## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096

## Deteksi Kanker Berdasarkan Data Microarray Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Hybrid Feature Selection
Bintang Peryoga * , Adiwijaya, Widi Astuti
Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1,* bintangperyoga@student.telkomuniversity.ac.id, 2 adiwijaya@telkomuniversity.ac.id
3 astutiwidi@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: bintangperyoga@student.telkomuniversity.ac.id
Abstrak− Kanker  merupakan  penyakit  mematikan  yang  bertanggung  jawab  atas  kematian  9.6  juta  jiwa  pada  2018 berdasarkan  data  WHO  sehingga  diperlukan  pendeteksian  kanker  sejak  dini  agar dapat  diobati  segera  dan  kematian  akibat kanker dapat dikurangi. Microarray merupakan teknologi yang dapat memonitor dan menganalisis ekspresi gen kanker pada data microarray akan tetapi memiliki dimensi data yang tinggi dan sampel yang sedikit sehingga dibutuhkan reduksi dimensi agar  proses  klasifikasi  optimal.  Reduksi  dimensi  dapat  mengurangi  penggunaan  fitur  untuk  proses  klasifikasi  dengan  cara memilih  beberapa  fitur  yang  paling  berpengaruh.  Metode Hybrid merupakan  salah  satu  reduksi  dimensi  dengan  cara menggabungkan  metode Filter dengan Wrapper sehingga  mendapatkan  sisi  positif  dari  keduanya.  Dalam  penelitian  ini, peneliti  menggabungkan Naïve  Bayes dengan Hybrid  Feature  Selection ( Information  Gain – Genetic  Algorithm )  pada  data kanker microarray  Lung  Cancer,  Ovarian  Cancer,  Breast  Cancer,  Colon  Tumor,  dan  Prostate  Tumor .  Data  kanker microarray didapat dari Kent-Ridge Biomedical Dataset . Hasil dari penelitian menunjukkan dari 5 data yang digunakan, 4 data  mendapatkan  tingkat  akurasi  87-100%  sedangkan  data  tumor  prostat  mendapatkan  akurasi  terkecil  yaitu  61.14%. Implementasi dari metode seleksi fitur serta klasifikasi terhadap 5 data kanker diatas hanya menggunakan kurang dari 63 fitur saja untuk mendapatkan akurasi tersebut.
Kata Kunci: Kanker, Microarray , Naïve Bayes , Information Gain , Genetic Algorithm , Hybrid Feature Selection .
Abstract− Cancer is a deadly disease that is responsible for 9.6 million death in 2018 based on WHO data so early cancer detection  is  needed  so  can  be  treated  immediately  and  cancer  deaths  can  be  reduced.  Microarray  is  technology  that  can monitor  and  analyze  the  expression  of  cancer  genes  in  microarray  data  but  has  high  data  dimension  and  small  sample  so dimensional reductions are needed for the optimal classification process. Dimension reduction can reduce the use of features for the classification process by selecting some influential features. Hybrid method is one dimension reduction by combining Filter  method  with  Wrapper  so  it  gets  the  both  advantage.  In  this  case,  researchers  combined  Naïve  Bayes  with  Hybrid Feature  Selection  (Information  Gain  -  Genetic  Algorithm)  on  cancer  data  for  microarray  Lung  Cancer,  Ovarian  Cancer, Breast  Cancer,  Colon  Tumors,  and  Prostate  Tumors.  These  data  were  obtained  from  Kent-Ridge  Biomedical Dataset.  The results showed that from 5 data used, 4 data obtained an accuracy between 87-100% while the prostate tumor data obtained the smallest accuracy of 61.14%. The implementation of the feature selection method and the classification of the 5 cancer data above only uses less than 63 features to obtain this accuracy.
Keywords : Cancer, Microarray, Naïve Bayes, Information Gain, Genetic Algorithm, Hybrid Feature Selection.

## 1. PENDAHULUAN
Kanker merupakan penyakit mematikan yang dapat menyerang bagian tubuh mana pun. Menurut World Health Organization[1],  kanker  merupakan  penyakit  mematikan  kedua  dan  bertanggung  jawab  atas  9.6  juta  kematian pada tahun 2018 di dunia dengan kasus kanker yang banyak terjadi yaitu kanker paru-paru (2.09 juta kasus) dan kanker  payudara  (2.09  juta  kasus)  sehingga  diperlukan  pendeteksian  kanker  sejak  dini  agar  dapat  penanganan segera dan tingkat kematian akibat kanker dapat dikurangi. Salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi kanker yaitu microarray . Microarray mampu membantu peneliti untuk memantau dan menganalisis perubahan  ekspresi  gen  dalam  suatu  organisme[2].  Teknologi Microarray pada  data  kanker  mempelajari identifikasi  ekspresi  dan  karakteristik  yang  berbeda  pada  gen  pasien  kanker  yang  hasilnya  dapat  diaplikasikan untuk memprediksi keadaan pasien tersebut[3]. Akan tetapi, data microarray memiliki dua masalah penting yaitu high-dimensional dan high-complexity [4]. Data microarray bersifat high-dimensional karena memiliki fitur yang mencapai  ribuan  lebih.  Dimensi  data  yang  tinggi  akan  berdampak  pada learning algorithm karena  akan menurunkan  kinerja  program  ketika  fitur  yang  tidak  terlalu  penting  menambah  ruang  pencarian  dan  membuat generalisasi  menjadi  lebih  sulit[5].  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  proses  reduksi  dimensi  untuk  mengurangi kompleksitas data tersebut[6].
