4.2.5 Pengujian skenario 5 dengan panjang durasi state maksimum 21
Berbeda dengan keempat skenario sebelumnya, pada skenario 5 ini, pengujian dilakukan dengan menggunakan panjang durasi state tertentu dengan
mengasumsikan bahwa segmenstate yang memiliki frekuensi kurang dari 10 tidak diperhitungkan. Dalam skenario ini, pengujian dilakukan dengan
menggunakan durasi state maksimum 21. Artinya untuk semua segmen baik alpha-helix, betha-sheet maupun coil akan diambil distribusi panjang durasi
maksimumnya sama dengan 21. Hasil akurasi prediksi struktur sekunder protein dengan model HSMM sebesar 63,4 sedangkan akurasi prediksi dengan HMM
standar sebesar 53,8. Bila dibandingkan dengan empat skenario sebelumnya hasil prediksi dengan HSMM di skenario 5 ini relatif lebih kecil. Hal ini
dikarenakan dengan ditetapkannya distribusi panjang durasi state ada kemungkinan hilangnya informasi dari setiap segmen tersebut. Grafik Gambar 16
memperlihatkan hasil perbandingan akurasi skenario 5.
Gambar 16. Perbandingan akurasi prediksi struktur sekunder protein total pada skenario 5 model HSMM dan HMM standar
4.2.6 Pengujian skenario 6 dengan panjang durasi state maksimum 15
Pengujian pada skenario 6 menggunakan distribusi panjang durasi state 15 dengan menggunakan asumsi seperti yang terdapat pada pengujian dengan
skenario 5. Perbandingan hasil akurasi prediksi struktur sekunder protein skenario 6 dapat dilihat pada Grafik Gambar 17. Hasil prediksi yang pada Gambar
17 memperlihatkan bahwa akurasi prediksi model HSMM dengan distribusi
panjang durasi 15 sebesar 63,3. Hasil ini masih sama dengan pengujian dengan skenario 5. Adapun hasil akurasi dengan model HMM standar menghasilkan
akurasi sebesar 53,8.
Gambar 17. Perbandingan akurasi prediksi struktur sekunder protein total pada skenario 6 model HSMM dan HMM standar
Hasil prediksi yang pada Gambar 17 memperlihatkan bahwa akurasi prediksi model HSMM dengan distribusi panjang durasi 15 sebesar 63,3. Hasil
ini masih sama dengan pengujian dengan skenario 5. Adapun hasil akurasi dengan model HMM standar menghasilkan akurasi sebesar 53,8.
4.2.7 Pengujian skenario 7 dengan panjang durasi state menggunakan
distribusi fungsi kepekatan peluang eksponensial negatif
Pengujian pada skenario 7 ini distribusi panjang state dibangkitkan dengan menggunakan distribusi teoritis. Distribusi yang digunakan adalah fungsi
kepekatan peluang eksponensial negatif. Hasil pembangkitan ini kemudian digunakan pada proses pelatihan untuk melakukan reestimasi parameter pada
HSMM. Akurasi hasil prediksi struktur sekunder protein pada pengujian skenario 7 dapat dilihat pada grafik Gambar 18.
Berdasar Gambar 18, dapat dilihat bahwa prediksi struktur sekunder protein model HSMM dengan distribusi panjang durasi secara teoritis
menggunakan fungsi kepekatan peluang eksponensial negatif menghasilkan akurasi sebesar 64.
Kategori