## Analisis Perbandingan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Deteksi Kanker dengan Data Microarray
Shidqi Aqil Naufal, Adiwijaya, Widi Astuti
Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1 shidqiaqilnaufal@student.telkomuniversity.ac.id, 2 adiwijaya@telkomuniversity.ac.id,
3 astutiwidi@telkomuniversity.ac.id
Submitted 03-02-2020; Accepted 09-02-2020; Published 15-02-2020

## Abstrak
Kanker  adalah  salah  satu  penyakit  yang  dapat  menyebabkan  kematian  manusia  di  berbagai  negara.  Menurut  WHO  pada tahun  2018,  kanker  menyebabkan  9,6  juta  kematian  manusia  di  seluruh  dunia.  Secara  global,  sekitar  1  dari  6  kematian disebabkan  oleh  kanker.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  teknologi  yang  berguna  untuk  mendeteksi  penyakit  kanker dengan akurasi yang tinggi sehingga penyakit kanker dapat dideteksi sejak dini. Microarray mampu memprediksi beberapa jaringan tertentu pada manusia dan dapat dikelompokkan ke dalam kanker atau bukan. Namun, data microarray mempunyai suatu  masalah yaitu  dimensi yang  dimiliki  sangat  besar.  Untuk  mengatasi hal  tersebut  pada penelitian  ini  digunakan  salah satu  teknik  reduksi  dimensi  yaitu Partial  Least  Square (PLS)  dan  penggunaan  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  K- Nearest Neighbors sebagai metode klasifikasi. Sistem yang dibangun mampu menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 98,54% pada data leukemia dengan PLS-KNN, 100% pada data lung dengan KNN, 66,52% pada data breast dengan PLS-KNN,  dan 85,60%  pada  data colon dengan  PLS-SVM.  KNN  mampu  mendapatkan  akurasi  terbaik  di  tiga  data  dari  empat  data  yang diuji.
Kata Kunci : Kanker, Microarray, Partial Least Square (PLS), Suport Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors(KNN)

## Abstract
Cancer is a disease that can cause human death in various countries. According to WHO in 2018, cancer causes 9.6 million human deaths worldwide. Globally, about 1 in 6 deaths is due to cancer. Therefore, we need a technology that can be used for cancer detection with high acuration so that cancer can be detected early. Microarrays technique can predict certain tissues in humans  and  can  be  classified  as  cancer  or  not.  However,  microarray  data  has  a  problem  with  very  large  dimensions.  To overcome this problem, in this study use one of the dimension reduction techniques, namely Partial Least Square(PLS) and use  Support  vector  Machine  (SVM)  and  K-Nearest  Neighbors  as  a  classification  method,  which  will  be  used  to  compare which is better.The system built was able to reach 98.54% in leukemia data with PLS-KNN, 100% in lung data with KNN, 66.52% in breast data with PLS-KNN, and 85.60% in colon data with PLS- SVM. KNN is able to get the best in three data from four valued data.
Keywords : Cancer, Microarray, Partial Least Square (PLS), Suport Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors(KNN)

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  adalah  salah  satu  penyakit  yang  dapat  menyebabkan  kematian  manusia  di  berbagai  negara.  Kanker menjadi  penyebab  utama  kematian  manusia  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Menurut  WHO  pada  tahun  2018, kanker  menyebabkan  9.6  juta  kematian  manusia di  seluruh  dunia  [1].  Secara  global,  sekitar  1  dari  6  kematian disebabkan  oleh  kanker.  Namun,  sekitar  30-50%  penyakit  kanker  dapat  dicegah  dengan  menghindari  faktor resiko  utamanya  seperti  menghindari  produk  tembakau,  mengurangi  mengonsumsi  alkohol  dan  berolahraga secara teratur[1, 24]. Pendeteksian kanker sejak dini sangat  diperlukan agar upaya pencegahan dan pengobatan dapat dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan sebuah teknologi yang berguna untuk mendeteksi penyakit kanker dengan akurasi yang tinggi agar penyakit kanker dapat dideteksi sejak dini.
Pada  beberapa  tahun  terakhir,  terdapat  suatu  analisis  diagnosis  kanker  dengan  menggunakan  data microarray . Microarray adalah teknologi berbentuk chip yang digunakan untuk menentukan struktur dan fungsi berbagai macam gen yang ada pada tubuh manusia yang mempunyai jumlah yang sangat besar  [2]. Microarray Teknologi microarray dapat digunakan sebagai diagnosis medis dan analisis gen. Dengan menganalisis ekspresi gen, dapat diketahui apakah seseorang terkena kanker atau tidak.
