Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKClustering adalah metode pembagian data ke dalam kelompok homogen yang disebut cluster. Spectral clustering merupakan salah satu algoritma clustering modern yang memiliki kelebihan dapat mereduksi dimensi data. Pada penelitian ini metode partisi yang diterapkan pada spectral clustering yaitu self-organizing map SOM . SOM memiliki keunggulan tahan terhadap data noise dan outlier, serta SOM dapat mengatasi dataset yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan spectral clustering-self organizing map pada data microarray ekspresi gen karsinoma yang terdiri dari 7457 gen dari 18 sampel normal dan 18 sampel penderita kanker karsinoma. Sebelum dilakukan spectral clustering-SOM, data microarray ekspresi gen karsinoma dinormalisasi menggunakan normalisasi min-max. Spectral clustering-SOM dilakukan dengan tahapan-tahapan berikut: menghitung matriks similaritas W , menghitung matriks laplacian ternormalisasi Lsym , menghitung eigenvalue dari Lsym, membentuk matriks U yang terdiri dari k eigenvector terkecil, membentuk vektor unit Unorm dari vektor baris pada matriks U sehingga vektor unit memiliki norm 1, mengelompokkan gen pada matriks Unorm menggunakan SOM dan menghitung nilai indeks Davies-Bouldin IDB k . Penentuan jumlah cluster terbaik berdasarkan nilai indeks Davies-Bouldin yang paling minimum. Dengan menggunakan perangkat lunak R, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa data microarray ekspresi gen karsinoma terbagi menjadi dua cluster dengan nilai indeks Davies-Bouldin yaitu 0,5843429. Berdasarkan indeks Davies-Bouldin, hasil clustering menggunakan metode spectral clustering-SOM lebih baik daripada hasil clustering yang menggunakan metode SOM tanpa spectral clustering.

---

ABSTRACTClustering is a method the dividing data into a homogeneous group called a cluster. Spectral clustering is one of the modern clustering algorithms that has the advantage of reducing dimensions of data. In this study the partitioning method applied to spectral clustering is self organizing map. SOM has the advantage of robust to noise and outlier, and SOM can handle large datasets. This study aims to implement spectral clustering self organizing map on microarray data of carcinoma gene expression consisting of 7457 genes from 18 normal samples and 18 samples of carcinoma cancer patients. Before spectral clustering SOM, the microarray data of carcinoma genes expression was normalized using min max normalization. The Spectral clustering SOM is done by the following steps calculate similarity matrix W , calculate the normalized Laplacian matrix Lsym , calculate the eigenvalue of Lsym , forming a vector unit Unorm of the row vector of the matrix U so that the vector unit has norm 1, grouping the genes in the matrix Unorm and calculate the Davies Bouldin index values IDB k . Determination of the best number of clusters based on the minimum value of the Davies Bouldin index. By using software R, the result of this research is microarray data of carcinoma gene expression is divided into two clusters with Davies Bouldin index value is 0.5843429. Based on the Davies Bouldin index values, clustering using spectral clustering SOM is better than clustering using only SOM method without spectral clustering."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan spectral clustering-PAM dengan menggunakan algoritma similaritas serial dan mengimplementasikan algoritma similaritas paralel berbasis CUDA dalam metode spectral clustering pada data microarray gen karsinoma. Implementasi dibantu dengan perangkat lunak R berbasis open source yang digunakan pada algoritma spectral clustering-PAM dengan algoritma similaritas serial dan CUDA yang digunakan pada algoritma similaritas paralel. Pengelompokan data microarray gen karsinoma diawali dengan menormalisasi data menggunakan normalisasi min-max. Pada algoritma spectral clustering-PAM, pertama-tama similaritas antar gen karsinoma dihitung. Selanjutnya, membentuk matriks Laplacian ternormalisasi dari matriks diagonal dan matriks Laplacian tak ternormalisasi. Langkah berikutnya yaitu menghitung eigenvalue dari matriks Laplacian ternormalisasi dan menentukan eigenvector dari eigenvalue terkecil matriks Laplacian ternormalisasi yang disusun menjadi dataset baru untuk dipartisi setiap barisnya menggunakan metode PAM. Berdasarkan running time, waktu yang dibutuhkan untuk menghitung nilai similaritas secara paralel di CUDA 378 kali lebih cepat daripada secara serial di R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa spectral clustering-PAM mengelompokkan data microarray gen karsinoma menjadi dua cluster dengan nilai rata-rata silhouette yaitu 0,6458276.

