FakhruddinKhasbullahSalehAtasoge (2009) Prediksi Struktur Sekunder Protein Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Prediksi struktur sekunder protein adalah salah satu usaha awal untuk dapat menentukan bagaimana bentuk 3 dimensi dari suatu sekuens asam amino. Struktur sekunder protein dapat ditentukan dengan metode NMR Spectroscopy dan X-Ray Crystallography . Akan tetapi membutuhkan waktu yang lama. Perlu ditemukan cara yang lebih singkat. Salah satunya dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Metode jaringan syaraf tiruan yang belum banyak digunakan untuk prediksi struktur sekunder protein salah satunya adalah Learning Vector Quantization . Dalam mengkodekan residu asam amino dari suatu sekuens asam amino digunakan metode normalisasi data yang dihubungkan dengan bilangan ASCII. Hasil pengkodean dari residu asam amino digunakan untuk proses prediksi dengan menggunakan algoritma Learning Vector Quantization . Sistem prediksi struktur sekunder protein yang mengimplementasikan algoritma Learning Vector Quantization telah dilatih dengan batas iterasi maksimum sebesar 50, 100, 150, 200 dan sampai perubahan bobot data referensi mencapai nilai konvergen. Tingkat keakurasian sistem yang diukur dengan metode Q3* mencapai nilai terbesar dengan iterasi maksimum training sebesar 50 kali, yaitu sebesar 46,92 %
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2009/163/050901994 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 27 Jul 2009 09:50 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 06:30 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152119 |
Preview |
Text
050901994.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |