<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE."^^ . "Tubuh manusia mengandung ribuan protein. Pada proses pembentukan protein banyak\r\nmengalami modifikasi pasca translasi. Salah satu hasil dari modifikasi pasca translasi\r\nadalah glikosilasi. Glikosilasi adalah proses penggabungan glukosa pada struktur\r\n\r\nprotein. Pada tubuh manusia glikosilasi dapat dilihat dari 3 kategori, yaitu N-\r\nglikosilasi, O-glikosilasi dan C-glikosilasi. Untuk memahami mekanisme dan peran\r\n\r\nfungsional glikosilasi, yaitu dengan cara memprediksi substrat dari situs glikosilasi\r\ntersebut. Pendekatan komputasi merupakan salah satu cara untuk memprediksi situs\r\nglikosilasi tersebut, yaitu menggunakan algoritme Support Vector Machine (SVM).\r\nAlgoritme ini telah banyak digunakan untuk prediksi dan pengklasifikasian. Pada\r\npenelitian ini menggunakan 2 jenis data yaitu data Independent dan data Benchmark.\r\nFitur yang digunakan merupakan fitur ekstraksi yang menghasilkan 90 dimensi dan\r\nfitur seleksi yang menggunakan Maximum Redundancy Minimum Relevance (MRMR)\r\nsebanyak 25, 50 dan 75 kolom. Pengujian klasifikasi SVM menggunakan 5-fold cross\r\nvalidation dan confusion matrix. Hasil akurasi tertinggi terletak pada penggunaan fitur\r\nseleksi MRMR sebanyak 75 kolom. Pada Data Independent N akurasi terbesar sebesar\r\n86,66% pada kernel Sigmoid, sedangkan untuk data Independent C akurasi sebesar\r\n87,5% pada kernel Sigmoid dan untuk data Independent O akurasi sebesar 89,31%\r\nberada di kernel RBF. Pada data Benchmark N akurasi terbesar sebesar 70,54% pada\r\nkernel RBF, sedangkan untuk data Benchmark C akurasi terbesar sebesar 95,06% dan\r\nuntuk data Benchmark O terdapat di kernel RBF dengan akurasi terbesar yaitu 92,64%.\r\nKata Kunci: Glikosilasi, MRMR, Post Translation Modification, Support Vector\r\nMachine.\r\nThe human body contains thousands of proteins. In the process of protein formation,\r\nthere are many post-translational modifications. One result of post-translational\r\nmodification is glycosylation. Glycosylation is the process of combining glucose in\r\nprotein structures. In the human body, glycosylation can be seen from 3 categories,\r\nnamely N-glycosylation, O-glycosylation and C-glycosylation. To understand the\r\nmechanism and functional role of glycosylation by predicting the substrate of the\r\nglycosylation site. The computational approach is one way to predict the glycosylation\r\nsite, using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. This algorithm has been\r\nwidely used for prediction and classification. This study uses 2 types of data, namely\r\nIndependent data and Benchmark data. The features used are feature extraction which\r\nproduces 90 dimensions and feature selection using Maximum Redundancy Minimum\r\nRelevance (MRMR) of 25, 50 and 75 columns. The SVM classification test uses 5-fold\r\ncross validation and confusion matrix. The highest accuracy result lies in the use of the\r\n75 column MRMR selection feature. In Independent data N, the highest accuracy is\r\n86.66% in the Sigmoid kernel, while for Independent data C, the accuracy is 87.5% in\r\nthe Sigmoid kernel and for Independent data O, the accuracy is 89.31% in the RBF\r\nkernel. In Benchmark data N, the highest accuracy is 70.54% in the RBF kernel, while\r\nfor Benchmark data C the highest accuracy is 95.06% and for Benchmak data O is in\r\nthe RBF kernel with the largest accuracy, which is 92.64%.\r\nKeywords: Glycosylation, MRMR, Post Translation Modification, Support Vector\r\nMachine"^^ . "2021" . . . . . "FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM"^^ . . . . . . . "1717051032"^^ . "NAURAH NAZHIFAH"^^ . "1717051032 NAURAH NAZHIFAH"^^ . . . . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (File PDF)"^^ . . . "ABSTRAK - Naurah Nazhifah.pdf"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (File PDF)"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (File PDF)"^^ . . . "SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN - Naurah Nazhifah.pdf"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "PREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM\r\nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME\r\n\r\nSUPPORT VECTOR MACHINE. (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . "HTML Summary of #61907 \n\nPREDIKSI GLIKOSILASI PADA N-, C- DAN O- DALAM PROTEOM \nMANUSIA MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI MRMR DAN ALGORITME \n \nSUPPORT VECTOR MACHINE.\n\n" . "text/html" . . . "004 Pemrosesan data dan ilmu komputer" . .