---

This research aims to implement the spectral clustering PAM using serial similarity algorithm and implement parallel similarity algorithm based on CUDA in spectral clustering method on microarray data of carcinoma genes. Implementation assisted with software based on open source R used in spectral clustering algorithm PAM with serial similarity algorithm and CUDA used to parallel similarity algorithm. Clustering microarray data of carcinoma genes preceded by normalizing the data using min max normalization. In the spectral clustering PAM algorithm, first of all, similarity between genes of carcinoma calculated. Furthermore, forming the normalized Laplacian matrix from diagonal matrix and unnormalized Laplacian matrix. The next step is to calculate the eigenvalues of normalized Laplacian matrix and determine the eigenvectors of k smallest eigenvalues of normalized Laplacian matrix is organized into a new dataset to be partitioned each line using PAM. Based on the running time, the time required to calculate the value of parallel similarity in CUDA is 378 times faster than a serial in R. The results showed that spectral clustering PAM classify microarray data of carcinoma genes into two clusters with an average silhouette value is 0,6458276."

"Spectral clustering adalah salah satu algoritma clustering modern yang paling terkenal. Sebagai teknik clustering yang efektif, metode spectral clustering muncul dari konsep teori graf spektral. Metode spectral clustering membutuhkan algoritma partisi. Ada beberapa metode partisi termasuk PAM, SOM, Fuzzy c-means, dan k-means. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Capital dan Choudhury pada 2013, ketika menggunakan Euclidian distance, k-means memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma PAM. sehingga, makalah ini menggunakan algoritma k-means. Keuntungan utama dari spectral clustering adalah mengurangi dimensi data, terutama dalam hal ini untuk mengurangi dimensi yang besar dari data microarray. Microarray data adalah chip berukuran kecil yang terbuat dari slide kaca yang berisi ribuan bahkan puluhan ribu jenis gen dalam fragmen DNA yang berasal dari cDNA. Aplikasi data microarray secara luas digunakan untuk mendeteksi kanker, misalnya adalah karsinoma, di mana sel-sel kanker mengekspresikan kelainan pada gen-nya. Proses spectral clustering dimulai dengan pengumpulan data microarray gen karsinoma, preprocessing, menghitung similaritas, menghitung , menghitung nilai eigen dari , membentuk matriks , dan clustering dengan menggunakan k-means. Dari hasil pengelompokan gen karsinoma pada penelitian ini diperoleh dua kelompok dengan nilai rata-rata Silhouette maksimal adalah 0.6336247. Proses clustering pada penelitian ini menggunakan program open source R.

---

Spectral clustering is one of the most famous modern clustering algorithms. As an effective clustering technique, spectral clustering method emerged from the concepts of spectral graph theory. Spectral clustering method needs partitioning algorithm. There are some partitioning methods including PAM, SOM, Fuzzy c means, and k means. Based on the research that has been done by Capital and Choudhury in 2013, when using Euclidian distance k means algorithm provide better accuracy than PAM algorithm. So in this paper we use k means as our partition algorithm. The major advantage of spectral clustering is in reducing data dimension, especially in this case to reduce the dimension of large microarray dataset.

Microarray data is a small sized chip made of a glass plate containing thousands and even tens of thousands kinds of genes in the DNA fragments derived from doubling cDNA. Application of microarray data is widely used to detect cancer, for the example is carcinoma, in which cancer cells express the abnormalities in his genes. The spectral clustering process is started with collecting microarray data of carcinoma genes, preprocessing, compute similarity matrix, compute , compute eigen value of , compute , clustering using k means algorithm. In this research, Carcinoma microarray data using 7457 genes. The result of partitioning using k means algorithm is two clusters clusters with maximum Silhouette value 0.6336247."

