Implementasi Metode K-Nearest Neighbor untuk Diagnosis Kanker Kolorektal dengan Biomarker Micro-RNA
Muhammad Sofi Yuniarto *1) , Eko Adi Sarwoko *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/ Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) msyuniarto@gmail.com, 2) eko.adi.sarwoko@gmail.com

## Abstrak
Kanker Kolorektal merupakan keganasan yang  berasal dari jaringan usus besar, terdiri dari  kolon  dan/  atau  rektum.  Salah  satu  metode  skrining  kanker  kolorektal  yaitu  micro- RNA.  Micro-RNA  merupakan  nukleotida  yang  berukuran  pendek  (sekitar  18-25  basa nukleotida) yang berperan dalam berbagai proses intraseluler dengan mengatur ekspresi gen.  Micro-RNA  yang  mempengaruhi  kanker  kolorektal  adalah  miR-21,  miR-31,  miR- 135b, miR-183, miR-222, miR-145, dan miR-195. Metode K-Nearest Neighbor digunakan untuk melakukan klasifikasi data micro-RNA. Dataset yang digunakan berjumlah 600 data, terdiri  dari  300  data  normal,  dan  300  data  kanker  kolorektal.  Dataset  terdiri  dari  7 ekspresi  micro-RNA  beserta  label  datanya,  kanker  kolorektal  atau  normal.  Pembagian dataset  menjadi  data  latih  dan  data  uji  menggunakan  metode  K-Fold  Cross  Validation. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan 10-Fold Cross Validation, metode K-Nearest Neighbor menghasilkan accuracy terbaik pada K=3 dengan accuracy 94,17%, specificity 94,43%, dan sensitivity 94,41%.
Kata  kunci  : Kanker  Kolorektal,  Micro-RNA,  K-Nearest  Neighbor,  K-Fold  Cross Validation

## Abstract
Colorectal cancer is malignancy that originates from the large intestinal tissue, consisting of the colon and/ or rectum. One of the colorectal cancer screening methods is micro-RNA. Micro-RNA is a short-sized nucleotide (about 18-25 nucleotide bases) that plays a role in various  intracellular  processes  by  regulating  gene  expression.  Micro-RNA  that  affects colorectal  cancer  is  miR-21,  miR-31,  miR-135b,  miR-183,  miR-222,  miR-145,  and  miR- 195. K-Nearest Neighbor is used to classify micro-RNA data. The dataset used is 600 data, consisting of 300 normal data, and 300 colorectal data. The dataset consists of 7 micro- RNA expressions and labelled data, colorectal or normal. Split of dataset into training data and test data using K-Fold Cross Validation method. Based on the tests performed using 10-Fold Cross Validation, K-Nearest Neighbor method produce the best accuracy at K=3 with an accuracy of 94.17%, specificity 94.43%, and sensitivity 94.41%.
Keywords  : Colorectal  Cancer,  Micro-RNA,  K-Nearest  Neighbor,  K-Fold  Cross Validation

## 1 P ENDAHULUAN
Kanker  kolorektal  (KKR)  adalah keganasan  yang  berasal  dari  jaringan  usus besar,  terdiri  dari  kolon  (bagian  terpanjang dari  usus  besar)  dan/atau  rektum  (bagian kecil terakhir dari usus  besar sebelum anus) (Kemenkes  RI,  2017).  Kanker  kolorektal terjadi  akibat  perkembangan  sel  yang  tidak terkendali  pada  jaringan  usus  besar  dan merupakan  jenis  kanker  terbanyak  ketiga (10,2%)  serta  penyebab  kematian  terbanyak kedua  (9,2%)  dari  jumlah  seluruh  penderita kanker di dunia (WHO, 2018). Di Indonesia, kanker  kolorektal  menempati  posisi  kedua terbanyak pada pria. Sedangkan pada wanita, kanker  kolorektal  menempati  urutan  ketiga (Yayasan Kanker Indonesia, 2018).
Beberapa
penelitian telah
menunjukkan  bahwa  disregulasi  ekspresi micro-RNA berperan  penting  dalam  proses onkogenesis kolorektal. Micro-RNA berperan  pada  semua  aspek  perkembangan kolorektal, baik saat inisiasi, perkembangan, sampai ke progresivitas dan metastasis. Bukti penelitian  menunjukkan  peran micro-RNA pada  setiap  stadium  kolorektal.  Selain  itu micro-RNA juga dilaporkan dapat digunakan sebagai  marker  untuk  diagnosis,  prognosis, maupun terapi target pada kanker kolorektal (Anwar et al., 2017).
Pada  2015,  Lan  et  al.  berhasil mengklasifikasi kanker
dengan
menggunakan micro-RNA (Lan et al., 2015).
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Rosenfeld  et  al.  menemukan  bahwa micro- RNA efektif  sebagai biomarker untuk melacak  jaringan  asal  kanker  dengan mendapatkan  nilai accuracy di  atas  90% (Rosenfeld,  2008).  Sedangkan  pada  2006, Bishop  meneliti  data fluorescence yang merupakan hasil pengukuran ekspresi micro-
RNA dapat digunakan untuk pengenalan pola (Bishop, 2006).
K-Nearest  Neighbor merupakan  salah satu metode yang digunakan untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  baru berdasarkan  sejumlah  k  tetangga  terdekat. Algoritma K-Nearest Neighbor relatif sederhana  dan  mudah  dipahami  (Primartha, 2018). Beberapa penelitian menunjukkan bahwa  metode K-Nearest  Neighbor dapat digunakan  untuk  diagnosis  suatu  penyakit dan  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik.  Pada penelitian  dengan  menerapkan  metode K- Nearest  Neighbor untuk  diagnosis  penyakit sapi  potong  berhasil  mendapatkan  nilai akurasi  sebesar  97,56%  (Tyas  et  al.,  2015).
Pada penelitian lain,
Medjahed menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor untuk  mendiagnosis Breast  Cancer dan mendapat  hasil  akurasi  sebesar  98,7% (Medjahed et al., 2013).
Berdasarkan  beberapa  uraian  yang telah dijelaskan, peneliti menerapkan metode K-Nearest  Neighbor untuk  mendiagnosis kanker  kolorektal  dengan  label  output terkena  kanker  kolorektal  atau  normal menggunakan biomarker micro-RNA.
Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk mengetahui kinerja metode K-Nearest Neighbor dan  implementasi  metode K- Nearest Neighbor pada sebuah aplikasi untuk diagnosis kanker kolorektal dengan biomarker micro-RNA.

