Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Leukemia dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE

Setiyani Firman, Ananda (2023) Identifikasi Protein Signifikan Penyakit Leukemia dengan Menggunakan Principal Component Analysis dan ClusterONE. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (349kB)
	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (336kB)
	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (595kB)
	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (842kB)
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (14MB)
	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (328kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)

Abstract

Kanker merupakan penyakit yang masih belum dapat disembuhkan secara total dengan menggunakan obat maupun perawatan lainnya. Salah satu jenis penyakit kanker adalah leukemia. Leukemia merupakan jenis penyakit kanker yang menyerang sel darah dimana terjadi mutasi terhadap protein dalam tubuh yang terjadi secara berlebihan atau tidak seharusnya. Untuk dapat mencegah terjadinya hal tersebut, perlu dilakukan penelitian oleh tim medis yang cenderung memakan waktu dan biaya yang besar sehingga masih sulit dan terhambat untuk dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat menyediakan atau mempermudah proses penelitian tersebut menjadi lebih terjangkau namun tetap memberikan hasil yang optimal. Pada penelitian ini, dilakukan penelitian mengenai identifikasi protein signifikan penyakit leukemia dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan ClusterONE. Pendekatan komputasi yang digunakan merupakan implementasi PCA dan ClusterONE dalam proses clustering karena algoritma ini dapat mendeteksi adanya overlap pada data yang digunakan. Berdasarkan hasil dari proses clustering dengan menggunakan ClusterONE, terbentuk empat cluster dengan cluster 1 sebagai cluster yang memiliki protein-protein signifikan terbaik yang berperan terhadap penyakit leukemia. Protein-protein yang terdapat didalamnya yaitu ATM, FUS, KRAS, CREBBP, JAK2, MCL1, NPM1, ETV6, dan MLLT10.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	ClusterONE, leukemia, PCA, protein signifikan
Subjects:	600 Technology (Applied Sciences) > 600 Technology > 600 Technology 600 Technology (Applied Sciences) > 610 Medicine and Health > 615 Pharmacology and Therapeutics > 615.1 Drugs, Medicine, Materia Medica
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	08 Mar 2024 03:23
Last Modified:	08 Mar 2024 03:47
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/28193

Actions (login required)

View Item