"Salah satu metode clustering yang banyak digunakan karena unggul dari sisi kestabilannya adalah metode Self Organizing Map. Pada tesis ini dibahas penggunaan metode SOM pada DNA Human Papillomavirus (HPV) yang menjadi penyebab utama penyakit kanker serviks, yaitu penyakit kanker yang menempati urutan pertama di negara berkembang. DNA HPV yang digunakan adalah sebanyak 18 buah yang diambil berdasarkan complete genome terbaru. Dengan menggunakan program berbasis opensource R, proses clustering berhasil mengelompokkan 18 tipe HPV ke dalam dua buah cluster berbeda, yang terdiri dari 2 tipe HPV di cluster pertama sementara 16 tipe HPV lainnya di cluster ke dua. Hasil analisis 18 tipe HPV adalah berdasarkan tingkat keganasannya, atau tingkat kesulitan dalam penyembuhannya. Dua di antara tipe HPV yang berada di cluster pertama tergolong jenis HPV jinak, sementara 16 tipe HPV yang berada di cluster ke dua tergolong jenis HPV ganas.

---

One of the most widely used clustering method, since it has advantage on its robustness is Self Organizing Map (SOM) method. This thesis discusses the application of SOM method on Human Papillomavirus (HPV) DNA which is a main cause of cervical cancer disease, the most dangerous cancer in developing countries. We use 18 types of HPV DNA based on the newest complete genome. By using open-source-based program R, clustering process can separate 18 types of HPV into two different clusters. There are two types of HPV in the first cluster while 16 others in the second cluster. The Analyzing result of 18 types HPV based on the malignancy of the virus (the difficultness to cure). Two of HPV types the first cluster can be classified as tame HPV, while 16 others in the second cluster are classified as vicious HPV."

"Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki lebih dari 17 ribu pulau. Hal ini menyebabkan adanya tantangan tersendri untuk mewujudkan konektivitas antar pulaunya, terutama pada daerah terpencil dan tertinggal. Pelayaran perintis merupakan pelayaran yang disubsidi oleh pemerintah Indonesia dengan tujuan utama meningkatkan perekonomian di daerah terpencil dan tertinggal. Namun saat ini, kinerja pelayaran perintis masih belum optimal untuk mencapai tujuan tersebut. Hal tersebut ditandai dengan lamanya round voyage suatu trayek yang dapat mencapai 14 hari serta rendahnya capaian target voyage pelayaran perintis. Oleh karena itu, perlu adanya evaluasi serta efisiensi rute pelayaran perintis. Salah satu yang dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi rute pelayaran perintis adalah dengan melakukan re-routing trayek pelayaran perintis. Penelitian ini melakukan re-routing pelayaran perintis di wilayah NTT-Maluku Barat Daya dengan pertama melakukan clustering menggunakan DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) serta optimasi dengan pendekatan TSP (Travelling Salesman Problem). Hasil yang didapatkan adalah terdapat pengurangan dari rata-rata jarak tempuh trayek pelayaran perintis sebesar 55% (dari 1276 NM menjadi 569,3 NM) serta pengurangan angka rata-rata lama round voyage trayek sebesar 74% (dari 13,3 hari menjadi 3,5 hari). Selain itu, terjadi penurunan ketimpangan antar trayeknya yang dilihat dari nilai jangkauan (range) dari jumlah pelabuhan, jarak tempuh, serta lama round voyage pada trayek pelayaran perintis di wilayah NTT-Maluku Barat Daya.

