## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349

## Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Data Microarray Menggunakan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator dan Functional Link Neural Network
Dinda Rahma Putri * , Adiwijaya, Yuliant Sibaroni
Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1 dindarp@student.telkomuniversity.ac.id, 2 adiwijaya@telkomuniversity.ac.id, 3 yuliant@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: dindarp@student.telkomuniversity.ac.id
Abstrak− Kanker  adalah  penyakit  berbahaya  yang  muncul  dari  perubahan  sel  normal  menjadi  sel  tumor  yang  berkembang menjadi tumor ganas. Menurut WHO, kanker merupakan penyakit mematikan kedua di dunia. Sekitar 70% kematian akibat kanker terjadi  di  negara  berpenghasilan rendah dan  menengah  seperti  Indonesia. Kanker  dapat  dideteksi  dengan mengenali pola ekspresi gen manusia. DNA Microarray adalah teknologi yang dapat mengetahui pola ekspresi  gen di  berbagai kondisi yang berbeda dengan cara klasifikasi data microarray. Data microarray memiliki dimensi yang sangat besar dan perlu direduksi guna mendapatkan gen yang informatif untuk mendeteksi kanker dengan optimal. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan Least  Absolute  Shrinkage  and  Selection  Operator  (LASSO)  sebagai metode  seleksi  fitur  untuk mereduksi  dimensi  data  dan Functional  Link  Neural  Network  (FLNN)  sebagai  metode  klasifikasi  dengan  fungsi  basis  Legendre  Polynomial.  Dengan serangkaian proses yang telah dilakukan, didapatkan akurasi rata-rata sebesar 86.41% dan f1-score rata-rata sebesar 81.83%.
Kata Kunci: Deteksi Kanker, DNA Microarray, Reduksi Dimensi, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Functional Link Neural Network (FLNN).
Abstract −Cancer is  a  dangerous  disease that  arises from the  conversion  of  normal cells into  tumor  cells that  develop  into malignant tumors. According to WHO, cancer is the second deadliest disease in the world. About 70% of cancer deaths occur in low and middle income countries such as Indonesia. Cancer can be detected by recognizing patterns of expression of human genes. DNA Microarray is a technology that can find patterns of gene expression in a variety of different conditions by means of  microarray  data  classification.  Microarray  data  has  very  large  dimensions  and  needs  to  be  reduced  in  order  to  obtain informative genes to detect cancer optimally. In this study, the authors use the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)  as  a  feature  selection  method  to  reduce  data  dimensions  and  Functional  Link  Neural  Network  (FLNN)  as  a classification method with Legendre Polynomial base functions. With a series of processes that have been carried out, obtained an average accuracy of 86.41% and an average f1-score of 81.83%.
Keywords : Cancer Detection, DNA Microarray, Dimension Reduction, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Functional Link Neural Network (FLNN).

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah salah satu penyakit berbahaya yang dapat menyebabkan kematian. Kanker muncul dari perubahan sel  normal  menjadi  sel  tumor  yang  berkembang  menjadi  tumor  ganas.  Menurut  WHO  [1],  kanker  merupakan penyakit mematikan kedua di dunia. Sekitar 70% kematian akibat kanker terjadi di negara berpenghasilan rendah dan menengah [1]. Seperti halnya angka kejadian penyakit kanker di Indonesia yang berada di urutan 8 di Asia Tenggara  [2].  Namun,  peningkatan  kasus  kanker  dapat  dikurangi  dengan  deteksi  kanker  sejak  dini  dan menghindari faktor resiko utamanya seperti mengatur pola makan dengan baik dan menghindari konsumsi alkohol [1]. Dengan demikian, teknologi deteksi kanker sangat dibutuhkan agar upaya pencegahan maupun pengobatan kanker dapat dilakukan sesegera mungkin.
Terdapat  suatu  teknologi  dalam  bidang  bioinformatika  yang  digunakan untuk  mendeteksi kanker dalam beberapa  tahun  terakhir  ini.  DNA  microarray  adalah  teknologi  yang  menggunakan  data  microarray  untuk mengetahui pola ekspresi gen di berbagai kondisi yang berbeda [3]. Kanker dapat dideteksi dengan memahami pola ekspresi gen karena ekspresi gen dapat mendeskripsikan sel kanker yang mengalami abnormalitas yang bisa menyebabkan  kanker  tumbuh  dan  berkembang.  Deteksi kanker melalui  ekspresi  gen  jauh lebih  terpercaya dan akurat dibandingkan deteksi kanker secara tradisional yang berdasarkan analisis kemunculan tumor [4]. Sehingga, teknologi ini dapat membantu para medis memahami pola ekspresi gen seseorang yang terkena kanker maupun tidak [5].