Reduksi  dimensi  dapat  mengurangi  penggunaan  fitur  yang  dianggap  tidak  penting  untuk  proses klasifikasi. Pemilihan reduksi dimensi yang tepat dapat mengoptimalkan waktu pengklasifikasian dan akurasi[7]. Seleksi fitur merupakan salah satu cara untuk mereduksi dimensi.  Menurut Pengyi Yang pada penelitiannya[8], seleksi  fitur  dibagi  menjadi  3  yaitu Filter , Wrapper ,  dan Embedded(Hybrid). Metode Filter bekerja  tanpa pengaruh dari teknik klasifikasi yang dipakai sehingga secara komputasi akan lebih efisien[9]. Cara kerja metode Filter yaitu  dengan  menghitung  nilai  peringkat  dari  tiap  fitur. Information  Gain merupakan  salah  satu  metode Filter . Metode Wrapper memiliki kelemahan yaitu komputasi yang tidak efisien karena ia mengambil hipotesis model ke dalam training dan testing pada ruang fitur yang dipakai, juga mengambil lebih banyak CPU time dan memori  untuk running  program [9].  Kelebihan  dari Wrapper adalah  ia  dapat  mendeteksi  sifat  ketergantungan antar fitur. Genetic Algorithm merupakan salah satu metode Wrapper dengan jenis Randomize yang paling sering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096
dipakai[9]. Di antara semua metode Wrapper , Genetic Algorithm mendapatkan akurasi tertinggi dengan jumlah gen yang dipilih paling sedikit[4].
Hybrid  Feature  Selection merupakan  salah  satu  metode  seleksi  fitur.  Metode Hybrid dapat menggabungkan metode Filter dan Wrapper menjadi suatu kesatuan sehingga secara computational time lebih cepat  dan  secara  performansi  lebih  baik[4].  Pada  penelitian  Nada  Almugren[4]  tahun  2019  yang  berisi  tabel komparasi  penelitian  sebelumnya  tentang  penggunaan  metode Hybrid yang  beragam,  hasil  dari  banyaknya penelitian  tersebut  mendapatkan  tingkat  akurasi  diatas  83%  untuk  data microarray Colon,  Leukemia, Prostate, Lung, dan Breast sehingga  terbukti  bahwa  metode Hybrid dapat  mengurangi  penggunaan  fitur  gen  pada  saat klasifikasi  tanpa mengurangi  tingkat akurasi.  Beberapa peneliti yang menggunakan metode Hybrid diantaranya yaitu Hanaa Salem[10], Chen-Sang Yang[11], dan Cheng-Huei Yang[12], dan Abdul Hasnat[13].
Hanaa  Salem[10]  membuat  program  klasifikasi  terhadap  data  tumor  usus  besar  dan  kanker  prostat menggunakan  seleksi  fitur  ( IG/SGA )  dengan Genetic  Programming .  Ia  menyetel  parameter  pada Genetic Algorithm , diantaranya crossover rate = 0.8 dan mutation rate = 0.1. Populasi yang dimunculkan sebanyak 100 individu dengan regenerasi sebanyak 10 kali. Dari penelitian tersebut, didapatkan akurasi pada data tumor usus besar 85.48% dan kanker prostat sebesar 100%.
Chen-Sang  Yang[11]  melakukan  penelitian  pada  data  kanker  prostat  dengan  menggunakan Information Gain-Chaotic Genetic Algorithm dan K-Nearest Neighbor. Parameter yang digunakan yaitu mutation rate = 0.1 dan crossover rate = 1.0. Ia membuat populasi sebanyak 30 individu dengan generasi sebanyak 100 generasi. Ia mendapatkan akurasi untuk kanker prostat sebesar 99.96%.
Cheng-Huei  Yang[12]  bereksperimen  dengan  berbagai  macam  data  kanker  mendapatkan  akurasi  diatas 85%  untuk  semua  data  kanker  yang  ia  gunakan.  Parameter  yang  digunakan  dalam  programnya  yaitu mutation rate = 0.1 dan crossover rate = 0.8. Ia memunculkan 30 populasi secara acak. Generasi pada program ini dibatasi hingga 100 generasi saja.
