Abstrak — Salah  satu  jenis  kanker  yang  yang  menjadi  penye-bab terbanyak  kematian  pada  populasi  pria  adalah  kanker  prostat. Penyakit ini hanya terdapat pada pria karena pada wanita tidak memiliki  kelenjar  prostat.  Secara  global,  kanker  prostat menduduki  urutan  keempat,  kanker  yang  paling  sering ditemukan  pada  manusia  setelah  kanker payudara,  paru  dan kolorektum.  sedangkan  angka  kejadian  kanker  pada  pria, kanker  prostat  menduduki  urutan  ke-2.  Pada  umumnya  pende- rita baru mengetahui penyakit tersebut sudah memasuki stadium lanjut.  Terlambatnya  penanganan  pada  penderita prostate bisa berakibat  fatal  bahkan  dapat  menyebabkan  kematian.  Oleh karena itu,penyakit kanker prostat sangat penting untuk didiag- nosis  sedini  mungkin  sebelum  penyebaran  sel  kanker  ke  organ internal. Pada  perkembangan saat ini, terdapat teknologi micro- array yang  memiliki  pengaruh  besar  dalam  menentukan  gen  in- formatif  menyebabkan  kanker. Penelitian ini  mengguna-kan  da- ta microarray “ prostate cancer ” . Ekspresi gen yang ter-dapat pa- da data microarray “ prostate ” dapat digunakan untuk mengklasi- fikasikan  pasien  yang  mengalami  tumor  prostat  dan  normal. Penelitian ini diperoleh hasil klasifikasi Fuzzy Support Vector Ma- chine (FSVM)dengan  menggunakan  seleksi Fast  Correlation  Ba- sed Filter (FCBF) tanpa  optimasi genetic algorithm menghasilkan nilai  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  tanpa  seleksi.  Selain  itu, diperoleh  juga  nilai  akurasi  klasifikasi  FSVM  dengan  menggu- nakan  seleksi  dan  optimasi genetic  algorithm lebih  tinggi  diban- dingkan tanpa seleksi.
Kata  Kunci — Fast  Corelation  Based  Filter , Fuzzy  Support  Vector Machine, Genetic algorithm, Microarray.

