## Vygotsky: Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika
Program Studi Pendidikan Matematika
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Islam Lamongan http://jurnalpendidikan.unisla.ac.id/index.php/VoJ Vol. 4 (1) Februari 2022 pp. 47-56
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493 Info Artikel Abstract Diterima : 03 Jan 21 Direvisi : 21 Jan 21 Diterbitkan  : 07 Feb 22 Rapid  and  precise  method  for  distinguishing  the types  of  blood  cancer  is  very  crucial  for  patient treatment.  In  this  study,  the  blood  cancer  type identification  is  carried  out  by  utilizing  machine learning.  The  process  of  identifying  begins  with performing  feature  extraction.  The  feature extraction  process  is  carried  out  by  using  the Markov  Chain  method.  From  this  process,  it  will form  a  matrix  which  is  then  used  as  training  and testing  data  on  several  machine  learning algorithms. The results show that that the accuracy of  the  Decision  Tree  Classification  algorithm  gave the best results, namely 83%, followed by the KNN method  and  50%,  while  the  SVM  method  only achieved 37.5% accuracy.
Kata Kunci:
Kanker Darah, Leukemia, Machine Learning, DNA, RNA

## Cara merujuk artikel ini:

## Abstrak
Metode  yang  cepat  dan  tepat  untuk  membedakan jenis  kanker  darah  sangat  penting  agar  pasien kanker mendapatkan perlakuan yang sesauai. Pada penelitian  ini  identifikasi  jenis  kanker  darah dilakukan  dengan  memanfaatkan  kecerdasan buatan  khususnya machine  learning .  Proses identifikasi  kanker leukemia menggunakan machine learning dimulai  dengan  melakukan  ektraksi  ciri. Proses ektraksi ciri dilakukan dengan memanfaatkan metode Rantai Markov. Dari proses ini  akan  membentuk  matriks  yang  kemudian dijadikan  data training dan testing pada  beberapa algoritma machine  learning .  Berdasarkan  hasil
training dan testing diperoleh  hasil  bahwa  akurasi algoritma Decision  Tree  Classification memberikan hasil  terbaik  yaitu  83%,  disusul  dengan  metode KNN  dan  sebesar  50%,  sedangkan  metode  SVM hanya mencapai akurasi 37.5%.
Najar, A. M., dkk. (2022). Machine Learning untuk
Identifikasi Jenis Kanker Darah ( Leukimia ). Vygotsky: Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika , 4 (1), 47-56. Diunduh dari https://jurnalpendidikan. unisla.ac.id/index.php/ VoJ/article/view/493
Copyright © 2021 Vygotsky: Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. All right reserved

## Machine  Learning untuk  Identifikasi  Jenis  Kanker Darah ( Leukemia )
Machine Learning for Blood Cancer (Leukemia) Type Identification
Abdul Mahatir Najar 1* , I Wayan Sudarsana 2 , M Ulul Albab 3 , Sultan Andhika 1
1 Laboratorium Ilmu Komputer, Jurusan Matematika, Universitas Tadulako
2 Laboratorium Aljabar dan Kombinatorika, Jurusan Matematika, Universitas Tadulako
3 Pendidikan Matematika, FKIP, Universitas Islam Lamongan
* Email Korespondensi : abdulmahatir@untad.ac.id
P-ISSN: 2656-2286
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493