Abul Hasnat[13] melakukan klasifikasi pada data tumor usus besar menggunakan CC-MOGA dengan K- NN .  Parameter crossover  rate yang  dipakai  yaitu 0.8  dengan mutation  rate sebesar  0.05.  Populasi  yang  dibuat sebanyak 100 individu dengan generasi sebanyak 15000 generasi. Dari penelitian tersebut, ia mendapatkan skor akurasi  untuk  data  kanker  usus  besar  sebesar  82.3%.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  seleksi  fitur Hybrid dengan menggabungkan Information Gain dan Genetic Algorithm serta menggunakan metode klasifikasi Gaussian  Naïve  Bayes yang  bertujuan  data  kanker  yang  dipakai  mendapatkan  akurasi  diatas  95% dengan  fitur yang dipakai kurang dari 50 fitur.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu data kanker microarray dari Kent-Ridge Biomedical Dataset . Ada lima macam data yang dipakai yaitu data Lung Cancer , Colon Tumor , Ovarian Cancer , Breast Cancer , dan Prostate Tumor . Rincian data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rincian Dataset Data Jumlah Sampel Jumlah Fitur Jumlah Kelas Lung Cancer 181 12533 2 (31 Mesothelioma , 150 ADCA ) Colon Tumor 62 2001 2 (40 Negative , 26 Positive ) Ovarian Cancer 253 15155 2 (91 Normal , 162 Cancer ) Breast Cancer 97 24482 2 (51 non-relapse , 46 relapse ) Prostate Tumor 136 12600 2 (59 Normal , 77 Tumor )

## 2.2 Skema Umum
Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  bertujuan  agar  sistem  dapat  mengelompokkan  data  uji  kanker microarray menggunakan  metode  klasifikasi Naïve  Bayes dan  seleksi  fitur  metode Hybrid ,  yaitu  dengan menggabungkan Information Gain dengan Genetic Algorithm sehingga fitur yang dipakai lebih sedikit daripada reduksi dimensi non- Hybrid . Flow Chart sistem dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096

## 2.3 Preprocessing
Proses  yang  dilakukan  pada  saat preprocessing ada  dua,  yaitu  membersihkan missing  value dan  standarisasi. Membersihkan missing  value dilakukan  agar  hasil  klasifikasi  tidak  kacau.  Data  kanker  merupakan  jenis  data numerik  sehingga  cara  untuk  mengisi missing  value yaitu  dengan  mencari  nilai  median  yang  satu  tipe  kelas dengan data tersebut. Standarisasi dilakukan agar data memiliki distribusi normal. Standarisasi dilakukan dengan rumus Z-Score berikut.
𝑍 = 𝑋 𝑖 −𝑋̅ 𝑗 𝜎 𝑗 (1)
Keterangan: Z = Z-Score 𝑋 𝑖 = Nilai data ke-i 𝑋̅ 𝑗 = Nilai rata-rata dari fitur ke-j 𝜎 𝑗 =  Nilai standar deviasi dari fitur ke-j

## 2.4 Seleksi Fitur Information Gain
Seleksi  fitur  dilakungan  untuk  memilih  beberapa  fitur  yang  dianggap  penting  untuk  proses  klasifikasi[14]. Information  Gain merupakan  salah  satu  metode Filter .  Metode Filter bekerja  tanpa  pengaruh  dari  teknik klasifikasi yang dipakai sehingga secara komputasi akan lebih efisien[9]. Cara kerja metode Filter yaitu dengan menghitung nilai peringkat dari tiap fitur. Berikut rumus Information Gain.
𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆) = ∑ − 𝑃(𝐶 𝑖 , 𝑆) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑃(𝐶 𝑖 , 𝑆)) 𝑘 𝑖=1 (2)
𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆) merupakan rumus untuk mencari Entrophy dengan 𝑃(𝐶 𝑖 , 𝑆) adalah peluang kelas 𝐶 𝑖 pada himpunan 𝑆 . 𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝑆) = ∑ − |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆 𝑖 ) 𝑣 𝑖=1
(3)
𝑆 𝑖 adalah jumlah kasus pada partisi ke- i dengan 𝐴 𝑖 adalah nilai pada atribut atau fitur 𝐴 . 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆) −   𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝑆) (4)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) merupakan rumus Information Gain terhadap fitur atau atribut 𝐴 .
2.5 Seleksi Fitur Genetic Algorithm
Genetic  Algorithm bekerja  dengan  cara  menentukan  solusi  terbaik  dengan  nilai  fitness  terbaik.  Berikut Flowchart untuk algoritma Genetic Algorithm .