## 2 LANDASAN TEORI

## 2.1 K ANKER K OLOREKTAL
Pada kebanyakan pasien kanker kolorektal, perkembangan dari mukosa kolon normal menjadi kanker invasif membutuhkan beberapa perubahan
molekular. Interval waktu yang diperkirakan dari  transformasi  dari  mukosa  normal melalui polip adenomatosa menjadi karsinoma  invasif  adalah  5-10  tahun (Vogelstein,  1988).  Interval  waktu  yang panjang  ini  dapat  digunakan  untuk  deteksi dini dan bahkan pencegahan kanker kolorektal  seperti  yang  ditunjukkan  oleh National  Studi  Polip.  Penelitan  tersebut menunjukkan  bahwa  kanker  kolorektal sebagian besar muncul dari adenoma. Selain itu,  penelitian  tersebut  juga  menunjukkan bahwa  skrining  berbasis  kolonoskopi  dapat mengurangi  kejadian  dan  diagnosis  stadium kanker  kolorektal  dibandingkan  dengan populasi  yang  tidak  diskrining  (Winawer, 1993).  Skrining  untuk  kanker  kolorektal  di antaranya Fecal  Occult  Blood  Testing (FOBT), prosedur endoskopis, skrining Fecal DNA dan RNA, uji serum darah, dan micro- RNA (Mazeh et al., 2013).

## 2.2 M ICRO -RNA
Micro-RNA ( miR )  adalah  molekul nukleotida  yang  berukuran  pendek  (sekitar 18-25  basa  nukleotida)  berperan  dalam berbagai proses intraseluler dengan mengatur ekspresi gen. Micro-RNA diketahui berperan penting dalam proses perkembangan embrio, diferensiasi  sel,  poliferasi  sel,  apoptosis, perubahan  struktur  kromosom,  resistensi terhadap virus, dan onkogenesis. Komponen micro-RNA yang berperan dalam embriogenesis biasanya juga berperan penting  dalam  proses  inisiasi  dan  progresi terjadinya  tumor.  Pada  kanker, micro-RNA dapat digunakan untuk membedakan jaringan kanker dengan yang sehat dan dapat membedakan berbagai subtipe kanker sehingga  kemungkinan  dapat  memberikan manfaat  dalam  diagnosis, menentukan prognosis, dan memperkirakan responsivitas
terhadap terapi  (Calin  &  Croce,  2006;  Iorio & Croce, 2012).

## 2.2.1 P ENGAMBILAN S AMPEL DAN M ETODE E KSTRAKSI M ICRO -RNA
Micro-RNA dengan  kualitas  tinggi dapat diekstrasi dari berbagai sumber seperti sel line , jaringan segar, parafin blok, plasma, serum,  urin,  dan  cairan  tubuh  yang  lain. Micro-RNA dapat dianalisis dari sampel yang diekstrasi  dengan  metode  tradisional  yang digunakan  untuk  mendapatkan  RNA  total, misalnya  menggunakan  Trizol  atau  Qiazol. Berbagai  produk  yang  tersedia  secara komersial khusus untuk ekstrasi micro-RNA pada  umumnya  menggunakan  garam  yang bersifat  chaotropik  seperti  guanidinium thiocyanate  (seperti  Trizol)  yang  diikuti dengan  ekstrasi  menggunakan  kolom  silica (Accerbi et al., 2013; Liu & Xu, 2011) . 2.2.2 D ISREGULASI M ICRO -RNA PADA

## K ANKER K OLOREKTAL
Beberapa penelitian telah menunjukkan adanya perubahan pola ekspresi micro-RNA pada kanker kolorektal. Pada  kanker  kolorektal,  sebagian  besar micro-RNA mengalami peningkatan ekspresi (Luo  et  al.,  2011).  Hal  ini  menunjukkan bahwa micro-RNA pada  kanker  kolorektal lebih  berperan  sebagai  onkogenik,  berbeda dengan jenis kanker lainnya yang menunjukkan  adanya  penurunan  ekspresi beberapa micro-RNA (Luo  et  al.,  2011; Michael et al., 2003).
Salah  satu micro-RNA yang  paling banyak  diteliti  tentang  kaitannya  terhadap kanker  kolorektal  adalah  miR-21  yang menunjukkan  adanya  peningkatan  ekspresi. MiR-21  berperan  dalam  proses  inisiasi, progresi, maupun metastasis kanker kolorektal (Calin & Croce, 2006; Luo et al., 2011).  Beberapa micro-RNA lainnya  yang mengalami peningkatan pada kanker kolorektal  adalah  miR-31,  miR-135b,  miR- 183, miR-222. Sementara itu, miR-145, dan
miR-195  mengalami  penurunan  ekspresi pada  jaringan  kanker  kolorektal  (Mazeh  et al., 2013).

