UMN Knowledge Center

Implementasi algoritma needleman-wunsch dan smith-waterman pada penjajaran sekuen virus zika

Anggada, Jason (2016) Implementasi algoritma needleman-wunsch dan smith-waterman pada penjajaran sekuen virus zika. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (730kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (626kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (976kB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (584kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (804kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (578kB) | Preview

Abstract

Awareness publik terhadap virus Zika telah menjadi semakin tinggi dengan adanya outbreak di Kepulauan Yap, Micronesia pada tahun 2007 dan di Brazil pada tahun 2015. Menurut peta persebaran virus Zika yang dirilis oleh NCBI, Indonesia telah menjadi salah satu negara yang terkena dampak virus Zika. Salah satu langkah preventif untuk menghadapi berkembangnya wabah virus Zika ini adalah dengan mengidentifikasi pola virus Zika yang muncul di Indonesia dibandingkan dengan pola virus Zika dari negara lain agar sumber virus dapat segera diketahui. Kemiripan dua buah virus dapat ditemukan dengan melakukan penjajaran sekuen. Algoritma Needleman-Wunsch digunakan untuk penjajaran global dan algoritma Smith-Waterman digunakan untuk penjajaran lokal. Dari sumber data virus Zika yang dirilis oleh NCBI, terdapat dua virus dari Indonesia, yaitu virus KU179098.1 dan virus KF258813.1. Penelitian ini menemukan bahwa virus KU179098.1 memiliki score terbaik dengan virus KF993678.1 dari Kanada dengan nilai 1132 bp. Virus yang sama memiliki identity terbaik dengan virus KX101066.1 dari Brazil dengan nilai 99.32%. Di sisi lain, virus KF258813.1 memiliki score terbaik dengan virus KF993678.1 dari Kanada dan virus EU545988.1 dari Micronesia dengan nilai 392 bp. Virus ini juga memiliki nilai identity terbaik dengan virus KX101062.1 dari Brazil, dengan nilai 99.88%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 19 Jul 2017 01:22
Last Modified: 04 Oct 2017 08:53
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1196

Actions (login required)

View Item View Item