BAB II LANDASAN TEORI
|
|
|
- Devi Salim
- 9 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan tentang berbagai teori yang digunakan untuk melakukan penelitian ini. Penjelasan meliputi teori himpunan fuzzy, pengukuran fuzzy, DNA sebagai himpunan fuzzy serta perhitungan ruang vektor polinukleotida. Selain itu, bab ini menjelaskan pengenalan mengenai DNA. II.1. Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy adalah konsep yang mendasari lahirnya logika fuzzy. Himpunan fuzzy adalah sebuah himpunan yang anggotanya memiliki derajat keanggotaan tertentu [ZAD65]. Setiap anggota memiliki derajat keanggotaan tertentu yang ditentukan oleh fungsi keanggotaan (membership function) tertentu atau disebut juga fungsi karakteristik (characteristik function). Himpunan crisp adalah himpunan klasik yang telah dikenal secara umum. Himpunan crisp membedakan anggotanya dengan nilai nol atau satu, anggota himpunan atau bukan. Sebagai contoh himpunan yaitu, pada himpunan manusia. Himpunan wanita atau himpunan laki-laki dapat direpresentasikan dengan mudah dengan cara himpunan klasik. Akan tetapi, bagaimana merepresentasikan himpunan pada manusia muda atau tua. Muda atau tua itu cukup relatif tidak langsung terpisah hanya karena berbeda satu hari. Dalam hal ini himpunan fuzzy dapat memberikan mengelompokkan dengan memberi nilai derajat tertentu. Berbeda dengan himpunan klasik, keanggotaan himpunan fuzzy dapat bernilai parsial. Gambar 1. Perbandingan Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy Terhadap Himpunan Crips. 6
2 7 Fungsi keanggotaan didefinisikan sebagai berikut: Jika X adalah himpunan semesta, maka fungsi keanggotaan µ A (fungsi keanggotaan /fungsi karakteristik A pada X) yang didefinisikan oleh himpunan fuzzy A memiliki ketentuan berikut: μ A : X [0, 1] (2. 1) dimana [0,1] adalah interval bilangan real dari nol sampai dengan satu. Dua himpunan A dan B dinyatakan sama jika dan hanya jika µ A (x) = µ B (x). Jika µ A (x) bernilai nol, berarti x bukan anggota dari himpunan fuzzy A. Jika µ A (x) bernilai satu, menunjukkan x adalah anggota penuh dari himpunan fuzzy A. Sementara nilai antara nol hingga satu menunjukkan bahwa x merupakan anggota dari himpunan fuzzy A secara parsial. II.2. Logika Fuzzy Logika Fuzzy adalah logika yang berbasiskan pada teori himpunan fuzzy dan diperkenalkan oleh Lotfi Zadeh [ZAD65]. Pada logika fuzzy, terdapat proses pemetaan dari suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Logika fuzzy terdiri dari tiga operator, yaitu fuzzy negation, t-norm, dan s-norm. Gambar 2. Ilustrasi ketelitian (precision) dibandingkan dengan kepentingan (significance) [MAT08]. Logika fuzzy lebih mendekati masalah kepentingan (significance) dibandingkan masalah ketelitian (precision). Meskipun logika fuzzy memiliki ketelitian yang kurang teliti, tetapi lebih dekat dengan intuisi manusia.
3 8 II.2.1. Fuzzy Negation Fuzzy negation adalah operasi negasi yang digunakan di logika fuzzy dan dituliskan dengan notasi (n). Berdasarkan definisi, fuzzy negation adalah sebuah fungsi (n) : [0,1] [1,0] yang memenuhi sifat sifat berikut: 1. 0 (n) = 1 2. x 1 (n) > x 2 (n) jika x 1 < x 2 3. (x (n) ) (n) = x (2. 2) II.2.2. T-norm T-norm adalah operasi konjungsi yang digunakan di logika fuzzy. Pada laporan ini, t-norm dituliskan dengan simbol T. Selain dapat melakukan operasi konjungsi di logika fuzzy, t-norm juga dapat digunakan sebagai basis untuk operator agregasi pada operasi himpunan fuzzy. Berdasarkan definisi, t-norm adalah sebuah fungsi T: [0,1] x [0,1] [1,0] yang memenuhi sifat sifat berikut: 1. T(x,0) = 0 dan T(x,1) = x 2. T(x 1, x 2 ) = T(x 2, x 1 ) 3. T(x 1, T(x 2, x 3 )) = T(T(x 1, x 2 ), x 3 ) 4. T(x 1, x 3 ) T(x 2, x 3 ) jika x 1 x 2 (2. 3) II.2.3. S-norm S-norm (juga dikenal sebagai T-conorm) adalah operasi disjungsi yang digunakan di logika fuzzy. Pada laporan ini, s-norm dituliskan dengan simbol. Berdasarkan t-norm, S-norm dapat didefinisikan sebagai (a,b) = 1 T(1-a, 1-b)). Berdasarkan definisi, s-norm adalah sebuah fungsi : [0,1] x [0,1] [1,0] yang memenuhi sifat sifat berikut: 1. (x, 0) = x, (x, 1) = 1 2. (x 1, x 2 ) = (x 2, x 1 ) 3. (x 1, (x 2, x 3 )) = ( (x 1, x 2 ), x 3 ) 4. (x 1, x 3 ) (x 2, x 3 ) jika x 1 x 2 (2. 4)
4 9 II.3. Materi Genetis Materi genetis makhluk hidup dikenal dengan asam nukleat (nucleic acid). Ada dua tipe asam nukleat yaitu asam deoksiribonukleat (DNA) dan asam ribonukleat (RNA) [SAD00]. Setiap materi genetis tersebut tersusun dalam struktur tertentu dan memiliki fungsi tertentu. II.3.1. DNA dan RNA DNA adalah material genetis yang dimiliki oleh semua organisme ber-sel tunggal, banyak sel dan beberapa tipe virus yang diturunkan oleh induknya. Akan tetapi, beberapa virus lainnya memiliki RNA sebagai material genetisnya. DNA dan RNA keduanya merupakan materi genetis yang menyimpan informasi tentang sifat-sifat makhluk hidup. Gambar 3. Ilustrasi Pasangan DNA. (sumber: howstuffworks.com) DNA ada di setiap sel organisme. Di dalam struktur kimia yang dikandungnya terkandung informasi mengenai organisme tersebut dan juga semua aktivitas organisme. Walaupun demikian, DNA tidak secara langsung terlibat dalam
5 10 aktifitas dalam sel dan organisme. Sintesis DNA secara langsung menjadi RNA disebut messenger RNA (mrna). mrna kemudian berinteraksi dengan pembuat protein. Proses produksi ini mengatur hidup dan matinya sel dan organisme karena enzym intraseluler sebagai spesifik protein bertanggung jawab untuk sintesis semua zat kimia dalam sel. Gambar 4. Struktur Pasangan DNA [DAL03]. Nukletioda sendiri tersusun atas tiga zat penyusun yang lebih kecil, yaitu: gula, asam fosfat dan sebuah basa mengandung nitrogen. (Lihat gambar). Di dalam rantai polinukleotida DNA dan RNA, sebuah monomer nukleotida memiliki kelompok fosfat yang dibatasi oleh gula pada sambungan nukleotida berikutnya. Jadi rantai tersebut memiliki tulang punggung gula dan fosfat dengan tambahan komponen di dalamnya. Komponen tambahan tersebut terdiri dari empat basa yang mengandung nitrogen yang mungkin yang disebut: Thymine = T Adenine = A Cytosine = C Guanine = G Di dalam DNA, sedangkan di dalam RNA thymine digantikan oleh: Uracil = U
6 11 Gambar 5. Perbedaan DNA dan RNA [DAL03]. II.3.2. Protein dan Kodon Protein adalah sebuah polimer. Polimer adalah sebuah makromolekul yang besar terdiri dari banyak blok yang identik atau mirip. Blok-blok tersebut dinamakan monomer. Monomer-monomer tersebut berhubungan membentuk sebuah rantai. Beberapa monomer protein adalah asam amino diantaranya alanine, glycine, serine, dll.