## I. PENDAHULUAN
ENYAKIT  kanker  merupakan  salah  satu  penyebab kematian utama di seluruh dunia. Pada tahun 2012, penya- kit  kanker  menjadi  penyebab  kematian  sekitar  8,2  juta  orang [1]. Salah satu jenis kanker  yang  yang  menjadi penyebab  ter- banyak  kematian  pada  populasi  pria  adalah  kanker  prostat. Penyakit ini hanya terdapat pada pria karena pada wanita tidak memiliki  kelenjar  prostat.  Kanker  prostat  menduduki  urutan ke-2  yaitu  sekitar  14,8%  setelah  kanker  paru  16,8%.  Pada tahun  2012  kejadian  kanker  prostat  menempati  urutan  ke-3 kanker  pada  pria  setelah  kanker  paru  dan  kanker  kolorektum, sedangkan  angka  kematian  menempati  urutan  ke-4  di Indonesia [2].
Data di USA menunjukkan bahwa lebih dari 90% kan- ker prostat ditemukan pada stadium dini,sedangkan di Indone- sia banyak ditemukan pada stadium lanjut karena terjadi keter- lambatan diagnosis [2]. Oleh karena itu,penyakit kanker pros-
tat  sangat  penting  untuk  didiagnosis  sedini  mungkin  sebelum penyebaran  sel  kanker  ke  organ  internal.  Pada  perkembangan saat  ini,  terdapat  teknologi microarray yang  memiliki  penga- ruh  besar  dalam  menentukan  gen  informatif  yang  menyebab- kan kanker.
Micorarray mampu  menentukan  ekspresi  ribuan  gen  dan secara  simultan  memantau  proses  biologis  yang  sedang berlangsung  [3]. Microarray merupakan  bagian  dari high  di- mensional data karena memiliki ratusan sampai dengan ribuan fitur [4]. Namun permasalahan yang terjadi adalah data micro- array mempunyai jumlah variabel yang lebih besar dibanding- kan  dengan  jumlah  observasinya.  Oleh  karena  itu,  perlu  dila- kukan seleksi variabel  dengan menggunakan metode fast cor- relation  based  filter untuk  menyelesaikan  permasa-lahan  kla- sifikasi.
Penelitian  sebelumnya  telah  melakukan  analisis  dan implementasi feature selection menggunakan algoritma Fuzzy Support  Vector  Machine (FSVM).  Hasil  dari  penelitian  terse- but  adalah feature  selection tipe wrapper dengan  mengguna- kan metode Fuzzy Support Vector Machine dimana feature se- lection dilakukan  bersamaan  dengan  pemodelan  dan  evaluasi feature berdasarkan classification  rate yang  dihasilkan  oleh classifier yaitu Fuzzy  Support  Vector  Machine .  Semakin  baik parameter  FSVM  maka  hasil feature  selection juga  akan semakin  baik  berbanding  lurus  dengan  hasil  klasifikasi [5].Berdasarkan  penelitian  mengenai fuzzy  support  vector machine (FSVM) pada data microarray diperoleh hasil tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  metode  klasifikasi lainnya seperti SVM, ANN, CART, maupun analisis diskrimi- nan untuk klasifikasi data “ prostate cancer ” . Selain itu, dipe- roleh kesimpulan performansi model FSVM dengan atau tanpa feature  selection yaitu  tingkat  akurasi  model  FSVM  dengan feature selection SNR lebih tinggi dibandingkan model FSVM dengan feature  selection SVM-RFE  dan  tanpa feature  selec- tion [6] .
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Fuzzy  Support  Vector  Machine (FSVM)  dengan  atau tanpa seleksi variabel menggunakan fast correlation based fil- ter. Dalam  penelitian  ini  juga  akan  dibandingkan  kinerja Algoritma  Genetika  dibandingkan grid  search dalam memperoleh  parameter  SVM  yang  optimum  berdasarkan tingkat ketepatan klasifikasi. Algoritma Genetika menunjukkan  kinerja  yang  baik  dalam  memperoleh  solusi yang global optimum dan mudah dihibridisasi dengan metode

## Klasifikasi Microarray
“ Prostate Cancer
”
Menggunakan Metode Fuzzy Support Vector Machine (FSVM)- Genetic Algorithm
Cicilia Ajeng Pratiwi dan Irhamah
Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data (FMKSD) Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : irhamah@statistika.its.ac.id
P
lain [7]. Tujuan klasifikasi ini antara lain adalah apabila ingin memprediksi  pasien  terkena  kanker  atau  tidak  bisa menggunakan gen yang sudah terseleksi saja tanpa mengambil 6033 gen. Hal tersebut dilakukan  untuk  me-minimalisir biaya yang dikeluarkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Support Vector Machine (SVM)
SVM    merupakan    suatu  metode machinelearning yang bekerja    atas  dasar  prinsip Structural  Risk  Minimization dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang  memisah- kan  dua  buah class pada input  space [8].  Inti  dari  proses pembelajaran  pada  SVM  adalah  mendapatkan  lokasi hyper- plane [9]. Terdapat tiga penjelasan mengenai SVM yaitu dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. SVM pada Linear Separable Data
SVM Linearly  separabledata merupakan  data  yang  dapat dipisahkan  secara  linier.  Misalkan 𝑥 𝑖 =   {𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑖+1 , … , 𝑥 𝑛 } adalah dataset dan 𝑦 𝑖 =   {+1, −1 } adalah  label  kate-gori untuk dataset .  Pada  klasifikasi linear ,  SVM  dapat  dibedakan menjadi  dua  yaitu linearly  separable dan linearly  non- separable. Pada  Gambar  2.1  dapat  dilihat  ilustrasi  li-nier separable case.
Gambar 1. Konsep Hyperplane pada SVM.
Gambar  1  menunjukkan  garis  putus-putus  merupakan bidang  membatas  kelas  -1  dan  kelas  +1.  Garis  tegas  lurus diantara  garis  putus-putus  merupakan  bidang  pemisah  antara kelas  +1  dan  kelas  -1.Persamaan hyperplane dapat  ditulis seperti persamaan (1)
𝒘 𝑇 𝐱 + 𝑏 = 0 (1)
w : vektor bobot ( weight vector )
b : konstanta.
Nilai margin antara bidang pembatas adalah 2 ‖𝒘‖
2. SVM pada Linear Non-Separable Data
Pada  beberapa  kenyataan,  besar  kemungkinan  terjadi misclasification. Mengatasi  hal  tersebut  maka  dilakukan klasifikasi linear  non  separable dengan  beberapa  pengem- bangan.  Masalah  optimasi  baik  pada  fungsi  obyektif  maupun kendala  dimodifikasi  dengan  variabel slack 𝜉 > 0 merupakan sebuah ukuran kesalahan klasifikasi [10]. Penyele-saian untuk
kasus linear SVM non separable adalah diperoleh hyperplane pemisah yang optimal
      n j i j T i i i b y f 1 , x x x  (2)
3. SVM pada Non - Linearly Separable Data dengan Menggu- nakan Metode Kernel
SVM  pada Non-linearly  separabledata ,  merupakan  data nonlinear  yang  dapat  dipisahkan  tetapi  memerlukan  metode tersendiri  dalam  penyelesaiannya.  Penyelesaian  data  jenis  ini dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  SVM  yang  di  kombi- nasikan dengan metode kernel . Metode kernel mentransforma- sikan  data  ke  dalam  dimensi  ruang  fitur  sehingga  dapat  dipi- sahkan secara linier pada fitur space .
KernelRBF  direkomendasikan  untuk  diuji  pertama  kali. Hal  ini  dikarenakan  fungsi  kernel  RBF  memiliki  performansi yang sama dengan kernel linier pada parameter tertentu [11].
Tabel 1. Fungsi Kernel pada SVM Non-linier Fungsi Kernel Fungsi pembentuk matriks kernel Linier 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗
RBF 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp (−𝛾‖𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ‖ 2 ) , 𝛾 > 0 Polinomial 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = (𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 𝑗 + 1) 𝑝 , 𝑝 = 1, … , 𝑧