## 2.3 N ORMALISASI D ATA
Metode yang digunakan untuk melakukan  normalisasi  data  pada  penelitian adalah Normalisasi Min-max. Metode normalisasi  min-max  merupakan  metode normalisasi  dengan  melakukan  transformasi linear terhadap data asli. Rumus penghitungan  normalisasi  min-max  dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑋 𝑛 = 𝑋 0 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ......……....….…… (1)
Keterangan : X n : nilai baru untuk variabel X X 0 : nilai lama untuk variabel X X min : nilai minimum dari suatu fitur X max : nilai maksimum dari suatu fitur Keuntungan  dari  metode  ini  adalah Keseimbangan  nilai  perbandingan  antardata saat sebelum dan sesudah proses normalisasi, serta  tidak  ada  bias  yang  dihasilkan  oleh metode  ini.  Sedangkan  kekurangan  dari metode  ini  adalah  ketika  ada  data  baru, metode  ini  memungkinkan  terjebak  “ out  of the bound ” error (Mustaffa & Yusof, 2011).

## 2.4 M ETODE K-N EAREST N EIGHBOR
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan algoritma  yang digunakan untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  baru berdasarkan sejumlah K tetangga terdekatnya. Algoritma KNN dapat
digolongkan  sebagai supervised  learning , lazy learning  algorithm , dan instance-based learning atau memory-based learning (Primartha, 2018).
Algoritma  KNN  bergantung  pada kedekatan  antara  data  latih  dengan  data  uji. Untuk  menghitung  jarak  antara  data  uji dengan  data  latih  dapat  dihitung  dengan
rumus jarak Euclidean , seperti pada persamaan 2.
d(x i ,x j ) = √∑ (𝑥 𝑖𝑟 − 𝑥 𝑗𝑟 ) 2 𝑛 𝑟=1 ……..….. (1) Keterangan: x ir : data uji ke-i pada variabel ke-r x jr : data latih ke-j pada variabel ke-r
d(x i ,x j ): jarak data uji i dengan data latih j n : dimensi data variabel bebas

## 2.5 K-F OLD C ROSS V ALIDATION
K-Fold  Cross  Validation merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja classifier .  Metode K- Fold  Cross  Validation dilakukan  dengan membagi dataset secara  acak  menjadi  k himpunan  bagian  (subset).  Metode K-Fold Cross Validation berguna untuk memvalidasi keakuratan  sebuah  prediksi  atau  klasifikasi terhadap  suatu  data  yang  belum  muncul dalam dataset (Kohavi, 1995).

## 2.6 E VALUASI S ISTEM
Evaluasi  sistem  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah Confusion  Matrix . Confusion  Matrix merupakan  metode  yang digunakan  untuk  menilai  sebuah  metode klasifikasi dalam  mengenali tuple dari kelas target  yang  berbeda. Confusion  Matrix melakukan penghitungan berdasarkan
predicted class dan actual class seperti pada Tabel 1. Berdasarkan penelitian (Zhang et al., 2008), evaluasi sistem pada bidang kesehatan digunakan  tiga  keluaran  yaitu accuracy , sensitivity , dan specificity.
Tabel 1 Confusion Matrix Actual class Predicted class C1 C2 C1 TP FN C2 FP TN Rumus penghitungan accuracy ,
sensitivity , dan specificity dapat dilihat pada persamaan 3, 4, dan 5.
Accuracy = 𝑻𝑷+𝑻𝑵
𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 ................ (2)
Sensitivity = 𝑻𝑷
𝑻𝑷+𝑭𝑵 ........................... (3)
Specificity = 𝑻𝑵
𝑻𝑵+𝑭𝑷 ......................... (4)
Keterangan:
TP : data positif diprediksi positif TN : data negatif diprediksi negatif FP : data negatif diprediksi positif FN : data positif diprediksi negative

## 2.7 K URVA R ECEIVER O PERATING C HARACTERISTIC (ROC)
Kurva  ROC  merupakan  salah  satu teknik  untuk  memvisualisasikan  akurasi model  dan  membandingkan  perbedaan antarmodel klasifikasi. Kurva ROC
menggambarkan  grafik  dua  dimensi  dengan false  prositive  rate sebagai  garis  horizontal dan true  positive  rate sebagai  garis  vertikal untuk  mengukur  perbedaan  performasi metode.  Model  klasifikasi  yang  lebih  baik adalah  yang  mempunyai  kurva  ROC  lebih besar (Vercellis, 2009).
False  Prositive  Rate (FPR)  dihitung menggunakan persamaan 6.
FPR = 𝑭𝑷 𝑭𝑷+𝑻𝑵 .................................... (5)
True  Positive  Rate  (TPR)  dihitung menggunakan persamaan 7.
TPR = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵 ................................... (6)

## 3 M ETODOLOGI P ENELITIAN

## 3.1 G ARIS B ESAR P ENYELESAIAN M ASALAH
Garis  besar  penyelesaian  masalah dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Diagram Garis Besar Penyelesaian