7 12 Gambar 6. Kode Genetik Berdasarkan Kodon mrna dan Beberapa Berdasarkan Kodon DNA. (sumber: howstuffworks.com) Asam amino terbentuk kodon yang tersusun oleh tiga nukleotida atau sering disebut triplet kodon. Beragam kemungkinan protein dapat terjadi dari kombinasi kodon. Urutan asam amino dalam rantai protein menentukan fungsi protein dalam metabolisme. Sebagai contoh dua protein seperti serine-alanine-glycine dan serine-glycine-alanine memiliki fungsi yang berbeda. Struktur kimia mrna yang memproduksi protein menjadi tugas urutan asam amino tertentu. II.4. DNA Dan RNA Sebagai Himpunan Fuzzy Subbab ini membahas teori yang dikemukan pada fuzzy genomes [SAD00]. Pembahasan meliputi representasi data asam nukleat DNA dan RNA sebagai himpunan fuzzy yang terurut. Pembuatan representasi data ini dibuat untuk dapat
8 13 menggali informasi lebih jauh di dalam rantai DNA dan RNA. Selain itu, representasi data ini supaya memungkinkan menerapkan teori logika fuzzy untuk menganalisis rantai DNA dan RNA. Teori dalam bab ini merupakan sebuah cara yang ditawarkan oleh Sadegh-Zadeh [SAD00]. II.4.1. Rumusan Barisan Polinukleotida DNA terdiri dari banyak nukleotida oleh karena itu disebut dengan polinukleotida. Sadegh-Zadeh [SAD00] menawarkan pembuatan representasai data dari polinukleotida dengan menggunakan deret himpunan fuzzy. Representasi data ini dibuat supaya dapat mengimplementasikan teori fuzzy untuk melakukan analisis dan perbandingan terhadap rantai DNA [SAD07]. Sebuah himpunan fuzzy terurut (ordered fuzzy set) adalah himpunan fuzzy yang disusun pada himpunan dasar (ground set) Ω = <x 1, x 2, x 3, >. Sebagai contoh, misal sebuah himpunan <0, 1, 2, 3, 4> adalah himpunan deret lima bilangan cacah pertama. Didalamnya terdapat pula himpunan bilangan prima, tingkat keprimaan dimasukkan sebagai tambahan untuk mengukur keprimaan suatu bilangan. Himpunan deret tersebut menjadi: <(0, 0), (1, 0), (2, 1), (3,1), (4,0)>. Tingkat keprimaan bernilai 0 mengindikasikan bahwa bilangan tersebut bukan bilangan prima, sedangkan 1 mengindikasikan bahwa bilangan terebut adalah bilangan prima. Definisi Apabila <S 1,, S n > adalah alfabet sebuah bahasa (language) dengan n 1 tanda (signs) S 1,, S n, adalah sebuah anggota dari tanda Sj <S 1,, S n > disebut juga sebagai string atau barisan pada <S 1,, S n > dengan panjang satu. 2. Apabila s 1 dan s 2 adalah barisan pada <S 1,, S n > dengan panjang p dan q, maka penggabungan rangkaian (concatination) keduanya s 1 s 2 di dalam <S 1,, S n > dengan panjang p + q. Sebagai contoh, pada frasa GENE adalah sebuah barisan dengan panjang 4 berada di dalam alfabet huruf latin <A, B, C,, Z>, kemudian frasa TACTGT
9 14 adalah sebuah sequence di dalam DNA alphabet dengan panjang enam di dalam alfabet DNA. TACTGT terdiri dari dua kodon, TAC untuk asam amino tyrosine dan TGT untuk asam amino cysteine. Alfabet DNA = <T, C, A, G> dan Alfabet RNA = <U,C,A,G> Selanjutnya pembahasan mencakup RNA dan DNA, namun simbol yang digunakan selanjutnya adalah simbol untuk DNA saja. Perubahan terjadi pada basa uracil (U) dan thymine (T). II.4.2. Ilustrasi Kode Fuzzy Beberapa gambaran penggunaan fuzzy dalam pengkodean DNA akan dijelaskan pada bagian ini. Barisan DNA yang diambil sebagai contoh adalah barisan: TACTGT Barisan tersebut ditransformasi menjadi informasi dalam bentuk barisan bit yang setara (equivalent), sebagai contoh barisan yang hanya memiliki nilai binary 0 dan 1. Representasi yang digunakan adalah sebagai berikut. T <T, C, A, G > direpresentasikan sebagai <1, 0, 0, 0> atau 1000 C <T, C, A, G > direpresentasikan sebagai <0, 1, 0, 0> atau 0100 A <T, C, A, G > direpresentasikan sebagai <0, 0, 1, 0> atau 0010 G <T, C, A, G > direpresentasikan sebagai <0, 0, 0, 1> atau 0001 Dengan menggunakan representasi ini maka hasil transformasi yang diperoleh dari TACTGT menjadi barisan dengan panjang 24 bit:
10 15 T A C T G T 1,0,0,0 0,0,1,0 0,1,0,0 1,0,0,0 0,0,0,1 1,0,0,0 Gambar 7. Ilustrasi Pengkodean Polinukleotida. Jika ditulis dalam notasi vektor adalah: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0) Vektor berdimensi 24 bit vektor ini merepresentasikan kode fuzzy pada TACTGT. Vektor dengan dimensi 24 bit ini adalah sebuah titik pada hypercube dengan dimensi 24 bit (lihat subbab II.5). Ilustrasi yang dijelaskan pada bab ini adalah sebuah pengantar untuk memahami lebih dalam dari ide pengkodean fuzzy untuk nukleotida. II.4.3. Pengkodean Fuzzy Informasi Genetik Vektor dimensi 24 dalam contoh sebelumnya hanya memiliki dua nilai himpunan yaitu {0, 1}. Contoh tersebut memiliki keterbatasan dan tidak alami. Pada kenyataannya barisan polinukleotida dapaat memiliki nilai fuzzy, seperti: (0.2, 0.5, 0,3,, 0, 0.1, 1) Dalam bentuk ini setiap nilai vektor bernilai bilangan riil dengan interval [0, 1]. Informasi penting dan menarik dapat digali dari fakta yang ada ini. Untuk menjelaskan lebih dalam, terlebih dahulu kita kenalkan dengan notasi dari alfabet fuzzy. Notasi alfabet di sini diartikan dalam arti kata yang seluas-luasnya. Sebuah alfabet <S 1,..., S n > adalah segala bentuk dari tanda prototipe S 1,...,S n yang memiliki anggota dari s 1,..., s m dapat dioperasikan dengan operasi konkatinasi. Sebagai contoh yaitu kode morse, alfabet latin, struktur kimia, dan penggabungan suku kata pada bahasa natural.
11 16 Dalam transformasi barisan dasar s = s 1 s m menjadi himpunan fuzzy, sebuah himpunan dasar Ω harus diisi dengan s dimana s adalah sebuah himpunan fuzzy. Sebagai contoh, misal diberikan sebuah alfabet <S 1,..., S n > pada barisan s, himpunan dasar Ω dapat dibentuk sebagai himpunan terurut dari semua kemungkinan kombinasi dalam barisan alfabet dengan tanda S 1,, S n, yaitu < 1,, m > < S 1,, S n > dimana m-tuple < 1,, m > merepresentasikan nomor posisi pada barisan. Himpuan dasar ini diproduksi oleh fungsi gmatr dengan cara sebagai berikut: Definisi 2. Jika s = s 1 s m adalah barisan pada < S 1,, S n >, maka gmatr(s = ground_matrix seperti: ground_matrix = 1.. m (S 1,, S n = S 1 1,, S n 1 S 1 m,, S n m (2. 5) Ground_matrix ini adalah sebuah outer product dari vektor kolom (1,,m) dari barisan yang menunjukkan nomor posisi dengan vektor baris < S 1,, S n > dari alfabet. Sebuah nilai S i j dalam sebuah matriks dibaca Tanda S i dari sebuah alfabet pada posisi j pada barisan. Di dalam matriks, isi setiap barisnya adalah himpunan dasar terurut Ω = < S 1 1,, S i j,, S n m >, matriks inilah yang kita dicari. Sebagai contoh, diberikan sebuah triplet kodon: TAC anggota alfabet DNA <T, C, A, G>, maka barisan tersebut dimasukkan ke dalam himpunan dasar Ω pada matriks 3 x 4: ground_matrix(tac = (T, C, A, G = T di 1, C di 1, A di 1, G di 1 T di 2, C di 2, A di 2, G di 2 T di 3, C di 3, A di 3, G di 3 Ground_matrix diatas berisikan himpunan dasar terurut Ω = < S 1 1,, S i j,, S n m > memungkinkan untuk membuat barisan s = s 1 s m himpunan fuzzy terurut dengan cara yang sederhana. Hal yang dibutuhkan adalah sebuah fungsi keanggotaan untuk barisan μ s.
