PENGEMBANGAN ALGORITMA SMITH WATERMAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN METODE BISECTION DAN BACKTRACKING UNTUK MENGIDENTIFIKASI KEMIRIPAN PROTEIN

Protein merupakan polipeptida yang tersusun atas asam amino, urutan basa yang berbeda akan menghasilkan asam amino yang berbeda pada setiap protein. Penelitian mengenai kemiripan antar protein dibutuhkan sehingga dapat dibandingkan kemiripan asam amino yang menyusun protein. Salah satu pendekatan bioinformatika adalah perbandingan kedua sekuens dengan mensejajarkan sekuens. Dibutuhkan biaya yang mahal pada saat pensejajaran lokal terutama untuk waktu perhitungan apabila menggunakan data sekuens dengan ukuran yang besar. Pengukuran kemiripan antara urutan asam amino dapat dilakukan dengan mengimplementasikan pensejajaran lokal menggunakan Algoritma Smith Waterman. Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan pada Algoritma Smith Waterman menggunakan pendekatan metode Bisection dan Backtracking untuk mensejajarkan urutan dan mengoptimalkan waktu eksekusi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data protein target pada obat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin pendek sekuens asam amino yang dibandingkan maka semakin cepat waktu komputasi pada Algoritma Smith Waterman dan jika semakin panjang sekuens asam amino yang dibandingkan maka lebih cepat waktu komputasi pada Pengembangan Algoritma Smith Waterman