Detail Inovasi Perguruan Tinggi


Tema: Klasifikasi Metagenom dengan Metode Naïve Bayes Classifier
Judul: Klasifikasi Metagenom dengan Metode Naïve Bayes Classifier
Perguruan Tinggi: Universitas Pakuan
Jenis/sdm: dosen/0402108604#

Tahun: 2014

Studi  metagenom  merupakan  langkah  penting  pada  pengelompokan  taksonomi.  Pengelompokan  pada metagenom dapat dilakukan dengan menggunakan metode binning. Binning diperlukan untuk mengelompokkan contigs yang dimiliki oleh masing-masing kelompok spesies filogenetik. Pada penelitian ini,  binning dilakukan dengan  menggunakan  pendekatan  komposisi  berdasarkan  supervised  learning  (pembelajaran  dengan  contoh). Metode  supervised  learning  yang  digunakan  yaitu  Naïve  Bayes  Classifier.  Adapun  metode  yang  digunakan untuk  ekstraksi  ciri  adalah  dengan  melakukan  perhitungan  frekuensi  k-mer.  Klasifikasi  pada  metagenom dilakukan  berdasarkan  tingkat  takson  genus.  Dari  proses  klasifikasi  yang  dilakukan,  akurasi  yang  diperoleh dengan menggunakan fragmen pendek (400 bp)  adalah 49.34 % untuk ekstraksi ciri 3-mer dan 53.95 % untuk ekstrasi ciri 4-mer. Sementara itu, untuk fragmen panjang (10 kbp), akurasi mengalami peningkatan yaitu 82.23 %  untuk  ekstraksi  ciri  3-mer  dan  85.89  %  untuk  esktraski  ciri  4-mer.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa akurasi semakin tinggi seiring dengan semakin panjangnya ukuran fragmen. Selain itu, penelitian ini juga menyimpulkan bahwa metode ekstrasi ciri yang memberikan hasil paling maksimal adalah dengan menggunakan ekstraksi ciri 4-mer.

 

Kata Kunci: metagenom, k-mer, Naïve Bayes Classifier, binning, klasifikasi