12 17 Sebuah fungsi keanggotaan μ s memetakan ground_matrix pada nilai dengan interval [0, 1] dengan setiap μ s (S i j) bernilai untuk alfabet S i yang ada pada posisi j di dalam barisan. Semua pasangan (S i j, μ s (S i j)) kemudian dikumpulkan dalam sebuah himpunan fuzzy terurut < (S 1 1, μ s (S 1 1,, (S n m, μ s (S n m ). Himpunan fuzzy terurut ini adalah hasil pembuatan fuzzy barisan s. Hal ini dapat dicapai dengan dua langkah dengan Definisi 3-4. Definisi 3. μ s : ground_matrix [0, 1] maka μ s (S i j = μ si (s j ) untuk semua S i j ground_matrix. Sebuah fungsi keanggotaan dibutuhkan untuk membentuk sebuah himpunan fuzzy. Sebuah fungsi keanggotaan μ s dipetakan dari matriks dasar pada nilai dengan interval [0, 1] dengan setiap μ s (S i j). Berdasarkan contoh yang diberikan TAC pada alfabet DNA <T, C, A, G>, hasil yang berdasarkan definisi XX adalah sebagai berikut. μ s (S 1 1 = μ S1 (S 1 = 1 yaitu μ TAC (T di 1 = 1 μ s (S 2 1 = μ S2 (S 1 = 0 μ TAC (C di 1 = 0 μ s (S 3 1 = μ S3 (S 1 = 0 μ TAC (A di 1 = 0 μ s (S 4 1 = μ S4 (S 1 = 0 μ TAC (G di 1 = 0 μ s (S 1 2 = μ S1 (S 2 = 0 μ TAC (T di 2 = 0 μ s (S 2 2 = μ S2 (S 2 = 0 μ TAC (C di 2 = 0 μ s (S 3 2 = μ S3 (S 2 = 1 μ TAC (A di 2 = 1 μ s (S 4 2 = μ S4 (S 2 = 0 μ TAC (G di 2 = 0 μ s (S 1 3 = μ S1 (S 3 = 0 μ TAC (T di 3 = 0 μ s (S 2 3 = μ S2 (S 3 = 1 μ TAC (C di 3 = 1 μ s (S 3 3 = μ S3 (S 3 = 0 μ TAC (A di 3 = 0
13 18 μ s (S 4 3 = μ S4 (S 3 = 0 yaitu μ TAC (G di 3 = 0 Fungsi keanggotaan global ditentukan oleh nilai keanggotaan lokal μ s1 (s 1,, μ sn (s m ) dengan tanda s 1,, s m. Hasil perhitungan dari cara yang digunakan dari ground_matrix adalah sebuah matriks dengan nilai: Setiap nilai μ s (S i j μ s (S 1 1,, μ s (S 1 1 μ s (S 1 m,, μ s (S 1 m di dalam matriks ditentukan oleh tingkat kemiripan berdasarkan Definisi 3. Berikutnya fungsi baru, fset, mengkombinasikan semua komponen S i j pada matriks dasar dengan tingkat keanggotaan μ s (S i j dan mengembalikan pasangan S i j, μ s (S i j. matriks fuzzy yang dibentuk yaitu: Definisi 4. fset(ground_matrix = fuzzy_matrix seperti fuzzy_matrix = S 1 1, μ s (S 1 1,, S n 1, μ s (S n 1 S 1 m, μ s (S 1 m,, S n m, μ s (S n m Di dalam fuzzy_matrix terdapat m n elemen himpunan fuzzy terurut di dalam seluruh barisnya: < S 1 1, μ s (S 1 1,, S i j, μ s (S i j,, S n m, μ s (S n m > Himpunan fuzzy terurut ini merepresentasikan asal barisan s pada alfabet < S 1,, S n >. Berikutnya transformasi barisan menjadi sebuah himpunan fuzzy terurut dalam dua langkah: fset(gmatr(s) = < S 1 1, μ s (S 1 1,, S i j, μ s (S i j,, S n m, μ s (S n m > (2. 6) Himpunan fuzzy ini menggambarkan bagaimana urutan sebuah tanda alfabet muncul dalam barisan dasar. Sebagai contoh triplet UAC pada alfabet DNA <U, C, A, G>.
14 19 fset(gmatr(tac) = < (T di 1, T, (C di 1, 0, (A di 1, 0, (G di 1, 0) (T di 2, 0, (C di 2, 0, (A di 2, 1, (G di 2, 0) (T di 3, 0, (C di 3, 1, (A di 3, 0, (G di 3, 0 > Di dalam sebuah himpunan fuzzy terurut < (x 1, a 1,, (x m, a m >, sebuah m- tuple (a 1,, a m ) dari tingkat keanggotaannya dapat dijadikan sebagai vektor fuzzy. Vektor fuzzy dari fuzzy_matrix didapat dengan menggunakan fungsi fvector dengan jalan sebagai berikut: Definisi 5. fvector(fuzzy_matrix = < μ s (s 1 1,, μ s (s n m > (2. 7) Jumlah elemen pada fuzzy_matrix adalah m n elemen, maka vektor yang dimiliki adalah vektor berdimensi m n, dalam bentuk: (r 1,, r m n ) Dengan r 1 ε[0, 1]dimana m adalah panjang dari barisan dasar s = s 1 s m dan n adalah panjang dari alfabet < S 1,, S n >. Hasil yang di dapat adalah vektor fuzzy dari himpunan fuzzy terurut (2. 7) diatas merepresentasikan sumber dari barisan. Dengan kata lain, kode fuzzy untuk barisan polinukleotida s: Definisi 6. Jika s adalah sebuah barisan, maka fcode(s = fvector(fset gmatr(s ). (2. 8) Sebuah single-strand polinukleotida dapat memiliki sebuah kode fuzzy dengan cara ini. Berikut contoh untuk TACTGT adalah: fcode(tactgt = fvector fset gmatr(tactgt = (1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0) Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, kode fuzzy pada rantai basa polinukleotida dapat berisi nilai bilangan riil antara 0 dan 1. Pada kenyataannya ketika terdapat keruksakan pada rantai, maka nilai mungkin dapat memiliki beberapa kjelas fuzzy, atau ketika basa tidak dapat diidentifikasi dengan pasti atau belum teridentifikasi. Dalam kasus seperti disebutkan, kemungkinankemungkinan dapat menentukan tingkat keanggotaan untuk diisi pada kode fuzzy.
15 20 II.5. Geometri Polinukleotida Polinukleotida dapat direpresentasikan sebagai sebuah titik pada sebuah unit hypercube melalui kode fuzzy yang dimilikinya. Unit hypercube dapat memiliki sebuah titik polinukleotida dengan menggunakan ruang vektor fuzzy polinukleotida. Melalui geometri polinukleotida ini memungkinkan untuk melakukan pendekatan pada taksonomi dan diagnosis. Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai geometri yang akan digunakan. Selain itu juga, penggunaan representasi data dengan menggunakan hypercube. II.6.1. Ruang Vektor Fuzzy Polinukleotida Diberikan sebuah himpunan terhingga (finite) Ω = {x 1,, x n } dengan n 1 anggota, power set-nya adalah F(2 Ω ) membentuk sebuah unit hypercube berdimensi n. Oleh karena itu, setiap anggota F(2 Ω ), sebuah himpunan fuzzy, adalah sebuah titik dalam kubus. Beberapa penjelasan dasar akan dijelaskan pada subbab ini. Sebuah unit dengan interval [0, 1] adalah sebuah garis dengan panjang 1. Sebuah sistem koordinat terdiri dari dua axis x dan y. Kedua axis tersebut berada dalam interval [0, 1] sebuah unit segi empat. Penulisan keduanya dengan cara [0, 1] [0, 1] atau lebih pendeknya [0, 1] 2. Sebuah sistem koordinat dengan tiga axis x, y dan z dan semuanya pada interval [0, 1] maka akan ada di dalam sebuah kubus. Penulisan ketiganya dengan cara [0, 1] [0, 1] [0, 1] atau lebih singkatnya [0, 1] 3. Secara umum, sistem koordinat yang terdiri dari n koordinat axis x 1,, x n dengan semua dengan nilai dalam interval [0, 1] adalah sebuah kubus berdimensi n. Koordinat ini disebut juga dengan hypercube dan ditulis [0, 1] [0, 1] atau singkatnya [0, 1] n. Sebuah kubus berdimensi n adalah: Sebuah unit garis antara 0 dan 1 untuk n = 1 Sebuah unit segi empat untuk n = 2 Sebuah kubus biasa untuk n = 3 Sebuah hypercube [0, 1] n untuk n 1
