Page 95 - Science and Technology For Society 5.0

58 ~ Seminar Internasional FST UT 2021 ~

sangat besar. Selain itu, umumnya matriks representasi dari data tersebut
merupakan sparse matriks dimana presentasi dari elemen bukan nol sangat
kecil (≤ 2%) (Vazquez, Ortega, Fernandez, & Garzon, 2010). Oleh karena
itu, diperlukan komputasi untuk menyelesaikan program MCL dengan
efisien.
Virus dengue merupakan salah satu virus yang mengalami mutasi
dengan cepat. Selain banyak hidup di daerah tropis, virus dengue juga
menyebabkan penyakit demam berdarah dengue. Virus dengue termasuk
ke dalam family Flaviviridae dan memiliki 4 serotipe utama, yaitu: DEN-1,
DEN-2, DEN-3, dan DEN-4. Virus dengue memiliki 10 macam protein
penyusun virus, yaitu tiga protein structural (C/protein capsid, M/protein
membrane, E/protein envelope) dan tujuh protein non-structural (NS1,
NS2a, NS2b, NS3, NS4a, NS4b, NS5) (WHO, 2009). Mengingat besarnya
sekuens virus dengue, maka perlu dilakukan pengelompokan. Berdasarkan
hal tersebut, peneliti tertarik untuk mengelompokkan virus dengue
menggunakan Tribe Markov Clustering. Hasil pengelompokkan tersebut
diharapkan dapat digunakan untuk menganalisis struktur, fungsi, hubungan
interaksi, dan peran virus dengue pada setiap organisme.
Penelitian ini menggunakan metode studi literatur untuk mempelajari
tentang bioinformatika, virus dengue, protein interaction network,
penyejajaran sekuens, pengelompokan (clustering), matriks ketetanggaan
dan metode Tribe MCL. Pengelompokan dengan algoritma Tribe MCL
menggunakan program R berbasis open source. Secara umum skema
penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.