## PENDAHULUAN
Kanker  adalah  salah  satu  masalah  kesehatan  yang  menjadi  momok bagi hampir seluruh negara termasuk Indonesia. Setiap tahunnya jumlah penderita  kanker  terus  meningkat,  bahkan  peningkatannya  dapat mencapai 70% dalam kurun waktu 20 tahun (Dewi, 2017). Salah satu jenis kanker  yang  unik  dan  perlu  mendapatkan  perlakuan  khusus  adalah kanker darah yang kemudian lebih sering disebut dengan nama leukemia . Leukemia ini  menjadi  unik  karena  bentuknya  yang  cair  sehingga  sulit diidentifikasi  secara  fisik. Leukemia terjadi akibat  adanya  kelainan  pada sumsum  tulang  belakang,  yaitu  kelainan  pada  sel-sel  pembentuk  darah muda. (Morrison & Hesdorffer, 2012).
Penyebab  utama leukemia belum  diketahui  dengan  pasti.  Namun, secara umum kanker dimulai dengan mutasi (perubahan) bahan genetik. Bahan  genetik  dapat  dikatakan  sebagai  warisan  atau  sesuatu  yang diturunkan  dari  orang  tua.  Seiring  dengan  berjalannya  waktu  dan terjadinya pertambahan usia, sel-sel warisan ini terus membelah diri dan membentuk  sel-sel  baru.  Selama  proses  pembelahan  ini,  sel-sel leukemia dapat terbentuk akibat adanya kesalahan dalam porses replikasi (Pratiwi, 2014). Terdapat 4 jenis leukemia yang dikenal yaitu Chronic Lymphoblastic Leukemia (CLL) , Acute Myeloblastic Leukemia (AML) , Chronic Myeloblastic Leukemia (CML), Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL). Berdasarma  tingkat keparahannya keempat jenis leukemia ini dapat dikelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu leukemia akut dan leukemia kronis (Morrison & Hesdorffer, 2012).
Identifikasi  dan  klasifikasi  jenis  kanker  darah  yang  cepat  dan  tepat sangat penting agar pasien kanker mendapatkan perlakuan yang sesauai (American  Cancer  Society,  2019).  Metode  yang  umum  digunakan  untuk identifikasi  kanker  adalah  menggunakan  biomarker.  Namun  metode  ini memiliki  kelemahan,  yaitu  memerlukan  biaya  yang  cukup  besar    serta waktu  yang  diperlukan  untuk  memperoleh  hasilnya  cukup  lama  (Al Faroby,  2018).  Sebagai  alternatif  banyak  dikembangkan  metode-metode untuk identifikasi kanker dengan memanfaatkan kecerdasan buatan.
Secara  sederhana  kecerdasan  buatan  ( artificial  inteligence )  dapat didefinisikan  sebagai  sebuah  metode  untuk  meniru  kecerdasan  yang dimiliki  oleh  manusia  yang  disimpan  dan  diajarkan  pada  mesin  agar dapat  berpikir  seperti  manusia.  Pembelajaran  mesin  ( machine  learning ) merupakan  salah  satu  kecerdasan  buatan  yang  saat  ini  banyak dikembangakan. Bidang ini berfokus untuk mengembangkan kemampuan mesin agar bisa belajar dan menganalisa data secara mandiri tanpa perlu diprogram  ulang  atau  diperintah.  Pengembangan  metode-motode pembelajaran  mesin  melibatkan  berbagai  disiplin  ilmu  seperti matematika, ilmu komputer dan statistika (Helm et al., 2020).
Penerapan machine  learning pada  bidang  kesehatan  terus  meningkat dari  segi  kuantitas  dan  cakupannya.  Pada  bidang  dermatologi, machine learning digunakan  untuk  melakukan  deteksi  penyakit  kulit  berdasarkan citra (Kumar et al., 2016). Machine learning juga telah dimanfaatkan untuk
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493
menentukan  signifikansi  kasus pediatric  acute  lymphoblastic  leukemia pada anak  dengan  atribut  klinis  dan  fenotip  serta  kondisi  lingkungan (Mahmood  et  al.,  2020),  membangun  model  prediksi  kekambuhan  pasca transplantasi  dan  menganalisi  data  kekambuhan leukemia pasca Hematopoietic Stem Cell Transplant dari pasien anak ALL (Shyr et al., 2020), melakukan  deteksi retinopati  diabetic pada  citra  retina  (Topol,  2019), mengklasifikasi  empat  jenis  umum  leukemia  melalui  segmentasi  citra blood smear yang robust (Dese et al., 2021). Penerapan  metode machine  learning untuk  mengklasifikasikan  atau mendeteksi penyakit berbasis citra secara umum memberikan hasil yang menjajikan jika objeknya memiliki ciri fisik yang jelas. Namun pada kasus kanker  darah,  bentuknya  sulit  terlihat  secara  fisik  sehingga  diperlukan pendekatan lain. Pada penelitian ini, machine learning akan dimanfaatkan untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  kanker  darah  berdasarkan  ciri sekuens DNA/RNA. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan metode deteksi dini leukemia .