16 21 Setiap hypercube [0, 1] n memiliki sebanyak 2 n sudut. Sebuah himpunan fuzzy adalah sebuah titik pada sebuah unit hypercube berdimensi n. Beberapa gambaran akan diberikan pada bahasan berikut. Jika {(x 1, a 1,, (x n, a n } adalah himpunan fuzzy dengan n 1 anggota dan n- tuple berurut (a 1,, a n ) berisi tingkat keanggotaan dari vektor fuzzy dimana a i adalah derajat keanggotaan objek x i pada himpunan tersebut, untuk i 1. Misalkan Ω = {x 1,, x n } adalah sebuah himpunan dasar. Penulisan berikutnya untuk Ω dalam urutan yang sama sebanyak n kolom x 1, x 2,, x n. Apabila himpunan dasar Ω = {x 1, x 2, x 3 }, maka ditulis: (a 1, a 2, a 3 ) untuk himpunan fuzzy {(x 1, a 1, (x 2, a 2, (x 3, a 3 } Seperti: (1, 1, 1) untuk himpunan fuzzy {(x 1, 1, (x 2, 1, (x 3, 1 } (0.2, 0.8, 0.6) untuk himpunan fuzzy {(x 1, 0.2, (x 2, 0.8, (x 3, 0.6 } (1, 0, 1) untuk himpunan fuzzy {(x 1, 1, (x 2, 0, (x 3, 1 } Gambar 8. Interpretasi Titik Himpunan Fuzzy Berdimensi Tiga A = {(x 1, 0. 5, (x 2, 0. 7, (x 3, 0. 4 }. Komponen ke-i pada a i pada kolom i 1 seperti pada himpunan vektor fuzzy (a 1,, a n ) merepresentasikan derajat keanggotaan μ A (S i = a i berkorenpondensi
17 22 dengan objek x i. Tiga contoh himpunan diatas adalah vektor berdimensi tiga. Sebuah fungsi μ A mendefinisikan sebuah himpunan fuzzy A sebagai vektor berdimensi n A = (μ A (x i,, μ A (x n ) = (a 1,, a n dengan a i ε [0, 1]. Pada penerapannya geometri vektor berdimensi n (a 1,, a n dengan nilai riil [0, 1] mendefinisikan: Sebuah titik pada sebuah garis jika n = 1 Sebuah titik pada sebuah persegi empat jika n = 2 Sebuah titik pada sebuah kubus jika n = 3 Sebuah titik pada sebuah hypercube jika n 1 II.6.2. Kode Genetik Dimensi 12 Representasi data secara nyata terbatas hanya hingga pada dimensi tiga [0, ] 3. Variable waktu menjadi dimensi keempat yang bisa diajukan oleh Einstein. Kode genetik sendiri dapat dilihat sebagai vektor berdimensi 12 karena triplet kodon XYZ memiliki 3 4 = 12 dimensi kode fuzzy (a 1,, a 12. Semua triplet kodon dapat direpresentasikan sebagai vektor berdimensi 12. Dalam vektor berdimensi 12 ini informasi genetik dapat disimpan karena setiap triplet kodon menyimpan informasi tersendiri. II.6. Pengukuran Kemiripan dan Perbedaan Antar Ruang Vektor Fuzzy Polinukleotida Terdapat dua pendekatan dalam pengukuran kemiripan berdasarkan ruang vektor polinukleotida [LIM07]. Pendekatan tersebut yaitu pendekatan yang ditawarkan oleh Sadegh-Zadeh [SAD00] dan Tores et al [NIE06]. Masing-masing memiliki rumus tersendiri dalam menghitung kemiripannya. Cara yang ditawarkan Tores et al merupakan pengembangan dari teori fuzzy genom yang ditwarkan Sadegh- Zadeh. II.6.1. Pengukuran Sadegh-Zadeh Perbedaan antara dua rantai DNA diusulkan oleh Sadegh-Zadeh [SAD00] dibangun dari bagian jarak geometris antara dua titik dalam fuzzy polinukleotida hypercube [0, 1] n. Sebagai contoh diberikan dua rantai seperti berikut TACTGT
18 23 dan CACTGT, setiap dari huruf tersebut menjadi elemen dalam 24 dimensi. Sebagai contoh lain: s 1 = TACTGT kode untuk Tyrosine/cystein s 2 = CACTGT s 3 = CTCTGT Histidine/cystein Leucine/cystein Rantai s 2 di dalam kubus berlokasi lebih dekat dengan lokasi rantai s 1 dibandingkan dengan rantai s 3 karena antara s 1 dan s 2 hanya memiliki satu perbedaan dalam sedangkan s 1 dan s 3 memiliki dua perbedaan huruf. Pada akhirnya ruang rantai DNA ini dijadikan ruang pengukuran (metric space). Sebuah metric space didefinisikan sebagai pasangan <X, d>, X adalah himpunan tidak kosong dan d adalah fungsi biner dari X X pada bilangan riil seperti untuk semua x, y, z X pada: d(x, y) 0 d(x, y) = 0, jika dan hanya jika x = y d(x, y) = d(y, x) d(x, y) + d(y, z) d(x, z) non-negatif Aturan identitas Simetris Aturan segitiga. (2. 9) (2. 10) (2. 11) (2. 12) Fungsi d disebut sebagai fungsi jarak atau pengukuran dalam X. Sebagai contoh, misal X adalah himpunan semua kode fuzzy n-dimensi rantai DNA dengan panjang n 1. Diberikan dua kode (a 1,, a n ) = x dan (b 1,, b n ) = y sebagai sebuah titik pada ruang polynucletiode [0, 1] n, setiap element l p pada perhitungan Minkowski: l p (x, y) = ( i a i b i p ) 1 p untuk 1 i n dan p 1 (2. 13) Ketika p =1, perhitungan ini disebut juga dengan Jarak Hamming, rumusnya menjadi: l 1 (x, y) = i a i b i p untuk 1 i n, (2. 14)
19 24 dan jarak euclidian ketika p = 2: l 2 (x, y) = ( i a i b i 2 ) 1 2 untuk 1 i n (2. 15) Sebuah contoh sederhana, jarak hamming diantara 2 vektor berdimensi tiga x = (0.9, 0.2, 0.4) dan y = (0.3, 0.5, 1) adalah l 1 (x, y) = = 1.5 sedangkan jarak euclidian-nya adalah l 2 (x, y) = ( ) 1 2 = (0.81) 1 2= 0.9 Ruang vektor (metrics) n-dimensional yang menggunakan l 1, dinotasikan dengan <[0, 1] n, l 1 >. Berikutnya notasi menghitung nilai fuzzy pada himpunan A, dinotasikan denga c(a). Jika A = ( μ A (x 1,, μ A (x n ) adalah himpunan fuzzy yang direpresentasikan dalam notasi vektor, maka jumlah atau nilai, c(a), adalah jumlah semua nilai anggota vektor tersebut. Definisi 7. c(a = i μ A (x i untuk 1 i n. (2. 16) Dari definisi yang telah dibuat, dalam hipercube unit, jumlah himpunan A adalah jarak hamming dengan jarak himpunan kosong pada titik origin kubus, yaitu l 1 (A, ). Teorema 1. c(a) = l 1 (A, ). Gambar 9. Ilustrasi Pengukuran Jarak Dalam Ruang Dua Dimensi.
20 25 Simbol yang ditawarkan Zadeh untuk menghitung perbedaan yaitu differ(a, B) = r dan dibaca tingkat perbedaan antara himpunan A dan himpunan B adalah r. Definisi yang digunakan adalah sebagai berikut: Definisi 7. differ(a, B) = i max 0,μ A (x i μ B (x i + i max 0,μ B (x i μ B (x i c (A B) (2. 17) Secara sederhana, menghitung selisih dari dua nilai vektor: max 0, μ A (x i μ B (x i + max 0, μ B (x i μ B (x i Dilakukan untuk semua anggota himpunan: max 0, μ A (x i μ B (x i + i max 0, μ B (x i μ B (x i i Kedua himpunan A dan B di-normalisasi dengan jumlah mereka c(a B): i max 0, μ A (x i μ B (x i + i max 0, μ B (x i μ B (x i c(a B) Rumus inilah yang dijadikan dasar pengukuran yang ditawarkan Sadegh-Zadeh. Berikutnya didefinisikan Definisi 8. similar(a, B = 1 differ(a, B) (2. 18) Dengan beberapa perhitungan rumus similar sama saja dengan: similar(a, B = c(a B c(a B (2. 19) Rumus (2. 18) diatas yang berikutnya digunakan untuk melakukan penelitian ini. II.6.1. Pengukuran Tores Nieto Tores et al [TOR02, NIE06] mengembangkan pengukuran yang ditawarkan oleh Sadegh-Zadeh [SAD00]. Pengembangan tersebut yaitu dengan menerapkan metode statistik pada rantai yang panjang. Rantai yang panjang dikonversi menjadi hanya vektor berdimensi 12. Konversi dilakukan dengan cara mengambil rata-rata semua kodon.