Dalam mendeteksi kanker menggunakan data microarray, terdapat masalah yang harus diatasi yaitu dimensi data  yang  sangat  besar  dimana  jumlah  gen  lebih  besar  daripada  jumlah  sampel  [6].  Solusinya  yaitu  dilakukan reduksi dimensi data  karena  dapat  membantu  dalam memaksimalkan  data  dengan  mengetahui  gen yang  sangat berpengaruh untuk mendeteksi kanker [7]. Pada penelitian yang berjudul “Feature Selection Algorithm Based on Mutual  Information  and  Lasso  for  Microarray  Data”  [8]  telah  dilakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  data microarray menggunakan Mutual Information (MI), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan  Improved  LASSO  untuk  metode  reduksi  dimensinya  dan  menggunakan  empat  metode  klasifikasi  yaitu Support Vector Machine (SVM), K- Nearest Neighbors KNN, C4.5 Decision Tree and Random Forest. Data yang digunakan yaitu Colon, Prostate, Lymphoma, Leukimia, dan Lung Cancer. Hasil dari penelitian tersebut diperoleh rata-rata  akurasi  yang  menggunakan  LASSO  sebagai  metode  seleksi  fiturnya  adalah  93,562%  dan  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349
menggunakan  MI  diperoleh  rata-rata  akurasi  sebesar  92,97%. LASSO  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai penelitian untuk pemilihan fitur karena kinerjanya yang efisien [8, 9].
Berbagai penelitian mengenai klasifikasi microarray telah banyak dilakukan untuk membantu bidang medis dalam mendeteksi kanker dengan mengamati ekspresi genetik dari berbagai gen. Informasi penting dari gen dapat diekstraksi  menggunakan  teknik  pembelajaran  mesin  [10].  Pada  penelitian  yang  berjudul  “Implementation  of Minimum  Redundancy  Maximum  Relevance  (MRMR)  and  Genetic  Algorithm  (GA)  for  Microarray  Data Classification with C4. 5 Decision Tree.” [11] telah dilakukan klasifikasi data microarray menggunakan Minimum Redundancy  Maximum  Relevance  (MRMR)  dan  Genetic  Algorithm  (GA)  dengan  metode  klasifikasi  C4.5 Decision Tree. Pada percobaan pertama menggunakan MRMR yang dikombinasikan dengan GA sebagai metode optimasi dan klasifikasi C4.5 menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 79%. Pada percobaan kedua menggunakan GA sebagai metode seleksi fitur dan klasifikasi C4.5 menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 78%.  Pada penelitian yang berjudul “Implementation of Mutual Information and Bayes Theorem for Classification Microarray Data.” [12] telah dilakukan klasifikasi data microarray menggunakan Mutual Information (MI) dan Teorema Bayes. Hasil yang  didapatkan  yaitu  F1-score  tertinggi  sebesar  91.06%  menggunakan  Bayesian  Network  dan  88.85% menggunakan Naive Bayes.
Pada penelitian yang  berjudul “Deteksi  Kanker  berdasarkan  Klasifikasi  Data  Microarray menggunakan Functional Link Neural Network dengan Seleksi Fitur Genetic Algorithm.” [13] telah dilakukan klasifikasi data microarray menggunakan Genetic Algorithm (GA) sebagai metode reduksi dimensi dan Functional Link Neural Network  (FLNN)  sebagai  metode  klasifikasinya.  Pada  penelitian  tersebut  dijelaskan  bahwa  FLNN  merupakan salah satu model Artiﬁcial Neural Network (ANN) yang berhasil dalam melakukan klasifikasi karena memiliki arsitektur  layar  tunggal  yang mampu mengoptimasi  proses.  Berbeda dengan metode  ANN  yang  menggunakan multi layer, waktu komputasi FLNN dapat lebih cepat karena memiliki arsitektur layer tunggal. Pada klasifikasi FLNN, terdapat fungsi basis untuk mengekspansi vektor masukan. Pada pengujiannya, terdapat beberapa skenario pengujian dan pengujian terbaik dihasilkan dari skenario pertama dengan proporsi data latih berbanding data uji sebesar  70:30.  Kemudian,  diperoleh  akurasi  sebesar  92.3%  dan  87.5%  yang  masing-masing  dihasilkan  dari kombinasi  parameter  ukuran  populasi  100,  dan  Legendre  Polynomial  orde  3  dengan  LR  0.6.  Sedangkan  pada penelitian yang berjudul “Cancer Detection based on Microarray Data Classification Using Principal Component Analysis and Functional Link Neural Network” [14] telah dilakukan analisis pengaruh PCA dan orde polynomial FLNN terhadap performansi sistem. Orde polinomial yang digunakan pada penelitian tersebut yaitu 1, 2, 3, dan 4. Hasil rata-rata akurasi yang didapatkan sebesar 76.08%.