Microarray mampu memprediksi  beberapa jaringan tertentu pada manusia dan dapat dikelompokkan ke dalam  kanker  atau  bukan.  Namun,  data microarray mempunyai  suatu  masalah  yaitu  dimensi  yang  dimiliki sangat  besar.  Besarnya  dimensi  dapat  berakibat  pada  tingkat  performansi  yang  rendah.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  mereduksi  dimensi  data  microarray.  Metode  yang  digunakan untuk  ekstraksi  fitur  yaitu Partial  Least  Square (PLS)  [3].  Untuk  metode  klasifikasi,  akan  digunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dan K-Nearest  Neighbors [23]. Suport  Vector  Machine (SVM)    mempunyai banyak  fitur  matematika  yang  membuatnya  menarik  untuk  menganalisis  ekspresi  gen,  mampu  menangani permasalahan  data  set  dan  ruang  fitur  yang  besar  [4].  Metode  K-Nearest  Neighbor  dapat  digunakan  untuk klasifikasi pada data microarray dan dapat menghasilkan hasil dengan akurasi yang tinggi [3, 25].
Dalam penelitian kali ini, penulis mengambil referensi dari penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan latar  belakang  pada  penelitian  ini.  Berikut  beberapa  penelitian  yang  berhubungan  dengan  pengujian  data
microarray. Penelitian yang dilakukan pada tahun 2018  [5]. Pendekatan klasterisasi digunakan untuk mereduksi dimensi  dengan  metode k-means .  Sedangkan  untuk  proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode random  forest. Akurasi  tertinggi  untuk  Kanker  Usus  Besar,  Kanker  Paru,  dan  Tumor  Prostat  dataset  adalah 85,87%,  98,9%,  dan  88,97%.  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  pada  tahun  2018  [6].  Principal  Component Analysis  (PCA)  digunakan  dalam  proses  reduksi  dimensi  [21,  22]  dan  penggunaan Suport  Vector  Machine (SVM)  dan Levenberg  Marquardt  based  Back  Propagation (LMBP)  sebagai  metode  klasifikasi.  Hasil  akurasi yang  didapat  dengan  LMBP  sebesar  96,07%  sedangkan  dengan  SVM  sebesar  94,98%.  Selanjutnya  penelitian yang dilakukan pada tahun 2018 [7]. Penelitian ini digunakan untuk deteksi kanker berdasarkan data microarray. Mutual  Information digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  tingginya  dimensi  pada  data microarray . Kemudian,  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan Bayes  Theorem .  Hasil  akurasi  yang  didapat  adalah 91,06% dengan Bayesian Network dan Naïve Bayes sebesar 88,85%. Kemudian penelitian dilakukan tahun 2014 [8] yang berjudul “ Gene expression data classification using Support Vector Machine and mutual information- based gene selection” . Penelitian ini menggunakan dataset colon yang mana hasil terbesar akurasi yang didapat sebesar 97% dengan menggunakan metode klasifikasi  SVM dengan kernel linear. Penelitian terakhir dilakukan tahun 2015 yang berjudul “ Cancer Detection Based On Microarray Data Classification Using PCA and MBP ” [9].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  kanker  berdasarkan  data  microarray.  PCA  dan  MBP  digunakan untuk  mereduksi  data  microarray.  Hasil  akurasi  yang  dihasilkan  untuk  data  ovarian  sebesar  96%,  data  colon 76,92% dan 97,14% untuk data leukemia.
Pada  penelitian  kali  ini  dibangun  sebuah  sistem  klasifikasi  untuk  prediksi  kanker  berdasarkan  data microarray .  Dalam  sistem  ini  digunakan  dua  metode  klasifikasi  yaitu Support  Vector  Machine  (SVM) dan  K- Nearest  Neighbors (KNN) yang hasilnya akan dibandingkan metode klasifikasi  mana yang mempunyai  akurasi lebih  baik.  Terdapat  empat  data  yang  digunakan  antara  lain  data  breast  cancer,  lung  cancer,  colon  tumor,  dan leukemia  yang  didapat  dari  Kent  Ridge  Biomedical  Data  Repository  [10].  Pada  penelitian  ini  diuji  beberapa skenario  pengujian  seperti  efek  penggunaan  reduksi  dimensi,  pemilihan  k  tetangga  pada  KNN,  dan  pemilihan kernel pada SVM disertai parameter C, d, dan gamma.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian digunakan Support Vector Machines dan K-Nearest neighbor untuk menentukan label kelas pada data microarray .  Sedangkan  untuk  metode  reduksi  dimensi,  akan  digunakan Partial  Least  Square .  Adapun skema sistem yang dibuat sebagai berikut:
Gambar 1. Skema umum proses klasifikasi
Untuk  mengklasifikasi  kanker  berdasarkan  data microarray maka  dibentuklah  skema  umum  untuk mendukung  proses  klasifikasi.  Terdapat  lima  proses  yang  dilakukan  dalam  proses  klasifikasi  antara  lain normalisasi dataset, reduksi dimensi dengan menggunakan Partial Least square , lalu klasifikasi dengan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbors , kemudian analisis atau evaluasi hasil akurasi dari sistem. Data yang digunakan adalah data breast cancer, lung cancer, colon tumor, dan leukemia yang didapat dari kent Ridge Biomedical Data Repository [10].