## Masalah 3.2.1 P ENGUMPULAN D ATA
Dataset yang  digunakan  merupakan data micro-RNA untuk  deteksi  kanker.  Data micro-RNA didapatkan dari National Cancer Institute Genomic Data Commons dan dapat diakses pada http://portal.gdc.cancer.gov.
Data  yang  diambil  merupakan  data dengan label colorectal dan normal berjumlah  600  data.  Data  dengan  label colorectal (kanker kolorektal) sebanyak  300 data, dan data dengan label  normal sebanyak 300  data.  Sehingga  proporsi  data  yang digunakan adalah 1:1.
Berdasarkan penelitian (Calin & Croce, 2006; Luo et al., 2011; Mazeh  et al., 2013), micro-RNA yang  berkaitan  dengan kanker  kolorektal  adalah  hsa-miR-21,  hsa- miR-31,  hsa-miR-135b,  hsa-miR-183,  hsa- miR-222,  hsa-miR-145,  dan  hsa-miR-195. Keterangan  ekspresi  dan  label  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Keterangan ekspresi No. Ekspresi Tipe 1. hsa-miR-21 Numerik 2. hsa-miR-31 Numerik 3. hsa-miR-135b Numerik 4. hsa-miR-183 Numerik 5. hsa-miR-222 Numerik 6. hsa-miR-145 Numerik 7. hsa-miR-195 Numerik 8. label String 3.2.2 N ORMALISASI D ATA
Normalisasi  data  dilakukan  agar  data memiliki  batas  nilai  yang  sama  sehingga
Pengumpulan  Data Normalisasi  Data Pembagian  Data Latih dan Data Uji Pelatihan dan Pengujian K-Nearest Neighbor Evaluasi Hasil
penghitungan jarak Euclidean
pada
algoritma K-Nearest  Neighbor lebih  akurat.
Proses  normalisasi data  menggunakan
metode normalisasi Min-Max. Nilai
minimum  dan nilai  maksimum  pada dataset
dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3 Nilai Minimum dan Maksimum Dataset Ekspresi Nilai Minimum Nilai Maksimum hsa-miR-21 1247 4887585 hsa-miR-31 0 3424 hsa-miR-135b 0 4389 hsa-miR-183 151 268179 hsa-miR-222 13 2589 hsa-miR-145 160 331708 hsa-miR-195 0 2509 Masing-masing atribut dilakukan penghitungan  normalisasi  pada  data  ke-1 hingga  data  ke-600  berdasarkan  rumus penghitungan  normalisasi  min-max  sesuai dengan persamaan 1.
Contoh penghitungan normalisasi pada data ke-1.
hsa-miR-21 1 = 154256−1247 4887585−1247 = 0,03131
hsa-miR-31 1 = 0−0 3424−0 = 0
hsa-miR-135b 1 = 0−0 4389−0 = 0
hsa-miR-183 1 = 951−151 268179−151 = 0,002985
hsa-miR-222 1 = 21−13 2589−13 = 0,003106
hsa-miR-145 1 = 6042−160 331708−160 = 0,017741
hsa-miR-195 1 = 450−0 2509−0 = 0,179354
Hasil  penghitungan  normalisasi  data ke-1 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Penghitungan Normalisasi Ekspresi Data ke-1 Normalisasi hsa-miR-21 154256 0,31314 hsa-miR-31 0 0 hsa-miR- 135b 0 0 hsa-miR-183 951 0,002985 hsa-miR-222 21 0,003106 hsa-miR-145 6042 0,017741 hsa-miR-195 450 0,179354

## 3.2.3 P EMBAGIAN D ATA L ATIH DAN D ATA U JI
Tahapan ini digunakan untuk membagi dataset menjadi  data latih  dan data uji.  Data latih  digunakan  dalam  proses  pelatihan, sementara data uji digunakan untuk memvalidasi model dengan pengujian keakuratan.  Pada  penelitian  ini,  metode K- Fold  Cross  Validation digunakan  untuk membagi dataset menjadi  data latih dan data uji.
Pada  penelitian  ini,  nilai  K  yang digunakan  adalah  10,  sehingga  disebut  10 - Fold  Cross  Validation .  Pada  penelitian  ini dataset yang  digunakan  sebanyak  600  data. Sehingga  terdapat  10  eksperimen,  masing- masing  partisi  terdapat  60  data.  Pada eksperimen  ke-1, partisi  ke-1 (data ke-1 s.d. data  ke-60)  digunakan  untuk  data  uji  dan sisanya  menjadi  data latih.  Pada eksperimen ke-2,  partisi  ke-2  digunakan  untuk  data  uji dan  sisanya  menjadi  data  latih.  Begitu  juga untuk  eksperimen  ke-3  hingga  eksperimen ke-10.

## 3.2.4 P ROSES K-N EAREST N EIGHBOR
Dataset yang  sudah  dibagi  menjadi data  latih  dan  data  uji  kemudian  dilakukan pengujian metode K-Nearest Neighbor untuk mendapatkan label dari data uji. Contoh data uji  ditunjukkan  Tabel  5.  Sedangkan  sampel data latih ditunjukkan Tabel 6.
Tabel 5 Data Uji Ekspresi Nilai hsa-miR-21 2296775 hsa-miR-31 12 hsa-miR- 135b 316 hsa-miR-183 46159 hsa-miR-222 368 hsa-miR-145 9881 hsa-miR-195 203 Tabel 6 Sampel Data Latih Ekspresi Data ke-1 Data ke-2 Data ke-3 hsa-miR-21 154256  67483  141363 hsa-miR-31 0 0 0 hsa-miR-135b 0 0 0 hsa-miR-183 951 1845 1348
hsa-miR-222 21 38 37 hsa-miR-145 6042 2503 2781 hsa-miR-195 450 286 508
Selanjutnya, data uji pada Tabel 5. dan sampel  data  latih  pada  Tabel  6.  dilakukan proses normalisasi data dengan menggunakan  metode  normalisasi  min-max sesuai  dengan  persamaan  1.  Sehingga didapat  hasil  normalisasi  data  uji  yang ditunjukkan  pada  Tabel  7.  dan  hasil normalisasi sampel data latih yang ditunjukkan pada Tabel 8. Tabel 7 Hasil Normalisasi Data Uji Ekspresi Nilai hsa-miR-21 0,469785 hsa-miR-31 0,003505 hsa-miR- 135b 0,071998 hsa-miR-183 0,171654 hsa-miR-222 0,137811 hsa-miR-145 0,02932 hsa-miR-195 0,080909 Tabel 8 Hasil Normalisasi Sampel Data Latih Ekspresi Data ke- 1 Data ke- 2 Data ke- 3 hsa-miR-21 0,31314 0,013555 0,028675 hsa-miR-31 0 0 0 hsa-miR-135b 0 0 0 hsa-miR-183 0,002985 0,00632 0,004466 hsa-miR-222 0,003106 0,009705 0,009317 hsa-miR-145 0,017741 0,007067 0,007905 hsa-miR-195 0,179354 0,11399 0,202471
Setelah  dilakukan  proses  normalisasi, data uji dihitung  jaraknya  dengan setiap data latih  dengan  menggunakan  rumus  jarak Euclidean sesuai dengan persamaan 2.
Contoh penghitungan  jarak antara data uji  dengan  data  latih  ke-1  berdasarkan persamaan 2.
d(x 1 ,x 1 ) = √ (0,46978 − 0,3131) 2 +   (0,00350 − 0) 2 + (0,0720 − 0) 2 + (0,17165 − 0,00298) 2 + (0,1378 − 0,003) 2 + (0,029 − 0,0178) 2 + (0,080909 − 0,179354) 2
d(x 1 ,x 1 ) = 0,19307872
Dengan  menggunakan  cara yang  sama seperti contoh, dilakukan penghitungan jarak antara  data  uji  dengan  data  latih  lainnya. Setelah  didapatkan  hasil  penghitungan  jarak antara  data  uji  dengan  data  latih,  hasil
penghitungan  jarak tersebut diurutkan secara ascending (dari  yang  terkecil  ke  terbesar). Sehingga didapat hasil seperti pada Tabel 9.
Tabel 9 Hasil penghitungan jarak antara data uji dengan data latih Urutan  Index Jarak Class 1 392  0,033087172 colorectal 2 507  0,036786086  normal 3 354  0,042034561 colorectal 4 324  0,042379338  normal 5 59  0,042461581 colorectal 6 286  0,043682078 colorectal 7 390 0,04568988  normal
Dengan  menggunakan  K=3,  maka diambil 3 data teratas sehingga menghasilkan 2  kelas colaretal dan  1  kelas  normal. Berdasarkan  kelas  mayoritas  dengan  nilai K=3, data uji menghasilkan nilai kelas=” colorectal ”,  yang  berarti  data  uji terdiagnosis kanker kolorektal.