Pada penelitian yang berjudul “Classification of Microarray Data Using Functional Link Neural Network.” [15] telah dilakukan klasifikasi DNA microarray menggunakan Functional Link Neural Netowork (FLNN) sebagai metode klasifikasi dan T-Test sebagai metode seleksi fiturnya. Mereka membandingkan semua fungsi basis yang ada  pada  metode  FLNN  tersebut  yaitu  Power  Series  Polynomial  FLNN,  Trigonometric  FLNN,  Chebyshev Polynomial FLNN, dan Legendre Polynomial FLNN. Mereka menyimpulkan bahwa basis Legendre Polynomial dengan akurasi 0.8557 menjadi basis yang terbaik daripada tiga basis lainnya.
Dalam  penelitian  ini,  FLNN  dengan  fungsi  basis  Legendre  Polynomial  digunakan  pada  klasifikasi  dan LASSO pada reduksi dimensinya. Kemudian, performansi hasil klasifikasi dianalisis berdasarkan pengaruh dari metode seleksi fitur dan metode klasifikasi.
Pada  bab  pendahuluan ini  penulis menjelaskan  latar belakang,  rumusan  masalah,  dan tujuan.  Kemudian pada  bab  metode  penelitian,  penulis  membahas  penelitian  terkait  metode  dan  alur  sistem  yang  digunakan. Selanjutnya pada bab hasil dan pembahasan, penulis membahas hasil dan analisis. Setelah itu, pada bab terakhir, penulis menjelaskan kesimpulan dari penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Sistem
Pada penelitian kali ini, skema sistem yang dibangun tersaji dalam diagram pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349
Proses pertama, data harus melewati tahap proses seleksi fitur menggunakan LASSO. Kemudian, data hasil dari seleksi fitur harus dinormalisasi. Selanjutnya, data yang telah dinormalisasi akan dipartisi menggunakan K- Fold  menjadi  dua  jenis  data  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Setelah  itu,  data  training  digunakan  dalam pembuatan  model  klasifikasi.  Terakhir,  model  yang  dihasilkan  dari  proses  tersebut  akan  digunakan  untuk mengklasifikasi data testing dan menghitung performansi sistem.

## 2.2 Data Set
Klasifikasi dilakukan terhadap tiga data yaitu Colon Tumor, Breast Cancer, dan Lung Cancer yang didapat dari Kent-Ridge Bio-medical Data Set Repository [16].
Tabel 1. Spesifikasi Data Penelitian Data Jumlah Fitur Jumlah Data Jumlah Kelas Kelas Positif Kelas Negatif Colon Tumor 2000 62 2 Positif Negatif Breast Cancer 24481 97 2 Relapse Non-relapse Lung Cancer 12533 181 2 Mesothelioma ADCA

## 2.3 Praproses Data
Data  yang digunakan  memiliki  nilai  yang  bersifat kontinu dan  memiliki  perbedaan  jangkauan  yang  signifikan. Menurut  penelitian  yang  berjudul  “Evaluation  of  Normalization  Methods  for  Microarray  Data.”  [17],  pada penggunaan  data  microarray,  banyak  variasi  yang  tidak  diinginkan  namun  tetap  teramati  dalam  ekspresi  gen. Normalisasi  merupakan  proses  penghilangan  variasi  data  yang  signifikan  sehingga  dalam  penggunaan  data microarray diperlukan normalisasi. Pada praproses ini dilakukan normalisasi data untuk mengubah rentang nilai data menjadi rentang 0 sampai 1. Teknik yang digunakan adalah Min-Max Normalization dalam persamaan 1 [3].
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖(𝑥) = 𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 (1)
Dimana,   x adalah nilai data  yang  belum  dinormalisasi, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah  nilai  terkecil  dari  semua  data,  dan 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai terbesar dari semua data dalam atribut yang dinormalisasi.

## 2.4. LASSO
Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) adalah metode yang bekerja untuk regularisasi dan seleksi fitur. Pada parameter modelnya terdapat jumlah nilai absolut koefisien yang diberikan batasan agar tidak lebih dari nilai tetap.  Metode  ini  menerapkan  proses  regularisasi  atau  penyusutan  yang  menyebabkan  sebagian koefisien dari fitur mendekati nol atau menjadi nol. Fitur yang memiliki koefisien tidak nol akan dipilih untuk digunakan dalam klasifikasi [9].
Menurut  penelitian  yang  berjudul  “Predicting  Patient  Survival  from  Microarray  Data  by  Accelerated Failure Time Modeling Using Partial Least Squares and LASSO.” [18], LASSO menggunakan model linier regresi yang digambarkan pada persamaan 2.
