DETEKSI KOMUNITAS OVERLAP MENGGUNAKAN ADJACENCY PROPAGATION ALGORITHM PADA PROTEIN KANKER PAYUDARA

Nurma Intan Harianja, . (2026) DETEKSI KOMUNITAS OVERLAP MENGGUNAKAN ADJACENCY PROPAGATION ALGORITHM PADA PROTEIN KANKER PAYUDARA. Skripsi thesis, UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN YOGYAKARTA.

	Text 1_Cover_123220046.pdf Download (112kB)
	Text 2_Abstrak_123220046.pdf Download (313kB)
	Text 3_Halaman Pengesahan_123220046.pdf Download (169kB)
	Text 4_Daftar Isi_123220046.pdf Download (297kB)
	Text 5_Daftar Pustaka_123220046.pdf Download (226kB)
	Text 6_Skripsi Full_123220046.pdf Restricted to Repository staff only Download (8MB)

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyebab utama kematian pada wanita di seluruh dunia dengan mekanisme biologis yang kompleks, yang melibatkan mutasi genetik, gangguan regulasi ekspresi gen, serta perubahan jalur molekuler yang memengaruhi proliferasi sel. Untuk memahami kompleksitas tersebut, analisis jaringan Protein–Protein Interaction (PPI) menjadi pendekatan yang relevan karena protein membentuk modul fungsional yang saling berinteraksi dalam berbagai proses biologis. Namun, sebagian besar metode deteksi komunitas pada jaringan PPI masih bersifat non-overlapping, sehingga kurang mampu merepresentasikan sifat multifungsional protein. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan Adjacency Propagation Algorithm (APAL) untuk mendeteksi komunitas overlap pada jaringan PPI kanker payudara. Data protein diperoleh dari IntOGen dan data interaksi dari STRING Database, menghasilkan jaringan dengan 99 protein dan 495 interaksi. Algoritma APAL diterapkan melalui tahapan inisialisasi kandidat komunitas, perhitungan intrakonektivitas (α), evaluasi komunitas menggunakan Jaccard Index, serta proses deduplikasi. Sistem analisis dan visualisasi dikembangkan menggunakan framework Dash berbasis Python, dan kualitas komunitas dievaluasi menggunakan Normalized Node Cut (ψ). Selain itu, enrichment analysis dilakukan menggunakan Metascape untuk mengidentifikasi fungsi biologis komunitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa APAL membentuk 14 komunitas dengan waktu eksekusi 0.709 detik. Sebanyak 60 protein (60.6%) teridentifikasi sebagai protein overlap, mencerminkan sifat multifungsional protein dalam jaringan kanker payudara. Analisis biologis menunjukkan keterkaitan komunitas dengan proses penting seperti regulasi ekspresi gen, proliferasi sel, dan jalur molekuler terkait kanker, sehingga menegaskan bahwa APAL efektif dalam mendeteksi struktur komunitas overlap sekaligus memberikan wawasan biologis yang relevan.
Kata Kunci: Kanker Payudara, Protein–Protein Interaction, Deteksi Komunitas Overlap, APAL, Normalized Node Cut.

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Additional Information:	NURMA INTAN HARIANJA (Penulis - 123220046) ; HERU CAHYA RUSTAMAJI (Pembimbing)
Uncontrolled Keywords:	Kanker Payudara, Protein–Protein Interaction, Deteksi Komunitas Overlap, APAL, Normalized Node Cut
Subjek:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika
Depositing User:	Bayu Pambudi
Date Deposited:	19 Jan 2026 01:23
Last Modified:	19 Jan 2026 01:23
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/46550

Actions (login required)

View Item