Abstrak

Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar di dunia. Indonesia memliki banyak kota pelabuhan yang tersebar di setiap pulaunya. Pelabuhan dikenal sebagai point of entry dari berbagai penyakit di dunia. Salah satu penyakit yang masuk ke Indonesia melalui pelabuhan adalah HPS (Human Pulmonary Syndrom) dan HFRS yang disebabkan oleh Hantavirus. Virus ini di sebarkan oleh tikus melalui inhalasi atau pernafasan. Metode dengan pendekatan bioinformatika dapat dengan mudah mengkarakterisasi Hantavirus. Penelitian ini menggunakan segmen M strain Hantavirus.
Multiple alignment, menentukan jarak genetika dan Pairwise alignment untuk menunjukkan tingkat kekerabatan menggunakan program MEGA versi 6.0 dan BIOEDIT. Hasil multiple alignment digunakan untuk membentuk pohon filogenetik dan juga penentuan conserved region. Analisis lebih lanjut adalah dengan penentuan situs mutasi dengan menggunakan program Codoncode Aligner. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah komposisi nukleotida yang didapatkan adalah Adenin (A) = 30.53%, Timin/Urasil (T/U) = 28.54%, Sitosin (C) = 18.81%, Guanin (G) = 22.12% dengan indeks nilai bias sebesar 1,57. Hasil dari Pairwise alignment didapatkan hasil bahwa INA 1, INA 2, INA 3 dengan SEOUL virus saling berkerabat dekat dengan nilai distance yang hampir mendekati 0 dan nilai standar error yang juga mendekati 0.Hasil dari pohon filogenetik yang terbentuk dengan analisis bootstrap memperkuat hasil bahwa INA 1, INA 2, INA 3 dengan SEOUL virus memiliki hubungan kedekatan yang tinggi ditinjau dari hasil pohon filogenetik dengan menggunakan model maximum parsimony. Analisis jarak genetik pada 13 nukleotida dari strain Hantavirus menunjukkan jarak genetik terdekat adalah dari INA 1, INA 2, INA 3 dan SEOUL virus dengan jarak dari 0,002-0,024. Hasil dari analisis masing-masing situs terhadap kemungkinan terjadi dengan laju rata-rata mutasi sebesar 103-104 dan perubahan sekitar 48,41%. Hasil analisis hubungan faktor lingkungan terhadap angka kejadian hantavirus pada suatu wilayah menunjukkan berpengaruh negatif dengan nilai signifikasi yang kurang signifikan karena data angka kejadian yang sangat sedikit.

Kata Kunci : Bioinformatika, filogenetik, Hantavirus, meta analisis, segmen M