TOTO HARYANTO

Sedikit goresan menebar manfaat …..

PENGGUNAAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) UNTUK MENGIDENTIFIKASI RNA FAMILY

Posted by totoharyanto on January 7th, 2011

PENGGUNAAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) UNTUK MENGIDENTIFIKASI RNA FAMILY
Toto Haryanto, Agus Buono, Taufik Djatna

Pada awalnya, untuk mengklasifikasikan sekuens baru dari Asam Ribonukelat (RNA) dilakukan pensejajaran dua sekuens. Namun hal ini mengalami kendala apabila terdapat fragmen dari sekuens tersebut yang tidak lengkap. Hidden Markov Model (HMM) merupakan model prlbabilistik yang banyak diaplikasikan untuk permasalahan deret wakti atau sekuens linear. Di sisi lain, non-coding RNA memiliki banyak family yang dapat diidentifikasi dengan melihat untaian sekuensnya. Penelitian pendekatan model HMM yang digunakan memiliki jumlah state sebanyak 2 hidden state dan 3 hidden state.

Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekuens non-coding RNA (ncRNA) dari Genome Research Institute yang telah terlabeli sebanyak 5066 yang terbagi menjadi 7 kelas. Dari data tersebut 50% digunakan sebagai data pelatihan dan sisanya digunakan sebagai pengujian.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan 3 hidden state akan menghasilkan identifikasi yang secara umum lebih tinggi dibandingkan dengan 2 state. Rata-rata akurasi terbaik terdapat pada identifikasi kelas ke-7 dengan 3 hidden state yaitu sebesar 77.08%. Akan tetapi, terjadi kondisi yang kontradiksi pada identifikasi kelas pertama dengan penurunan rata-rata tingkat akurasi yang sangat signifikan menjadi 5.44 % dengan 3 hidden state.

Key words

Asam Ribonukleat (RNA), Hidden Markov Model (HMM), non-coding RNA


Leave a Reply

XHTML: You can use these tags: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>