Tabel 1. Data set Kanker Kent Ridge Biomedical Data Repository
Data Fitur Jumlah Kelas Sampel Breast Cancer 24482 2 97 (46 Relapse, 51 non-relapse) Lung Cancer 12533 2 181 (31 Mesothelioma, 150 ADCA) Colon Tumor 2000 2 62 (22 Positif, 40 Negatif) Leukimia 7129 2 72 (47 ALL, 25 AML)
Pada  kolom  pertama,  terdapat  5  nama  data  yang  digunakan  untuk  diklasifikasi.  Pada  kolom  kedua terdapat  jumlah  sampel  pada  setiap  datanya.  Pada  kolom  ketiga  terdapat  jumlah  fitur  atau  jumlah atribut  pada setiap datanya. Pada kolom keempat terdapat jumlah kelas pada setiap datanya. Setiap data akan mempunyai dua
kelas yang mengidentifikasi apakah setiap sampel data terkena kanker atau tidak. Jenis klasifikasi dapat diubah dengan angka biner, apabila terkena kanker dapat ditandai dengan angka 1 sedangkan 0 untuk menandai sampel yang tidak terkena kanker.
Proses pertama yang dilakukan adalah normalisasi data, nilai pada atribut di setiap data akan diubah range nilainya. Metode min-max akan digunakan untuk memperkecil range nilai pada setiap atributnya. Rumus umum untuk normalisasi data terdapat pada persamaan (1) [11]:
Normalisasi = 𝑑𝑎𝑡𝑎−min⁡(data) max⁡(𝑑𝑎𝑡𝑎)−min⁡(𝑑𝑎𝑡𝑎) (1)
Proses  ini  akan  menghasilkan  nilai  -1  sampai  1  pada  setiap  fitur  dalam  dataset  yang  diproses,  sehingga rentang nilai yang dihasilkan tidak jauh.
Data  microarray  mempunyai  karakteristik  dimensi  yang  tinggi  dan  jumlah  gen  yang  besar.  Terdapat beberapa  alasan  pengurangan  dimensi  harus  dilakukan  yaitu,  penurunan  biaya  pembelajaran,  meningkatkan kinerja  pembelajaran,  mengurangi  dimensi  yang  tidak  relevan,  mengurangi  dimensi  yang  berlebihan  [12]. Pengurangan  kompleksitas  bertujuan  untuk  meminimalisir  kesalahan  [13]. Hasil  proses  normalisasi,  data  akan masuk ke dalam proses reduksi dimensi dengan Partial Least Square . Partial  Least  Square (PLS) adalah salah satu  metode dalam mereduksi  dimensi  data  [14]. Partial Least Square (PLS) dapat dikatakan juga teknik analisis multivariat untuk memprediksi variable depended dari satu set variabel  independent  [14].  Misalkan  terdapat  dua  variabel  yaitu  X  dan  Y  di  mana  Y  adalah  variabel  dependen dan  X  adalah  variabel  independent  (prediktor).  Dengan    adanya  dua  variabel  X  dan  Y,  maka  dengan menggunakan  Partial  Least  Square  akan  mencari  komponen  X  yang  relevan  terhadap  Y. Partial  Least  Square memodelkan data dengan persamaan (1) dan (2) [15]:
𝑋 = 𝑇𝑃 𝑇 (2) 𝑌 = 𝑈𝑄 𝑇 (3)
Di mana X adalah variabel prediktor, T dan U adalah matriks skor, Y adalah variabel dependen, P dan Q adalah matriks loading .
Dekomposisi  X  dan  Y  dilakukan  untuk  mengambil  informasi  satu  sama  lain.  Caranya  adalah  dengan menukar t dan u untuk  memperbarui  nilai  dari w dan q yang  kemudian  dilakukan  pertukaran  dan  dilakukan berulang-ulang hingga t tidak berubah. Adapun algoritma dari proses tersebut adalah sebagai berikut:
u = 𝑦 𝑗 for some j
Loop
𝑤 = 𝑋 𝑇 𝑢 ||𝑋 𝑇 ⁡𝑢|| (4)
𝑡 = 𝑋𝑤 (5)
𝑞 = ⁡ 𝑌 𝑇 𝑡 ||𝑋 𝑇 𝑡|| (6)
𝑢 = 𝑌𝑞⁡
(7)
𝑢𝑛𝑡𝑖𝑙⁡𝑡⁡𝑠𝑡𝑜𝑝⁡𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑖𝑛𝑔
Di mana 𝑤 adalah vector bobot dari X, t adalah komponen kolom dari matriks T dan u merupakan kolom dari matriks U . Persamaan yang digunakan untuk menghitung matriks loading X adalah persamaan (8):
𝑝 = 𝑋 𝑇 𝑡 ||𝑡 𝑇 𝑡|| (8)
Persamaan di atas akan menghasilkan nilai pertama komponen dan matriks loading . Untuk mencari nilai selanjutnya, nilai X dan Y diatur kembali dengan persamaan (9) dan (10):
𝑋 = 𝑋 − 𝑡𝑝 𝑇 (9)
𝑌 = 𝑌 − 𝑢𝑞 𝑇 (10)
Setelah melakukan proses di atas, maka akan didapatkan nilai p,t,q,u pada setiap perulangannya, di mana t  adalah  matriks  hasil  dari  reduksi  dimensi  PLS.  Hasil  dari  proses  reduksi  dimensi  akan  menghasilkan  data dengan atribut yang lebih kecil yang selanjutnya akan diklasifikasi dengan SVM dan KNN.