## B. Fuzzy Support Vector Machines (FSVM)
Titik  kunci  dalam  metode Fuzzy  Support  Vector  Machines (FSVM)  adalah  menetukan  fungsi  keanggotaan fuzzy .  Pada metode Fuzzy Support Vector Machines (FSVM) masih memi- liki  kelemahan  dalam  menangani  data imbalanced .  Terdapat beberapa penerapan yang hanya fokus pada akurasi untuk kla- sifikasi suatu kelas. Misalkan diberikan rangkaian training se- bagai berikut [12].
1 1 1 ( , , ),....., ( , , ) n n n y x s y x s (3)
Keanggotaan fuzzy s i menjadi fungsi pada kelas y i yaitu s i = 1 jika y i =  1  dan s i =  0,1  jika y i =  -1.  Fungsi  keputusan  untuk FSVM dituliskan dalam persamaan (4)
      n j i j i i i b K y f 1 , ) ( x x x  (4) dimana ,...,n , i C s α i i 2 1 , 0   

## C. Algoritma Genetika
Konsep  dasar  yang  mengilhami  timbulnya  algoritma genetika  adalah  teori  evolusi  alam.  Dikarenakan  algoritma genetika  diilhami  oleh  ilmu  genetik  maka  istilah  yang dipergunakan dalam algoritma genetika banyak diadaptasi dari ilmu  tersebut  [13].  Terdapat  beberapa  langkah  dalam melakukan analisis menggunakan algotima genetika: [14].
1. Menentukan pengaturan dari operator algoritma genetika yang cocok dengan masa-lah yang akan dianalisis.
2. Melakukan proses initialisasi.
3. Mendapatkan  nilai fitness   u f pada  tiap  kromosom 𝑣 𝑢 dalampopulasi.
4. Mengevaluasi  nilai fitness   u f pada  tiap  kromosom 𝑣 𝑢 dalam populasi.
5. Menerapkan  seleksi roulettewheel .  Tahapan  seleksi roulettewheel adalah  mengitung  nilai fitness masing- masing  kromosom 𝑣 𝑢 ,  menghitung  total  nilai fitness , menghitung proporsi masing-masing kromosom, menghitung  nilai  kumulatif  proporsi  untuk  tiap  kromo- som,  membangkitkan  sebuah n r angka  dengan  range [0,1].Jika
1 S r n  , maka  kromosom 𝑣 1 yang dipilih, lalu selainnya 𝑣 𝑢 yang dipilih, sehingga
u n u S r S    1 .
6. Melakukan  pindah silang ( Crossover ).
7. Melakukanproses  mutasi  dimana  mutasi  diterapkan dengan probabilitas P m .
8. Melakukan proses elitisme
9. Melakukan  pergantian  antara  nilai fitness dengan keturunan baru.
10. Berhenti  ketika  nilai fitness sudah  konvergen  dan  kem- bali ke solusi terbaik dalam populasi saat ini jika kriteria telah terpenuhi, jika belum kembali ke Langkah 3.