---

Indonesia, as an archipelagic country, has more than 17,000 islands. This causes challenges in realizing inter-island connectivity, especially in remote and underdeveloped areas. Pelayaran Perintis is a shipping program that the Indonesian government subsidizes to improve the economy in remote and underdeveloped areas. However, the performance of Pelayaran Perintis is still not optimal for achieving this goal. This is indicated by the length of the round voyage of a route that can reach 14 days and the low achievement of the Pelayaran Perintis voyage target. Therefore, there is a need for evaluation and efficiency of Pelayaran Perintis routes. One thing that can be done to increase the efficiency of Pelayaran Perintis routes is by re-routing Pelayaran Perintis routes. This study re-routes Pelayaran Perintis in the NTT-Maluku Southwest region by first clustering using DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) and optimization with the TSP (Travelling Salesman Problem) approach. The results obtained are a reduction in the average mileage for Pelayaran Perintis routes by 55% (from 1276 NM to 569.3 NM) and a reduction in the average length of round voyage routes by 74% (from 13.3 days to 3, 5 days). In addition, there has been a decrease in inequality between routes, which can be seen from the range value of the number of ports, distance traveled, and round voyage length on Pelayaran Perintis routes in the NTT-Southwest Maluku region."

"Sejak adanya penemuan tentang struktur DNA yang berupa double helix, terdapat perkembangan tentang interaksi kompleks yang dibutuhkan untuk clustering (mengelompokkan) DNA menjadi clusters (kelompok-kelompok) yang memiliki kesamaan sifat ataupun fungsinya. Clustering DNA dapat dilakukan dengan metode partisi maupun metode hirarki. Dua metode tersebut dapat dipadukan dengan melakukan tahap partisi dan hirarki secara bergantian yang dikenal dengan nama HOPACH clustering. Tahap partisi dapat dilakukan dengan algoritma SOM, PAM, dan K-Means. Algoritma SOM dipilih karena menggunakan metode unsupervised learning dan efisien untuk digunakan pada data yang besar. Proses partisi dilanjutkan dengan proses ordering kemudian dilakukan collapsing dengan proses agglomerative, sehingga hasil clustering yang diperoleh menjadi lebih akurat. Penentuan cluster utama dilakukan dengan menghitung nilai kehomogenan hasil clustering menggunakan MSS (Mean Split Silhoutte). Kriteria penentuan cluster utama adalah pilih nilai MSS yang terkecil. Barisan 136 DNA EVD (Ebola Virus Disease) diperoleh dari Genbank NCBI dengan proses melakukan ekstraksi ciri DNA, selanjutnya melakukan normalisasi, dan dilanjutkan dengan menghitung jarak genetik menggunakan Jarak Euclidean. Matriks jarak genetik dapat dijadikan dasar untuk melakukan partisi serta clustering dengan menggunakan algoritma partisi SOM dalam metode HOPACH clustering. Proses ekstraksi ciri, normalisasi, dan penerapan algoritma partisi SOM dalam metode HOPACH clustering menggunakan bantuan program open source . Pada hasil clustering penerapan algoritma partisi SOM dalam metode HOPACH clustering diperoleh 9 cluster dengan nilai MSS sebesar 0,50280. Cluster yang dihasilkan dapat diidentifikasikan berdasarkan spesies dan tahun pertama kali mewabah.

---

Since the discovery of DNA structure in form of double helix, there is a development about the complex interaction required, DNA clustering into clusters which have the same features or functions. DNA clustering can be done by applying partitional or hierarchical method. Those two methods can be combined by doing partitional and hierarchical stage alternately known as HOPACH clustering. The partitional stage can be done by using SOM Algorithm, PAM, and K-Means. SOM algorithm is chosen because it uses unsupervised learning method and efficient to be used for large data. The partitional process is continued by ordering process and then performed collapsing with agglomerative process, so that the clustering result which is obtained will be more accurate. The determination of the main cluster done by calculating homogeneous value of the clustering result uses MSS (Mean Split Silhouette).

