Multiple Sequence Alignment Menggunakan Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms

Multiple sequence alignment adalah proses dasar yang sering dibutuhkan dalam mengolah beberapa sequence yang berhubungan dengan bioinformatika. Apabila multiple sequence alignment telah selesai dikerjakan, maka dapat dilakukan analisis-analisis lain yang lebih jauh, seperti analisis filogenetik atau prediksi struktur protein. Banyaknya kegunaan dari multiple sequence alignment mengakibatkannya menjadi salah satu permasalahan yang banyak diteliti. Banyak algoritma-algoritma metaheuristic yang berdasar pada kejadian-kejadian alami, yang biasa disebut dengan nature-inspired metaheuristic algorithms. Beberapa algoritma baru dalam nature-inspired metaheuristic algorithms yang dianggap cukup efisien antara lain adalah firefly algorithm, cuckoo search, dan flower pollination algorithm. Dalam penelitian ini dipaparkan modified Needleman-Wunsch alignment. Didapatkan hasil bahwa modified Needleman-Wunsch alignment adalah metode yang cukup bagus. Modified Needleman-Wunsch alignment tersebut digunakan untuk membentuk solusi awal dari firefly algorithm, cuckoo search, dan flower pollination algorithm. Didapatkan hasil bahwa firefly algorithm, cuckoo search, dan flower pollination algorithm dapat menghasilkan solusi-solusi baru yang lebih baik. Secara keseluruhan, firefly algorithm adalah algoritma yang terbaik dari tiga algoritma tersebut dalam segi skor alignment, namun membutuhkan waktu komputasi yang lebih besar. ======================================================================================== Multiple sequence alignment is a fundamental tool that often needed to process bioinformatic sequences. If multiple sequence alignment is completed, we can process other further analysis, such as phylogenetic analysis or protein structure prediction. The versatility of multiple sequence alignment led it to be the one of the problems that studied continously. Many metaheuristic algorithms are based on natural events, with the so called nature-inspired metaheuristic algorithms. Algorithms in nature-inspired metaheuristic algorithms that considered to be good are firefly algorithm, cuckoo search, and flower pollination algorithm. In this research, we propose modified Needleman-Wunsch alignment. The results show that modified Needleman-Wunsch alignment is a good method. Modified Needleman-Wunsch alignment is used to create initial solution of firefly algorithm, cuckoo search, and flower pollination algorithm. The results show that firefly algorithm, cuckoo search, and flower pollination algorithm can produce new better solution. Overall, firefly algorithm is the best algorithm among the others in alignment score, but need large computation time

Sequence Alignment Using Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms

The most basic process in sequence analysis is sequence alignment, usually solved by dynamic programming Needleman-Wunsch algorithm. However, Needleman-Wunsch algorithm has some lack when the length of the sequence which is aligned is big enough. Because of that, sequence alignment is solved by metaheuristic algorithms. In the present, there are a lot of new metaheuristic algorithms based on natural behavior of some species, we usually call them as nature-inspired metaheuristic algorithms. Some of those algorithm that are more efficient are firefly algorithm, cuckoo search, and flower pollination algorithm. In this research, we use those algorithms to solve sequence alignment. The results show that those algorithms can be used to solve sequence alignment with good result and linear time computation

Algoritma Genetika Ganda untuk Capacitated Vehicle Routing Problem

Capacitated vehicle routing problem (CVRP) adalah salah satu variasi dari vehicle routing problem (VRP) yang menggunakan batasan kapasitas pada kendaraan yang dipakai. Ada banyak metode yang telah diteliti untuk bisa menyelesaikan CVRP, namun penggunaan algoritma genetika masih belum memberikan hasil yang memuaskan. Untuk mempermudah menyelesaikan CVRP, dapat dilakukan dekomposisi pada CVRP agar terbagi menjadi beberapa daerah yang dapat diselesaikan secara independen. Berdasarkan hal tersebut, dirumuskan algoritma genetika ganda yang terlebih dahulu berusaha untuk mendekomposisi CVRP dan kemudian mencari rute terpendek pada setiap daerah menggunakan dua algoritma genetika sederhana yang berbeda. Algoritma genetika ganda kemudian dibandingkan dengan algoritma genetika. Untuk membandingkan dua algoritma tersebut, dibuat empat permasalahan yaitu P50, P75, P100, dan P125 dengan pengujian pada setiap permasalahan menggunakan empat belas variasi kapasitas kendaraan yang berbeda. Didapatkan hasil bahwa algoritma genetika ganda lebih baik dari algoritma genetika dari segi waktu komputasi dan generasi. Dari segi jarak, algoritma genetika ganda juga lebih baik dari algoritma genetika kecuali untuk beberapa kapasitas kendaraan yang kecil pada permasalahan P50 dan P75

Klasifikasi Respons Terhadap Vaksinasi Covid-19 Berdasarkan Tweets Menggunakan Attention-Based Long Short Term Memory