21 26 Pengembangan lainnya juga yaitu pembarian beberapa alternatif rumus pengukuran antara dua vektor. Berdasarkan unit hypercube berdimensi 12, I 12. Apabila p = (p 1,, p 12 ) dan q = (q 1,, q 12 I 12 adalah dua buah fuzzy polinukleotida yang berbeda, maka jarak element antara p dan q adalah d(p, q = 12 i=1 12 i=1 p i q i max (p i, q i ) (2. 20) Apabila p = q = = (0,, 0), maka d(, = 0 d 1 (p, q = d(p,q ) 1+d(p,q) (2. 21) Untuk setiap ruang vektor (X, ρ) formula ρ 1 (x, y = ρ(x,y) 1+ ρ(x,y) (2. 22) Didefinisikan pengukuran terhadap himpunan X d 2 (p, q = d 3 (p, q = 12 i=1(p i q i ) 12 d(p,q) 1+d(p,q) (2. 23) (2. 24) d 4 (p, q = d 5 (p, q = 12 i=1 p i q i i=1 p i q i i=1 p i q i (2. 25) (2. 26) Dengan menggunakan definisi yang telah dibuat diatas, beberapa perhitungan dilakukan pada beberapa nukleotida untuk melihat sifat dari pengukuran jarak tersebut. Tabel 1. Hasil Perhitungan Beberapa Metode Distance yang Diusulkan Tores et al [NIE06]. X Y d(x, Y) d1(x, Y) d2(x, Y) d3(x, Y) d4(x, Y) d5(x, Y) CAT CCG CAT TCG CGT CAG
22 27 CAT CGT AAA GGG Berbeda metode perhitungan ternyata menghasilkan nilai yang berbeda pula. Metode yang dianalisis dalam penelitian ini adalah metode dengan rumus (2.20). II.7. Representasi data DNA DNA ketika di simpan dalam komputer sebagai data memiliki format tertentu yang telah terstandarisasi. Format tersebut digunakan untuk mempermudah pembuatan representasi struktur data di dalam komputer. II.7.1. Kode Asam Nukleat Berdasarkan IUPAC Berdasarkan aturan dari International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC) terdapat beberapa konvensi dalam penggunaan huruf yang digunakan untuk merepresentasikan data DNA. Tabel 2. Huruf Untuk Merepresentasikan DNA berdasarkan IUPAC. A = adenine C = cytosine G = guanine T = thymine U = uracil R = G atau A (purine) Y = T atau C (pyrimidine) K = G atau T (keto) M = A atau C (amino) S = G atau C W = A atau T B = G, T, atau C D = G, A, atau T H = A, C, atau T V = G, C atau A N = A, G, C atau T II.7.2. Format Rantai DNA Beberapa standarisasi format representasi DNA yang ada diantaranya (Genomatix 2009): Plain Sequence Format. Format ini hanya terdiri dari huruf IUPAC dan spasi, tanpa angka. Dalam satu file hanya terdapat satu rantai DNA saja. Contoh dari plain sequence format yaitu: ACAAGATGCCATTGTCCCCCGGCCTCCTGCTGCTGCTGCTCTCCGGGGCCACGGCCACCGCTGCCCTGCC CCTGGAGGGTGGCCCCACCGGCCGAGACAGCGAGCATATGCAGGAAGCGGCAGGAATAAGGAAAAGCAGC CTCCTGACTTTCCTCGCTTGGTGGTTTGAGTGGACCTCCCAGGCCAGTGCCGGGCCCCTCATAGGAGAGG AAGCTCGGGAGGTGGCCAGGCGGCAGGAAGGCGCACCCCCCCAGCAATCCGCGCGCCGGGACAGAATGCC CTGCAGGAACTTCTTCTGGAAGACCTTCTCCTCCTGCAAATAAAACCTCACCCATGAATGCTCACGCAAG
23 28 TTTAATTACAGACCTGAA Format EMBL. Dalam sebuah file dengan menggunakan format EMBL dapat menyimpan beberapa rantai berbeda. Sebuah rantai dimulai dengan baris yang berisi tulisan ID, diikuti dengan baris penjelasannya. Awal dari rantai DNA-nya sendiri diawali dengan sebuah baris berisi SQ dan diakhiri dengan dua buah garis miring // Contoh data DNA dalam Format EMBL: ID XX AC XX DE XX SQ // AB standard; RNA; PRI; 368 BP. AB000263; Homo sapiens mrna for prepro cortistatin like peptide, complete cds. Sequence 368 BP; acaagatgcc attgtccccc ggcctcctgc tgctgctgct ctccggggcc acggccaccg ctgccctgcc cctggagggt ggccccaccg gccgagacag cgagcatatg caggaagcgg caggaataag gaaaagcagc ctcctgactt tcctcgcttg gtggtttgag tggacctccc aggccagtgc cgggcccctc ataggagagg aagctcggga ggtggccagg cggcaggaag gcgcaccccc ccagcaatcc gcgcgccggg acagaatgcc ctgcaggaac ttcttctgga agaccttctc ctcctgcaaa taaaacctca cccatgaatg ctcacgcaag tttaattaca gacctgaa Format FASTA. Format ini dikenal juga sebagai format Pearson. Dalam satu file dapat memuat banyak rantai DNA. Setiap rantai DNA diawali dengan satu baris deskripsi yang harus diawali dengan tanda lebih besar >. Contoh data DNA dalam format FASTA: >AB acc=ab descr=homo sapiens mrna for prepro cortistatin like peptide, complete cds. len=368 ACAAGATGCCATTGTCCCCCGGCCTCCTGCTGCTGCTGCTCTCCGGGGCCACGGCCACCGCTGCCCTGCC CCTGGAGGGTGGCCCCACCGGCCGAGACAGCGAGCATATGCAGGAAGCGGCAGGAATAAGGAAAAGCAGC CTCCTGACTTTCCTCGCTTGGTGGTTTGAGTGGACCTCCCAGGCCAGTGCCGGGCCCCTCATAGGAGAGG AAGCTCGGGAGGTGGCCAGGCGGCAGGAAGGCGCACCCCCCCAGCAATCCGCGCGCCGGGACAGAATGCC CTGCAGGAACTTCTTCTGGAAGACCTTCTCCTCCTGCAAATAAAACCTCACCCATGAATGCTCACGCAAG TTTAATTACAGACCTGAA
24 29 Format GCG. Setiap file dalam format GCG memiliki tepat satu rantai DNA. File diawali dengan barisan penjelasan dan awal dari rantai ditandai dengan barisan penjelasan yang diakhiri dengan karakter dua titik... Pada barisan ini juga terdapat informasi panjang dan checksum. Contoh dari format GCG: ID AB standard; RNA; PRI; 368 BP. XX AC AB000263; XX DE Homo sapiens mrna for prepro cortistatin like peptide, complete cds. XX SQ Sequence 368 BP; AB Length: 368 Check: acaagatgcc attgtccccc ggcctcctgc tgctgctgct ctccggggcc acggccaccg 61 ctgccctgcc cctggagggt ggccccaccg gccgagacag cgagcatatg caggaagcgg 121 caggaataag gaaaagcagc ctcctgactt tcctcgcttg gtggtttgag tggacctccc 181 aggccagtgc cgggcccctc ataggagagg aagctcggga ggtggccagg cggcaggaag 241 gcgcaccccc ccagcaatcc gcgcgccggg acagaatgcc ctgcaggaac ttcttctgga 301 agaccttctc ctcctgcaaa taaaacctca cccatgaatg ctcacgcaag tttaattaca 361 gacctgaa Format Genbank. Format genbank dapat menyimpan beberapa rantai dalam satu file. Sebuah rantai dalam format GenBank diawali dengan baris mengandung kata LOCUS dan jumlah baris penjelasan. Awal dari rantai ditandai dengan baris yang dimulai dengan kata ORIGIN dan diakhiri dengan dua garis miring //. Contoh dari format GenBank: LOCUS AB bp mrna linear PRI 05-FEB-1999 DEFINITION Homo sapiens mrna for prepro cortistatin like peptide, complete cds. ACCESSION AB ORIGIN // 1 acaagatgcc attgtccccc ggcctcctgc tgctgctgct ctccggggcc acggccaccg 61 ctgccctgcc cctggagggt ggccccaccg gccgagacag cgagcatatg caggaagcgg 121 caggaataag gaaaagcagc ctcctgactt tcctcgcttg gtggtttgag tggacctccc 181 aggccagtgc cgggcccctc ataggagagg aagctcggga ggtggccagg cggcaggaag 241 gcgcaccccc ccagcaatcc gcgcgccggg acagaatgcc ctgcaggaac ttcttctgga 301 agaccttctc ctcctgcaaa taaaacctca cccatgaatg ctcacgcaag tttaattaca 361 gacctgaa Format IG. Sebuah file berformat IG dapat menyimpan beberapa rantai DNA. Setiap rantai terdiri beberapa baris komentar yang harus diawali dengan titik koma ;, sebuah baris menunjukkan nama dari rantai (tidak
25 30 boleh mengandung spasi) dan rantainya itu sendiri dengan tanda berhenti 1 untuk rantai yang linier atau 2 untuk rantai yang melingkar. Berikut contoh data DNA dengan format IG: ; comment ; comment AB ACAAGATGCCATTGTCCCCCGGCCTCCTGCTGCTGCTGCTCTCCGGGGCCACGGCCACCGCTGCCCTGCC CCTGGAGGGTGGCCCCACCGGCCGAGACAGCGAGCATATGCAGGAAGCGGCAGGAATAAGGAAAAGCAGC CTCCTGACTTTCCTCGCTTGGTGGTTTGAGTGGACCTCCCAGGCCAGTGCCGGGCCCCTCATAGGAGAGG AAGCTCGGGAGGTGGCCAGGCGGCAGGAAGGCGCACCCCCCCAGCAATCCGCGCGCCGGGACAGAATGCC CTGCAGGAACTTCTTCTGGAAGACCTTCTCCTCCTGCAAATAAAACCTCACCCATGAATGCTCACGCAAG TTTAATTACAGACCTGAA1 Dalam penelitian tugas akhir ini format data DNA yang digunakan adalah format FASTA. Hal ini disebabkan format inilah yang digunakan oleh NCBI sebagai sumber data pengambilan virus.
BAB I PENDAHULUAN. I.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan mengenai gambaran umum keseluruhan penelitian yang telah dilakukan. Penjelasan mengenai latar belakang, tujuan, ruang lingkup penelitian dan metodologi penelitian.