Gambar  2. Alur Genetic Algorithm
Mula-mula  dibangkitkan  populasi sebanyak  100  individu  secara  acak.  Satu  individu  memiliki  gen  sebanyak jumlah fitur data yang dipakai. Gen bernilai 0 menandakan fitur tersebut tidak dipakai, sebaliknya gen bernilai 1 menandakan  fitur  tersebut  dipakai  untuk  perhitungan fitness  value . Fitness  Evaluation dilakukan  untuk menghitung  skor  akurasi  tiap  individu  sebagai fitness  value menggunakan  metode  klasifikasi Gaussian  Naïve Bayes . Fitness  value terbaik  dijadikan  sebagai bestFitness .  Jika bestFitness > threshold atau  populasi  telah mencapai  generasi  ke-10,  maka  program  berakhir.  Jika  tidak,  maka  dipilih  dua parent dengan fitness  value terbaik  lalu  dilakukan  proses Crossover dan Mutation untuk  membuat  keturunan  generasi  selanjutnya  dengan populasi  baru. Crossover merupakan  proses  pertukaran  silang  gen  antara  dua  individu  untuk  menghasilkan individu  yang  baru. Mutation merupakan  proses  termutasinya  gen  atau  berubahnya  nilai  pada  gen.  Proses Crossover dan Mutation ditentukan oleh peluang yang dipanggil secara acak sehingga tidak semua individu dan gen melewati proses Crossover dan Mutation . Rincian parameter yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter yang dipakai peneliti Parameter Nilai Mutation Rate 0.1 Crossover Rate 0.8 Populasi 100

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096
Parameter Nilai Generasi 10 CV 5

## 2.6 Klasifikasi menggunakan Naïve Bayes
Metode klasifikasi yang dipakai pada penelitian ini yaitu metode klasifikasi Naïve Bayes. Menurut Mubarok[15], metode Naïve  Bayes telah  terbukti  memiliki  kinerja  yang  baik  untuk  banyak  klasifikasi  masalah. Pengklasifikasian Naïve  Bayes adalah  klasifikasi Bayesian  Network sederhana  yang  dibangun  atas asumsi  kuat bahwa  atribut  yang  berbeda  independen  satu  sama  lain[16].  Rumus  probabilitas  metode Naïve  Bayes yaitu sebagai berikut.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (5)
P ( H | X )  merupakan  peluang  hipotesis H berdasarkan  kondisi  atribut X. Variabel X adalah  data  sampel  dengan kelas(label)  yang  tidak  diketahui.  Variabel H merupakan  data  hipotesis . P(H) adalah  peluang  dari hipotesis H. P(X) adalah  peluang  dari X yang  diamati. P(X) dapat  diabaikan  karena  sama  dengan  satu[17]. P(X|H) adalah peluang X berdasarkan kondisi pada hipotesis H . Dikarenakan  data  kanker microarray bertipe  numerik,  maka  peneliti  memakai  rumus Gaussian  Naïve  Bayes dengan menggunakan distribusi normal berikut.
𝑃̂(𝑋 𝑗 |𝐶 = 𝑐 𝑖 ) = 1 𝜎 𝑗𝑖 √2𝜋 𝑒𝑥𝑝 (− (𝑋 𝑗 −𝜇 𝑗𝑖 ) 2 2𝜎 𝑗𝑖 2 ) (6)
Variabel 𝜇 𝑗𝑖 merupakan rata-rata( mean ) dari variabel 𝑋 𝑗 dengan 𝐶 = 𝑐 𝑖 . Variabel 𝜎 𝑗𝑖 merupakan standar deviasi dari variabel 𝑋 𝑗 dengan 𝐶 = 𝑐 𝑖 .

## 2.7 Evaluasi Akurasi
Perhitungan  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score menggunakan Confusion  Matrix .  Hasil  tersebut  didapat berdasarkan  parameter True  Positive(TP) :  hasil  prediksi  kelas  positif( cancer )  bernilai  benar  sesuai  data aktualnya ,  True  Negative(TN) :  hasil  prediksi  kelas  negatif(non- cancer )  bernilai  sama  dengan  data  aktualnya , False Positive(FP) : hasil prediksi kelas positif( cancer ) bernilai beda dengan data aktualnya , False Negative(FN) : hasil prediksi  kelas negative(non- cancer ) bernilai  beda dengan data aktualnya. Ilustrasi  tabel Confusion Matrix dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Confusion Matrix Data Aktual Positif Negatif Data Prediksi Positif True Positive (TP) False Positive(FP) Negatif False Negative(FN) True Negative(TN)
Perhitungan akurasi, presisi, recall , dan f1-score dapat dilihat pada formula berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁+ 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (7)
Akurasi digunakan untuk menentukan nilai prediksi bernilai benar terhadap semua sampel data.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(8)
Presisi digunakan untuk menentukan nilai prediksi benar bernilai positif terhadap semua prediksi positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (9)
Recall digunakan untuk menentukan nilai prediksi benar bernilai positif terhadap semua data bernilai positif.