Support  Vector  Machine adalah  metode  klasifikasi  untuk  membagi  dua  kelas  berdasarkan  pembagian hyperplane [16] . Penggunaan kernel pada metode SVM dapat menyelesaikan permasalahan data yang non-linear dengan  memetakan  data  ke  dimensi  yang  lebih  besar.  Proses  untuk  mencari hyperplane pada Support  Vector Machine menurut Campbell sebagai berikut [17]: a. Terdapat data ⁡𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗  ⁡ ∈ (𝑥 1 ⃗⃗⃗ ⁡, 𝑥 2 ⃗⃗⃗⃗ , …⁡𝑥 𝑛 ⃗⃗⃗⃗ )⁡⁡ yang mana 𝑥 𝑖 adalah data yang terdiri dari n atribut dan dua kelas ⁡𝑦 𝑖 ∈ +1, −1.
b. asumsi data linear dan kelas antara +1 dan -1 dapat dipisah oleh hyperplane . Kondisi ini dapat didefinisikan pada persamaan (11):
𝑤 ⃗⃗ . 𝑥  + 𝑏 = 0 (11)
Dari persamaan di atas akan diperoleh persamaan (12) dan (13):
𝑤 ⃗⃗ . 𝑥  + 𝑏⁡ ≥ 1 , untuk kelas +1 (12) 𝑤 ⃗⃗ . 𝑥  + 𝑏⁡ ≥ −1 , untuk kelas -1 (13)
Di mana 𝑤 ⃗⃗ sebagai weight , 𝑥 sebagai data input, b adalah posisi bidang relatif. c. Dalam  menemukan hyperplane yang  optimal,  maka  diperlukan  mencari  hyperplane  pemisah  yang memaksimalkan jarak antara dua kelas. Untuk itu pencarian titik minimal diperlukan. Adapun  mencari  titik minimal dapat dilakukan dengan persamaan (14):
𝑚𝑖𝑛 𝑤 1 2 ⁡(||𝑤 ⃗⃗ ||) 2 (14)
dengan kendala pada persamaan berikut:
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ , 𝑤 ⃗⃗  + 𝑏⁡) − 1 ≥ 0 (15)
Di mana 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ adalah data input ke- i , 𝑤 ⃗⃗ adalah weight , b adalah posisi bidang relatif, dan 𝑦 𝑖 adalah kelas target ke- i .
d. Untuk  mengatasi  data  yang non-linear maka  akan  digunakan kernel yang  akan  mentransformasikan  dari input space ke dalam feature space.
𝐿𝑖𝑛𝑖𝑒𝑟 ∶ 𝐾( 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ⁡) = (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) (16)
𝑅𝑎𝑑𝑖𝑎𝑙⁡𝐵𝑎𝑠𝑖𝑠⁡𝐹𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛(RBF) ∶ ⁡𝐾( 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ⁡) = exp (− ||𝑥 𝑖 −⁡𝑥 𝑗 || 2 2𝜎 2 ) (17)
Polinomial ∶ 𝐾( 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ⁡) = (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 + 𝑐) 𝑑 (18)
Di mana 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 adalah vector dari ruang fitur, ⁡𝑑 adalah degree , 𝜎 gamma dan c adalah parameter bebas. Pemilihan  parameter  bebas  sangat  penting,  karena  nilai  parameter  yang  dipilih  dapat  mengakibatkan overfitting pada data.
K-Nearest  Neighbors  merupakan  metode  klasifikasi  yang  termasuk  dalam  supervised  learning berdasarkan  data  pembelajaran  yang  akan  dikelompokkan  berdasarkan  kedekatan  jarak  dengan  objek  tersebut. Untuk mengukur jarak antar titik dapat digunakan euclidean distance (19) [18].
d = √Σ( 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 (19)
Euclidean  distance sering  digunakan  untuk  pengukuran  jarak  pada  matriks  dengan  memberikan  titik  ke kelas di antara k tetengga yang terdekat di mana k adalah bilangan bulat.