## D. Fast Corelation Based Filter (FCBF)
Fast Corelation Based Filter merupakan salah satu algorit- ma feature  selection yang  bersifat  multivariat  dan  mengukur kelas  fitur  dan  korelasi  antara  fitur-fitur  [15].  Terdapat  dua pendekatan  denganmengukur  korelasi  antara  dua  variabel acakyaitu  berdasar  pada classical  linearcorrelation / linear correlation  coefficient dan  berdasarkan  pada information- theorical concept of entropy .

## E. K-Fold Cross Validation
Metode  validasi  dengan  k- folds sangat  cocok  digunakan untuk  kasus  data  yang  jumlah  sampelnya  terbatas.  Dalam  k- folds cros validation, data (D) dibagi ke dalam k subsets data D 1 , D 2 , ..., D k dengan jumlah yang sama. Data yang digunakan untuk training adalah subsets data  k-1  yang  dikombinasikan secara  bersama-sama  dan  kemudian  diaplikasikan  untuk  sisa satu subsets data  sebagai  hasil testing .  Proses  ini  diulangi sebanyak  k subsets dan  hasil  akurasi  klasifikasi  yaitu  hasil rata-rata dari setiap data training dan testing [16].

## F. Evaluasi Performasi Klasifikasi
Evaluasi  performasi  klasifikasi  yaitu  dilakukan  perhitu- ngan  akurasi  klasikasi  dengan confusion  matrix digunakan untuk  komposisi  data  yang balance .  Tabelklasifikasi  untuk pengukuran performa klasifikasi ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2.
Tabel Klasifikasi Riil Prediksi Positif Negatif Positif TP FN
Negatif FP TN
Keterangan : TP : True Positive ( jumlahprediksibenarpadakelaspositif)
FP : False Positive (jumlahprediksisalahpadakelaspositif) FN : False Negative (jumlahprediksisalahpadakelasnegatif)
TN : True Negative (jumlahprediksibenarpadakelasnegatif)
Berdasarkan Tabel 2, perhitungan akurasi dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut.
FP FN TP TN TP TN      Akurasi (5)
Sensitivitasmerupakanakurasikelaspositifsedangkanspesi- fisitasmerupakanakurasipadakelasnegatif [8].

## G. Microarray Data
Micorarray mampu  menentukan  ekspresi  ribuan  gen  dan secara  simultan  memantau  proses  bilogis  yang  sedang berlangsung  [3].Selanjutnya  ekspresi  dari  ribuan  gen  yang merepresentasikan  suatu jaringan pada  manusia, akan diklasi- fikasikan  sebagai jaringan kanker atau bukan khususnya pada penyakit prostate .  Karakteristik microarray  data adalah  jum- lah  data  sedikit  dan  jumlah  variabelyang  sangat  banyak  se- dangkan jumlah data sedikit karena harga untuk mendapatkan data  sangat  mahal.Data  ini  berisi  informasi  gen  karena  itu jumlahvariabel - nya  sangat  banyak . Berikut  ini  gambaran  me- ngenai proses terbentuknya data microarray.
Gambar 2. Ekspresi Gen Microarray [15].