## 3.2.5 E VALUASI
Evaluasi meliputi penghitungan accuracy , specificity ,  dan sensitivity .  Pada penelitian  ini  evaluasi  dilakukan  dengan menggunakan  10- Fold  Cross  Validation dengan dataset sebanyak  600  data  dengan pengujian  tetangga  terdekat  K=3  sampai dengan  K=11. Contoh hasil  evaluasi  dengan nilai  tetangga  terdekat  K=3  pada fold ke-3 seperti ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10 Confusion Matrix dari K=3 pada fold ke- 3
Actual Class Predicted Class Colorectal Normal Colorectal 30 (TP) 0 (FN) Normal 2 (FP) 28 (TN) Performa dari model klasifikasi  diukur dengan menghitung nilai accuracy , specificity , dan sensitivity .
Nilai  accuracy  dihitung  berdasarkan persamaan 3.
Accuracy = 30+28 30+0+0+28 = 96,67%
Nilai  sensitivity  dihitung  berdasarkan persamaan 4.
Sensitivity = 30 30+0 = 100%
Nilai  specificity  dihitung  berdasarkan persamaan 5.
Specificity = 28 28+2 = 93,33%

## 3.2.6 D IAGNOSIS
Tahap  diagnosis  merupakan  tahap untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  data baru. Setelah data baru dimasukkan ke dalam sistem,  data  baru  akan  melalui  proses normalisasi  terlebih  dahulu.  Data  baru  yang sudah  dinormalisasi  kemudian  dilakukan penghitungan  jarak Euclidean dengan  data latih dari model terbaik yang didapatkan pada proses  pengujian.  Setelah  didapatkan  hasil penghitungan  jarak,  kemudian  diurutkan hasil  penghitungan  jarak  dimulai  dari  yang terendah  hingga  terbesar  nilainya.  Nilai  K pada  metode K-Nearest  Neighbor akan mengambil  sejumlah  tetangga  terdekat  K hasil  penghitungan  jarak  yang  sudah diurutkan.  Hasil  dari  proses  diagnosis  akan menunjukkan  data  tersebut  termasuk  kelas normal atau kanker kolorektal.

## 3.2 A NALISIS A PLIKASI

## 3.2.1 D ESKRIPSI U MUM A PLIKASI
Perangkat lunak yang dibuat dinamakan aplikasi Diagnosis Kanker
Kolorektal (DKK). Aplikasi DKK digunakan untuk mendapatkan model klasifikasi terbaik dengan  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor . Model terbaik didapat dari proses pengujian beberapa nilai K dengan menggunakan  10- Fold  Cross  Validation .
Model yang sudah didapat, digunakan untuk melakukan diagnosis sebuah data baru yang dimasukkan  ke  dalam  aplikasi.  Hasil diagnosis  data  berupa  data  diagnosis termasuk  kelas  kanker  kolorektal  atau normal.

## 3.2.2 A NALISIS K EBUTUHAN S ISTEM
Terdapat  lima use case dalam pengembangan  aplikasi  Diagnosis  Kanker Kolorektal yang dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Daftar Use Case Use Case ID Nama Use Case Deskripsi UC- DKK-01 Melihat dataset User melihat dataset micro-RNA yang digunakan pada aplikasi UC- DKK-02 Memasukkan nilai K User memasukkan nilai  K  untuk  proses pengujian K-Nearest Neighbor UC- DKK-03 Melakukan proses pengujian User melakukan permintaan proses pengujian  metode K- Nearest Neighbor UC- DKK-04 Memasukkan data diagnosis User memasukkan data diagnosis UC- DKK-05 Melakukan proses diagnosis User melakukan permintaan proses diagnosis Diagram use case menggambarkan apa yang  dilakukan  sistem  dan  dengan  siapa sistem  berinteraksi.  Diagram use  case
Aplikasi Diagnosis Kanker Kolorektal ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 1 Diagram use case Analisis class diagram menggambarkan entity , boundary ,  dan control berdasarkan use case yang bersesuaian.  Terdapat  6 boundary pada aplikasi  DKK,  yaitu Home , Dataset ,  Form Pengujian, Hasil Pengujian, Form Diagnosis, dan Hasil Diagnosis. Terdapat 5 control pada aplikasi DKK, yaitu show_dataset, do_input_k, do_pengujian,
do_input_diagnosis, dan do_diagnosis. Terdapat  1 entity pada  aplikasi  DKK,  yaitu microRNA . Analisis class  diagram Aplikasi Diagnosis  Kanker  Kolorektal  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 2 Class Diagram

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Aplikasi Diagnosis Kanker Kolorektal berbasis web dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dan menggunakan web framework Flask.