𝑦 =  𝛼 + ∑ 𝛽 𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑋 𝑖 (2) ∑ |𝛽 𝑖 |   ≤ 𝑡 𝑘 𝑖=1 (3)
Dimana, α   = parameter alpha β  = vektor koefisien regresi
x = variable bebas
y = variable terikat
t = parameter tuning yang mengontrol besarnya penyusutan
2.5 K-Fold
K- Fold adalah salah satu metode partisi data set menjadi data training dan data testing. Metode ini membagi data set sebanyak jumlah partisi K secara acak dan eksperimen dilakukan sebanyak K. Pada penelitian ini, setelah data direduksi  dan  dinormalisasi,  akan  dilakukan  partisi  data  menjadi  data  training  dan  data  testing.  Nilai  K  yang digunakan adalah 5 yang artinya perbandingan data training dan testing sebesar 80:20.

## 2.6 FLNN
Selanjutnya, pada proses klasifikasi menggunakan metode FLNN yang merupakan algoritma jaringan syaraf tiruan dengan arsitektur layer tunggal dan hanya memiliki input layer dan output layer. Sehingga, metode ini memiliki kecepatan  performansi  lebih  cepat  daripada  jaringan  syaraf  tiruan dengan arsitektur multi  layer  yang memiliki hidden layer [19]. Pada FLNN, vektor masukan diperluas ke dalam dimensi yang lebih tinggi berdasarkan fungsi basis  yang  ditentukan  [13].  Terdapat  beberapa  jenis  fungsi  basis  antara  lain  Power  Series  Polynomial,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349
Trigonometric,  Chebyshev  Polynomial,  dan  Legendre  Polynomial.  Dalam  penelitian  ini,  basis  yang  digunakan adalah  Legendre  Polynomial  yang  didukung  oleh penelitian  yang  berjudul “Classification  of  Microarray  Data Using  Functional  Link  Neural  Network.”  [15]  yang  telah  membandingkan  hasil  setiap  basis  pada  FLNN  dan menyimpulkan  bahwa  FLNN  dengan  basis  Legendre  Polynomial  menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik  bila dibandingkan dengan tiga basis lainnya.
Proses yang ada pada FLNN dalam penelitian ini yaitu memperluas vektor masukan berdasarkan fungsi basis Legendre Polynomial. Kemudian, dalam proses training, dimulai dengan inisiasi bobot secara acak hingga hasil dari nilai keluaran yang telah diaktivasi dilakukan evaluasi untuk mengetahui hasil prediksi. Proses tersebut akan  terus  berulang  karena  dalam  alur  kerja  FLNN  ini  menggunakan  teknik  Back-Propagatioan  guna meminimalisasi kesalahan melalui proses learning [19].
Adapun ilustrasi FLNN dengan Legendre Polynomial orde 3 pada gambar 2 [13].

## Gambar 2. Skema Klasifikasi FLNN
Menurut penelitian yang berjudul “Funtional Link Neural Network Approach to Solve Structural System Identification Problems.”[20], rincian langkah-langkah klasifikasi menggunakan algoritma FLNN sebagai berikut. 1. Nilai input 𝑥 diekspansi dengan fungsi basis Legendre Polynomial menggunakan persamaan 4.
𝐿 𝑛+1 (𝑥) = 1 𝑛+1 [(2𝑛 + 1)𝑥𝐿 𝑛 − 𝑛𝐿 𝑛−1 (𝑥)] (4)
Dimana, L adalah notasi untuk fungsi basis Legendre Polynomial dengan n+1 adalah orde polynomial dan 𝑥 adalah  nilai  masukan dari  data  asli.  Contoh  nilai  masukan 𝑥 = [𝑥 1 𝑥 2 𝑥 3 ] 𝑇 ,  setelah  diekspansi menggunakan Legendre Polynomial orde 2,  maka  nilai masukan  menjadi 𝑥 ′ = [1, 𝐿 1 (𝑥 1 ), 𝐿 2 (𝑥 1 ), 𝐿 1 (𝑥 2 ), 𝐿 2 (𝑥 2 ), 𝐿 1 (𝑥 3 ), 𝐿 2 (𝑥 3 )] 𝑇 dimana 𝐿 0 (𝑥) = 1 adalah nilai orde ke-0, 𝐿 1 (𝑥) = 𝑥 adalah nilai orde ke-1 dan akan terus diekspansi ke orde-2 menjadi 𝐿 2 (𝑥) = 1 2 (3𝑥 2 − 1) .
2. Selanjutnya, untuk menghitung jumlah linier S menggunakan persamaan 5 dengan menjumlahkan semua hasil kali bobot dengan nilai fungsi basis yang telah didapatkan dan ditambah dengan nilai bias.
𝑆 =   ∑ 𝑤 𝑖 𝐿 𝑖 (𝑥) + 𝑁 𝑖=1 𝑏 (5)
Dimana  L( 𝑥) adalah nilai yang telah diekspansi dengan Legendre Polynomial, w = bobot yang diinisiasi secara acak, 𝑏 adalah bias, dan N adalah jumlah data berdasarkan hasil ekspansi dengan fungsi basis.