## H. Prostat
Prostat  merupakan  kelenjar  seukuran  buah  kenari  yang terdapat  di  dalam  sistem  reproduksi  pria,  yang  terletak  di antara  leher  kandung  kemih  dan  saluran  kemih  (uretra).Pros- tat mengeluarkan cairan berwarna putih yang memberi nutrisi dan  mengangkut  sperma,  yang  disebut  sebagai  semen.  Hor- mon pria yang disekresi oleh testis secara langsung memenga- ruhi pertumbuhan dan fungsi prostat.Kasus prostat yang beng- kak umum terjadi di kalangan pria paruh baya dan lanjut usia, namun  sebagian  besar  kasus  yang  terjadi  merupakan  hiper- plasia jinak (peningkatan jumlah sel yang tidak normal) [17].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jenis microarray “ prostate  cancer ” dari  penelitian  yang  dilakukan di Florida pada Maret 2002 [18].

## B. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian disaji- kan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Variabel Penelitian Dataset Banyak Variabel Banyak Class Banyak Sampel Tumor prostate (1) Normal (0) Prostate 6033 2 52 50
Struktur data prostate dapat ditunjukkan melalui Tabel 4.
Tabel 4.
Struktur Data Prostate Pengamatan ke- X 1 X 2 ... X 6033 Y 1 X 1(1) X 1(2) ... X 1(6033) 1 2 X 2(1) X 2(2) ... X 2(6033) 1 3 X 3(1) X 3(2) ... X 3(6033) 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 X 102(1) X 102(2) ... X 102(6033) 0
Keterangan:
X : Jenis Gen Y : Pasien C. Langkah Analisis Langkahanalisisyang
disusun untuk melakukan penelitianiniadalahsebagaiberikut. 1. Mendeskripsikan data microarray “ Prostate ” . 2. Melakukan feature  selection menggunakan  metode FCBF.
3. Menentukan  fungsi  kernel  yang  digunakan  yaitu  kernel RBF
4. Membagi data training dan testing menggunakan 10- fold cross validation.
5. Analisis  klasifikasi  menggunakan  metode Grid  Search FSVM pada data microarray “ Prostatecancer ” . a. Mendapatkan  parameter  yang  optimal  dengan  nilai cost ( C )  berada  diantara  2 -5 ,  2 -4 ,  2 -3 ,...,  2 13 ,  2 14 ,  2 15 , 100, 1000 dan nilai gamma (  ) diantara 2 -15 , 2 -14 , 2 - 13 ,..., 2 1 , 2 2 , 2 3 b. Melakukan  klasifikasi  FSVM  dengan  kombi-nasi nilai parameter C dan  . c. Menghitung akurasi klasifikasi
d. Menentukan  nilai  parameter  optimal C dan  dari seluruh  kombinasi  parameter  mengguna-kan  data training.
e. Menghitung performa klasifikasi  menggunakan data testing.
6. Analisis  klasifikasi  menggunakan  FSVM-GA  pada  data microarray “ Prostatecancer ” .
7. Melakukan  perbandingan  hasil  klasifikasi  metode Grid Search FSVM  dengan  FSVM-GA  dengan  seleksi  atau tanpa seleksi.
8. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil  performansi  klasifikasi  berupa  nilai  akurasi  yang diperoleh pada metode FSVM dan optimasi genetic algorithm dengan  atau  tanpa feature  selection FCBF  pada  data micro- array “ prostate cancer ” .
A. Karakteristik Data Microarray Prostate Cancer
Data microarray prostate cancer terdiri 6033 variabel, dua kategori  kelas,  dan  102  observasi  yang  berasal  dari  ekspresi gen pasien prostate .

## Gambar 3. Piechart Proporsi Tiap Kategori
Gambar3  terlihat  bahwa  proporsi  tiap  kategori  memiliki proporsi yang hampir sama ( balance ), dari 102 pasien kanker prostat  sebanyak  51%  pasien  masuk  dalam  kelas  tumor  atau sebanyak  52  pasien  dan  49%  pasien  masuk  dalam  kelas normal.  Berikut  akan  ditampilkan  penyebaran prostate  data- sets untuk beberapa feature atau gen.
Gambar 4. Penyebaran Beberapa Feature Prostate Datasets.
Gambar 4 didapatkan bahwa data untuk tiap kelas tersebar secara  merata,  hal  tersebut  akan  mempersulit  dalam melakukan  proses  klasifikasi,  sehingga  diperlukan  fungsi pemisah  atau hyperplane untuk  mempermudah  proses klasifikasi  data.  Proses  pemisahan  data  prostat  tidak  bisa dipidahkan  secara  linear,  sehingga  diperlukan  pemisah  untuk data secara tidak linier dengan meng-gunakan metode kernel.