BAB 2 2. LANDASAN TEORI
BAB 2 2. LANDASAN TEORI Bab ini akan menjelaskan mengenai logika fuzzy yang digunakan, himpunan fuzzy, penalaran fuzzy dengan metode Sugeno, dan stereo vision. 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pengukuran kemiripan profil DNA manusia yang dibangun didesain untuk mengukur kemiripan profil DNA manusia antara profil DNA seseorang dengan data-data profil DNA yang tersimpan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab landasan teori bertujuan untuk memberikan penjelasan mengenai metode atau pun teori yang digunakan dalam laporan tugas akhir ini, sehingga dapat membangun pemahaman yang sama antara
PENYAJIAN SECARA GEOMETRI HIMPUNAN PEMBENTUK DNA
PENYAJIAN SECARA GEOMETRI HIMPUNAN PEMBENTUK DNA Isah Aisah, Departemen Matematika FMIPA UNPAD, Jatinangor, [email protected] Abstrak Kode genetik adalah satu set instruksi untuk mentransfer data
REPRESENTASI GEOMETRI DARI HIMPUNAN KODON
REPRESENTASI GEOMETRI DARI HIMPUNAN KODON Isah Aisah 1, Riyan Adriyansyah 2 1 Prodi Matematika FMIPA UNPAD E-mail : isahaisah@unpadacid 2 Prodi Matematika FMIPA UNPAD E-mail : riyanadriyansyah34@gmailcom
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagian ini akan diuraikan teori-teori dasar yang dijadikan sebagai landasan dalam penulisan tugas akhir ini. 2.1 Ilmu Bioinformatika Bioinformatika merupakan kajian yang mengkombinasikan
Pensejajaran Rantai DNA Menggunakan Algoritma Dijkstra
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 Pensejajaran Rantai DNA Menggunakan Algoritma Dijkstra Abduh Riski 1 1 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember [email protected]
BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN
BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN Pada bab 1 ini akan dibahas definisi kode, khususnya kode linier atas dan pencacah bobot Hammingnya. Di samping itu, akan dijelaskanan invarian, ring invarian dan
MAKALAH BIOLOGI PERBEDAAN DNA DAN RNA
MAKALAH BIOLOGI PERBEDAAN DNA DAN RNA Oleh: Nama : Nur Amalina Fauziyah NIM : 141810401041 JURUSAN BIOLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER 2014 PEMBAHASAN Asam nukleat
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Zadeh (1965) memperkenalkan konsep fuzzy sebagai sarana untuk menggambarkan sistem yang kompleks tanpa persyaratan untuk presisi. Dalam jurnalnya Hoseeinzadeh et
Adalah asam nukleat yang mengandung informasi genetik yang terdapat dalam semua makluk hidup kecuali virus.
DNA DAN RNA Adalah asam nukleat yang mengandung informasi genetik yang terdapat dalam semua makluk hidup kecuali virus. ADN merupakan blue print yang berisi instruksi yang diperlukan untuk membangun komponen-komponen
G a a = e = a a. b. Berdasarkan Contoh 1.2 bagian b diperoleh himpunan semua bilangan bulat Z. merupakan grup terhadap penjumlahan bilangan.
2. Grup Definisi 1.3 Suatu grup < G, > adalah himpunan tak-kosong G bersama-sama dengan operasi biner pada G sehingga memenuhi aksioma- aksioma berikut: a. operasi biner bersifat asosiatif, yaitu a, b,
BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) PMDK adalah salah satu program penerimaan mahasiswa baru yang diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri. Sesuai dengan
BAB II DASAR TEORI. 2.1 DNA (Deoxy-Ribonucleic Acid)
BAB II DASAR TEORI Pada bagian ini dijelaskan mengenai teori-teori yang mendukung pengelompokan data ekspresi gen, bentuk data ekspresi gen dan jenis analisis dari data ekspresi gen tersebut. Dasar-dasar
BAB IV APLIKASI MODEL HIDDEN MARKOV DISKRET PADA DNA
50 BAB IV APLIKASI MODEL HIDDEN MARKOV DISKRET PADA DNA Pada Bab ini dijelaskan mengenai DNA cendawan pada spesies Aspergillus niger [http://www.ncbi.nlm.gov/ 06/05/2009] sebagai data input yang digunakan
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Sebagai acuan penulisan penelitian ini diperlukan beberapa pengertian dan teori yang berkaitan dengan pembahasan. Dalam sub bab ini akan diberikan beberapa landasan teori berupa pengertian,
BAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya
BAB II LANDASAN TEORI A. Logika Fuzzy Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya berada di luar model matematis dan bersifat inexact. Konsep ketidakpastian inilah yang
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab II ini menjelaskan tentang teori-teori pendukung yang digunakan untuk pembahasan selanjutnya yaitu sistem persamaan linear sistem persamaan linear kompleks dekomposisi Doolittle
KOMPUTASI EVOLUSIONER Algoritma Genetik, Pemrograman Genetik, dan Pemrograman Evolusioner Oleh : Thomas Sri Widodo
KOMUTASI EVOLUSIONER Algoritma Genetik, emrograman Genetik, dan emrograman Evolusioner Oleh : Thomas Sri Widodo Edisi ertama Cetakan ertama, 2012 Hak Cipta 2012 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang.
II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan
II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini sehingga dapat dijadikan sebagai landasan berfikir dalam melakukan penelitian dan akan mempermudah
Struktur. Ingat: basa nitrogen, gula pentosa, gugus fosfat
ASAM NUKLEAT ASAM NUKLEAT Asam nukleat (bahasa Inggris: nucleic acid) adalah makromolekul biokimia yang kompleks, berbobot molekul tinggi, dan tersusun atas rantai nukleotida yang mengandung informasi
TINJAUAN PUSTAKA. Ruang metrik merupakan ruang abstrak, yaitu ruang yang dibangun oleh
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Ruang Metrik Ruang metrik merupakan ruang abstrak, yaitu ruang yang dibangun oleh aksioma-aksioma tertentu. Ruang metrik merupakan hal yang fundamental dalam analisis fungsional,
Ada 2 kelompok basa nitrogen yang berikatan pada DNA yaitu
DNA DNA adalah rantai doble heliks berpilin yang terdiri atas polinukleotida. Berfungsi sebagi pewaris sifat dan sintesis protein. Struktur DNA (deoxyribosenucleic acid) yaitu: 1. gula 5 karbon (deoksiribosa)
Grup Kuosien Sebagai Representasi Dari Kode Genetik Standar Berdasarkan Kimia Nukleotida
Grup Kuosien Sebagai Representasi Dari Kode Genetik Standar Berdasarkan Kimia Nukleotida Isah Aisah 1, Nurul Ula 2 1,) Departemen Matematika,Fakultas MIPA, Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang
UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruang Norm Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Definisi. Misalkan suatu ruang vektor atas. Norm pada didefinisikan sebagai fungsi. : yang memenuhi N1. 0 N2. 0 0 N3.,, N4.,, Kita dapat
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II ini dibahas teori-teori pendukung yang digunakan untuk pembahasan selanjutnya yaitu tentang Persamaan Nonlinier, Metode Newton, Aturan Trapesium, Rata-rata Aritmatik dan
Relasi Tegas (Crips Relation)
Logika Fuzzy (3) 1 Cartesian Product Terdapat dua himpunan A = {0, 1} dan B = {a, b, c}. Maka beberapa variasi hasil-kali kartesian (cartesian product) dapat dituliskan sebagai berikut: 2 Relasi Tegas
2.3 Algoritma Tidak Berhubungan dengan Bahasa Pemrograman Tertentu
DAFTAR ISI BAB 1 Pengantar Sistem Komputer Dan Pemrograman 1.1 Sistem Komputer 1.2 Program, Aplikasi, Pemrogram, dan Pemrograman 1.3 Kompiler dan Interpreter 1.4 Kesalahan Program BAB 2 Pengantar Algoritma
II. TINJAUAN PUSTAKA. disebut vertex, sedangkan E(G) (mungkin kosong) adalah himpunan tak terurut dari
II. TINJAUAN PUSTAKA Definisi 2.1 Graf Graf G adalah suatu struktur (V,E) dengan V(G) himpunan tak kosong dengan elemenelemenya disebut vertex, sedangkan E(G) (mungkin kosong) adalah himpunan tak terurut
BAB II LANDASAN TEORI. papernya yang monumental Fuzzy Set (Nasution, 2012). Dengan
BAB II LANDASAN TEORI 2.. Logika Fuzzy Fuzzy set pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh, 965 orang Iran yang menjadi guru besar di University of California at Berkeley dalam papernya yang monumental
yang paling umum adalah dengan menspesifikasikan unsur unsur pembentuknya (Definisi 2.1 Menurut Lipschutz, Seymour & Marc Lars Lipson dalam
2.1 Definisi Aljabar Boolean Aljabar Boolean dapat didefinisikan secara abstrak dalam beberapa cara. Cara yang paling umum adalah dengan menspesifikasikan unsur unsur pembentuknya dan operasi operasi yang
I. PENGENALAN NATIONAL CENTRE FOR BIOTECHNOLOGY INFORMATION (NCBI)
I. PENGENALAN NATIONAL CENTRE FOR BIOTECHNOLOGY INFORMATION (NCBI) A. PENDAHULUAN NCBI (National Centre for Biotechnology Information) merupakan suatu institusi yang menyediakan sumber informasi terkait
Ciri Khas Materi Genetik
KIMIA DARI GEN Ciri Khas Materi Genetik 1. Replikasi: digandakan, diturunkan kepada sel anak 2. Penyimpan informasi 3. Meng ekspresi kan informasi: Dimulai dengan transkripsi DNA sehingga dihasilkan RNA,
SINTESIS PROTEIN. Yessy Andriani Siti Mawardah Tessa Devitya
