Analisis Hidden Markov Model untuk Segmentasi Barisan DNA - Anisa Anisa; Andi Kresna Jaya; Sunarti Sunarti (Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi, 2016)
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.