Penerapan K-Means dan Analisis Jaringan untuk Identifikasi Protein-Meningitis Signifikan Berdasarkan Interaksi Antar Protein

Abstract

Peradangan pada selaput otak dan sumsum tulang belakang menjadi hal serius. Gejala yang disebabkan oleh penyakit ini mengakibatkan pasien mengalami sakit kepala yang parah, demam dan sisertai leher kaku. Selama ini pencegahan terbaik yakni dengan vaksin meningitis. Akan perlu juga untuk mendapatkan senyawa obat yang spesifik untuk menanggulangi kondisi meningitis yang sudah terjadi. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan protein signifikan dari meningitis berdasarkan interaksi protein-protein. Analisis klasterisasi k-means dan jaringan sangat membantu dalam menentukan dominasi protein dalam jaringan interaksi. Dari hasil analisis yang didapatkan dari basis data terbuka (OMIM), interaksi protein meningitis membentuk graf dengan node sebanyak 118 dan edge sebanyak 789. Algoritma k-means mengelompokkan data-data tersebut menjadi 5 klaster. Lima klaster yang terbentuk dipilih salah satu untuk dianalisis lebih lanjut dengan sifat-sifat graf. Setalah mendapatkan karakteristik graf dari node, proses selanjutnya adalah menghitung nilai keseluruhan data untuk di rangking. Protein signifikan yang memiliki nilai keseluruhan terbesar yakni CD4. Protein ini menjadi kandidat kuat protein yang paling signifikan Ketika pathogen meningitis menyerang kedalam tubuh manusia.