Dalam  klasifikasi  dengan  metode K-Nearest  Neigbors ,  dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  hasil  dari proses preprocessing pada  tahap  sebelumnya.  Setelah  memasukkan  dataset,  tentukan  k  sebagai  parameter. Penentuan  k  sebagai  parameter  berguna  untuk  menentukan  jumlah  tetangga  yang  akan  diambil  saat  proses klasifikasi.  Langkah  selanjutnya  adalah  dengan  menghitung Euclidean  distance dari  objek  yang  akan  dicari kelasnya  dengan  semua  sampel  data.  Kemudian,  lakukan  proses sorting secara ascending untuk  setiap  hasil Euclidean distance yang sebelumnya sudah dicari. Pada tahap akhir, hitung kelas mayoritas pada rentang k yang sebelumnya sudah dijadikan parameter pada langkah pertama. Kelas terbanyak, akan menjadi  kelas pada objek yang diklasifikasikan. Pada proses ini akan dihasilkan kelas prediksi pada data test yang diuji.
Setelah  melalui  tahap  klasifikasi,  akan  diluakan  perhitungan  akurasi.  Perhitungan  akurasi  merupakan perhitungan  untuk  menentukan  seberapa  baik  akurasi  dari  sistem  yang  telah  dibuat.  Dalam  klasifikasi, perhitungan akurasi  akan dilakukan dengen membandingkan jumlah klasifikasi  data yang benar dengan jumlah data keseluruhan dan akan dikalikan dengan 100%. Persamaan perhitungan akurasi dapat dihitung dengan rumus (20):
Akurasi= jumlah⁡data⁡benar jumlah⁡data⁡keseluruhan ⁡x⁡100% (20)
Perhitungan  akurasi  dilakukan  pada  setiap  metode  klasifikasi  yang  digunakan.  Setelah  mendapatkan  akurasi masing  masing  metode,  maka  akan  dibandingkan  mana  yang  lebih  baik  antara  kedua  metode  tersebut  apabila digabungkan dengan metode reduksi dimensi Partial Least Square .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  empat  dataset  yang  tertera  pada  Tabel  1.  Implementasi  dilakukan  dengan menggunakan  K-Fold  dengan  k=11.  K-Fold  merupakan  teknik  untuk  membagi  dataset  menjadi  k-buah  partisi secara  acak  yang  kemudian  dilakukan  sejumlah  k-kali  eksperimen  dimana  setiap  eksperimen  mengggunakan data  partisi  ke-k  sebagai  data  testing  dan  sisa  partisi  lainnya  sebagai  data  train  [19].  Sehingga  akurasi  sistem akan dihitung  dari  rata-rata setiap iterasi. Pada proses klasifikasi, akan digunakan K-Neighbors 3,5,7,9, dan 11
pada  metode K-Nearest  Neighbors. Pada Support  Vector  Machine digunakan  tiga  kernel  yaitu linear,  Radial Basis function, dan polynomial . Ada beberapa parameter yang digunakan antara lain: C=[0.1, 1] , d=[2, 3, 4, 5], dan gamma= [1, 0.1, 0.001, 0.00001] [20]. Pada penelitian ini dilakukan 8 skenario pengujian untuk mengetahui hasil  akurasi  dari  proses  klasifikasi.  Empat  skenario  pertama  dilakukan  dengan  memprediksi  kelas  dengan metode  KNN,  SVM  kernel linear ,  SVM  kernel Polynomial ,  dan  SVM  kernel Radial  Basis  Function dengan tidak  menggunakan  reduksi  dimensi  yaitu Partial  Least  Square .  Pada  proses  reduksi  dimensi  digunakan  30 komponen untuk semua data yang digunakan. Pada skenario yang lain, digunakan metode klasifikasi yang sama, namun  dengan  menggunakan Partial  Least  Square sebagai  metode  reduksi  dimensi.  Sebagai  perbandingan, ditambahkan  hasil  akurasi  dengan  metode  PCA  sebagai  metode  reduksi  dimensi  dan  SVM  sebagai  metode klasifikasi yang hasilnya didapat dari penelitian [6]

## 3.2 Hasil Akurasi Data Leukimia
Hasil akurasi yang dihasilkan dari beberapa skenario pengujian pada data leukimia sebagai berikut.
