ABSTRAKSI: Phyletic pattern menunjukkan ada tidaknya ortologi gen pada sekuensial genome yang utuh dan digunakan untuk menarik dugaan mengenai hubungan fungsional antar gen tersebut, dengan asumsi bahwa gen yang dibangun pada jalur atau sistem fungsional yang sama diwariskan oleh set genome yang sama pula. Phyletic pattern akan merepresentasikan distribusi dari COG (clusters of orthologous groups) pada genome yang berguna untuk mencari jejak evolusi.
Untuk menghasilkan cluster-cluster dari pattern yang terkait berdasarkan pasangan jarak yang seimbang, dapat digunakan hierarchical clustering techniques. Proses hierarchical clustering terhadap phyletic pattern ini kemudian digunakan untuk menentukan level evolusi mahluk hidup.
Dalam Tugas Akhir ini dibangun suatu sistem yang merupakan implementasi dari pendeteksian level evolusi mahluk hidup dengan menggunakan teknik hierarchical clustering tipe agglomerative. Implementasi menggunakan bahasa pemrograman HTML, script PHP dan DBMS MySQL. Adapun nantinya sistem ini akan membandingkan hasil clustering dari tiga teknik agglomerative hierarchical clustering, yaitu single linkage, complete linkage, dan group average.
Hasil evaluasi terhadap ketiga teknik agglomerative hierarchical clustering tersebut menunjukkan bahwa single linkage menghasilkan cluster-cluster yang lebih baik. Selain itu dapat disimpulkan pula bahwa tingkat keakuratan hasil clustering dipengaruhi pula oleh beberapa faktor, yaitu jumlah data serta nilai-nilai atribut phyletic pattern dari dataset yang diujikan.Kata Kunci : phyletic pattern, COG, jejak evolusi, hierarchical clusteringABSTRACT: Phyletic patterns denote the presence and absence of orthologous genes in completely sequenced genomes and are used to infer functional links between genes, on the assumption that genes involved in the same pathway or functional system are co-inherited by the same set of genomes. Phyletic patterns as a representation of the distribution of COGs (clusters of orthologous groups) across genomes, useful for tracking the evolutionary.
To derive clusters of related patterns from their pairwise distances, we can use hierarchical clustering techniques. The hierarchical clustering process in phyletic pattern then used to detect the evolutionary.
On this final project, it will developed an implementation of detection of evolutionary using hierarchical clustering technique based on agglomerative types. Implementation use HTML programming language, PHP script, and MySQL DBMS. The system then compares the clustering results from three agglomerative hierarchical clustering techniques : single linkage, complete linkage, and group average.
The evaluation results on all three techniques of agglomerative hierarchical clustering shows that single linkage construct better clusters. Beside that, there are some factor that effect the accuracy of clustering : number of data and phyletic pattern attribute values from dataset.Keyword: phyletic pattern, COG, evolutionary, hierarchical clustering