## B. Klasifikasi  Data  Microarray  Prostate  Cancer  dengan Menggunakan Metode FSVM Tanpa Seleksi Variabel
Sebelum  melakukan  analisis  FSVM,  maka  dilakukan partisi  data  menjadi  data training dan  data testing dengan proporsi  90:10.  Pembagiannya  menggunakan  10- fold. Selan- jutnya  akan  dilakukan  analisis  klasifikasi  dengan  mengguna- kan  metode  FSVM  dengan  mencari  parameter  yang  optimal dengan  nilai cost berada  diantara  2 -5 ,  2 -4 ,  2 -3 ,...,  2 13 ,  2 14 ,  2 15 , 100, 1000 dan nilai gamma diantara 2 -15 , 2 -14 , 2 -13 ,..., 2 1 , 2 2 , 2 3 . Sehingga  diperoleh  jumlah  kombinasi cost dan gamma sebanyak  437  kombinasi  atau  melakukan running data sebanyak  437  kali.Didapatkan  nilai cost dan gamma yang paling optimal dari data training adalah2 9 , 1000 dan 2 -15 , 2 -14 dengan  nilai  rata-rata  akurasinya  sebesar  100%.Hasil  ukuran performansi  yang  didapat  dari  parameter cost dan gamma
yang  optimaldiperoleh  akurasi  sebesar  90,18%  menggam- barkan  kemampuan  dalam  membedakan  sampel  berdasarkan kelas dan sisanya masuk dalam kesalahan klasifikasi.
C. Klasifikasi  Data Microarray  Prostate  Cancer Mengguna- kan Metode FSVMdengan Genetic Algorithm (GA)
Pada  subbab  ini  akan  dibahas  mengenai  klasifikasi  data prostate  cancer dengan  seleksi  maupun  tanpa  seleksi  FCBF. Hasil seleksi variabel dengan FCBF menghasilkan 29 variabel yang  terselksi.  Diperoleh  nilai cost dan gamma yang  paling optimal  terdapat  pada  2 10 dan  2 -4 dengan  nilai  rata-rata akurasinya  sebesar  97%.Ringkasan  tabel  untuk  nilai  akurasi, spesifitas,  dan  sensitifitas  data testing dari  parameter  yang optimal disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Ukuran Performansi untuk Parameter Optimal Fold Akurasi Sensitifitas Spesifitas 1 0,9090909 1 0,8333333 2 1 1 1 3 1 1 0 4 0,9 0,8 1 5 0,9 0,8 1 6 1 1 1 7 0,9 0,8 1 8 1 1 1 9 0,9 0,8 1 10 0,9 1 0,8 Rata- rata 0,9409091 0,92 0,8633333
Tabel 5 menunjukkan ukuran performansi yang didapat dari parameter cost dan gamma yang  optimal.  Diperoleh  nilai akurasi  sebesar  94,09%  menggambarkan  ke-mampuan  dalam membedakan  sampel  berdasarkan  kelas  dan  sisanya  masuk dalam kesalahan klasifikasi. Nilai sensitifitas sebesar 92%, ini menunjukkan  bahwa  sampel  mampu  membe-dakan  kelas  tu- mor dengan benar. Nilai spesifitas menunjukkan sampel mam- pu membedakan kelas normal dengan benar sebesar 86,3%.
Selanjutnya  otimasi  parameter  GA  yang  berasal  dari  se- leksi atau tanpa seleksi variabel menggunakan metode FCBF . Langkah  pertama  yaitu  melakukan  inisialisasi  kromosom  se- banyak 100. Nilai parameter optimal C sebesar 1024 dan ni- lai  parameter  sebesar  0,0625.  Berikut  ini  adalah  gambaran mengenai ilustrasi optimasi GA dalam Gambar 5.
Parameter C Kromosom 1024 0,0625 Kromosom Ke- Fitness Proporsi Nilai Fitness Nilai Fitness Kumulatif Random Number 1 0,9878 0,011 0,011 0,08 2 0,9754 0,0108 0,0218 0,031 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 100 0,7090 0,0079 1,0000 0,056