The determination criteria of the main cluster is choosing the smallest MSS value. 136 sequences of DNA EVD (Ebola Virus Disease) are obtained from NCBI Genbank by applying extraction of DNA sequence, after that doing normalization, and then calculating the genetic distance use Euclidean Distance. Genetic distance matrix can be used as a basis to do partitional and clustering by implementation SOM partitioning algorithm in HOPACH clustering method. The extraction of DNA sequence, normalization, and the implementation of SOM partitioning algorithm in HOPACH clustering method use open source program . On the result of implementation SOM partitioning algorithm in HOPACH clustering method retrieved 9 clusters with MSS value of 0,50280. The cluster which is obtained can be identified according to species and the first year of becoming an epidemic."

"Pada penelitian ini mengimplementasikan algoritma Similarity Based Biclustering dengan menggunakan PAM clustering pada tiga dataset ekspresi gen microarray. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ekspresi regulasi dari masing-masing bicluster yang diperoleh dan mengetahui kinerja algoritma Similarity Based Biclustering-PAM clustering berdasarkan hasil analisis kelompok kondisi. Similarity based biclustering-PAM clustering secara teoritis terdiri dari empat tahap utama yaitu: mentransformasi data, membangun matriks similaritas, proses clustering khususnya dalam tesis ini menggunakan metode partisi PAM dan mengekstrak bicluster. Algoritma similarity based biclustering-PAM clustering dapat mengetahui ekspresi regulasi dari tiap bicluster pada tiga dataset yaitu: Diabetes Melitus tipe II, Diabetes Retinopati, dan Limfoma. Akurasi yang diperoleh dari algoritma Similarity Based Biclustering untuk masing-masing dataset yaitu Diabetes Melitus tipe II sebesar 0.55, Diabetes Retinopati sebesar 0.80 dan Limfoma sebesar 0.83.

---

In this research implements Similarity Based Biclustering algorithm by using PAM Clustering method in three dataset of microarray gene expression. Aim of this research is to know the regulated expression of each obtained bicluster and to know the performance of Similarity Based Biclustering PAM Clustering algorithm based on the result of group condition analysis. Similarity Based Biclustering is theoretically composed of four main stages transforming data, constructing matrix similarity, clustering process, especially in this thesis using PAM partition algorithm and extracting bicluster. Similarity Based Biclustering PAM is able to know the regulatory expression of each bicluster in three datasets Diabetes Mellitus type 2, Diabetes Retinopathy, and Lymphoma. Accuracy obtained from Similarity Based Biclustering algorithm for each dataset is 0.55 in data of type 2 diabetes mellitus, 0.80 in diabetic retinopathy data and 0.83 in lymphoma data."

"ABSTRAKPenelitian ini mengimplementasikan metode spectral clustering-Fuzzy C-Means pada tiga microarray data ekspresi gen, dengan tujuan untuk mengelompokkan gen-gen yang memiliki tingkat ekspresi yang similar. Spectral clustering secara teoritis terdiri dari tiga tahap utama yaitu: membangun matriks jarak, membentuk matriks Laplacian, dan proses partisi, khususnya dalam tesis ini menggunakan algoritma partisi Fuzzy C-Means. Oleh karena itu, implementasi dari spectral clustering-FCM lebih sederhana dan intuitif pada pelaksanaannya. Analisis cluster singkat juga akan dipaparkan untuk masing-masing microarray data yang digunakan yaitu: Carcinoma, Leukemia, dan Lymphoma. Hasil cluster yang sangat baik didapatkan, sehingga metode yang diusulkan memiliki potensi besar ke depannya dalam penelitan pada bidang medis.

---

ABSTRACTThis research implements the spectral clustering FCM method on three microarray gene expression data, with the aim of grouping genes with similar expression levels. Spectral clustering is theoretically composed of three main stages building distance matrix, forming Laplacian matrix, and partitioning process, especially in this thesis using Fuzzy C Means partition algorithm. Therefore, the implementation of spectral clustering FCM is simpler and more intuitive in its implementation. Brief cluster analysis will also be presented for each microarray data used Carcinoma, Leukemia, and Lymphoma. Excellent cluster results are obtained, so the proposed method has great potential for future research in the medical field. "

" ABSTRAKClustering adalah salah satu topik penting pada bidang Data Mining. Teori graf dapat digunakan untuk membantu clustering dengan cara membuat graf yang mewakili data-data yang akan di-cluster. Salah satu metode graf clustering adalah k-way spectral clustering yang memanfaatkan sebanyak k nilai eigen dan vektor eigen pertama dari matriks Laplacian suatu graf untuk melakukan clustering dengan k adalah banyaknya cluster yang diinginkan. Pada skripsi ini dibahas mengenai algoritma k-way spectral clustering merujuk kepada Ng, Jordan, dan Weiss (2002) dan von Luxburg (2007).