## 4.1 I MPLEMENTASI A NTARMUKA
Implementasi antarmuka Aplikasi
Diagnosis  Kanker  Kolorektal  terdapat  6 halaman antarmuka.
1. Implementasi Antarmuka Halaman Utama Halaman  Utama  merupakan  halaman yang  pertama  kali  ditampilkan  saat aplikasi  Diagnosis  Kanker  Kolorektal dijalankan.  Pada  Halaman  Utama  dan masing-masing  halaman terdapat 4 menu yang  digunakan  untuk  menuju  halaman yang  diinginkan,  yaitu  menu Home , Dataset , Pengujian, dan Diagnosis. Implementasi antarmuka Halaman Utama dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3 Antarmuka Halaman Utama
2. Implementasi Antarmuka Halaman
Dataset
Halaman Dataset merupakan  halaman yang  digunakan  untuk  melihat dataset yang  digunakan  pada  aplikasi  Diagnosis Kanker  Kolorektal. Dataset berupa  data micro-RNA yang digunakan untuk penelitian. Dataset terdiri  dari  7  fitur ekspresi micro-RNA .  Pada  Halaman Dataset terdapat dropdown list yang dapat digunakan  untuk  menampilkan  data sejumlah 10, 25, 50, atau 100 per halaman.
Implementasi  Halaman Dataset dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4 Antarmuka Halaman Dataset

## 3. Implementasi Antarmuka Halaman
Pengujian
Halaman  Pengujian  digunakan  untuk menguji  performa  metode K-Nearest Neighbor dalam  melakukan  klasifikasi data micro-RNA . Pada halaman pengujian, user  diminta  untuk  memasukkan  nilai  K. Nilai K yang diperkenankan yaitu berupa angka lebih dari nol. Jika nilai masukan K tidak sesuai  maka proses pengujian tidak dapat  dilakukan.  Berdasarkan  10- Fold Cross  Validation pada  dataset  sejumlah 600,  maka  masukan  nilai  K  maksimal yang  dapat  digunakan  adalah  540. Implementasi  halaman  pengujian  dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Antarmuka Halaman Pengujian 4. Implementasi Antarmuka Halaman Hasil Pengujian
Halaman  Hasil  Pengujian  menampilkan hasil  pengujian  nilai  K  dari  metode K-
Nearest Neighbor . Sebagai contoh, dilakukan  pengujian  nilai  K=3.  Dengan menggunakan  10- Fold  Cross  Validation , masing-masing fold menghasilkan performa  berupa accuracy , specificity , dan sensitivity . Hasil dari klasifikasi data uji yang ditampilkan adalah model terbaik yaitu pada fold ke 9. Hasil klasifikasi data uji dibandingkan dengan label actual class dari data uji, sehingga didapat Confusion Matrix ( true positive , false negative , false positive ,  dan true  negative ). Confusion matrix digunakan untuk menghitung nilai accuracy , specificity ,  dan sensitivity . Implementasi  Halaman  Hasil  Pengujian dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6 Antarmuka Halaman Hasil Pengujian 5.  Implementasi Antarmuka Halaman Diagnosis Halaman  Diagnosis  digunakan  untuk melakukan diagnosis data yang dimasukkan  oleh  pengguna.  Terdapat  7 masukan  yang  diminta  aplikasi  kepada user untuk melakukan diagnosis. Implementasi  halaman  diagnosis  dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 7 Antarmuka Halaman Diagnosis
6.  Implementasi  Antarmuka  Halaman  Hasil Diagnosis Halaman  Hasil  Diagnosis  menampilkan hasil  diagnosis  dari  data  yang  telah dimasukkan user pada halaman diagnosis. Hasil  diagnosis  berupa  data  termasuk kelas  kanker  kolorektal  atau  normal. Implementasi  halaman  hasil  diagnosis dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 8 Antarmuka Halaman Hasil Diagnosis

## 4.2 P ENGUJIAN
Pengujian  yang  dilakukan  berupa pengujian aplikasi dan pengujian metode K- Nearest Neighbor . Pengujian aplikasi Diagnosis  Kanker  Kolorektal  dilakukan dengan  menggunakan  metode  pengujian black  box .  Pengujian  dengan  metode black box bertujuan  untuk  memastikan  bahwa aplikasi  telah  berjalan  baik  sesuai  dengan
spesifikasi kebutuhan yang telah ditetapkan. Sedangkan,  pengujian  metode K-Nearest Neighbor digunakan  untuk  mengetahui kinerja  metode K-Nearest  Neighbor dalam melakukan klasifikasi data.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan menggunakan  metode black  box ,  pengujian terhadap  seluruh  butir  uji  dinyatakan diterima.    Sehingga,  aplikasi  Diagnosis Kanker  Kolorektal  dapat  memenuhi  semua spesifikasi kebutuhan yang telah ditetapkan.
Pengujian metode K-Nearest Neighbor dilakukan 2 skenario. Skenario 1 digunakan untuk  mendapatkan  performa  terbaik  dari pengujian  beberapa  nilai  K.  Sedangkan skenario  2  digunakan  untuk  mendapatkan model terbaik dari nilai K terbaik pada hasil pengujian skenario 1.