## Gambar 5. Ilustrasi Optimasi GA.
Setelah  selesai  melakukan  proses  seleksi,  selanjutnya  me- lakukan  proses  pindah  silang  atau crossover yaitu  meng- hasilkan  kromosom  baru  dari  hasil  perpaduan  2  kromosom orang tua.
Sebelum Crossover Orang tua 1 1024,679 0,01 Orang tua 2 1021,611 0,015 Setelah Crossover Anak 1 1024,2219 0,010745 Anak 2 1022,0681 0,014255 Sebelum Mutasi 0,008 0,079 Kromosom 1022,068132 0,014255 Setelah Mutasi mutasi Kromosom 1020,50043 0,014255

## Gambar 5. Ilustrasi Optimasi GA (Lanjutan)
Apabila  sudah  dilakukan  proses  pindah  silang  maka dilanjutkan  dengan  proses  mutasi.  Proses  mutasi  dengan membandingkan antara nilai probabilitas mutasi ( P m )  sebesar 0,01. Jika nilai bilangan random lebih kecil dibandingkan pro- babilitas  mutasi,  maka gen  yang bersesuaian akan  mengalami mutasi  dengan  cara  mengganti  gen  tersebut  dengan  bilangan random. Dilanjutkan dengan  proses elitisme  dalam Gambar 6 untuk  mempertahankan  kromosom  terbaik  dalam  populasi dengan  melihat  nilai fitness tertinggi  untuk  generasi  selanjut- nya. Kromosom yang dipertahankan sebesar 5% dari total kro- mosom dalam populasi yaitu sebanyak 5 kromosom.