Tabel 2 . Perbandingan Hasil Akurasi Data Leukimia
KNN SVM-Linear SVM- Polynomial SVM-RBF No PLS 98,22% k=11 98,22% 53,84% d=2 53,84% PLS 98,54% k=5 95,32% 93,32% d=3 95,51% PCA [7] 98,02% k=11 100% 73,33% d=3 100%
Pada  data leukemia Hasil  akurasi  tertinggi  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan    adalah  sebesar  98,22%  pada metode KNN dengan k=11 dan 98,22% pada metode SVM dengan kernel linear tanpa melalui reduksi dimensi, sedangkan yang menggunakan proses reduksi dimensi dihasilkan akurasi tertinggi sebesar 98.54% pada metode KNN dengan K=5 dan 95,51% pada metode SVM kernel RBF.Walaupun saat tidak menggunakan PLS akurasi mencapai 98,22%, namun hasil akurasi yang dihasilkan tidak stabil. Proses reduksi dimensi pada data leukemia, dapat  menghasilkan  akurasi  yang  stabil  pada  semua  metode.  Hal  ini  dikarenakan  data  hasil  reduksi  dimensi menghasilkan  data  yang  informatif.  Sebagai  perbandingan,  pada  penelitian  [6]  akurasi  menggunakan  PCA sebagai  metode  reduksi  dimensi  dan  SVM  sebagai  klasifikasi  mampu  mencapai  100%  pada  SVM  linear  dan SVM-RBF. Pada PCA KNN dilakukan pembuatan sistem oleh penulis dan mendapatkan akursi sebesar 98,02%.

## 3.3 Hasil Akurasi Data Lung
Hasil akurasi yang dihasilkan dari beberapa skenario pengujian pada data lung sebagai berikut.
Tabel 3 . Perbandingan Hasil Akurasi Data Lung
KNN SVM-Linear SVM- Polynomial SVM-RBF No PLS 100,00% k=5 98,72% 83,35% d=2 85,50% PLS 97,39% k=1 98,83% 98,83% d=3 89,34% PCA [7] 100% k=5 93,75% 75% d=3 90,63%
Pada  data  lung  hasil  akurasi  tertinggi  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan    adalah  sebesar  100%  pada  metode KNN  dengan  k=5  dan  98.72%  pada  metode  SVM  dengan  kernel linear tanpa  melalui  reduksi  dimensi, sedangkan yang menggunakan proses reduksi dimensi dihasilkan akurasi tertinggi sebesar 97.39% pada metode KNN  dengan  K=1  dan  98.83%  pada  metode  SVM  kernel linear dan polynomial .  Pada  data  lung, hasil  akurasi sebelum  dan  sesudah  direduksi  dimensi  cenderung  stabil.  Hal  ini  dikarenakan  data  lung,  tidak  terlalu noise sehingga  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik  walaupun  tidak  melalui  hasil  reduksi  dimensi.  Sebagai perbandingan,  pada  penelitian  [6]  akurasi  menggunakan  PCA  sebagai  metode  reduksi  dimensi  pada  data  lung mampu mencapai 100% pada KNN. Pada PCA KNN dilakukan pembuatan sistem oleh penulis dan mendapatkan akursi sebesar 98,02%.

## 3.4 Hasil Akurasi Data Breast
Hasil akurasi yang dihasilkan dari beberapa skenario pengujian pada data breast sebagai berikut.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Data Breast
KNN SVM-Linear SVM- Polynomial SVM- RBF No PLS 57,40% k=1 53,12% 53,12% d=2 53,12% PLS 66,52% k=9 52,32% 60,90% d=2 56,16% PCA 61,46% k=1 65,56% 66,51% d=3 68,40%
Pada data breast Hasil akurasi tertinggi dari pengujian yang telah dilakukan  adalah sebesar 57,40% pada metode KNN  dengan  k=1  dan  53,12%  pada  metode  SVM  dengan  kernel linear,  polynomial,  dan  RBF tanpa  melalui reduksi  dimensi,  sedangkan  yang  menggunakan  proses  reduksi  dimensi  dihasilkan  akurasi  tertinggi  sebesar 66,52%  pada  metode  KNN  dengan  K=9  dan  60,90%  pada  metode  SVM  kernel linear dan  56,16%  di  kernel polynomial . Hasil akurasi  sebelum reduksi  dimensi  maupun sesudah cenderung stabil namun tidak terlalu baik. Noise yang terdapat  pada data breast, tidak mampu diatasi  dengan proses reduksi  dimensi  dengan  PLS. Proses reduksi dimensi menggunakan PCA, akurasi yang dihasilkan mirip dengan menggunaan PLS.

## 3.5 Hasil Akurasi Data Colon
Hasil akurasi yang dihasilkan dari beberapa skenario pengujian pada data colon sebagai berikut.
Tabel 5 . Perbandingan Hasil Data Colon
KNN SVM-Linear SVM- Polynomial SVM-RBF No PLS 85,50% k=7 77,33% 64,59% d=2 64,59% PLS 76,64% k=5 70,79% 77,17% d=3 85,60% PCA [7] 85,48% k=9 85,71% 85,71% d=3 85,71%
Pada data breast Hasil akurasi tertinggi dari pengujian yang telah dilakukan  adalah sebesar 85,50% pada metode KNN  dengan  k=7  dan  77,33%  pada  metode  SVM  dengan  kernel linear tanpa  melalui  reduksi  dimensi, sedangkan yang menggunakan proses reduksi dimensi dihasilkan akurasi tertinggi sebesar 76,64% pada metode KNN dengan K=5 dan 85,60% pada metode SVM kernel linear dan polynomial . Hasil akurasi yang didapat pada proses  sesudah  reduksi  dimensi  cenderung  lebih  stabil  dibandingkan  sebelum  direduksi  dimensi.  Namun dibandingkan  dengan  penelitian  [6]  hasil  akurasi  dengan  menggunakan  PCA  lebih  stabil  dibandingkan  dengan menggunakan PLS.  Pada PCA KNN dilakukan pembuatan sistem oleh penulis dan mendapatkan akurasi sebesar 85,48%.