## 4.2.1 S KENARIO 1
Nilai  K  yang  digunakan  yaitu  bernilai ganjil,  dimulai  dari  3  hingga  11.  Hasil pengujian beberapa nilai K dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 Hasil Pengujian Beberapa Niai K
K Accuracy Specificity Sensitivity 3 94,17% 94,43% 94,41% 5 94,17% 95,28% 93,64% 7 93,17% 94,89% 92,51% 9 92,67% 94,54% 92,07% 11 92,33% 94,50% 91,52%
Berdasarkan  hasil  pengujian  beberapa nilai K yang ditunjukkan pada Tabel 12, nilai accuracy tertinggi  dihasilkan  terdapat  pada K=3  dan  K=5.  Nilai specificity pada  K=3 lebih rendah daripada pada K=5, artinya pada K=3  terdapat  data  normal  yang  diprediksi kanker  lebih  banyak  daripada  pada  K=5. Sedangkan  nilai sensitivity pada  K=5  lebih rendah daripada pada K=3, artinya pada K=5 terdapat data kanker yang diprediksi normal lebih  banyak  daripada  pada  K=3.  Sehingga, performa  terbaik  dihasilkan  pada  K=3 dengan  nilai accuracy 94,17%, specificity 94,43%, dan sensitivity 94,41%.
4.2.2 S KENARIO 2
Skenario  1  didapatkan  nilai  K  terbaik pada  K=3.  Pada  skenario  2  dilakukan pengamatan fold terbaik  yang  dihasilkan pada K=3. Hasil pengujian K=3 dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13 Hasil Pengujian K=3 Fold Accuracy Specificity Sensitivity 1 96.667% 96.667% 96.667% 2 91.667% 86.667% 96.667% 3 96.667% 93.333% 100.000% 4 95.000% 90.000% 100.000% 5 98.333% 96.667% 100.000% 6 90.000% 96.667% 83.333% 7 88.333% 93.333% 83.333% 8 91.667% 93.333% 90.000% 9  100.000%  100.000%  100.000% 10 93.333% 96.667% 90.000%
Berdasarkan  pengamatan  pada  Tabel 13,  model  terbaik  didapatkan  pada  fold  9 dengan  nilai accuracy , specificity ,  dan sensitivity masing-masing  sebesar  100%. Pada  pengamatan  lain,  pada  pengujian  nilai K=3  didapat  hasil confusion  matrix yang ditunjukkan pada Tabel 14.
Tabel 14 Hasil confusion matrix pengujian K=3 Fold TP FN FP TN 1 29 1 1 29 2 26 4 1 29 3 28 2 0 30 4 27 3 0 30 5 29 1 0 30 6 29 1 5 25 7 28 2 5 25 8 28 2 3 27 9 30 0 0 30 10 29 1 3 27
Confusion  matrix hanya  menyajikan informasi  dalam  bentuk  angka.  Untuk menampilkan  informasi  kinerja  algoritma klasifikasi  dalam  bentuk  grafik  dapat digunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC).  Kurva  ROC  dibuat berdasarkan  nilai  yang  didapatkan  pada penghitungan confusion  matrix ,  yaitu False Positive  Rate (FPR)  dan True  Positive Rate (TPR)  dengan  menggunakan  persamaan  6. untuk  FPR  dan  persamaan  7.  untuk  TPR. Hasil  penghitungan  FPR  dan  TPR  dapat dilihat  pada  Tabel  15.  Grafik  ROC  dapat dilihat pada Gambar 10.
Tabel 15 Hasil Penghitungan FPR dan TPR Fold FPR TPR 1 0.033 0.967 2 0.033 0.867 3 0.000 0.933 4 0.000 0.900 5 0.000 0.967 6 0.167 0.967 7 0.167 0.933 8 0.100 0.933 9 0.000 1.000 10 0.100 0.967

## Gambar 9 Grafik ROC Pengujian K=3
Berdasarkan  Gambar  10.  kurva  yang mendekati  titik  (0,1)  berarti  kinerjanya bagus,  yaitu  pada fold 9.  Sedangkan  kurva yang  semakin  menjauhi  (0,1)  berarti kinerjanya  jelek,  yaitu  pada  titik  (0.033, 0.867)  atau fold 2.  Sehingga,  model  terbaik yang  didapatkan  dari  pengujian  K=3  adalah pada fold 9  dengan  nilai accuracy 100%, specificity 100%,  dan sensitivity 100%. Sedangkan  berdasarkan  grafik  ROC, fold 2 kinerjanya paling jelek dengan nilai accuracy 91,667%, specificity 86,667%, dan sensitivity 96,667%.

## 5 K ESIMPULAN D AN S

## ARAN

## 5.1 K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari hasil  penelitian  implementasi  metode K- Nearest  Neighbor untuk  diagnosis  kanker kolorektal  dengan biomarker  micro-RNA adalah sebagai berikut.
1. Perubahan  nilai  K  pada K-Nearest Neighbor mempengaruhi performa metode K-Nearest Neighbor yang terdiri dari accuracy , specificity , dan sensitivity . 2. Pengujian nilai K dilakukan dimulai dari 3 sampai dengan 11 yang bernilai ganjil.
Hasil  pengujian  tersebut  terdapat  hasil rata-rata accuracy yang sama, yaitu pada pengujian K=3 dan K=5. Performa K=3 dipilih  menjadi  model  terbaik  karena pertimbangan  nilai sensitivity lebih tinggi dan nilai specificity lebih rendah.
3. Hasil  performa  terbaik  dari  pengujian beberapa  nilai  K  dengan  metode K- Nearest Neighbor menghasilkan accuracy 94,17%, specificity 94,43%, dan sensitivity 94,41% pada K=3. 4. Berdasarkan kurva ROC, pada pengujian K=3 didapatkan model dengan performa terbaik pada fold 9 dengan nilai accuracy 100%, specificity 100%,  dan sensitivity 100%. Sedangkan model dengan performa  terjelek  pada  fold  2  dengan nilai accuracy 91,667%, specificity 86,667%, dan sensitivity 96,667%.