## METODE
Dalam  penelitian  data  yang  digunakan  merupakan  sekuens DNA/RNA  yang  diperoleh  dari  National  Center  of  Biotechnology Information  (NCBI),  masing-masing  10  data  untuk  setiap  jenis leukima . Data-data yang digunakan ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kode Sekuens DNA/RNA leukimia No Kode Sekuens ALL AML CML CLL 1 M19730.1 AF135383.1 S82592.1 S73961.1 2 Y00811.1 AF135385.1 M25946.1 S73959.1 3 X07135.1 AF135384.1 HV197178.1 U22391.1 4 BC126373.1 L34598.1 BD176607.1 U22390.1 5 BC126375.1 S82690.1 BD176606.1 S64030.1 6 BC069422.1 S72604.1 MA403370.1 CA773229.1 7 BI480895.1 R73338.1 MA403367.1 S72664.1 8 XM_043355361.1 BM128504.1 MA403366.1 AY351432.1 9 D29808.1 EF413001.1 MA403364.1 CA773667.1 10 FM165199.1 BM150344.1 MA403363.1 BF432339.1
Sebelum  data  diolah  menjadi  sebuah  informasi  yang  diinginkan,  data sekuens perlu dibersihkan terlebih dahulu.
P-ISSN: 2656-2286
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493
Gambar 1. Sekuens M19730.1 Sebelum Dibersihkan
Data  sekuens  pada Gambar  1 masih  berformat  fasta  dan  harus dibersihkan  dari title data  dan  tanpa  spasi  di  antara  basa  nitrogen sehingga  hanya  tinggal  data  sekuens  berupa text seperti Gambar  2 agar dapat dibaca dan diproses ke tahap selanjutnya yaitu ekstraksi ciri.
Gambar 2. Sekuens M19730.1 Setelah Dibersihkan
Setiap  data  sekuens  yang  berupa  data string akan  diekstrak  menjadi data  numerik  menggunakan  matriks  probabilitas  rantai  markov  atau transisi  (Amalutfia  &  Hafiyusholeh,  2020).  Hasil  data  numerik  ini digunakan sebagai data training dan data testing .

## Gambar 3. Contoh Data Numerik Hasil Ekstraksi
Pada Gambar  3 ditunjukkan  data  numerik  hasil  ekstraksi  sekuens DNA/RNA. Setelah semua data diekstraksi maka akan terbentuk matriks berukuran  40×16,  dimana  baris  matriks  menunjukkan  banyaknya  data sedangkan  kolom  matriks  menunjukkan  banyaknya  fitur.  Proses berikutnya  adalah  mereduksi  ukuran  matriks  data  numerik  menjadi  2 fitur seperti Gambar 4 (a) dan menjadi 3 fitur seperti Gambar 4 (b) dengan
https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493
menerapkan  metode  PCA  (Principal  Component  Analysis).  Data  hasil reduksi  ini  yang  dimasukkan  dalam  klasifikasi  menggunakan machine learning .
Berdasarkan  tingkat  keparahannya  kanker  darah  ( leukemia )  dapat dikelompokkan menjadi 2, yaitu leukemia akut dan leukemia kronis. Acute Lymphoblastic  Leukemia (ALL)  dan Acute  Myeloblastic  Leukemia (AML) masuk kedalam kelompok leuikima akut, sedangkan Chronic Lymphoblastic Leukemia (CLL) dan Chronic  Myeloblastic Leukemia (CML) masuk ke dalam kelompok Leukemia kronis.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  klasifikasi dilakukan  untuk  mengidentifikasi  tingkat  keparahan  kanker  darah apakah  masuk  ke  kelompok  kronis  atau  akut.  Secara  umum  metodologi penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 5.
(a) (b) Gambar 4. (a) Visualisasi Data 2 Fitur; (b) Visualisasi Data 3 Fitur
P-ISSN: 2656-2286
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  beberapa  metode machine learning , hasilnya ditampilkan dalam bentuk grafik 2 dimensi.
1. Support Vector Machine  (SVM)
Support  Vector  Machine yang  digunakan  adalah Support  Vector Classifier (SVC) dengan kernel Radial Basis Function (RBF) memberikan akurasi  0.375 . Daerah  hasil  klasifikasi  ditampilkan  dalam  bentuk  2 dimensi pada Gambar 6.
Gam bar 6. Klasifikasi Jenis Leukemia dengan SVC Kernel RBF
2. K-Neighbors Classifier
Metode  K-Neighbors  Classifier neighbors  awal  3  memberikan akurasi  0.5 . Daerah  hasil  klasifikasi  ditampilkan  dalam  bentuk  2 dimensi pada Gambar 7.
Gambar 7. Klasifikasi Jenis Leukemia dengan K-Neighbors Classifier
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493