## 3.6 Analisis Pengujian
Berdasarkan  skenario  pengujian  yang  telah  dilakukan,  proses  reduksi  dimensi  dengan  menggunakan  metode Partial  Least  Square dapat  membantu  menaikkan  akurasi  dari  hasil  proses  klasifikasi.  Namun,  di  beberapa percobaan  yang  dilakukan,  proses  reduksi  dimensi  justru  membuat  akurasi  dari  sistem  menurun.  Salah  satu sebabnya  adalah  data  yang  tidak  informatif  ikut  diproses  dalam  proses  reduksi  dimensi  [6].  Data  yang  tidak berguna  cenderung  memiliki  nilai  varians  yang  kecil  sehingga  mengganggu  data  informatif  lainnya  dan  dapat memengaruhi hasil klasifikasi.
Pada  hasil  pengujian  terhadap  empat  data  kanker,  metode  KNN  mampu  menghasilkan  hasil  akurasi tertinggi  di  tiga  dataset  yaitu  data  leukemia,  data  lung,  dan  data  breast.  Pada  data  leukemia  dan  data  breast, akurasi  tertinggi  didapat  setelah  melalui  proses  reduksi  dimensi.  Sedangkan  pada  data  lung,  akurasi  tertinggi didapat  tanpa  melalui  reduksi  dimensi.  Sifat  KNN  yang  non  linear  menjadi  salah  satu  kelebihan  dalam  proses klasifikasi  data  kanker  yang  telah  diuji.  Selain  itu  tidak  adanya  data  pencilan  menjadi  salah  satu  alasan  hasil akurasi dari KNN cukup baik.
Pada metode SVM dapat memprediksi dengan akurasi tertinggi pada data colon. Kernel yang digunakan untuk  mencapai  akurasi  tertinggi  adalah  RBF  di  mana  dengan  parameter  C=1  dan gamma =1  yang  mana sebelumnya  melalui  proses  reduksi  dimensi.  Walaupun  SVM  mampu  menangani  permasalahan  data  set  dan ruang  fitur  yang  besar  [4],  SVM  mempunyai  kelemahan  yaitu  dalam  memilih  nilai  parameter  yang  optimal. SVM sangat sensitive terhadap pemilihan parameter yang digunakan. Hal itu yang menyebabkan pada penelitian ini,  KNN  mampu  mendapatkan  akurasi  tertinggi  di  tiga  data  dari  empat  data  yang  diuji.  Untuk  itu  diperlukan penelitian lebih lanjut terhadap parameter lain guna mendapatkan parameter yang baik untuk mendapatkan hasil akurasi yang maksimal.

## 4. KESIMPULAN
Microarray adalah teknologi  yang digunakan untuk menentukan struktur dan fungsi  berbagai macam  gen yang ada pada tubuh  manusia yang mempunyai  jumlah yang sangat  besar. Dengan  menganalisis ekspresi  gen, dapat diketahui apakah seseorang terkena kanker atau tidak. Pada data microarray terdapat masalah yaitu dimensi yang sangat besar. Pada penelitian ini digunakan metode Partial least Square untuk mereduksi dimensi dan digunakan KNN  dan  SVM  dalam  klasifikasi  data.  Proses  reduksi  dimensi  sangat  berpengaruh  pada  hasil  akurasi.  Dari empat data yang diklasifikasi, tiga data mempunyai akurasi tertinggi setelah melalui proses reduksi dimensi yang mana pada data leukem , ia mempunyai akurasi  tertinggi  98,54% dengan metode klasifikasi KNN dengan k=5. Data  breast  mempunyai  akurasi  66,52%  dengan  klasifikasi  KNN  dengan  k=9.  Data  colon  dengan  klasifikasi SVM kernel  RBF mempunyai  akurasi  85,60%  dengan parameter C=1 dan gamma =1. Adapun pada data  lung,
akurasi tertinggi didapatkan tanpa melalui proses reduksi dimensi yaitu 100% dengan metode KNN dengan k=5. Penentuan jumlah komponen yang tepat saat proses reduksi dimensi diperlukan guna menghasilkan akurasi yang maksimal  saat  proses  klasifikasi.  Selain  itu  menentukan  parameter  k  pada  KNN  juga  berpengaruh  pada  hasil akurasi  proses  klasifikasi.  Pada  SVM  kombinasi  yang  tepat  antara  penggunaan  kernel  dan  parameter  yang digunakan seperti C, d, dan gamma juga dapat meningkatkan akurasi dari sistem yang telah dibuat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan  selesainya  penelitian  ini,  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Prof.  Dr.  Adiwijaya, S.Si.,  M.Si., Widi Astuti, S.T., M.Kom.  selaku pembimbing dan semua pihak yang telah banyak memberikan bantuan serta motivasi dalam penyelesaian penelitian ini sehingga berjalan dengan lancer dan sukses.