## 5.2 S ARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  dari penelitian  tugas  akhir  ini  untuk  penelitian lebih  lanjut  yaitu  pengembangan  penelitian tentang  penentuan  jumlah  tetangga  (K) optimal  pada K-Nearest  Neighbor dengan otomatis  tanpa  harus  mencoba  satu  persatu dalam menentukan nilai K. Selain itu, dapat dilakukan  pengembangan  penelitian  tentang metode  seleksi  atribut  ( feature  selection ) yang dapat mengetahui bobot masing-masing atribut agar memberikan hasil accuracy yang optimal.

## D AFTAR P USTAKA
Accerbi,  M.,  Schmidt,  S.  A.,  Paoli,  E.  De, Park,  S.,  Jeong,  D.-H.,  &  Green,  P.  J. (2013).  Methods  for  Isolation  of  Total RNA  to  Recover  miRNAs  and  Other Small  RNAs  from  Diverse  Species.
From Plant Genomics to Plant Biotechnology , 592 , 15–30.
Anwar, S. L., Haryono, S. J., Aryandono, T., &  Haryana,  S.  M.  (2017). Micro-RNA.
Biogenesis,  Fungsi,  dan  Perannya dalam  Proses  karsinogenesis  dan Penatalaksanaan  Kanker .  Yogyakarta:
Gadjah Mada University Press.
Bishop,  C.  M.  (2006). Pattern  Recognition and  Machine  Learning .  Singapore: Springer.
Calin,  G.  A.,  &  Croce,  C.  M.  (2006).
MicroRNA signatures in human cancers. Nature Reviews Cancer , 6 (11), 857–866.
Iorio,  M.  V.,  &  Croce,  C.  M.  (2012). microRNA  involvement  in  human cancer. Carcinogenesis , 33 (6),  1126– 1133.
Kemenkes  RI.  (2017).  Pedoman  Nasional Pelayanan Kedokteran Kolorektal.
Kohavi,  R.  (1995).  A  Study  of  Cross Validation  and  Bootstrap  for  Accuracy Estimation and Model Selection, 5 .
Lan, H., Lu, H., Wang, X., & Jin, H. (2015). MicroRNAs  as  potential  biomarkers  in cancer:  Opportunities  and  challenges. BioMed Research International , 2015 .
Liu,  A.,  &  Xu,  X.  (2011).  Formalin-fixed Paraffin-embedded
Tissue. Encyclopedia of Cancer , 1446–1446.
Luo, X., Burwinkel, B., Tao, S., & Brenner, H.  (2011).  MicroRNA  signatures: Novel biomarker for colorectal cancer? Cancer  Epidemiology  Biomarkers  and Prevention , 20 (7), 1272–1286.
Mazeh, H., Mizrahi, I., Ilyayev, N., Halle, D., Brücher,  B.  L.  D.  M.,  Bilchik,  A., Protic,  M.,  Daumer,  M.,  Stojadinovic, A., Avital, I., & Nissan, A. (2013). The diagnostic  and  prognostic  role  of microRNA in  colorectal  cancer-a comprehensive  review. Journal  of Cancer , 4 (3), 281–295.
Medjahed, S. A., Ait Saadi, T., & Benyettou,
A. (2013). Breast  Cancer Diagnosis  by using k-Nearest Neighbor with Different  Distances  and  Classification Rules. International Journal of
Computer Applications , 62 (1), 1–5.
Michael, M. Z., O’ Connor, S. M., van Holst Pellekaan,  N.  G.,  Young,  G.  P.,  & James, R. J. (2003). Reduced accumulation of specific microRNAs in colorectal neoplasia. Molecular Cancer Research : MCR , 1 (12), 882–891. Mustaffa,  Z.,  &  Yusof,  Y.  (2011).  A Comparison of Normalization
Techniques  in  Predicting  Dengue Outbreak. International  Conference  on Business  and  Economics  Research , 1 , 345–349.
Primartha,  R.  (2018). Belajar  Machine Learning . Bandung: Informatika.
Rosenfeld,  N.  et  al.  (2008).  MicroRNAs accurately identify cancer tissue origin. Nature Biotechnology , 26 , 462.
Tyas, R. D. O., Soebroto, A. A., & Furqon, M.  T.  (2015).  Pengembangan  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi  Potong dengan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbour. Journal  of  Environmental Engineering & Sustainable Technology , 02 (01), 58–66.
Vercellis,  C.  (2009). Business  Intelligence:
Data  Mining  and  Optimization  for Decision Making . Business Intelligence: Data Mining and
Optimization for Decision Making . Vogelstein,  B.  et  al.  (1988).  Genetic alterations during colorectal-tumor development. New  England  Journal  of Medicine , 309 (23), 1426–1434.
WHO.  (2018).  Global  Cancer  Observatory: Cancer Today., 876 , 49–50.
Winawer,  Z.  et  al.  (1993).  Prevention  of colorectal cancer by colonscopy polipectomy. New  England  Journal  of Medicine .
Yayasan  Kanker  Indonesia.  (2018).  Kanker Kolorektal World Cancer Day, (April).
Zhang,  S.,  Zhang,  J.,  Zhu,  X.,  Qin,  Y.,  & Zhang,  C.  (2008).  Missing  Value Imputation  Based  on  Data  Clustering. Transactions on Computational Science I , (60625204), 128–138.