Perpustakaan Digital ITB

Abstrak: Dalam beberapa dekade terakhir ini, ilmu biologi terutama bidang molekuler semakin berkembang pesat. Terlebih lagi dengan munculnya teknologi microarray yang mampu menghasilkan data ekspresi gen yang sangat besar hanya dalam sekali eksperimen. Seiring dengan semakin banyaknya data, terutama data yang dihasilkan dari teknologi microarray maka muncul kebutuhan untuk menganalisis data, untuk mencari informasi yang terkandung pada data tersebut. Salah satu teknik untuk menganalisis data microarray adalah dengan teknik clustering. Pada tugas akhir ini, dibangun modul perangkat lunak untuk melakukan clustering data microarray. Algoritma yang diimplementasikan adalah Hierarchical Clustering (HC), KMeans, dan Self Organizing Maps (SOM). Banyak algoritma clustering yang tersedia untuk menganalisis data ekspresi gen, namun hanya sedikit petunjuk tentang tingkat kemampuan prediktif algoritma. Modul perangkat lunak ini menawarkan solusi terhadap permasalahan tersebut dengan mengaplikasikan Figure Of Merit, yang dapat mengukur kemampuan prediktif algoritma clustering. Hasil perhitungan Figure Of Merit divisualisasikan dalam bentuk grafik. Untuk mempermudah representasi, data hasil clustering dengan algoritma Hierarchical Clustering divisualisasikan dalam bentuk pohon, dengan menggunakan modul perangkat lunak yang sudah ada yaitu TreeView. Modul perangkat lunak ini merupakan aplikasi desktop yang dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman C++.