𝐹1 = 2 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (10)
F1-Score digunakan untuk menentukan nilai perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan. Perhitungan  skor  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score dilakukan  dengan  cara k-fold cross-validation dengan menetapkan  nilai  k=5  yang  bertujuan  agar  hasil  skor  optimal.  Program  berakhir  setelah  mendapatkan  skor akurasi  diatas  95%  dan  jumlah  fitur  dibawah  50  atau  program  berakhir  setelah  melakukan  iterasi  sebanyak generasi  yang  ditetapkan  sebelumnya,  yaitu  10  generasi. Output dari  program  adalah  gen  yang  terbaik  beserta akurasi, presisi, recall , f1-score , dan jumlah fitur yang dipakai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Berikut  hasil  pengujian  menggunakan  metode  seleksi  fitur Hybrid(IG+GA) dan  metode  klasifikasi Gaussian Naïve Bayes dengan parameter yang telah ditentukan sebelumnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096
Tabel 4. Setelah dilakukan Filtering dengan Information Gain Data Jumlah Fitur Setelah IG Avg. Accuracy Avg. Precision Avg. Recall Avg. f1- score Comp. Time Colon 2000 fitur 67 fitur 72.56% 58.44% 81% 67.5% 3 s Prostate 12600 fitur 115 fitur 51.53% 25% 40%% 30.77% 2.2 s Lung 12533 fitur 66 fitur 98.89% 100% 98.67% 99.32% 1.8 s Breast 24481 fitur 90 fitur 61.68% 61.67% 42.89% 49.08% 2.4 s Ovarian 15154 fitur 99 fitur 98.81% 99.38% 98.75% 99.06% 1.9 s
Tabel 5. Hasil akhir setelah dilakukan Wrapping dengan Genetic Algorithm Data Setelah IG Setelah GA Avg. Accuracy Avg. Precision Avg. Recall Avg. f1- score Comp. Time Colon 67 fitur 28 fitur 91.8% 91.67% 85% 87.47% 109.23 s Prostate 115 fitur 62 fitur 58.94% 32.5% 40% 35.39% 137.4 s Lung 66 fitur 34 fitur 100% 100% 100% 100% 11.04 s Breast 90 fitur 33 fitur 83.47% 81.23% 84.89% 82.59% 133.18 s Ovarian 99 fitur 44 fitur 100% 100% 100% 100% 12.43 s
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  4  data  kanker  menggunakan  fitur  kurang  dari  50  fitur  dan  data Prostate Tumor menggunakan  total  62  fitur  serta  dua  data  kanker( Lung  Cancer dan Ovarian  Cancer )  mendapatkan akurasi lebih dari 95%. Akurasi tertinggi didapatkan dari data Lung Cancer dan Ovarian Cancer sebesar 100%. Akurasi terendah terdapat pada data Prostate Cancer sebesar 58.94%. Fitur paling sedikit digunakan berada pada klasifikasi  data Colon  Tumor sebanyak  28  fitur  sedangkan  fitur  paling  banyak  digunakan  pada  data Prostate Tumor .

## 3.2 Pengaruh metode Hybrid terhadap akurasi
Peneliti melakukan pengujian lima dataset kanker yang dipakai  menggunakan parameter yang telah ditentukan sebelumnya.  Nilai  parameter  yang  dipakai  didapat  dari  rujukan  penelitian  sebelumnya.  Hasil  penelitian  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar  3. Perbandingan nilai rataan akurasi, presisi, recall , dan f1 pada data Colon Tumor
Gambar 5. Perbandingan nilai rataan akurasi, presisi, recall , dan f1 pada data Breast Cancer
Gambar 4. Perbandingan nilai rataan akurasi, presisi, recall , dan f1 pada data Ovarian Cancer
Gambar 6. Perbandingan nilai rataan akurasi, presisi, recall , dan f1 pada data Prostate Tumor
40% 60% 80% 100% Avg. Accuracy Avg.
Precision Avg. Recall Avg. f1- score IG dan Gaussian Naïve Bayes IG-GA dan Gaussian Naïve Bayes 20% 40% 60% 80% 100% Avg. Accuracy Avg.
Precision Avg. Recall Avg. f1- score
IG dan Gaussian Naïve Bayes IG-GA dan Gaussian Naïve Bayes 97% 98% 99% 100% Avg. Accuracy Avg.
Precision Avg. Recall Avg. f1- score IG dan Gaussian Naïve Bayes IG-GA dan Gaussian Naïve Bayes 0% 20% 40% 60% 80% Avg. Accuracy Avg.
Precision Avg. Recall Avg. f1- score IG dan Gaussian Naïve Bayes IG-GA dan Gaussian Naïve Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096
Gambar 7. Perbandingan nilai rataan akurasi, presisi, recall , dan f1 pada data Lung Cancer
Pada gambar diatas, diketahui bahwa pengujian pada lima data kanker dengan penggunaan metode Hybrid dapat meningkatkan  akurasi.  Data  yang  dapat  terklasifikasi  dengan  baik  adalah  data Lung  Cancer dan  data Ovarian Cancer . Data dengan hasil terendah yaitu data Prostate Tumor .