3. Setelah itu, pada fungsi aktivasi menggunakan fungsi sigmoid 𝑓(𝑆) dalam persamaan 6.
𝑦 𝑖 = 𝑓(𝑆 𝑖 ) = 1−exp(𝑆) 1+exp(𝑆) (6)
Dimana jumlah linier 𝑆 𝑖 sebagai nilai inputan ke-i dalam fungsi tersebut dan 𝑦 𝑖 sebagai hasil dari fungsi sigmoid yang merupakan nilai prediksi.
4. Kemudian,  dilakukan  proses perhitungan error menggunakan  fungsi square error dalam persamaan 7  guna mengevaluasi  hasil  klasifikasi . Perhitungan error ini  akan  digunakan  untuk  memperbaharui  bobot  dan meminimalisasi error .
𝐸 = 1 2 [𝑡 𝑖 −  𝑦 𝑖 ] 2 = 1 2 𝑒 𝑖 2 (7)
Dimana, 𝑦 𝑖 adalah kelas prediksi dan 𝑡 𝑖 sebagai kelas target.
b

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349
5. Setelah proses pada langkah 4, bobot w akan diperbaharui menggunakan persamaan 8 dan 9 berdasarkan hasil evaluasi yang telah dilakukan menggunakan persamaan 7.
𝑤 𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +  ∆𝑤 𝑖 (8)
∆𝑤 𝑖 = [−η 𝜕𝐸 𝜕𝑤𝑖 ] (9) = [−η ( 𝑡 𝑖 −   𝑦 𝑖 )(1 − 𝑦 𝑖 2 ) 𝐿 𝑖 (𝑥) ]
Dimana, ∆𝑤 𝑖 adalah perubahan bobot, η adalah parameter learning , 𝑦 𝑖 adalah kelas prediksi dan 𝑡 𝑖 sebagai kelas target, 𝐿 𝑖 (𝑥) adalah nilai Legendre Polynomial data x.
Tahap dua (2) hingga lima (5) akan terus berulang hingga mendapatkan nilai parameter bobot yang terbaik dengan melihat hasil evaluasi perhitungan error. Jika nilai error kurang dari nilai error terkecil yang ditentukan maka pembaharuan bobot akan berhenti. Setelah proses learning, tahap (1) sampai (3) akan dilakukan terhadap data testing. Nilai aktivasi pada tahap (3) akan diklasifikasi berdasarkan perbandingan dengan nilai threshold untuk dimasukkan ke dalam kelas kanker atau tidak kanker.

## 2.7 Skenario Pengujian
Pada penelitian ini dilakukan pengujian menggunakan data Colon Tumor, Breast Cancer, dan Lung Cancer dengan skenario  yang  sama.  Skenario  pengujian  ini  adalah  mengklasifikasi  semua  data  menggunakan  FLNN  dengan didahului  reduksi  dimensi  menggunakan  LASSO.  Hasil  yang  akan  dievaluasi  adalah  pengaruh  dari  parameter alpha  pada  LASSO  terhadap  performansi  sistem  dan  pengaruh  dari  parameter  orde  pada  FLNN  terhadap performansi sistem. Parameter alpha yang digunakan adalah 0.1, 0.01, dan 0.001, sedangkan parameter orde yang digunakan adalah 1, 2, 3, dan 4.

## 2.8 Performansi
Pada penelitian ini, evaluasi dilakukan menggunakan table confusion matrix pada tabel 2.

## Tabel 2. Confusion Matrix
Komponen  yang  digunakan  dalam  table  confusion  matrix  yaitu  True  Positive,  False  Positive,  True Negative, dan False Negative. Dimana, True Positive adalah total banyaknya hasil yang berhasil diprediksi kanker. False Positive adalah total banyaknya hasil yang tidak berhasil diprediksi tidak kanker. False Negative adalah total banyaknya hasil yang tidak berhasil diprediksi kanker. True Negative adalah jumlah banyaknya hasil yang berhasil diprediksi  tidak  kanker.  Akurasi  memperhitungkan  hasil  dari  prediksi  benar  kanker  dan  prediksi  benar  tidak kanker. Sedangkan F1-Score memperhitungkan prediksi benar kanker terhadap semua kelas kanker.
Perhitungan akurasi dan f1-score dihitung dengan persamaan 10 dan 13 sebagai berikut [14].
