## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 5 No. 1, Halaman: 01 - 04 Juni 2019

## KLASIFIKASI DATA KANKER BERDASARKAN MIKRO ARRAY GEN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

## Prisca Deviani Pakan
Departemen Mikrobiologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Nusa Cendana Jl. Adi Sucipto, Penfui, Kupang
* E-mail: priscapakan@staf.undana.ac.id

## Abstrak
Klasifikasi  kanker  merupakan  suatu  topik  penting  dalam  dunia  kedokteran.  Data  mikro  array  merupakan  suatu kumpulan data lengkap dengan ekspresi gen yang diambil dari beberapa pasien kanker. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi kanker menggunakan ekspresi gen sebagai fitur yang dilatihkan pada jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini menggunakan Elman Recurrent Neural Network sebagai mesin klasifikasi
Kata kunci : Klasifikasi Kanker, Jaringan Syaraf Tiruan, Ekspresi Gen, Elman Recurrent

## PENDAHULUAN
Kanker adalah salah satu penyakit yang menjadi  penyebab  utama  kematian  manusia diberbagai  negara.  Menurut  WHO  pada  tahun 2012  terjadi  14  juta  kasus  baru  dan  8,2  juta terkait kematian yang disebabkan oleh kanker, dan jumlah tersebut diperkirakan akan meningkan 70% selama dua dekade mendatang  [1].  Karena  itu,  sangat  diperlukan suatu  teknologi  yang  mampu  mendeteksi penyakit  kanker  lebih  awal  dengan  analisis yang  akurat,  sehingga  penyakit  kanker  dapat ditangani sejak dini
Pada  beberapa  tahun  terakhir,  suatu analisis  dan  diagnosis  kanker  dilakukan dengan  menggunakan  microarray  data.  DNA microarray,  merupakan  suatu  teknologi  yang digunakan  untuk  memonitor  suatu  ekspresi data (gen) dalam jumlah yang sangat besar dan berbeda secara bersamaan. Teknologi microarray  telah  digunakan  untuk  diagnosis medis  dan  analisis  gen,  terutama  untuk memeriksa  bagaimana  pola  ekspresi  gen berubah dalam kondisi yang berbeda. Dengan analisis  data  ekspresi  gen  berupa  microarray tersebut,  memungkinkan  suatu  medis  untuk dapat  mengetahui  apakah  seseorang  terkena suatu  kanker  atau  tidak.  Maka  dari  itu microarray  sangat  memiliki  peran  dalam diagnosis kanker.
Aplikasi  microarray  banyak  digunakan dalam  deteksi  kanker,  dimana  sel  kanker mengalami abnormalitas dalam meng- ekspresikan  gennya.  Pada  dasarnya,  DNA microarray  akan  mengamati  ekspresi  genetik dari  berbagai  gen  dengan  jumlah  yang
mencapai  ratusan  bahkan  ribuan  secara bersamaan. Dalam analisis kanker, digunakan DNA  normal  dan  DNA  kanker  yang  kemudian akan  di  hibridisasi  lalu  akan  dibaca  dengan menggunakan laser (scanner). Klasifikasi data microarray merupakan salah satu kajian dalam bidang  bioinformatika  yang  digunakan,  salah satunya  yaitu  untuk  analisis  suatu  kanker. Klasifikasi pada deteksi kanker, dapat dilakukan  dengan  mengelompokkan  data  ke dalam kelas yang sudah ditetapkan.
Micorarray mampu menentukan ekspresi ribuan  gen  dan  secara  simultan  memantau proses  biologis  yang  sedang  berlangsung  [3]. Microarray  merupakan  bagian  dari  high dimensional  data  karena  memiliki  ratusan sampai  dengan  ribuan  fitur  [4].  Namun permasalahan  yang  terjadi  adalah  data microarray  mempunyai  jumlah  variabel  yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  jumlah observasinya. Oleh karena itu, perlu dilakukan seleksi variabel dengan menggunakan metode fast correlation based filter untuk menyelesaikan permasa-lahan klasifikasi. Adapun  beberapa  peneliti  yang  telah bekerja untuk melakukan klasifikasi microarray data  yaitu,  Moorthy  [14]  mengusulkan  skema klasifikasi  menggunakan  algoritma.  