## 3.3 Komparasi Dengan Metode Lain
Peneliti  juga  melakukan  perbandingan  hasil  akurasi  dengan  metode  lain  yang  dilakukan  oleh  peneliti  lain. Tujuan dari  komparasi  ini untuk melihat metode mana yang paling sesuai  dengan data kanker yang digunakan. Komparasi metode dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 8. Komparasi akurasi pada data Colon Tumor
Komparasi  pada data Colon  Cancer dilakukan oleh  enam  peneliti, yaitu metode yang diusul  menggunakan IG- GA dengan classifier Gaussian  Naïve Bayes , Hanaa Salem[10] menggunakan IG-GA dengan classifier Genetic Programming ,  Abul  Hasnat[13]  menggunakan CC-MOGA dengan classifier  k-Nearest  Neighbor ,  Mahendra Dwifebri[18]  menggunakan Mutual  Information dengan classifier  Bayes  Theorem ,  Pradana[19]  menggunakan iBPSO dengan classifier C4.5 Decision Tree, dan Aydadenta[20] menggunakan Relief Method dengan classifier Random Forest . Dari hasil yang didapat pada Gambar 8, metode yang diusulkan mendapatkan akurasi tertinggi dibandingkan dengan metode lainnya sehingga metode yang paling cocok untuk penggunakan klasifikasi pasien kanker  pada  data Colon  Cancer adalah  metode  yang  diusulkan  yaitu IG-GA dengan classifier  Gaussian  Naïve Bayes .
90% 92% 94% 96% 98% 100% Avg. Accuracy
Avg. Precision Avg. Recall Avg. f1- score IG dan Gaussian Naïve Bayes IG-GA dan Gaussian Naïve Bayes 91.80% 85.48% 82,3% 80% 77.78% 85.87% 70% 75% 80% 85% 90% 95% Metode yang diusul Hanaa Salem[10] Abul Hasnat[13] Mahendra Dwifebri[18] C.A. Pradana[19] Husna Aydadenta[20] 100% 88.85% 83.86% 98.90% 75% 80% 85% 90% 95% 100% Metode yang diusul Mahendra Dwifebri[18]
C.A. Pradana[19] Husna Aydadenta[20]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096
Perbandingan  akurasi  pada  data Lung  Cancer dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  dimiliki  oleh  metode  yang diajukan yaitu sebesar 100%  sedangkan  Mahendra Dwifebri[18] melakukan percobaan pada data Lung Cancer mendapat tingkat akurasi 88.85%. Pradana[19] mendapatkan akurasi sebesar 83.86%. Aydadenta[20] melakukan klasifikasi  data Lung  Cancer dan  mendapatkan  akurasi  98.9%.  Dari  Gambar  9  metode  yang  memiliki  akurasi tertinggi yaitu metode yang diusulkan dengan IG-GA dan classifier Gaussian Naïve Bayes untuk klasifikasi data Lung Cancer.
Gambar 10. Komparasi akurasi pada data Ovarian Cancer
Pada perbandingan akurasi  di  Gambar 10, ketiga peneliti yaitu metode yang diajukan, Mahendra Dwifebri[18], dan Pradana[19] mendapatkan tingkat  akurasi  yang tinggi  untuk  data Ovarian  Cancer . Metode yang diusulkan mendapat akurasi tertinggi sebesar 100% disusul dengan Mahendra Dwifebri[18] sebesar 8.39% dan Pradana[19] sebesar  86.18%.  Dari  ketiga  metode  diatas,  metode  yang  paling  cocok  adalah  metode  yang  diajukan  dengan menggunakan metode IG-GA dan classifier Gaussian Naïve Bayes .
Gambar 11. Komparasi akurasi pada data Breast Cancer
Perbandingan  data Breast  Cancer di  Gamber  11  menampilkan  lima  peneliti  dengan  metode  berbeda.  Metode yang diusulkan tidak mendapatkan akurasi  tertinggi. Metode yang diusulkan  mendapat  akurasi  sebesar 83.47% diatas  Arun  Kumar[21]  sebesar  60%  dan  Pradana[19]  sebesar  78.19%.  Peneliti  yang  mendapat  akurasi  lebih tinggi  daripada  metode  yang  diusul  adalah  Indu  Jain[22]  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  85.62%  dan  akurasi tertinggi  oleh  Mahendra  Dwifebri[18]  dengan  akurasi  98.66%  sehingga  klasifikasi  data Breast  Cancer lebih cocok  menggunakan  metode  yang  dipakai  oleh  Mahendra  Dwifebri[18]  yaitu Mutual  Information dengan classifier Bayes Theorem .