Akurasi = (TN+TP) (TN+FN+TP+FP) (10) Precision = TP (TP+FP) (11) Recall = TP (TP+FN) (12) F1-Score = 2 ∗ (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛)
(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛)
(13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengaruh Alpha Terhadap Performansi
Tabel 3. Data Setelah Seleksi Fitur Data Jumlah Fitur Alpha Jumlah Fitur Setelah Seleksi Fitur Colon Tumor 2000 0.1 133 0.01 360 0.001 949 Actual / Predicted Predicted Positive Predicted Negative Actual Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Actual Negative False Positive (FP) True Negative (TN)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349
Lung Cancer 12533 0.1 234 0.01 503 0.001 1315 Breast Cancer 24481 0.1 38 0.01 89 0.001 297
Pada tahap seleksi fitur, metode yang digunakan adalah Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Metode tersebut memiliki parameter alpha untuk mendapatkan koefisien dari setiap fitur data. Terdapat beberapa  parameter  alpha  yang  digunakan  yaitu  0.1,  0.01,  dan  0.001.  Dimensi  data  berkurang  setelah  data dilakukan seleksi fitur.
Tabel  3  merupakan  hasil  dari penggunaan LASSO  untuk  seleksi  fitur  yang menyebabkan dimensi  data tereduksi sebelum masuk ke dalam proses klasifikasi. Jumlah fitur yang terpilih cukup beragam di setiap jenis data yang digunakan. Selain itu, dapat terlihat bahwa LASSO mampu mereduksi dimensi dengan cukup baik karena jumlah  fitur  yang  tereduksi  cukup  banyak.  Hal  ini  akan  membantu  waktu  eksekusi  pada  proses  klasifikasi menggunakan FLNN.
Tabel 4. Performansi tiap alpha terhadap semua orde polynomial Alpha Colon Tumor Breast Cancer Lung Cancer Rata-rata acc f1 acc f1 acc f1 acc f1 0.1 87 89.85 61.3 51.8 99.7 99.4 82.66667 80.35 0.01 86.665 89.47 83.7 82.7 99.4 98.8 89.92167 90.32333 0.001 86.765 89.6875 81.65 80.35 91.5 54.4 86.63833 74.8125
Tabel  4  menampilkan performansi  percobaan  yang  menggunakan  berbagai  nilai  alpha  untuk  setiap data microarray  yang  digunakan.  Nilai  parameter  alpha  akan  berpengaruh  pada  jumlah fitur  yang  terpilih.  Semakin kecil  nilai  alpha  maka  akan  semakin  besar  jumlah  fitur  yang  terpilih.  Jumlah  dari  fitur  terpilih  akan  terlihat pengaruhnya terhadap performansi sistem yang telah dibangun.
Berdasarkan  hasil  yang  tertera  pada  table  4,  hasil  rata-rata  tertinggi  didapatkan  dari  percobaan  yang menggunakan  data  Lung  Cancer  dengan  parameter  alpha  sebesar  0.1  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 99.7 % dan nilai f1-score nya sebesar 99.4 %. Pada percobaan menggunakan data Colon Tumor menghasilkan nilai  rata-rata  f1-score  yang  tidak  jauh  berbeda  di  setiap  nilai  parameter  alpha.  Selain  itu,  pada  percobaan menggunakan  data  Lung  Cancer  menghasilkan  nilai  rata-rata  f1-score  yang  semakin  menurun  seiring  dengan menurunnya nilai parameter alpha dan mengalami penurunan yang cukup besar dari nilai rata-rata f1-score sebesar 98.8% dengan parameter alpha 0.01 menurun sebesar 44.4% pada percobaan dengan parameter alpha 0.001. Hal ini menunjukkan  bahwa  kemampuan  sistem  dengan  parameter  alpha  0.001  pada  data  Lung  Cancer  sangat  baik dalam mendeteksi kanker namun kurang baik dalam mendeteksi tidak kankernya.
Pada  percobaan  yang  menggunakan  data  Breast Cancer menghasilkan pengaruh yang berbeda  dari  hasil kedua  data  lainnya.  Hasil  rata-rata  percobaan  yang menggunakan  parameter  alpha  0.1  terlihat  rendah.  Namun, pada percobaan dengan parameter alpha sebesar 0.01 mengalami kenaikan sebesar 22.4% untuk akurasinya dan 30.9%  untuk  f1-score  nya.  Berbeda  dengan  hasil  rata-rata  yang  menggunakan  parameter  alpha  0.001  yang mengalami sedikit penurunan sebesar 2.05% untuk akurasinya dan 2.35% untuk f1-score nya.
Pada gambar 3 memperlihatkan rata-rata hasil dari seluruh data dengan nilai parameter alpha yang berbeda- beda. Berdasarkan gambar tersebut, hasil tertinggi yang didapatkan adalah percobaan dengan nilai parameter alpha 0.01 yaitu menghasilkan akurasi sebesar 89.92 % dan nilai f1-score sebesar 90.32%. Selain itu, hasil rata-rata dari
A L P H A   0 . 1 A L P H A   0 . 0 1 A L P H A   0 . 0 0 1 acc f1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349
ketiga parameter alpha yang digunakan cukup konsisten karena memiliki selisih yang tidak terlalu besar satu sama lain.  Sehingga,  dari  semua  percobaan  menggunakan  beberapa  variasi  nilai  parameter  alpha  didapatkan  bahwa performansi  tertinggi  dihasilkan  dari  percobaan  dengan  menggunakan  nilai  parameter  alpha  sebesar  0.01.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  penelitian  ini,  nilai  alpha  sebaiknya tidak  terlalu  kecil maupun  tidak  terlalu besar.