Random Forest  pada  microarray  data.  Data  yang digunakan adalah data Adenocarcinoma, Brain, Breast2, Breast3, Colon, Leukemia, Lymphoma,  NCI60,  Prostate,  SRBCT.  Untuk klasifikasi meggunakan Random Forest mereka  melakukan  uji  coba  pada  nilai  OOB error  rate  dengan  kondisi,  yaitu  (1)  nilai  OOB error  rate  terendah  dan  jumlah  subset  paling sedikit  (2)  nilai  OOB  error  rate  terendah  dan jumlah subset paling banyak (3) proses standar
atau  default  algoritma  Random  Forest.  Dari penelitiannya  diperoleh  akurasi  klasifikasi standar atau default algoritma Random Forest untuk seleksi gen selalu lebih rendah dari OOB error  rate  terendah  dan  jumlah  subset  paling sedikit dan OOB error rate terendah dan jumlah subset paling banyak.  Vanitha [15] melakukan klasifikasi  menggunakan  algoritma  Support Vector  Mechine  (SVM)  dengan  menggunakan 2  microarray  data  yaitu  Colon  cancer  dan Lymphoma. Mutual information (MI) antara gen dan label kelas digunakan untuk mengidentifikasi gen yang informatif. Gen yang terpilih digunakan untuk learning menggunakan SVM dan evaluasi pada penelian ini menggunakan  metode  Leave-one-Out  Cross Validation  (LOOCV).  Metode  yang  diusulkan pada penelitian ini mampu mengurangi dimensi fitur dengan  mengidentifikasi subset gen yang paling  informatif  serta  memperbaiki  akurasi klasifikasi.  Tsun-Chen  Lin,  Ru-Sheng  Liu,  Ya- Ting Chao, and Shu-Yuan Chen [20] tujuan dari penelitian  yang  dilakukan  adalah  untuk mengeksplorasi penggunaan data ekspresi gen dalam  membedakan  jenis  kanker  heterogen. Mereka menggunakan hybrid learning methodology  algoritma  genetika  (GA)  dan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk menemukan subkumpulan gen yang optimal untuk klasi_kasi  jaringan  /  kanker.  Metode  yang diusulkan  diuji  pada  dua  dataset  microarray yaitu  NCI60  dan  GCM.  Hasil  dari  penelitian yang  dilakukan  menunjukkan  metode  GA  dan ANN  tidak  hanya  unggul  dalam  pendekatan prediksi  tetapi  juga  dapat  mengurangi  jumlah gen prediktif yang diperlukan dalam klasifikasi.
Campos  [18]  pada  penelitian  nya menerapkan algoritma bayesian network untuk proses  klasifikasi  menggunakan  microarray data,  dimana  dataset  yang  digunakan  adalah Breast-cancer,  CNS,  Colon-cancer,  DLBCL- MIT,  DLBCL-Stanford,  Leukemia  ALL-AML, Leukemia-  MLL,  Lung-cancer,  Prostate-tumor. Pada  penelitiannya,  ekspresi  gen  dengan  3 cara,  yaitu  (1)  klasifikasi  Bayesian  yang diinduksi  dari  data  microarray.  (2)  skema preprocessing  untuk  data  ekspresi  gen digunakan menginduksi pengklasifikasi Bayesian,  dan  (3)  evaluasi  Bayesian  yang berbeda  untuk  jenis  data.  Lavanya  [18] membangun  kerangka  komprehensif  yang menggabungkan  fitur  seleksi  dan  teknik klasifikasi.  Teknik  klasifikasi  yang  digunakan adalah  algoritma  Naive  Bayes.  Sedangkan untuk fitur seleki menggunakan pengukuran T- Test,  Chi-Square  Test  yang  digunakan  untuk memilih  kemungkinan  gen  yang  berhubungan dengan  kanker  dari  data  ekspresi  gen microarray yang besar. Dari kerangka klasifikasi  yang  dibangun  berhasil  melakukan
klasifikasi  sampel  baru  seperti  yang  terinfeksi atau normal. Deegalla [19] melakukan penelitian  klasifikasi  pada  microarray  data menggunakan algoritma KNN.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi terhadap  data  ekspresi  gen  menggunakan Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Elman Recurrent

