IMPLEMENTASI HIDDEN MARKOV MODELS UNTUK PREDIKSI GEN ESCHERICHIA COLI

Rizza Indah Mega Mandasari, - (2011) IMPLEMENTASI HIDDEN MARKOV MODELS UNTUK PREDIKSI GEN ESCHERICHIA COLI. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

[img] Text
s_kom_0608601_table_of_content.pdf

Download (20kB)
[img] Text
s_kom_0608601_chapter1.pdf

Download (261kB)
[img] Text
s_kom_0608601_chapter2.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan

Download (1MB)
[img] Text
s_kom_0608601_chapter3.pdf

Download (624kB)
[img] Text
s_kom_0608601_chapter4.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan

Download (1MB)
[img] Text
s_kom_0608601_chapter5.pdf

Download (248kB)
[img] Text
s_kom_0608601_bibliography.pdf

Download (248kB)
Official URL: http://repository.upi.edu/

Abstract

Banyaknya penelitian mengenai genom membuat data genom, dimana DNA, RNA dan gen termasuk didalamnya, tersedia dalam jumlah yang besar, sehingga dibutuhkannya suatu alat komputasi yang mampu memprediksi lokasi dan menganalisis gen secara akurat. Penelitian ini membahas implementasi Hidden Markov Models untuk prediksi gen pada Escherichia Coli. Pada penelitian ini proses training data menggunakan algoritma Baum-Welch sedangkan proses prediksi menggunakan algoritma Viterbi. Pengujian kemudian dilakukan dengan menghitung nilai sensitivity dan specificity-nya. Hingga diperoleh kesimpulan, hasil sensitivity dan specificity start codon lebih baik dari hasil sensitivity dan specificity stop codon maupun hasil kemunculan start dan stop codon bersama.

Item Type: Thesis (S1)
Additional Information: ID SINTA Dosen Pembimbing Yudi Wibisono: 260167 Lala Septem Riza: 5975668
Uncontrolled Keywords: Hidden Markov Model, prediksi gen, Escherichia Coli, Viterbi, Baum-Welch
Subjects: L Education > L Education (General)
Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Pendidikan Matematika
Depositing User: Adika Subangkit
Date Deposited: 16 Nov 2023 04:25
Last Modified: 16 Nov 2023 04:25
URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/112220

Actions (login required)

View Item View Item