100% 98.39% 86.18% 70% 80% 90% 100% Metode yang diusul Mahendra Dwifebri[18] C.A. Pradana[19] 83.47% 85.62% 60% 98.66% 78.19% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Metode yang diusul Indu Jain[22] C. Arun Kumar[21]
Mahendra Dwifebri[18] C.A. Pradana[19] 58.94% 100% 99.96% 89% 0% 50% 100% Metode yang diusul Hanaa Salem[10]
Chen-Sang Yang[11] Husna Aydadenta[20]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096
Submitted: 30/03/2020 ; Accepted: 03/05/2020 ; Published: 20/08/2020
Perbandingan akurasi pada Gambar 12 menunjukkan metode yang diusul mendapatkan akurasi kurang dari 80% dan  akurasi  terendah  yaitu  58.94%.  Adapula  perbandingan  dengan  peneliti  lain  yang  memiliki  tingkat  akurasi tinggi  yaitu Hanaa Salem[10]  sebesar 100%, Chen-Sang Yang[11]  sebesar 99.96%, dan Aydadenta[20]  sebesar 89%.  Rendahnya  hasil  akurasi  yang  didapat  dikarenakan  pada  saat  implementasi  metode  terdapat  kelas  yang tidak  terdeteksi  oleh  program  sehingga  berdampak  pada  hasil  akurasi.  Sudah  dilakukan  pengecekan  beberapa kali  pada  program  yang  dibangun  akan  tetapi  tetap  tidak  mendapatkan  jawaban  atas  kendala  tersebut.  Oleh karena kendala tersebut, metode yang diusul tidak cocok untuk metode klasifikasi data Prostate Tumor .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  metode Hybrid(IG-GA) dapat  mengoptimalkan  akurasi  dan konsumsi  waktu  yang  dibutuhkan.  Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  pengujian  tersebut. Penggunaan Information  Gain berfungsi  untuk  mengoptimalkan  konsumsi  waktu  komputasi  sedangkan penggunaan Genetic  Algorithm berfungsi  untuk mengoptimalkan  akurasi  data  yang  telah  diseleksi  sebelumnya oleh Information  Gain .  Hasil  seleksi  fitur  oleh IG berpengaruh  kepada  banyaknya  fitur  yang  dipilih  sehingga berpengaruh juga pada waktu komputasi yang dijalankan pada saat proses klasifikasi. Akurasi pada data Prostate Tumor rendah dikarenakan pada saat klasifikasi program menemukan suatu kejanggalan yaitu mendapatkan label kelas  yang  dianggap  kosong  pada  saat  proses  klasifikasi.  Semakin  banyak  fitur  yang  digunakan  belum  tentu mendapatkan hasil akurasi yang optimal. Hasil dari penelitian menunjukkan dari 5 data yang digunakan, 4 data mendapatkan tingkat akurasi 87-100% sedangkan data tumor prostat mendapatkan akurasi terkecil yaitu 61.14%. Implementasi dari metode yang diusulkan terhadap 5 data kanker diatas hanya menggunakan kurang dari 63 fitur untuk mendapatkan akurasi tersebut. Metode yang diusulkan ini cocok untuk data yang sudah memiliki akurasi diatas 90% seperti data Lung Cancer (akurasi 100%) , Ovarian Cancer (akurasi 100%) , dan Colon Cancer (akurasi 91.8%) . Metode  klasifikasi  ini  belum  cocok  untuk  data Breast  Cancer dan Prostate cancer  karena  memiliki akurasi  yang  masih  rendah  yaitu  dibawah  90%  sehingga  diperlukan  pengujian  lebih  lanjut  untuk  kedua  data tersebut.  Ada  beberapa  teknik Crossover dan Mutation yang  dapat  diuji  untuk  meningkatkan  akurasi  pada penelitian selanjutnya. Penelitian selanjutnya juga dapat  mengubah nilai-nilai  parameter yang sudah ditentukan pada penelitian ini sebagai bentuk pengujian dan perbandingan.

## REFERENCES
[1] World  Health  Organization,  “Cancer,”  12-Sep-2018.  [Online].  Available:  https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/cancer. [Accessed: 18-Mar-2020].
[2] M. M. Babu, “An Introduction to Microarray Data Analysis,” Comput. genomics Theory Appl. , vol. 225, p. 249, 2004.
[3] S. Michiels, S. Koscielny, and C. Hill, “Interpretation of microarray data in cancer,” British Journal of Cancer . 2007.
[4] N. Almugren and H. Alshamlan, “A survey on hybrid feature selection methods in microarray gene expression data for cancer classification,” IEEE Access . 2019.
[5] N. Sánchez-Maroño, O. Fontenla-Romero, and B. Pérez-Sánchez, “Classification of Microarray Data,” in Microarray Bioinformatics , V. Bolón-Canedo and A. Alonso-Betanzos, Eds. New York, NY: Springer New York, 2019, pp. 185– 205.
[6] A. Adiwijaya, “Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Microarray Data,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , 2018.
[7] Adiwijaya, U. N. Wisesty, E. Lisnawati, A. Aditsania, and D. S. Kusumo, “Dimensionality reduction using Principal Component Analysis for cancer detection based on microarray data classification,” J. Comput. Sci. , 2018.