SINTESIS PROTEIN Yessy Andriani Siti Mawardah Tessa Devitya Sintesis Protein Proses dimana kode genetik yang dibawa oleh gen diterjemahkan menjadi urutan asam amino SINTESIS PROTEIN EKSPRESI GEN Asam nukleat
EKSPRESI REGULAR PADA SUATU DETERMINISTIC FINITE STATE AUTOMATA
Jurnal Matematika Vol.6 No., November 26 [ 63-7 ] EKSPRESI REGULAR PADA SUATU DETERMINISTIC FINITE STATE AUTOMATA Jurusan Matematika, UNISBA, Jalan Tamansari No, Bandung,46, Indonesia [email protected]
Representasi Himpunan Barisan Kodon ke dalam Struktur Modul
Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No1, April 2014, hal 49-54 Representasi Himpunan Barisan Kodon ke dalam Struktur Modul Yurio Windiatmoko, Ema Carnia, Isah Aisah Jurusan Matematika,
KISI-KISI SOAL UJIAN SEKOLAH SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK)
0 KISI-KISI UJIAN SEKOLAH SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) MATA PELAJARAN : MATEMATIKA KELAS : XII KELOMPOK : TEKNOLOGI, PERTANIAN DAN KESEHATAN BENTUK & JMl : PILIHAN GANDA = 35 DAN URAIAN = 5 WAKTU :
BAB 2 LANDASAN TEORI. Himpunan fuzzy adalah bentuk umum himpunan biasa yang memiliki tingkat
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy adalah bentuk umum himpunan biasa yang memiliki tingkat keanggotaan dari tiap-tiap elemen yang dibatasi dengan interval [ 0, 1 ]. Oleh karena itu
FUZZY LOGIC CONTROL 1. LOGIKA FUZZY
1. LOGIKA FUZZY Logika fuzzy adalah suatu cara tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Teknik ini menggunakan teori matematis himpunan fuzzy. Logika fuzzy berhubungan dengan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Fuzzy Local Binary Pattern (FLBP) Fuzzifikasi pada pendekatan LBP meliputi transformasi variabel input menjadi variabel fuzzy, berdasarkan pada sekumpulan fuzzy rule. Dalam
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Himpunan Himpunan adalah setiap daftar, kumpulan atau kelas objek-objek yang didefenisikan secara jelas, objek-objek dalam himpunan-himpunan yang dapat berupa apa saja: bilangan, orang,
Kromosom, gen,dna, sinthesis protein dan regulasi
Kromosom, gen,dna, sinthesis protein dan regulasi Oleh: Fatchiyah dan Estri Laras Arumingtyas Laboratorium Biologi Molekuler dan Seluler Universitas Brawijaya Malang 2006 2.1.Pendahuluan Era penemuan materi
BAB 3 REVIEW SIFAT-SIFAT STATISTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK
BAB 3 REVIEW SIFAT-SIFAT STATISTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK 3. Perumusan Penduga Misalkan N adalah proses Poisson non-homogen pada interval 0, dengan fungsi intensitas yang tidak diketahui. Fungsi intensitas
BAB II KAJIAN TEORI. definisi mengenai grup, ring, dan lapangan serta teori-teori pengkodean yang
BAB II KAJIAN TEORI Pada Bab II ini berisi kajian teori. Di bab ini akan dijelaskan beberapa definisi mengenai grup, ring, dan lapangan serta teori-teori pengkodean yang mendasari teori kode BCH. A. Grup
BAB II KAJIAN TEORI. Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program
BAB II KAJIAN TEORI Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program linear, metode simpleks, dan program linear fuzzy untuk membahas penyelesaian masalah menggunakan metode fuzzy
BAB II KONSEP DASAR PENYEJAJARAN DUA BARISAN DNA. DNA merupakan salah satu pembawa informasi genetik dari makhluk
BAB II KONSEP DASAR PENYEJAJARAN DUA BARISAN DNA DNA merupakan salah satu pembawa informasi genetik dari makhluk hidup. DNA terdiri dari 4 karakter huruf, yaitu G (Guanine), A (Alanine), T (Thymine), dan
BIOTEKNOLOGI. Struktur dan Komponen Sel
BIOTEKNOLOGI Struktur dan Gambar Apakah Ini dan Apakah Perbedaannya? Perbedaan dari gambar diatas organisme Hidup ular organisme Hidup Non ular Memiliki satuan (unit) dasar berupa sel Contoh : bakteri,
Type Data terdiri dari : - Data Tunggal : Integer, Real, Boolean dan Karakter. - Data Majemuk : String
Struktur dapat diartikan sebagai suatu susunan, bentuk, pola atau bangunan. Data dapat diartikan sebagai suatu fakta, segala sesuatu yang dapat dikodekan atau disimbolkan dengan kode-kode atau lambang-lambang
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A Matriks 1 Pengertian Matriks Definisi 21 Matriks adalah kumpulan bilangan bilangan yang disusun secara khusus dalam bentuk baris kolom sehingga membentuk empat persegi panjang
Implementasi Pencocokan String Tidak Eksak dengan Algoritma Program Dinamis
Implementasi Pencocokan String Tidak Eksak dengan Algoritma Program Dinamis Samudra Harapan Bekti 13508075 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
BAB I PENDAHULUAN. Penyampaian pesan dapat dilakukan dengan media telephone, handphone,
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Sekarang ini teknologi untuk berkomunikasi sangatlah mudah. Penyampaian pesan dapat dilakukan dengan media telephone, handphone, internet, dan berbagai macam peralatan
BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL. asing. Dalam pengalaman keseharian kita, permasalahan yang berkaitan dengan fuzzy
BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL 4.1 Pengenalan konsep fuzzy logic Konsep mengenai fuzzy logic bukanlah merupakan sesuatu yang baru dan asing. Dalam pengalaman keseharian kita,
BAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Logika Fuzzy Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh, seorang peneliti dari Universitas California, pada tahun 1960-an. Logika fuzzy dikembangkan dari
Sist Sis em t Fuzzy Fuzz Sistem Pakar
Sistem Fuzzy Sistem Pakar Pendahuluan Manusia cenderung menggunakan bahasa dalam bentuk sesuatu yang dapat dipahami secara umum, bukan dalam bentuk bahasa matematika yang mementingkan akurasi. Misalkan,
Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy.
Chapter 7 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan. Mahasiswa mampu melakukan perhitungan
Bimbingan Olimpiade SMA. Paramita Cahyaningrum Kuswandi ( FMIPA UNY 2012
Bimbingan Olimpiade SMA Paramita Cahyaningrum Kuswandi (email : [email protected]) FMIPA UNY 2012 Genetika : ilmu yang memperlajari tentang pewarisan sifat (hereditas = heredity) Ilmu genetika mulai berkembang
Teori Dasar Himpunan. Julan HERNADI. December 27, Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah, Ponorogo
1 Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah, Ponorogo December 27, 2012 PENGERTIAN DASAR Denition Himpunan merupakan koleksi objek-objek yang disebut anggota atau elemen himpunan tersebut.
FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING
Media Informatika, Vol. 3 No. 1, Juni 2005, 25-38 ISSN: 0854-4743 FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING Sri Kusumadewi, Idham Guswaludin Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Dr. Dwi Suryanto Prof. Dr. Erman Munir Nunuk Priyani, M.Sc.
BIO210 Mikrobiologi Dr. Dwi Suryanto Prof. Dr. Erman Munir Nunuk Priyani, M.Sc. Kuliah 10. GENETIKA MIKROBA Genetika Kajian tentang hereditas: 1. Pemindahan/pewarisan sifat dari orang tua ke anak. 2. Ekspresi
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 HIMPUNAN CRIPS Himpunan adalah suatu kumpulan objek-objek yang mempunyai kesamaan sifat tertentu. Suatu himpunan harus terdefinisi secara tegas, artinya untuk setiap objek selalu
BIO306. Prinsip Bioteknologi
BIO306 Prinsip Bioteknologi KULIAH 2. BAHAN DAN KODE GENETIK Bahan Genetik Deoxyribonucleic acid (DNA) ditemukan tahun 1869. Pada saat itu fungsi belum diketahui. Selanjutnya diisolasi dari nukleus berbagai
BAB I H I M P U N A N
1 BAB I H I M P U N A N Dalam kehidupan nyata, banyak sekali masalah yang terkait dengan data (objek) yang dikumpulkan berdasarkan kriteria tertentu. Kumpulan data (objek) inilah yang selanjutnya didefinisikan
MAKALAH BIOLOGI PERBEDAAN ANTARA DNA dengan RNA
MAKALAH BIOLOGI PERBEDAAN ANTARA DNA dengan RNA Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Biologi Oleh: Aria Fransisca Bashori Sukma 141810401023 Dosen Pembimbing Eva Tyas Utami, S.Si, M.Si NIP. 197306012000032001
BAB II: TINJAUAN PUSTAKA
BAB II: TINJAUAN PUSTAKA Bab ini akan memberikan penjelasan awal mengenai konsep logika fuzzy beserta pengenalan sistem inferensi fuzzy secara umum. 2.1 LOGIKA FUZZY Konsep mengenai logika fuzzy diawali
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Fuzzy Tidak semua himpunan yang dijumpai dalam kehidupan sehari-hari terdefinisi secara jelas, misalnya himpunan orang miskin, himpunan orang pandai, himpunan orang tinggi,
PENGENALAN BIOINFORMATIKA
PS-S1 Jurusan Biologi, FMIPA, UNEJ (2017) PENGENALAN BIOINFORMATIKA Oleh: Syubbanul Wathon, S.Si., M.Si. Pokok Bahasan Sejarah Bioinformatika Istilah-istilah biologi Pangkalan data Tools Bioinformatika
Contoh Penerapan Algoritma Genetik Untuk Menentukan Fungsi Keanggotaan Misalkan system dengan input dan output tunggal seperti pada table berikut.