## REFERENCES
[1] A.n,  “Cancer  Key  Facts,” World  Health  Organization ,  2018.  [Online].  Available:  https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/cancer. [Accessed: 17-Feb-2019].
[2] A.  M.  Sarhan,  “Cancer  Classification  Based  on  Microarray  Gene  Expression  Data  Using  DCT  and  ANN,” J.  Theor.  Appl.  Inf. Technol. , pp. 208–216, 2009.
[3] S. Deegalla and H. Bostrom, Classificarion of Microarrays with KNN: Comparison of Dimensionality Reduction Methods , vol. 8206, no. April. European Conference on Machine Learning, 2013.
[4] M. P. S. Brown et al. , “Knowledge-based analysis of microarray gene expression data by using support vector machines.,” Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. , vol. 97, no. 1, pp. 262–267, 2000.
[5] H.  Aydadenta,  Adiwijaya,  “A  Clustering  Approach  for  Feature  Selection  in  Microarray  Data  Classification  using  Random,” J.  Inf. Process. Syst. , vol. 14, no. 5, pp. 1167–1175, 2018.
[6] D.  S.  Kusumo,  Adiwijaya,  U.  N.  Wisesty,  A.  Aditsania,  and  E.  Lisnawati,  “Dimensionality  Reduction  using  Principal  Component Analysis for Cancer Detection based on Microarray Data Classification,” J. Comput. Sci. , vol. 14, no. 11, pp. 1521–1530, 2018.
[7] M.  D.  Purbolaksono,  K.  C.  Widiastuti,  M.  S.  Mubarok,  Adiwijaya,  and  F.  A.  Ma’ruf,  “Implementation  of  mutual  information  and bayes theorem for classification microarray data,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 971, no. 1, 2018.
[8] C. Devi Arockia Vanitha, D. Devaraj, and M. Venkatesulu, “Gene expression data classification using Support Vector Machine and mutual information-based gene selection,” Procedia Comput. Sci. , vol. 47, no. C, pp. 13–21, 2014.
[9] A. Nurfalah, Adiwijaya, and A. A. Suryani, “Cancer detection based on microarray data classification using PCA and modified back propagation,” Far East J. Electron. Commun. , vol. 16, no. 2, pp. 269–281, 2016.
[10]  “Elvira Biomedical Dataset Repository.” [Online]. Available: http://leo.ugr.es/elvira/DBCRepository/. [Accessed: 06-Apr-2019].
[11]  P. S. Ord, Methods in microarray normalization. CRC Press, 2008.
[12]  O. Maimon and L. Rokach, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook . 2008.
[13]  Adiwijaya, “Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Microarray Data,” Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 4, pp. 181–186, 2018.
[14]  D. M. Pirouz, “An Overview of Partial Least Squares,” Ssrn , no. March, 2010.
[15]  K. S. Ng, “A Simple Explanation of Partial Least Squares,” pp. 1–10, 2013.
[16]  R. Dehak, N. Dehak, P. Kenny, and P. Dumouchel, “Kernel combination for SVM speaker verification,” Proc. Speak. Lang. Recognit. Work. , no. x, pp. 1–5, 2008.
[17]  C. Campbell, Support Vector Machine and Kernel Methods . 2005.
[18]  L.  Y.  Hu,  M.  W.  Huang,  S.  W.  Ke,  and  C.  F.  Tsai,  “The  distance  function  effect  on  k-nearest  neighbor  classification  for  medical datasets,” Springerplus , vol. 5, no. 1, 2016.
[19]  P. Refaeilzadeh, L. Tang, and H. Liu, “Cross Validation,” Australas. Inst. Min. Metall. Publ. Ser. , pp. 13–18, 2005.
[20]  D. Jia, D. Zhang, and N. Li, “with Gaussian Time Warp Edit Distance Kernel,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2014, no. 10, 2014.
[21]   Adiwijaya, U. N. Wisesty, E. Lisnawati, A. Aditsania, D. S. Kusumo, "Dimensionality Reduction using Principal Component Analysis for Cancer Detection based on Microarray Data Classification", Journal of Computer Science 14(11), 2018
[22]      Astuti, W., & Adiwijaya, A. (2019). "Principal Component Analysis Sebagai Ekstraksi Fitur Data Microarray Untuk Deteksi Kanker Berbasis Linear Discriminant Analysis". JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 3(2), 72-77. 2019
[23]    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.
[24]    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
[25]    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.