## METODE PENELITIAN

## Data
Jumlah  data yang  digunakan  dalam penelitian ini  sebanyak  174  sampel  dengan  12533  gen. Setiap  kelas  dalam  sampel  menyatakan  :  0 Ovary, 1 Bladder/Ureter, 2 kanker payudara, 3 Colorectal, 4 Gastroesophagus, 5 kanker ginjal, 6 Liver, 7 Prostate, 8 Pankreas, 9 Lung Adeno, 10 Lung Squamous
Arsitektur  JST  penelitian  ini  seperti  pada gambar di bawah
Gambar 1. Arsitektur JST ERNN
11( ) r t v 12( ) r t v 21( ) r t v 22( ) r t v 11( ) t v 12( ) t v 21( ) t v 22( ) t v 01( ) t v 02( ) t v 1( ) r t x 2( ) r t x 1( ) t x 2( ) t x 1( ) t b 2( 1) t b + 2( 1) t z + 1( 1) t z + ( 1) t y + 11( 1) t w + 21( 1) t w + 01( 1) t w + 11 r w 22 r w

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tabel 1. Parameter Pengujian JST
Dengan menggunakan parameter – parameter tersebut  di  atas  maka  hasil  pelatihan  JST menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai MSE:  1.38526e-11  sementara  pada  saat validasi, sistem mampu mencapai MSE: 0.15.
Hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa arsitektur  JST  ERNN  yang  digunakan  cukup handal  dalam  melakukan  klasifikasi  data kanker berdasarkan mikro array

## PENUTUP

## Kesimpulan
Merujuk pada tujuan penelitian, hasil yang diperoleh  selama  pengujian  maka  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  melakukan klasifikasi  terhadap  10  kelas  kanker  dengan MSE pelatihan 1.38526e-11 dan MSE pengujian/validasi  sebesar  0.15.  Hal  ini menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan dapat digunakan sebagai mesin klasifikasi

