yaitu, pencarian kombinasi SNP yang paling sesuai yang berhubungan dengan fenotipe tertentu. Tesis ini juga mengusulkan penggunaan dua buah kriteria seleksi, adjusted 𝑅�������2 dan mean squared error (MSE), dengan harapan bahwa himpunan SNP yang terseleksi adalah himpunan dengan tingkat kepentingan statistik yang tinggi dan daya prediktif yang kuat. Pengujian dilakukan menggunakan dua buah fenotipe simulasi dengan dan tanpa interaksi epistatik seperti yang digunakan oleh De Oliveira et al. (2014) dan Kusuma et al. (2016). Hasil pengujian menunjukkan bahwa irisan dua buah himpunan SNP hasil seleksi menggunakan kedua kriteria seleksi mampu mengurangi, atau bahkan meniadakan, false positive. Selain itu, dengan dibuangnya sebagian besar SNP berperingkat rendah sebelum dilakukan seleksi SNP terbukti mampu meningkatkan akurasi hasil seleksi. Untuk kedua fenotipe simulasi tersebut, metode yang diusulkan memberikan hasil seleksi paling akurat dibandingkan kedua metode sebelumnya. Metode seleksi SNP yang diusulkan kemudian diterapkan pada data real di mana nilai-nilai yang hilang diimputasi menggunakan metode KNNcatImpute untuk variabel kategorikal.
Keyword: bioinformatika, kajian asosiasi, padi, polimorfisme nukleotida tunggal, sequential forward floating selection

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: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: