Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems

PENGUKURAN KEMIRIPAN SEMANTIK BERBASIS GRAPH PADA GENE ONTOLOGY Akhmad, Dinar Munggaran
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 4 No. 2 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i2.9678

Abstract

Ontologi mendukung suatu sistem Knowledge Management dan membuka kemungkinan untuk berpindah dari pandangan berorientasi dokumen ke arah pengetahuan yang saling terkait dan dapat dimanfaatkan kembali secara lebih fleksibel dan dinamis. Salah satu dokumen ontology yang sangat berperan dalam dunia bioinformatika adalah Gene Ontology. Gene Ontology dibangun berbasis Graph, memuat banyak term/istilah tentang Gen pada makhluk hidup. Gen dapat melakukan mutasi dan hal ini menyebabkan resistensi terhadap segala jenis obat. Gen yang diketahui menyebabkan penyakit malaria resisten terhadap obat antimalarial yaitu gen dhfr dan dhps. Penelusuran kemungkinan gen lain yang resisten dapat dilakukan dengan mengetahui sifat-sifat gen yang berhubungan dengan resistensi tersebut. Salah satu cara adalah dengan menghitung kemiripannya secara semantik melalui pendekatan path length metode Wang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rentang nilai kemiripan kedua gen tersebut adalah 0 – 1. Nilai kemiripan diuji pada salah satu komponen dalam Gene Ontology yaitu pada Molecular Function dengan nilai kemiripan sebesar 0.35 karena terhubung oleh 2 node yang sama yaitu catalytic activity. Dengan demikian penelitian ini diharapkan dapat mendeteksi gen lain yang terindikasi resistensi sebelum penelitian lebih lanjut secara molekuler.
PEMODELAN MONTE CARLO UNTUK PREDIKSI SIFAT HUJAN HARIAN Andriani, Siska; Akhmad, Dinar Munggaran; Wihartiko, Fajar Delli
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 4 No. 2 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i2.9697

Abstract

Prediksi merupakan kegiatan peramalan untuk masa depan. Prediksi sudah banyak digunakan salah satunya untuk prediksi panen, jumlah keuntungan dan kerugian serta prediksi cuaca. Pada penelitian ini akan memanfaatkan prediksi cuaca untuk mengetahui sifat hujan harian menggunakan model monte carlo. Dalam prediksi hujan harian ada beberapa parameter yang dapat mempengaruhi missalnya temperatur, curah hujan, kelembaban, arah angin, tekanan udara dan lain sebagainya. Pengamatan cuaca dilakukan oleh Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Data pengamatan yang digunakan pada penelitian ini adalah data pengamatan yang dilakukan stasiun BMKG Waingapu selama 40 tahun (1973-2013). BMKG dalam melakukan prediksi masih sering menemukan kendala karena iklim cuaca di Indonesia dirasa masih sangat labil, sehingga hasil akurasi prediksi sangat sulit dilakukan dengan menggunakan cara tradisional. Untuk itu diusulkan prediksi sifat hujan harian dengan pembangunan model sifat hujan harian menggunakan metode monte carlo. Tahapan metode yang dilakukan dimulai dari analisis, perancangan, implementasi dan uji validasi. Pada tahap implementasi dilakukan pemodelan dimana tahap awal yaitu melakukan analisis data cuaca, penentuan Awal Musim Hujan (AMH), analisis korelasi antara data AMH dengan data Anomali Suhu Permukaan Laut (ASPL) Nino 3.4, penentuan 3 kelas data menggunakan SOM, kategorisasi 9 sifat hujan harian, pemodelan dengan metode monte carlo dan uji coba validasi.