## Saran
Beberapa  hal  yang  dapat  dilakukan  untuk perbaikan penelitian ini antara lain:
1)  Penelitian  ini  dapat  diujicobakan  pada dataset  microarray  lainnya,  sehingga  dapat diamati  hasil  yang  didapat  pada  berbagai dataset microarray yang lain.
2)  Perbaikan  dapat  dilakukan  pada  proses ekstraksi  fitur  dengan  mencoba  wavelet  filter lainnya  atau  melakukan  pemrosesan  lebih lanjut  pada  nilai  koefisien  hasil  dekomposisi sebelum dijadikan fitur masukan classifier, agar didapat hasil klasifikasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  World  Health  Organization,  Cancer  fact  sheet, http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs 297/en/index.html,  ccessed  at  March  2nd 2016.
[2] Vanitha, C.D.A., Devaraj, D. and Venkatesulu, M., 2015.  Gene  Expression  Data  Classification Using  Support  vector  machines  and  Mutual Information-based  Gene  Selection.  Procedia Computer Science, 47, pp.13-21.
[3]  Siang,  T.C.,  Soon,  T.W.,  Kasim,  S.,  Mohamad, M.S.,  Howe,  C.W.,  Deris,  S.,  Zakaria,  Z., Shah,  Z.A. and  Ibrahim, Z.,  2015.  A  Review of  Cancer  Classification  Software  for  Gene Expression Data. International Journal of Bio- Science  and  Bio-Technology,  7(4),  pp.89- 108.
[4]  KR,  S.,  2011.  Microarray  Data  Classification Using Support Vector Machine. International Journal  of  Biometrics  and  Bioinformatics (IJBB), 5(1), p.10.
[5]  Nurfalah  A.,Adiwijaya,  Suryani  A.A  ,“Cancer Detection Based On Microarray data Classification Using PCA And Modified
Backpropogation”,  Far  East  Journal  of  Electronics and Communications.2015
[6] Furey, T.S., Cristianini, N., Duffy, N., Bednarski, D.W., Schummer, M. and Haussler, D., 2000. Support  vector  machines  Classification  And
Validation  Of  Cancer  Tissue  Samples  Using Microarray Expression Data. Bioinformatics,16(10), pp.906-914.
[7]  Purbolaksono,  M.D.,  Widiastuti,  K.C.,  Mubarok, M.S.  and  Ma’ruf,  F.A.,  2018,  March. Implementation  of  mutual  information  and bayes  theorem  for  classification  microarray data.  In  Journal  of  Physics:  Conference Series  (Vol.  971,  No.  1,  p.  012011).  IOP Publishing.
[8] Aydadenta, H., 2018, March. On the classification techniques in data mining for microarray data classification. In Journal of Physics: Conference  Series  (Vol.  971,  No.  1,  p. 012004). IOP Publishing.
[9] Nhita, F. and Adiwijaya, U.N., 2014. Forecasting Indonesian Weather through Evolving Neural Network (ENN) based on Genetic Algorithm. In  The  Second  International  Conference  on Technological Advances in Electrical, Electronics and Computer Engineering (TAEECE2014)  (pp.  78-82).  The  Society  of Digital Information and Wireless Communication. [10]  Jinyan  Li,  Kent-ridge  bio-medical  data  set repository,  School  of  Computer  Engineering Nanyang Technological University,
Singapore,  Downloaded  at  January  2013 from
URL:http://levis.tongji.edu.cn/gzli/data/mirror- kentridge.html
[11]  Adiwijaya,  Wisesty,  U.N.  and  Nhita,  F.,  2014. Studi  of  line  search  techniques  on  the modified  backpropagation  for  forecasting  of weather  data  in  Indonesia.  Far  East  Journal
of Mathematical Sciences, 86(2), p.139.
[12]  Bai  Anita  and  S.  K.  Rath.  Classification  and Clustering  using  Intelligence  Techniques:
Application to microarray cancer data. Master Thesis  of  Department  of  Computer  Science and Engineering National Institute of Technology Rourkela, India, 2013.
[13]  Hieu  Trung  Huynh,  Jung-Ja  Kim,  Yonggwan Won.,  2009.  Classification  Study  on  DNA Microarray  with  Feed  Forward  Neural
Network Trained by Singular Value
Decomposition.  International  Journal  of  Bio- Science and Bio Technology, 1(1).
[14] Moorthy, K. and Mohamad, M.S., 2012. Random forest for gene selection and microarray data classification. In Knowledge Technology (pp. 174-183). Springer, Berlin, Heidelberg
[15]  Vanitha,  C.D.A.,  Devaraj,  D.  and  Venkatesulu, M., 2015. Gene expression data classification using  support  vector  machine  and  mutual information-based  gene  selection.  procedia computer science, 47, pp.13-21.
[16]  Li,  T.,  Zhang,  C.  and  Ogihara,  M.,  2004.  A comparative  study  of  feature  selection  and multiclass  classification  methods  for  tissue classification  based  on  gene  expression. Bioinformatics, 20(15), pp.2429-2437.
[17]  De  Campos,  L.M.,  Cano,  A.,  Castellano,  J.G. and  Moral,  S.,  2011,  November.  Bayesian networks  classifiers  for  gene-expression data.  In  Intelligent  Systems  Design  and Applications  (ISDA),  2011  11th  International Conference on(pp. 1200-1206). IEEE.
[18]  Lavanya,  C.,  Nandihini,  M.,  Niranjana,  R.  and Gunavathi,  C.,  2014.  Classification  of microarray  data  based  on  feature  selection method.  International  Journal  of  Innovative Research  in  Science,  Engineering  and Technology, 3(1).
[19] Deegalla, S. and Boström, H., 2007, December. Classification  of  microarrays  with  knn: Comparison  of  dimensionality  reduction methods.  In  International  Conference  on Intelligent  Data  Engineering  and  Automated Learning  (pp.  800-809).  Springer,  Berlin,
Heidelberg
[20] Lin, T.C., Liu, R.S., Chao, Y.T. and Chen, S.Y., 2006,  August.  Multiclass  microarray  data classification  using  GA/ANN  method.  In Pacific  Rim  International  Conference  on Artificial Intelligence (pp. 1037-1041).
Springer, Berlin, Heidelberg.
[21]  Husna  Aydadenta,  Adiwijaya,  (2018),  A Clustering Approach for Feature Selection in Microarray Data Classification using Random Forest,  Journal  of  Information  Processing System 14(5).
[22]  Adiwijaya,  U.  N.  Wisesty,  E.  Lisnawati,  A. Aditsania, D. S. Kusumo, (2018). Dimensionality  Reduction  using  Principal Component  Analysis  for  Cancer  Detection based  on  Microarray  Data  Classification, Journal of Computer Science 14(10).