## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 5 No. 2, Halaman: 24 - 26 Desemer 2019

## PENERAPAN PCA PADA KLASIFIKASI DATA MIKRO ARAY GEN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

## Prisca Deviani Pakan
Departemen Mikroiologi, Universitas Nusa Cendana Kupang Jl. Adisucipto – Penfui Kupang NTT E-mail: priscapakan@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian ini dilakukan dengan melakukan analisa terhadap data micorarray, selanjutnya ekspresi dari ribuan gen yang merepresentasikan suatu jaringan pada manusia, akan diklasifikasikan sebagai jaringan kanker atau bukan setelah dilakukan proses reduksi dimensi menggunakan algoritma PCA. Tahapan Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan
Kata kunci : mikro aray, kanker, ekspresi gen, jaringan syaraf tiruan, pca.

## PENDAHULUAN
Teknologi  DNA  microarray  digunakan untuk menentukan tingkat ekspresi ribuan gen yang  dilakukan  dalam  sekali  percobaan,  dan secara simultan memantau proses biologi yang sedang  berlangsung  [6].  Teknologi  ini  mampu menghasilkan  data  yang  dibutuhkan  untuk proses prediksi dan klasifikasi gen yang diambil dari  beberapa  jaringan  tertentu  pada  manusia untuk  digolongkan  ke  dalam  kanker  atau bukan.
Berdasarkan [3], yang  menjadi kendala utama dalam  suatu  data microarray  adalah  besarnya dimensi, yang menyebabkan beban komputasi menjadi tidak stabil. Untuk menangani masalah itu, Genetics Algorithm (GA) digunakan sebagai seleksi  fitur  untuk  mereduksi  dimensinya.  GA akan  membangkitkan  populasi  awal  secara random,  kemudian  fungsi  fitness  digunakan untuk mengevaluasi populasi tersebut, dan selanjutnya dilakukan operasi genetika seperti seleksi orang tua, crossover , dan mutasi hingga kondisi  kriteria  dicapai.  Kemudian  data  yang dimensinya  sudah  direduksi  akan  diklasifikasi menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)
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.

## METODE PENELITIAN
Data yang telah melewati tahap preprocessing dalam  hal  ini  adalah  normalisasi,  selanjutnya akan dipartisi untuk menjadi data latih dan data uji  menggunakan  CVpartition  dengan  teknik holdout berdasarkan  proporsi  tertentu  yang akan  disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Lalu bilangan  biner  dibangkitkan  random  sebanyak fitur. Jika sebuah bit sama dengan 0 artinya fitur tersebut  tidak  dipilih,  namun  jika  bit  sama dengan 1 maka fitur tersebut akan dipilih untuk selanjutnya diklasifikasikan menggunakan algoritma JST . Data yang digunakan diperoleh dari Kent-Ridge Biomedis data Repository [10], dimana pada tabel data terdapat beberapa tipe kanker.  Pada  tabel  jumlah  kelas  yang  akan diklasifikasikan. Pada tabel samples, merupakan jumlah data sampel yang tersedia.

## Gambar 1. Metode Penelitian
• Preprocessing,  dalam  proses  ini  hanya beberapa dataset saja yang menjalaninya yaitu cleansing data dari fitur yang kosong atau sama untuk  seluruh  kelasnya  [11].  Tidak  hanya  itu, namun  pada  preprocessing  ini  juga  untuk memisah data training dan testing menggunakan Cross Validation untuk beberapa dataset yang belum dipisahkan.
• Reduksi dimensi diperlukan karena Microarray data memiliki dimensi serta kompleksitas sangat tinggi, untuk itu diperlukan suatu proses yang dapat mengurangi kompleksitas  dari  microarray  data  tersebut. Pengurangan  kompleksitas  tersebut  bertujuan untuk meminimalisir kesalahan. Reduksi dimensi  bertujuan  untuk  mengambil  fitur terpenting dengan threshold tertentu yang akan menghasilkan input untuk dilakukan klasifikasi. Reduksi dimensi bisa dilakukan dengan melalui feature  slection atau feature  extraction . Beberapa  metode  reduksi  dimensi  akan digunakan  seperti  Minimum  Redundancy Maximum
Relevance (mRMR), Mutual Information,  PCA,  Relief  Method,  dan  lain sebagainya.
• Klasifikasi dilakukan setelah data sudah siap proses.  Klasifikasi  ini  dibagi  menjadi  tiga proses.  Pada  proses  yang  pertama  yaitu training akan  dilakukan  proses learning terhadap datasetnya yang menghasilkan suatu model. Proses selanjutnya yaitu testing akan dilakukan proses pengklasifikasian yang menghasilkan class dan dibandingkan  dengan class target.  Terakhir class hasil  klasifikasi  dan class target  akan diproses untuk menghitung akurasi. Klasifikasi dilakukan  dengan  beberapa  metode  seperti Neural Network, Bayesian, Decission Tree dan lain-lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian terhadap dua jenis JST yakni JST Backpropagation  dan  JST  Elman  Recurrent Neural Network.

## Tabel 1. Hasil Pengujian
Algoritma MSE Backpropagation 2.2251e214 ERNN 1.1192e443
Berdasarkan  data  pada  table  di  atas,  terlihat bahwa  penerapan  algoritma  reduksi  dimensi PCA  bekerja  lebih  baik  pada  JST  Elman Recurrent  Neural  Network.  Hal  ini  karena memiliki MSE yang lebih rendah dibandingkan dengan JST algoritma backpropagation

## KESIMPULAN
Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan  bahwa  algoritma  PCA  cukup handal  diterapkan  pada  arsitektur  JST  ERNN dalam  melakukan  klasifikasi  data  kanker berdasarkan mikro array

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  World  Health  Organization,  Cancer  fact sheet,
http://www.who.int/mediacentre/factsheets/ fs297/en/index.html,  ccessed  at  March  2 nd 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/mirr or-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.
[14]. International  Journal  of  Bio-Science  and Bio Technology, 1(1).
[15]. 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