Logika Fuzzy Pertemuan 10 Contoh Penerapan Algoritma Genetik Untuk Menentukan Fungsi Keanggotaan Misalkan system dengan input dan output tunggal seperti pada table berikut. Tabel 1. Data set No Data x
SISTEM INFERENSI FUZZY (METODE TSUKAMOTO) UNTUK PENENTUAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN OLEH
KECERDASAN BUATAN SISTEM INFERENSI FUZZY (METODE TSUKAMOTO) UNTUK PENENTUAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN OLEH AMARILIS ARI SADELA (E1E1 10 086) SITI MUTHMAINNAH (E1E1 10 082) SAMSUL (E1E1 10 091) NUR IMRAN
Himpunan Fuzzy. Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi
Himpunan Fuzzy Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi Outline Himpunan CRISP Himpunan Fuzzy Himpunan CRISP Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item dalam suatu himpunan A, yang
Variabel Banyak Bernilai Real 1 / 1
Fungsi Variabel Banyak Bernilai Real Turunan Parsial dan Turunan Wono Setya Budhi KK Analisis dan Geometri, FMIPA ITB Variabel Banyak Bernilai Real 1 / 1 Turunan Parsial dan Turunan Usaha pertama untuk
BAB V RANGKAIAN ARIMATIKA
BAB V RANGKAIAN ARIMATIKA 5.1 REPRESENTASI BILANGAN NEGATIF Terdapat dua cara dalam merepresentasikan bilangan biner negatif, yaitu : 1. Representasi dengan Tanda dan Nilai (Sign-Magnitude) 2. Representasi
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas dalam pembuatan tugas akhir ini. Secara garis besar teori penjelasan akan dimulai dari definisi logika fuzzy,
adalah proses DNA yang mengarahkan sintesis protein. ekspresi gen yang mengodekan protein mencakup dua tahap : transkripsi dan translasi.
bergerak sepanjang molekul DNA, mengurai dan meluruskan heliks. Dalam pemanjangan, nukleotida ditambahkan secara kovalen pada ujung 3 molekul RNA yang baru terbentuk. Misalnya nukleotida DNA cetakan A,
Kode, GSR, dan Operasi Pada
BAB 2 Kode, GSR, dan Operasi Pada Graf 2.1 Ruang Vektor Atas F 2 Ruang vektor V atas lapangan hingga F 2 = {0, 1} adalah suatu himpunan V yang berisi vektor-vektor, termasuk vektor nol, bersama dengan
BAB II LANDASAN TEORI. Sebelum beralih kepada permasalahan line digraph, dalam bab ini
BAB II LANDASAN TEORI Sebelum beralih kepada permasalahan line digraph, dalam bab ini akan dibahas mengenai teori dasar dan definisi yang berhubungan dengan line digraph yang akan digunakan pada Bab III.
TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep mendasar meliputi ruang vektor,
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep mendasar meliputi ruang vektor, ruang Bernorm dan ruang Banach, ruang barisan, operator linear (transformasi linear) serta teorema-teorema
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Titik awal dari konsep modern
BAB II LANDASAN TEORI
4 BAB II LANDASAN TEORI A. Graf Teori graf merupakan pokok bahasan yang sudah tua usianya namun memiliki banyak terapan sampai saat ini. Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan
MATERI PELAJARAN MATEMATIKA SMA KELAS X BAB I: BENTUK PANGKAT, AKAR, DAN LOGARITMA. 1.1 Pangkat Bulat. A. Pangkat Bulat Positif
MATERI PELAJARAN MATEMATIKA SMA KELAS X BAB I: BENTUK PANGKAT, AKAR, DAN LOGARITMA 1.1 Pangkat Bulat A. Pangkat Bulat Positif B. Pangkat Bulat Negatif dan Nol C. Notasi Ilmiah D. Sifat-Sifat Bilangan Berpangkat
Kegiatan Belajar 1 HAKIKAT MATEMATIKA
Kegiatan Belajar 1 HAKIKAT MATEMATIKA A. Pengantar Matematika merupakan salah satu bidang studi yang dijarkan di SD. Seorang guru SD yang akan mengajarkan matematika kepada siswanya, hendaklah mengetahui
Aulia Dwita Pangestika A2A Fakultas Kesehatan Masyarakat. DNA dan RNA
Aulia Dwita Pangestika A2A014018 Fakultas Kesehatan Masyarakat DNA dan RNA DNA sebagai senyawa penting yang hanya ada di mahkluk hidup. Di mahkluk hidup senyawa ini sebagai master kehidupan untuk penentuan
BAB 2 RUANG HILBERT. 2.1 Definisi Ruang Hilbert
BAB 2 RUANG HILBERT Pokok pembicaraan kita dalam tugas akhir ini berpangkal pada teori ruang Hilbert. Untuk itu di bab ini akan diberikan definisi ruang Hilbert dan ciri-cirinya, separabilitas ruang Hilbert,
BAB II KAJIAN TEORI. masalah fuzzy linear programming untuk optimasi hasil produksi pada bab
BAB II KAJIAN TEORI Berikut diberikan landasan teori mengenai program linear, konsep himpunan fuzzy, program linear fuzzy dan metode Mehar untuk membahas penyelesaian masalah fuzzy linear programming untuk
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beras merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia yang sangat penting dalam kelangsungan hidupnya. Untuk memenuhi kebutuhan beras, setiap manusia mempunyai cara-cara
I. Aljabar Himpunan Handout Analisis Riil I (PAM 351)
I. Aljabar Himpunan Aljabar Himpunan Dalam bab ini kita akan menyajikan latar belakang yang diperlukan untuk mempelajari analisis riil. Dua alat utama analisis riil, yakni aljabar himpunan dan fungsi,
Analisis Fungsional. Oleh: Dr. Rizky Rosjanuardi, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Analisis Fungsional Oleh: Dr. Rizky Rosjanuardi, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Lingkup Materi Ruang Metrik dan Ruang Topologi Kelengkapan Ruang Banach Ruang Hilbert
KISI KISI LOMBA KOMPETENSI SISWA SMK TINGKAT PROVINSI JAWA TIMUR 2014
LKS SMK 214 Bidang : Matematika Teknologi KISI KISI LOMBA KOMPETENSI SISWA SMK TINGKAT PROVINSI JAWA TIMUR 214 1 Memecahkan masalah berkaitan dengan konsep aljabar memaham, mengaplikasikan, menganalisai
Teori Himpunan Ole l h h : H anu n n u g n N. P r P asetyo
Teori Himpunan Oleh : Hanung N. Prasetyo Meski sekilas berbeda, akan kita lihat bahwa logika matematika dan teori himpunan berhubungan sangat erat. Matematika Diskrit Kuliah-2 2 Definisi: himpunan (set)
ASAM NUKLEAT (NUCLEIC ACID)
ASAM NUKLEAT (NUCLEIC ACID) Terdapat pada semua sel hidup Merupakan makromolekul dengan monomer Mononukleotida Fungsi : 1. Menyimpan, mereplikasi dan mentranskripsi informasi genetika 2. Turut dalam metabolisme
22. MATEMATIKA SMA/MA (PROGRAM IPA)
22. MATEMATIKA SMA/MA (PROGRAM IPA) NO. 1. Memahami pernyataan dalam matematika dan ingkarannya, menentukan nilai kebenaran pernyataan majemuk serta menggunakan prinsip logika matematika dalam pemecahan
PENGANTAR KOMPUTER & SOFTWARE I REPRESENTASI DATA
PENGANTAR KOMPUTER & SOFTWARE I REPRESENTASI DATA Tim Pengajar KU1102 - Institut Teknologi Sumatera Data Data adalah sesuatu yang belum mempunyai arti bagi penerimanya dan masih memerlukan adanya suatu
Aljabar Linear Elementer
BAB I RUANG VEKTOR Pada kuliah Aljabar Matriks kita telah mendiskusikan struktur ruang R 2 dan R 3 beserta semua konsep yang terkait. Pada bab ini kita akan membicarakan struktur yang merupakan bentuk
BAB II LANDASAN TEORI. berawal dari suatu ide untuk menyimpan segitiga Sierpinski menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI Metode kompresi citra fraktal merupakan metode kompresi citra yang berawal dari suatu ide untuk menyimpan segitiga Sierpinski menggunakan Iterated Function System (IFS). Segitiga
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sebelum pembahasan mengenai irisan bidang datar dengan tabung lingkaran tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut. A. Matriks Matriks adalah himpunan skalar (bilangan
Fuzzy Logic. Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic.
Fuzzy Systems Fuzzy Logic Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic. Masalah: Pemberian beasiswa Misalkan
1. Integer Interger adalah data numerik yang tidak mengandung pecahan, dan disajikan dalam memori komputer sebagai angka bulat. Mengacu pada obyek
Pada CPU ARITMATICH 1. Integer Interger adalah data numerik yang tidak mengandung pecahan, dan disajikan dalam memori komputer sebagai angka bulat. Mengacu pada obyek data dengan range -32768 s/d 32767.
DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT
DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT Herry P. Suryawan 1 Geometri Ruang Hilbert Definisi 1.1 Ruang vektor kompleks V disebut ruang hasilkali dalam jika ada fungsi (.,.) : V V C sehingga untuk setiap x, y, z