---

ABSTRACT

Clustering is one of the most important topic in Data Mining. Graph can be used to do clustering by forming a representation graph data which is needed to be clustered. K-way spectral clustering is one of many methods of graph clustering. This method uses first-k eigen values and eigen vectors of a Laplacian matrix to cluster with k is the number of desired clusters. In this skripsi, it will be discussed a k-way spectral clustering algorithm by Ng, Jordan, and Weiss (2002) and von Luxburg (2007)."

"

Analisis triclustering merupakan teknik analisis pada data 3D (observasi – atribut – konteks). Analisis triclustering dapat mengelompokkan observasi pada beberapa atribut dan konteks secara bersamaan. Analisis triclustering telah sering diterapkan untuk menganalisis data ekspresi gen microarray. Penelitian ini menggunakan metode δ-Trimax untuk melakukan analisis triclustering pada data ekspresi gen microarray. Metode δ-Trimax bertujuan untuk menemukan tricluster yang memiliki mean square residual kecil dari δ dan volume maksimal. Tricluster diperoleh dengan cara melakukan penghapusan node dari data 3D dengan menggunakan algoritma multiple node deletion dan single node deletion. Kandidat tricluster yang telah didapatkan, dilakukan pengecekan  kembali dengan menambahkan beberapa node yang telah dihapus sebelumnya menggunakan algoritma node addition. Pada penelitian ini dilakukan perbaikan program pada metode δ-Trimax dan juga menambahkan penghitungan evaluasi tricluster yang dihasilkan.  Implementasi metode δ-Trimax dilakukan pada data ekspresi gen dari proses diferensiasi human induced pluripoten stem cell (HiPSC) dari pasien penyakit jantung. Ekspresi gen diukur pada 12 titik waktu dan 3 replikasi. Dari beberapa simulasi yang dilakukan, metode δ-Trimax memberikan hasil terbaik ketika δ=0,0068 dan λ=1,2. Berdasarkan tricluster yang dihasilkan dari simulasi terbaik tersebut, dipilih 5 tricluster yang diduga sebagai ciri-ciri penyakit jantung. Lima tricluster ini dapat menjadi pertimbangan bagi ahli medis untuk melakukan tindakan lebih lanjut terhadap pasien.

---

Triclustering analysis is an analysis technique on 3D data (observation - attribute - context). Triclustering analysis can group observations on several attributes and contexts simultaneously. Triclustering analysis has been frequently applied to analyze microarray gene expression data. This study used the δ-Trimax method to perform triclustering analysis on microarray gene expression data. The δ-Trimax method aims to find a tricluster that has a mean square residual smaller than δ and a maximum volume. Tricluster is obtained by deleting nodes from 3D data using multiple node deletion and single node deletion algorithms. The tricluster candidates that have been obtained are checked again by adding some previously deleted nodes using the node addition algorithm. In this research, the program improvement of the δ-Trimax method was carried out and also the calculation of the resulting tricluster evaluation. The implementation of the δ-Trimax method was carried out on gene expression data from the differentiation process of human induced pluripotent stem cells (HiPSC) from patients with heart disease. Gene expression was measured at 12 time points and 3 replications. From several simulations performed, the δ-Trimax method gives the best results when δ = 0.0068 and λ = 1.2. Based on the tricluster generated from the best simulation, 5 tricluster were selected which were suspected as a characteristic of heart disease. These five tricluster can be a consideration for medical experts to take further action on patients.

"