Analisis Hidden Markov Model untuk Segmentasi Barisan DNA
DOI:
https://doi.org/10.20956/jmsk.v13i1.3484Abstract
Barisan DNA merupakan barisan yang terdiri dari basa Adenin (A), Sitosin (C), Timin (T), dan Guanin (G) yang diulang ribuan hingga jutaan kali dalam genom. Pada barisan ini, dilakukan analisis segmentasi DNA untuk mengidentifikasi dan memprediksikan pola kemunculan basa A, C, T, dan G. Pada penelitian ini, analisis segmentasi barisan DNA dilakukan dengan menggunakan model Hidden Markov Model (HMM) orde pertama yang merupakan sebuah model statistik dari sebuah sistem yang diasumsikan sebagai suatu proses Markov dengan parameter yang tak diketahui dan tantangannya adalah menentukan parameter tersembunyi (hidden) dari parameter yang dapat diamati . HMM orde pertama berarti bahwa peluang munculnya suatu basa A, C, T, dan G, hanya dipengaruhi oleh satu basa sebelumnya. Dari hasil HMM pada penelitian ini yang merupakan suatu matriks peluang transisi, diperoleh nilai peluang terbesar adalah proses perpindahan basa Guanin (G) ke Adenin (A) dengan nilai peluang 0,434 dan nilai peluang terkecil adalah perpindahan basa Sitosin (C) ke Guanin (G) dengan nilai peluang 0,072. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data barisan DNA Homo sapiens (manusia), yang merupakan salah satu database barisan DNA pada GenBank.Downloads
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi is an Open Access journal, all articles are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format, transform, and build upon the material, provided the original work is properly cited and states its license. This license allows authors and readers to use all articles, data sets, graphics and appendices in data mining applications, search engines, web sites, blogs and other platforms by providing appropriate reference.