APLIKASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA DATA BIOINFORMATIKA (Studi Kasus: Klasifikasi Genes Expression Data Maize Nested Association Mapping)

Abstract

Bioinformatika merupakan perpaduan informatika dan ilmu biologi yang mempelajari penerapan teknik komputasi untuk mengelola dan menganalisis informasi-informasi data biologi. Bioinformatika memicu peningkatan pemahaman manusia dalam bidang genomik yang terkait dengan penggunaan sekuens Deoxyribonucleic Acid (DNA). Database genom (ekspresi dan sekuens gen) berkembang sangat pesat dan berskala besar. Pada penelitian ini, data genom yang digunakan adalah nilai ekspresi gen pada dataset Maize NAM. Tujuan dari penelitian ini untuk mengklasifikasikan informasi nilai ekspresi gen berdimensi tinggi berdasarkan pada karakteristik organ apex, ear, root, shoot, dan tassel. Salah satu metode statistik yang dapat digunakan untuk klasifikasi adalah metode Support Vector Machine (SVM). Peneliti melakukan proses filtering dengan menghapus nilai nol dan uji ANOVA untuk mengurangi kompleksitas data. Berdasarkan penelitian diperoleh nilai akurasi sebesar 95% dan nilai AUC sebesar 0,989. Hal ini menunjukkan bahwa model SVM yang terbentuk dapat mengklasifikasikan nilai ekspresi gen galur jagung berdasarkan karakteristik organ dengan sangat baik.