Estimasi Parameter Super Pairwise Alignment pada Kombinasi Virus Dengue Menggunakan Particle Swarm Optimization
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v18i3.2528Keywords:
Estimasi Parameter, Super Pairwise Alignment, Pensejajaran Sekuens, Particle Swarm OptimizationAbstract
Di Indonesia terdapat empat jenis virus dengue atau demam berdarah. Untuk melihat tingkat kesamaan (similarity) antara dua sekuens virus, dibutuhkan proses pensejajaran pada sekuens virus. Metode yang digunakan untuk pensejajaran pada dua sekuens virus adalah Super Pairwise Alignment (SPA). Nilai fungsi objective pada SPA adalah nilai penalty antara dua sekuens virus. Karena nilai fungsi objective tergantung pada parameter SPA, maka pada penelitian ini nilai parameter SPA akan diestimasi menggunakan metode heuristik seperti Particle Swarm Optimization (PSO). Simulasi diterapkan pada enam kombinasi virus dengue untuk proses estimasi parameter SPA. Berdasarkan hasil simulasi pada enam kombinasi virus dengue, PSO dapat menemukan parameter SPA yang optimal secara pendekatan. Parameter SPA yang optimal juga dapat mengetahui posisi dan panjang dari unit sekuens yang mengalami penambahan atau penghapusan.References
Pradana, M.S., Amiroch, S., 2019, Protein Sekuens Analysis of the Zika Virus and the Dengue Virus Using Smith Waterman Algorithm, AIP Conference Proceeding, vol. 2084, Depok, Agustus.
Shahab, M.L, Irawan, M.I., 2017, Sekuens Alignment Using Nature-Inspired Metaheuristic Algorithm, International Journal of Computing Science and Applied Mathematics, vol 3, hal 27-31.
Kennedy, J., Eberhart, R.C., 1995, Particle Swarm Optimization, Proceedings IEEE Int. Conf. Neural Network
Rahmalia, D., 2018, Teknik Penalti pada Optimisasi Berkendala Menggunakan Particle Swarm Optimization, JMPM : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, vol 3, hal 44-52.
Rahmalia, D., 2017, Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm (PSOGA) on Linear Transportation Problem, vol 1867, AIP Conference Proceeding, Surabaya, November.
Herlambang, T., Rahmalia, D., Yulianto, T., 2019, Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Optimization (ACO) for Optimizing PID Parameters on Autonomous Underwater Vehicle (AUV) Control System, Journal of Physics : Conference Series, vol. 1211, Jember, November.
Rahmalia, D., Herlambang, T., 2017, Prediksi Cuaca Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization-Neural Network (PSONN), Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya, Oktober.
Isaev, A., 2004, Introduction to Mathematical Methods in Bioinformatics, Springer, Berlin.
Shen, S.N., Tuszynski, J.A., 2008, Theory and Mathematical Model for Bioinformatics, Springer, Berlin.
Rao, S.S., 2009, Engineeringi Optimization Theory and Practice, John Wiley and Sons, New Jersey.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2019 Dinita Rahmalia, Arif Rohmatullah, Mohammad Syaiful Pradana
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Pernyataan Lisensi
Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).
Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
---
Contoh pengkreditan:
- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]
Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.
---