## 3.2 Pengaruh Orde Polynomial Terhadap Performansi
Pada klasifikasi FLNN, orde polinomial adalah sebuah parameter yang digunakan dalam proses ekspansi fitur data menggunakan  fungsi  basis.  Pada  penelitian  ini,  fungsi  basis  yang  digunakan  adalah  legendre  polinomial. Percobaan  dilakukan menggunakan  beberapa orde  polinomial yang  berbeda  untuk menganalisis pengaruh  orde polinomial  yang  digunakan  terhadap  performansi  sistem.  Parameter  orde  polinomial  yang  digunakan  pada percobaan ini adalah 1, 2, 3, dan 4. Pada table 5 merupakan hasil percobaan yang didapatkan menggunakan tiga data yang berbeda.
Tabel 5. Performansi orde terhadap semua alpha Orde Colon Tumor Breast Cancer Lung Cancer Rata-rata Acc f1 acc f1 acc f1 acc f1 1 89.26667 91.4 79.26667 75.8 99.6 99.2 89.37778 88.8 2 86.64 89.34333 77.26667 72.53333 99.6 99.2 87.83556 87.02555 3 85.06667 88.46667 72.46667 68.26667 93.93333 65.86667 83.82222 74.2 4 86.26667 89.46667 73.2 69.86667 94.33333 72.53333 84.6 77.28889
Gambar 4. Grafik hasil dari keseluruhan data berdasarkan orde polinomial
Gambar 4 menampilkan hasil rata-rata dari keseluruhan data yang  digunakan. Hasil tertinggi didapatkan dari percobaan yang menggunakan orde 1. Sedangkan, hasil terkecil didapatkan dari percobaan yang menggunakan orde 3. Selain itu, selisih dari hasil masing-masing orde tidak terlalu jauh. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa peningkatan  orde  polinomial  tidak  menjamin  meningkatnya  performansi  dan  orde  1  adalah  parameter  orde polinomial yang menghasilkan performansi tertinggi di semua data yang digunakan pada penelitian ini.
Adapun waktu eksekusi selama melakukan percobaan yang dipaparkan pada table 6.
Tabel 6. Waktu Eksekusi DATA ORDE 1 ORDE 2 ORDE 3 ORDE 4 Colon Tumor 161.2304 181.9529 249.8385 261.3453 Breast Cancer 250.6202 311.4721 342.542 380.4112 Lung Cancer 392.1474 451.4993 481.4565 862.8089
Cara  kerja  FLNN  adalah  memperluas  vektor  masukan  berdasarkan  orde  polinomialnya.  Semakin  tinggi orde polynomial maka akan semakin bertambah besar dimensi fitur yang akan diklasifikasi. Sehingga, terlihat pada tabel 6 bahwa waktu eksekusi akan semakin bertambah jika ordenya semakin besar. Rata-rata lama waktu eksekusi sistem adalah 360.6140 detik atau 6.010173 menit.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa parameter dari FLNN dan LASSO dapat mempengaruhi hasil performansi. Penggunaan parameter alpha pada seleksi fitur LASSO membantu dimensi data menjadi lebih kecil. Sehingga, dapat membantu dalam kecepatan waktu komputasinya. Performansi tertinggi yang didapatkan dari pengujian dengan perbandingan parameter alpha pada seleksi fitur adalah percobaan dengan
8 9 .3 8 8 7 .8 4 8 3 .8 2 8 4 .6 0 8 8 .8 0 8 7 .0 3 7 4 .2 0 7 7 .2 9 O R D E   1 O R D E   2 O R D E   3 O R D E   4 acc f1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2349
parameter alpha 0.01 yang menghasilkan akurasi sebesar 89.92% dan f1-score sebesar 90.32%. Sehingga, semakin besar  atau  semakin  kecil  parameter  alpha  tidak  menjamin  adanya  peningkatan  performansi  karena  dapat  juga disebabkan  oleh  perbedaan  jenis  data.  Pada  klasifikasi  FLNN, didapatkan  performansi tertinggi  dari percobaan dengan  orde  1  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  89.38%  dan  f1-score  sebesar  88.80%.  Sehingga,  dapat disimpulkan bahwa peningkatan orde polinomial tidak menjamin adanya peningkatan performansi. Namun, hasil performansi yang dihasilkan cukup tinggi dan perbedaan parameter orde tidak membuat perbedaan performansi sistem yang signifikan. Selain itu, orde polinomial mempengaruhi waktu komputasi dimana semakin besar orde maka semakin lama waktu komputasinya.