## 3. Multilayer Perceptron Classifier
Metode Multilayer  Perceptron  Classifier dengan  1 hidden  layer dan fungsi  aktifasi The  Rectified  Linear  Unit (ReLU)  memberikan  akurasi
0.375 . Daerah  hasil  klasifikasi  ditampilkan  dalam  bentuk  2  dimensi pada Gambar 8.
Gambar 8. Klasifikasi Jenis Leukemia dengan Multilayer Perceptron Classifier
4. Decision Tree Classifier
Metode Decision Tree Classifier memberikan akurasi 0.833 . Daerah hasil klasifikasi ditampilkan dalam bentuk 2 dimensi pada Gambar 9.
Gambar 9. Klasifikasi Jenis Leukemia dengan Decision Tree Classifier
5. Gaussian Naive Bayes
Metode Gaussian  Naive  Bayes memberikan  akurasi  0.542 . Daerah hasil  klasifikasi  ditampilkan  dalam  bentuk  2  dimensi  pada Gambar 10.
P-ISSN: 2656-2286
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493
Gambar 10. Klasifikasi Jenis Leukemia dengan Gaussian Naive Bayes
Kemampuan  metode-metode machine  learning dalam  melakukan identifikasi  kanker  darah  untuk  diklasifikasikan  dalam  kelompok  akut atau kronis ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Performa Metode Machine Learning untuk Identifikasi Kanker Darah
No Metode Akurasi 1. Support Vector Machine  (SVM) 0.375 2. KNN Classifier 0.5 3. Multilayer Perceptron Classifier 0.375 4. Decision Tree Classifier 0.833 5. Gaussian Naive Bayes 0.542
Berdasarkan Tabel  2. diperoleh  informasi  bahwa Decision  Tree Classifier memberikan akurasi terbaik yaitu 0.833, dengan kata lain tingkat kebenaran identifikasinya mencapai 83.3%.

## SIMPULAN DAN SARAN
Machine  learning merupakan  metode  atau  algoritma  yang memanfaatkan  komputer  untuk  mengenali  pola-pola  dari  data input , sehingga  pola  tersebut  dapat  digunakan  untuk  prediksi  ataupun klasifikasi  data  baru. Machine  learning banyak  dimanfaatkan  di  berbagai bidang kesehatan, diantaranya adalah identifikasi kanker. Pada penelitian ini  digunakan  5  metode machine  learning yang  umum  digunakan  untuk klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM), KNN Classifier, Multilayer Perceptron Classifier, Decision Tree Classifier dan Gaussian Naive Bayes. Dari 5
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493
metode tersebut Decision Tree Classifier memberikan akurasi terbaik yaitu 0.833, dengan kata lain tingkat kebenaran identifikasinya mencapai 83.3%.
Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu dilakukan  kolaborasi,  melibatkan peneliti  dari  bidang  lain  seperti  biologi,  kimia,  ataupun  farmasi  agar proses identifikasi kanker menjadi lebih akurat.