Media sosial memudahkan masyarakat dalam mendapatkan informasi dan menuangkan pendapat, saran atau kritiknya dalam peristiwa tertentu. Vaksinasi virus COVID-19 di Indonesia yang sedang hangat diperbicangkan dan mendapatkan beragam respons dari masyarakat baik pro maupun kontra, dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis terhadap respons tersebut. Untuk mendukung analisis tersebut, dilakukan klasifikasi respons dari masyarakat Indonesia terhadap vaksinasi COVID-19 menjadi tiga kelas yaitu negatif, netral, dan positif. Untuk proses klasifikasi respons tersebut, diimplementasikan metode Attentional-based Long Short Term Memory atau A-LSTM. Disisi lain, penelitian ini juga mengimplementasikan Bidirectional Encoder Representation Transformer (BERT) sebagai metode pada proses tokenisasi untuk memperoleh representasi fitur dari data Tweet sehingga membantu proses pelatihan A-LSTM. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan dataset Tweets Bahasa Indonesia dari media sosial Twitter dimulai dari diangkatnya isu vaksinasi COVID-19 di Indonesia. Hasil dari metode ini menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai akurasi sebesar 82%

Algoritma Genetika Ganda (AGG) untuk Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)

Capacitated vehicle routing problem (CVRP) merupakan suatu permasalahan penyaluran barang, dengan kendaraan berkapasitas tertentu, dari satu depot ke beberapa pelanggan, yang bertujuan untuk mencari rute yang meminimalkan total jarak yang ditempuh. Contoh nyata CVRP adalah permasalahan penyaluran bahan bakar minyak ke Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU). Ada banyak metode yang telah dipakai untuk menyelesaikan CVRP, namun penggunaan algoritma genetika (AG) masih belum memberikan hasil yang memuaskan. Namun keberhasilan AG untuk menyelesaikan banyak permasalahan lain menunjukkan bahwa penggunaan AG akan memberikan hasil yang semakin baik apabila terus diteliti. Untuk mempermudah menyelesaikan CVRP, dapat dilakukan dekomposisi agar CVRP terbagi menjadi beberapa permasalahan yang lebih sederhana yang dapat diselesaikan secara independen. Berdasarkan hal tersebut, dirumuskan algoritma genetika ganda (AGG) yang terlebih dahulu berusaha untuk mendekomposisi CVRP dan kemudian mencari rute terpendek pada setiap permasalahan dengan menggunakan dua algoritma genetika sederhana berbeda. Untuk mengetahui seberapa baik AGG dalam menyelesaikan CVRP, dilakukan pembandingan antara AGG dengan AG. Pembandingan AGG dengan AG dilihat dari tiga segi, yaitu jarak, waktu komputasi, dan total generasi. Agar mendapatkan hasil yang akurat, pembandingan dilakukan dengan membuat empat permasalahan yaitu P50, P75, P100, dan P125, dan untuk setiap permasalahan digunakan empat belas variasi kapasitas kendaraan yang berbeda. Didapatkan hasil bahwa untuk segi waktu komputasi dan total generasi, AGG lebih baik dari AG. Sedangkan dari segi jarak, AGG juga lebih baik dari AG kecuali untuk beberapa kapasitas kendaraan yang kecil pada permasalahan P50 dan P75. Hasil juga menunjukkan bahwa penambahan kapasitas kendaraan mengakibatkan AGG menjadi jauh lebih baik dibandingkan dengan AG. Kata kunci: algoritma genetika (AG), algoritma genetika g anda (AGG), capacitated vehicle routing problem (CVRP

A Genetic Algorithm with Best Combination Operator for the Traveling Salesman Problem

In this research, we propose a genetic algorithm with best combination operator (BC(x,y)O) for the traveling salesman problem. The idea of best combination operator is to find the best combination of some disjoint sub-solutions (also the reverse of sub-solutions) from some known solutions. We use BC(2,1)O together with a genetic algorithm. The proposed genetic algorithm uses the swap mutation operator and elitism replacement with filtration for faster computational time. We compare the performances of GA (genetic algorithm without BC(2,1)O), IABC(2,1)O (iterative approach of BC(2,1)O), and GABC(2,1)O (genetic algorithm with BC(2,1)O). We have tested GA, IABC(2,1)O, and GABC(2,1)O three times and pick the best solution on 50 problems from TSPLIB. From those 50 problems, the average of the accuracy from GA, IABC(2,1)O, and GABC(2,1)O are 65.12%, 94.21%, and 99.82% respectively

A Deep-Genetic Algorithm (Deep-GA) Approach for High-Dimensional Nonlinear Parabolic Partial Differential Equations

We propose a new method, called a deep-genetic algorithm (deep-GA), to accelerate the performance of the so-called deep-BSDE method, which is a deep learning algorithm to solve high dimensional partial differential equations through their corresponding backward stochastic differential equations (BSDEs). Recognizing the sensitivity of the solver to the initial guess selection, we embed a genetic algorithm (GA) into the solver to optimize the selection. We aim to achieve faster convergence for the nonlinear PDEs on a broader interval than deep-BSDE. Our proposed method is applied to two nonlinear parabolic PDEs, i.e., the Black-Scholes (BS) equation with default risk and the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation. We compare the results of our method with those of the deep-BSDE and show that our method provides comparable accuracy with significantly improved computational efficiency.Comment: Accepted for publication in Computers and Mathematics with Applications, 19 pages, 6 figure