DETEKSI KOMUNITAS JARINGAN INTERAKSI PROTEIN PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY

Pradana, Refanda Dicky (2025) DETEKSI KOMUNITAS JARINGAN INTERAKSI PROTEIN PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY. Skripsi thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text Cover Skripsi.pdf Download (163kB)
	Text Abstrak Skripsi.pdf Download (9kB)
	Text Pengesahan Pembimbing Refanda.pdf Download (412kB)
	Text Pengesahan Penguji Refanda.pdf Download (417kB)
	Text Daftar isi Skripsi.pdf Download (153kB)
	Text Daftar Pustaka Skripsi.pdf Download (159kB)
	Text 123210029_TA_FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyakit kanker dengan prevalensi tinggi
di seluruh dunia. Deteksi komunitas pada jaringan interaksi protein (Protein-Protein
Interaction/PPI) dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam terhadap struktur
molekuler dan proses biologis yang terlibat dalam penyakit ini. Penelitian ini bertujuan
untuk menerapkan algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dalam mendeteksi komunitas
pada jaringan PPI yang berkaitan dengan kanker payudara. Dataset gen diperoleh dari
OMIM dan diproses menjadi jaringan PPI menggunakan STRINGdb. Deteksi komunitas
dilakukan dengan pendekatan representasi solusi locus-based adjacency dan proses
evolusi melibatkan fase employed bees, onlooker bees, dan scout bees. Evaluasi hasil
dilakukan menggunakan metrik modularitas serta 13 metrik evaluasi internal untuk
menilai kualitas struktur komunitas. Selanjutnya, dilakukan enrichment analysis berbasis
Gene Ontology (GO) dan KEGG Pathway menggunakan platform Metascape untuk
menilai keterkaitan biologis dari komunitas yang terbentuk. Hasil penelitian
menunjukkan algoritma ABC mampu membentuk komunitas dengan nilai modularitas
terbaik mencapai 0.4351 pada iterasi ke-1931. Hasil enrichment analysis menunjukkan
sejumlah komunitas memiliki keterkaitan signifikan dengan proses biologis dan jalur
yang relevan terhadap kanker payudara, seperti komunitas ke-10 mengandung protein
yang terlibat dalam jalur sinyal Wnt, yang penting dalam regulasi pertumbuhan sel,
perkembangan embrionik, dan kanker payudara. Temuan ini mendukung potensi
algoritma ABC dalam analisis jaringan biologis secara in silico. dan berpotensi
mendukung penelitian lanjutan dalam pengembangan terapi berbasis target protein.
Kata Kunci: Kanker Payudara, Deteksi Komunitas, Jaringan Interaksi Protein, Artificial
Bee Colony, Enrichment Analysis

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Additional Information:	Refanda Dicky Pradana (Penulis-123210029) ; Heru Cahya Rustamaji (Pembimbing)
Uncontrolled Keywords:	Kanker Payudara, Deteksi Komunitas, Jaringan Interaksi Protein, Artificial Bee Colony, Enrichment Analysis
Subjek:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika
Depositing User:	A.Md Eko Suprapti
Date Deposited:	03 Dec 2025 06:49
Last Modified:	03 Dec 2025 06:49
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/45960

Actions (login required)

View Item