PREDIKSI EPITOP HIV (HUMAN IMMUNO DEFICIENCY VIRUS) DENGAN JARINGAN SYARAF BACKPROPAGATION DAN SLIDING WINDOW; PREDICTION OF HIV (HUMAN IMMUNO DEFICIENCY VIRUS) EPITOPE USING BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AND SLIDING WINDOW

MIFTAHURRAHMA ROSYDA, Faizah

2012 | Skripsi | PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

Prediksi epitop HIV mempunyai peranan penting dalam desain vaksin, tes diagnosa sistem kekebalan tubuh dan produksi antibodi untuk HIV. Penelitian dalam menentukan epitop secara biologis memakan banyak waktu dan biaya, oleh karena itu diperlukan metode komputasional yang dapat mempersingkat waktu dan memperkecil biaya penelitian epitop dari sekuen protein HIV. Penelitian ini menggunakan jaringan syaraf backpropogation untuk melatih protein HIV secara komputasional dan memprediksi epitop virus tersebut. Metode sliding window digunakan untuk membentuk pola pelatihan protein HIV yang jumlahnya sedikit dan panjangnya berbeda-beda. Besar window yang digunakan pada penelitian ini adalah 9, 11, 13, 15 dan 17. Dari hasil penelitian ini, diketahui bahwa nilai sensitivity terbaik diperoleh pada pengujian dengan besar window 13 yaitu, 67,92 %, nilai specificity terbaik diperoleh pada pengujian dengan besar window 15, yaitu 97,92% dan nilai accuracy terbaik diperoleh pada pengujian dengan besar window 15, yaitu 96,18%.

Kata Kunci : epitop, backpropagation, sliding window