## REFERENCES
[1] World  Health  Organization,  “Cancer,”  [Online].  Available:  https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cancer. [Accessed: 20 Januari 2020].
[2]   Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. “Hari Kanker Sedunia 2019”. [Online]. Available: https://www.depkes.go.id/article/view/19020100003/hari-kanker-sedunia-2019.html. [Accessed: 24 Januari 2020].
[3] Adiwijaya,  U.N.  Wisesty,  E.  Lisnawati,  A.  Aditsania,  and  D.  S.  Kusumo,  “Dimensionality  reduction  using  Principal Component Analysis for cancer detection based on microarray data classification. Journal of Computer Science 14(11), 2018.
[4] A. Bharathi & A.M. Natarajan, “Cancer Classification of Bioinformatics data using ANOVA,” in International journal of computer theory and engineering , 2, 369, 2010.
[5] A. Adiwijaya, “Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Microarray Data,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i4.1043.
[6] H. Aydadenta and Adiwijaya, “A clustering approach for feature selection in microarray data classification using random forest ,” J. Inf. Process. Syst., 2018, doi: 10.3745/JIPS.04.0087.
[7] M. S. Pratiwi, Adiwijaya, and A. Aditsania, “Cancer Detection Based on Microarray Data Classification using Genetic Bee  Colony  (GBC)  and  Conjugate  Gradient  Backpropagation  with  Modified  Polak  Ribiere  (MBP-CGP),” in  2018 International  Conference  on  Computer,  Control,  Informatics  and  its  Applications:  Recent  Challenges  in  Machine Learning for Computing Applications , IC3INA 2018 - Proceeding, 2019, doi: 10.1109/IC3INA.2018.8629538
[8] W.  Zhongxin,  S.  Gang,  Z.  Jing,  Zhao,  J,  “Feature  Selection  Algorithm  Based  on  Mutual  Information  and  Lasso  for Microarray Data,” in The Open Biotechnology Journal, 10, 278-286, 2016.
[9] V. Fonti, “Feature Selection using LASSO,” in Research Paper in Business Analytics . 2017.
[10]  E. M. Mashhour, E.M.F.E. Houby, K. Wassif, A. I. Salah, “Survey on different Methods for Classifying Gene Expression using Microarray Approach ,” in International Journal of Computer Applications , 2016.
[11]  I. Mabarti, “Implementation of Minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR) and Genetic Algorithm (GA) for Microarray Data Classification with C4. 5 Decision Tree,” in Journal of Data Science and Its Applications , 3(1), 38-47. 2020.
[12]  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,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018, doi: 10.1088/1742-6596/971/1/012011.
[13]  P. T. RAMADHANI, “Deteksi Kanker berdasarkan Klasifikasi Data Microarray menggunakan Functional Link Neural Network dengan Seleksi Fitur Genetic Algorithm,” Indones. J. Comput ., 2017, doi: 10.21108/indojc.2017.2.2.173.
[14]  I.  Priyono,  A.  Adiwijaya,  A.  Aditsania,  “Cancer  Detection  based  on  Microarray  Data  Classification  Using  Principal Component Analysis and Functional Link Neural Network,” in Journal of Data Science and Its Applications , 3(2). 2020.
[15]  M.  Kumar,  S.  Singh,  and  S.  K.  Rath,  “Classification  of  Microarray  Data  using  Functional  Link  Neural  Network,” in Procedia Computer Science , 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.463.
[16]  Jinyan, Li, Kent-ridge bio-medical data set repository. 2013.
[17]  Park, T., Yi, S., Kang, S. et al. “Evaluation of normalization methods for microarray data,” in BMC Bioinformatics 4, 33, 2003, doi: https://doi.org/10.1186/1471-2105-4-33.
[18]  S. Datta, J. Le-Rademacher, S. Datta, “Predicting Patient Survival from Microarray Data by Accelerated Failure Time Modeling  Using  Partial  Least  Squares  and  LASSO,” In  Biometrics 63,  259-271.  2007.  DOI: 10.1111/j.1541- 0420.2006.00660.x
[19]  Y. M. Mohmad Hassim and R. Ghazali, “Functional link neural network - Artificial bee colony for time series temperature prediction,” in  Lecture  Notes  in  Computer  Science  (including  subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and Lecture Notes in Bioinformatics) , 2013, doi: 10.1007/9783-642-39637-3-34.
[20]  D.  M.  Sahoo  and  S.  Chakraverty,  “Functional  link  neural  network  approach  to  solve  structural  system  identification problems,” in Neural Comput. Appl. , 2018, doi: 10.1007/s00521-017-2907-x.