## Gambar 6. Ilustrasi Etilisme Optimasi GA.
Kromosom  yang  dipertahankan  sebesar  5%  dari  total  kro- mosom.  Nilai fitness tertinggi  dari  generasi  ke-1  digunakan untuk  kromosom  awal  generasi  ke-2.  Sedangkan  kromosom hasil generasi ke-2 digunakan untuk kromosom awal pada ge- nerasi ke-3. Proses optimasi parameter dengan algoritma gene- tika dilanjutkan hingga mendapatkan nilai fitness yang konver- gen.
Perbandingan  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode Grid Search FSVM  dengan  GA-FSVM  dengan  atau  tanpa  seleksi FCBF.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Klasifikasi Metode Akurasi Tanpa Seleksi Grid Search FSVM 90,18% GA-FSVM 76,45% Seleksi FCBF Grid Search FSVM 94,09% GA-FSVM 99%
Tabel  7  menunjukkan  nilai  akurasi  klasifikasi  FSVM dengan  menggunakan  seleksi  dan  optimasi genetic  algorithm lebih  tinggi  dibandingkan  tanpa  seleksi..  Hasil  klasifikasi FSVM dengan seleksi FCBF tanpa optimasi genetic algorithm
menghasilkan  nilai  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  tanpa seleksi.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulanyang  diperoleh  dari  hasil  analisis  yang  dila- kukan  adalah  karakteristik  data  proporsi  tiap  kategori  memi- liki  proporsi  yang  hampir  sama  ( balance ),  dari  102  pasien kanker prostat sebanyak 51% pasien masuk dalam kelas tumor atau  sebanyak  52  pasien  dan  49%  pasien  masuk  dalam  kelas normal.Pada  klasifikasi  data prostate  cancer didapatkan  nilai cost dan gamma yang paling optimal terdapat pada 2 9 dan 2 -15 dengan hasil ukuran performansi  akurasinya sebesar 90,18%. Didapatkan nilai sensitifitas sebesar 86% menunjukkan bahwa sampel  mampu  membedakan  kelas  tumor  dengan  benar.Nilai akurasi  klasifikasi  FSVM  dengan  menggunakan  seleksi  dan optimasi genetic  algorithm lebih  tinggi  dibandingkan  tanpa seleksi.
Saran  yang  bisa  diberikan  yaitu  melakukan  penelitian dengan  menggunakan  simulasi  data  dengan  berbagai karakteristik  data,  sehingga  dapat  diketahui  kinerja  algoritma genetika  bukan  hanya  untuk  optimasi  tetapi  seleksi  variabel berdasarkan karakteristik data yang telah disimulasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kemenkes, “ Situasi  Penyakit  Kanker, ” Bul.  Jendela  Data  dan  Inf. Kesehat. , pp. 1 – 35, 2015.
[2] V. R. Solang, A. Monoarfa, and F. Tjandra, “ Profil penderita kanker prostat  di  RSUP  Prof.  Dr.  R.  D.  Kandou  Manado  periode  tahun 2013 – 2015, ” J. e-Clinic , vol. 4, no. 2, 2016.
[3] P. T. Ramadhani, U. N. Wisesty, and A. Aditsania, “ Deteksi Kanker Berdasarkan  Klasifikasi  Data  Microarray  Menggunakan  Functional Link  Neural  Network  de-ngan  Seleksi  Fitur  Genetic  Algorithm, ” Ind. J. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 11 – 22, 2017.
[4] L. Yu and H. Liu, “ Feature Selection for High-Dimensional Data: A
Fast  Correla-tion-Based  Filter  Solution, ” in Proceedings  of  the Twentieth  International  Conference  on  Machine  Learning  (ICML) ,
2003.
[5] R.  Hermawan,  A.  P.  Kurniati,  and  Suyanto, “ Analisis  Dan Implementasi  Feature  Selection  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy Support Vector Machine(FSVM), ” Tek. Inform. , pp. 1 – 37.
[6] M.  Hajiloo,  H.  R.  Rabiee,  and  M.  Anooshahpour, “ Fuzzy  support vector  machine:  an  efficient  rule  based  classification  technique  for microarrays, ” Bioinformatics , pp. 1 – 11, 2013. [7]
Z.  Ismail  and  Irhamah, “ Genetic  Algorithm  and  Tabu  Search  for Vehicle  Routing  Problems  with  Stochastic  Demand, ” in AIP Conference Proceedings , 2010.
[8]
R. Feldman and J. Sanger, The Text Mining Hand Book . New York:
Cambridge University Press, 2007. [9] dan  D.  H.  Nugroho,  Anto  S.,  Arief  Budi  W., “ Support  Vector Machine “ Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika, ” IlmuKomputer.Com , 2003. .
[10] S.  Gunn, “ Support  Vector  Machines  for  Classification  and Regression, ” Southampton, 1998.
[11] C.-W.  Hsu,  C.-C.  Chang,  and  C.-J.  Lin, “ A  Practical  Guide  to Support Vector Classification, ” Taiwan, 2003.
[12] C.  Lin  and  S.  Wang, “ Fuzzy  Support  Vector  Machines, ” IEEE Trans. Neural Net-work , pp. 464 – 471, 2002. [13] K. Setiawan, Paradigma Sistem Cerdas . Malang: Bayumedia, 2003.
[14] Z. Ismail and Irhamah, “ Solving the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands via Hybrid Genetic Algorithm-Tabu Search, ” J. Math. Statictics , pp. 161 – 167, 2008.
[15] A. Alonso, S. Noelia, and B. Veronica, Feature Selection for High- Dimensional Data. Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms . Switzerland:
Springer International Publishing Switzerland, 2015. [16] V.  B.  Canedo,  N.  S.  Marono,  A.  A.  Betanzos,  J.  Benitez,  and  F. Herrera, “ A  Review  of  Microarray  Datasets  and  Applied  Feature Selection Methods, ” Inf. Sci. , pp. 111 – 135, 2014. [17] H.  Cheng, “ Kanker  Prostat, ” 2017.  [Online].  Available: https://www21.ha.org.hk/smartpatient/EM/MediaLibraries/EM/Dise ases/Cancer/Prostate Cancer/Cancer-Prostate-Cancer- Indonesian.pdf?ext=.pdf. [Accessed: 19-Jul-2018].
[18] D.  Singh,  P.  G.  Febbo,  K.  Ross,  D.  G.  Jackson,  J.  Manola,  and  C. Ladd, “ Gene  expression  correlates  of  clinical  prostate  cancer behavior, ” Cancer Cell , vol. 1, pp. 203 – 209, 2002.