[8] P.  Yang,  B.  B.  Zhou,  Z.  Zhang,  and  A.  Y.  Zomaya,  “A  multi-filter  enhanced  genetic  ensemble  system  for  gene selection and sample classification of microarray data,” BMC Bioinformatics , 2010.
[9] Z. M. Hira and D. F. Gillies, “A review of feature selection and feature extraction methods applied on microarray data,” Adv. Bioinformatics , 2015.
[10]  H. Salem, G. Attiya, and N. El-Fishawy, “Classification of human cancer diseases by gene expression profiles,” Appl. Soft Comput. J. , 2017.
[11]  C. S. Yang, L. Y. Chuang, J. C. Li, and C. H. Yang, “Information gain with chaotic genetic algorithm for gene selection and  classification  problem,”  in Conference  Proceedings  -  IEEE  International  Conference  on  Systems,  Man  and Cybernetics , 2008.
[12]  C.  H.  Yang,  L.  Y.  Chuang,  and  C.  H.  Yang,  “IG-GA:  A  hybrid  filter/wrapper  method  for  feature  selection  of microarray data,” J. Med. Biol. Eng. , 2010.
[13]  A.  Hasnat  and  A.  U.  Molla,  “Feature  selection  in  cancer  microarray  data  using  multi-objective  genetic  algorithm combined with correlation coefficient,” in Proceedings of IEEE International Conference on Emerging Technological Trends in Computing, Communications and Electrical Engineering, ICETT 2016 , 2017.
[14]  W. Astuti and A. Adiwijaya, “Principal Component Analysis Sebagai Ekstraksi Fitur Data Microarray Untuk Deteksi Kanker Berbasis Linear Discriminant Analysis,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , 2019.
[15]  M.  S.  Mubarok,  A.  Adiwijaya,  and  M.  D.  Aldhi,  “Aspect-based  sentiment  analysis  to  review  products  using  Naïve Bayes,” in AIP Conference Proceedings , 2017.
[16]  R. Aziz, C. K. Verma, and N. Srivastava, “A fuzzy based feature selection from independent component subspace for machine learning classification of microarray data,” Genomics Data , 2016.
[17]  E. Alpaydin, “Introduction to Machine Learning Ethem Alpaydin.,” Introd. to Mach. Learn. Third Ed. , 2014.
[18]  M.  D.  Purbolaksono,  K.  C.  Widiastuti,  M.  S.  Mubarok,  Adiwijaya,  and  F.  A.  Ma’ruf,  “Implementation  of  mutual

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2096
information and bayes theorem for classification microarray data,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018.
[19]  A. C. Pradana, Adiwijaya, and A. Aditsania, “Implementing binary particle swarm optimization and C4.5 decision tree for cancer detection based on microarray data classification,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019.
[20]  H.  Aydadenta  and  Adiwijaya,  “A  clustering  approach  for  feature  selection  in  microarray  data  classification  using random forest,” J. Inf. Process. Syst. , 2018.
[21]  C. Arun Kumar, M. P. Sooraj, and S. Ramakrishnan, “A Comparative Performance Evaluation of Supervised Feature Selection Algorithms on Microarray Datasets,” in Procedia Computer Science , 2017.
[22]  I. Jain, V. K. Jain, and R. Jain, “An improved Binary Particle Swarm Optimization (iBPSO) for Gene Selection and Cancer Classification using DNA Microarrays,” in 2018 Conference on Information and Communication Technology, CICT 2018 , 2018.
[23]    Mabarti,  I.,  Aditsania,  A.,  "Implementation  of  Minimum  Redundancy  Maximum  Relevance  (MRMR)  and  Genetic Algorithm  (GA)  for   Microarray  Data  Classification  with  C4.5  Decision  Tree".  Journal  of  Data  Science  and  Its Applications, 3(1), 2020.
[24]  Purnomoputra, R.B., Adiwijaya, A. and Wisesty, U.N., 2019. Sentiment Analysis of Movie Review using Naïve Bayes Method with Gini Index Feature Selection. Journal of Data Science and Its Applications, 2(2), pp.85-94.
[25]   Ma’ruf, F. A., Adiwijaya & Wisesty, U. N. "Analysis of the influence of Minimum Redundancy Maximum Relevance as dimensionality reduction method on cancer classification based on microarray data using Support Vector Machine classifier".  In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1192, No. 1, p. 012011). IOP Publishing, 2019.
[26]    Manik,  A.,  Adiwijaya,  A.,  &  Utama,  D.  Q.  "Classification  of  Electrocardiogram  Signals  using  Principal  Component Analysis  and   Levenberg  Marquardt  Backpropagation  for  Detection  Ventricular  Tachyarrhythmia".Journal of  Data Science and Its  Applications, 2(1), 78-87, 2019
[26   Daeli, N.O.F, Adiwijaya. Sentiment analysis on movie reviews using Information gain and K-nearest neighbor. Journal of Data Science and Its Applications, 3(1), 2020.
.