## DAFTAR RUJUKAN
Al  Faroby,  M.  H.  Z.  (2018). Identifikasi  Jenis  Kanker  Darah  (Leukemia) Terhadap  Pengaruh  Parameter  Kernel  Support  Vector  Machine  Dan Ekstraksi Ciri Dengan Rantai Markov Orde 2 . 30 – 31.
Amalutfia,  S.  Y.,  &  Hafiyusholeh,  M.  (2020).  Analisis  Peramalan  Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar dan Yuan Menggunakan FTS-Markov Chain. Vygotsky , 2 (2), 102. https://doi.org/10.30736/vj.v2i2.258
American  Cancer  Society.  (2019).  Facts  &  Figures  2019. American  Cancer Society , 1 – 76. https://www.cancer.org/content/dam/cancer-
org/research/cancer-facts-and-statistics/annual-cancer-facts-and- figures/2019/cancer-facts-and-figures-2019.pdf
Dese, K., Raj, H., Ayana, G., Yemane, T., Adissu, W., Krishnamoorthy, J., & Kwa, T. (2021). Accurate Machine-Learning-Based classification of Leukemia from Blood Smear Images. Clinical Lymphoma, Myeloma and Leukemia , 21 (11), e903 – e914. https://doi.org/10.1016/j.clml.2021.06.025 Dewi,  M.  (2017).  Sebaran  Kanker  di  Indonesia,  Riset  Kesehatan  Dasar 2007. Indonesian Journal of Cancer , 11 (29), 1 – 8. https://media.neliti.com/media/publications/197251-ID-sebaran- kanker-di-indonesia-riset-keseha.pdf
Helm, J. M., Swiergosz, A. M., Haeberle, H. S., Karnuta, J. M., Schaffer, J.
L.,  Krebs,  V.  E.,  Spitzer,  A.  I.,  &  Ramkumar,  P.  N.  (2020).  Machine Learning  and  Artificial  Intelligence:  Definitions,  Applications,  and Future  Directions. Current  Reviews  in  Musculoskeletal  Medicine , 13 (1),
69 – 76. https://doi.org/10.1007/s12178-020-09600-8
Kumar, Vinayshekhar Bannihatti; Kumar, Sujay S; Saboo, V. (2016). 2016 Third  International  Conference  on  Artificial  Intelligence  and  Pattern Recognition (AIPR) : 19-21 Sept. 2016. 88 – 93.
Mahmood, N., Shahid, S., Bakhshi, T., Riaz, S., Ghufran, H., & Yaqoob, M. (2020).  Identification  of  significant  risks  in  pediatric  acute lymphoblastic  leukemia  (ALL)  through  machine  learning  (ML) approach. Medical  and  Biological  Engineering  and  Computing , 58 (11), 2631 – 2640. https://doi.org/10.1007/s11517-020-02245-2
Morrison,  C.,  &  Hesdorffer,  C.  S.  (2012).  Patients’  Guide  to  Leukemia (Panduan untuk Penderita Leukemia). In Jakarta: PT Indeks . Pratiwi,  R.  Y.  (2014). Aplikasi  Model  Fuzzy  Untuk  Diagnosa  Jenis  Kanker Darah (Leukemia) .
Shyr,  D.  C.,  Zhang,  B.  M.,  Parkman,  R.,  &  Brewer,  S.  E.  (2020).  Machine Learning  Methods  to  Better  Predict  Post-Hematopoietic  Stem  Cell Transplant (HSCT) Leukemic Relapse in Pediatric Patients with Acute
P-ISSN: 2656-2286
Vygotsky : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika https://doi.org/10.30736/voj.v4i1.493
Lymphoblastic  Leukemia:  Random  Forest  (RF)  Classification Featuring  Serial  Post-Transplant  Lineage-Specific  Chimerism. Blood , 136 (Supplement 1), 6 – 7. https://doi.org/10.1182/blood-2020-139104
Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and  artificial  intelligence. Nature  Medicine , 25 (1),  44 – 56.
https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7