## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 4 No. 2, Halaman: 78 - 83 Desember 2018

## KLASIFIKASI KANKER LEUKIMIA MENGGUNAKAN MICROARRAY EKSPRESI GEN

## Prisca Deviani Pakan
Departemen Mikrobiologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Nusa cendana, Kupang E-mail: priscapakan@staf.undana.ac.id

## Abstrak
Kanker  adalah  sebuah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  pembelahan  secara  berlebihan  dan  tak terkendali darisel-sel dalam tubuh. Teknologi DNA microarray telah  memungkinkan untuk mengamati beribu-ribu  ekspresi  gen  dalam  waktu  bersamaan.  Tingkat  ekspresi  gen  dapatdigunakan  untuk menentukan  jenis  sel  kanker  dari  seorang  penderita.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi kemampuan machine  learning  dalam mengklasifikasi kanker  leukimia menggunakan  data microarray ekspresi  gen.  Hasil  percobaan  menunjukan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  akurasi  sebesar 98% lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma lain.
Kata kunci : Klasifikasi, Kanker Leukimia, Microarray, Ekspresi Gen, Machine Learning

## PENDAHULUAN
Klasifikasi  kanker  adalah  salah  satu tahapan  penting  dalam  penanganan  kanker. Hal  ini  karena  dengan  mengetahui  kelas sebuah  kanker,  maka  seorang  dokter  akan dengan mudah memberikan penanganan yang tepat sesuai dengan kondisi yang sebenarnya. Secara  komputasional,  masalah  ini  dikenal sebagai pengelompokan dan klasifikasi. Penelitian  ini  membahas  klasifikasi  leukemia myeloid  akut  (AML)dan  leukemia  limfoblastik akut  (ALL).  Leukemia  adalah  jenis  kanker darah  karena  gangguan  hematologi.  Dalam banyak  kasus,  jika  leukemia  terjadi  dalam limfosit  di  sumsum  tulang  maka  disebut sebagai  leukemia  limfoblastik  akut  di  sisi  lain ketika gangguan akut terjadi pada sel sumsum tulang, sel darah merah atau trombosit, maka, itu  disebut  sebagai  leukemia  myeloid  akut. Ribuan  orang  terkena  leukemia  dan  terbukti menjadi salah satu kanker paling mematikan di antara  semua  jenis  kanker.  Identifikasi  dan klasifikasi  kanker  leukemia  sangat  penting karena  pengobatan  bervariasi  sesuai  dengan subtipe  leukemia.  Pendekatan  konvensional mengklasifikasikan kanker berdasarkan karakteristik  morfologis  telah  dipastikan  tidak memadai  karena  kerumitan  yang  mendasari dan  ketidakjelasan  dalam  klasifikasi  kanker. Dibutuhkan sumber daya yang sangat terampil untuk  mendeteksi  perbedaan  di  antara  sel-sel tumor.  Prosedur  ini  memerlukan  waktu  dan sangat mahal. Dengan demikian maka
prosedur  penanganan  seperti  ini  bukanlah suatu solusi yang tepat. Sel bisa tampak sama secara  morfologis  tetapi  bereaksi  sangat berlawanan  dengan  obat  dan  perawatan sitotoksik  (Haferlach.  2005,  dkk).  Batasan- batasan  teknik  konvensional  ini  menunjukan bahwa  diperlukan  penggunaan  kriteria  lain untuk  klasifikasi  tumor.  Profil  ekspresi  gen  sel memberikan  informasi  yang  berguna  untuk klasifikasi  tersebut.  Microarray  DNA  berperan penting  karena  dapat  mengukur  ekspresi  gen dari  ribuan  gen  secara  bersamaan.  Di  sini, tujuan  eksperimental  adalah  untuk  menilai tingkat  ekspresi  sejumlah  besar  gen  yang berbeda  dalam  sampel  sel  tertentu.  Ini biasanya  dilakukan  untuk  memutuskan  gen mana  yang  terlibat  dalam  transformasi  dalam fungsi  sel  seperti  keadaan  tidak  sehat.  Oleh karena  itu,  dimungkinkan  untuk  menentukan tingkat  ekspresi  gen  sel  dalam  kondisi  yang berbeda.  Peralatan  microarray  DNA  dapat digunakan  untuk  berbagai  penggunaan  yang luas  di  mana  penting  untuk  mengukur  jumlah relatif  atau  absolut  dari  sejumlah  besar  hasil DNA  yang  eksplisit.  Ini  terdiri  dari  aplikasi seperti  sekuensing  DNA,  deteksi  jumlah salinan  Genome  luas,  hibridisasi  genom komparatif  (CGH),  genotipe  skala  besar  dan analisis  ekspresi  gen.  Untuk  selanjutnya, analisis  profil  ekspresi  gen  dapat  memberikan wawasan  untuk  klasifikasi  yang  ditetapkan pada  indikasi  ekspresi  gen  sel  yang  sedang dipertimbangkan.  Sejumlah  penelitian  telah
dilakukan dengan menggunakan data ekspresi gen microarray untuk klasifikasi kanker.
Penelitian  tentang  klasifikasi  kanker yang  dibangun  di  atas  profil  ekspresi  gen microarray  telah  diusulkan  oleh  Golub  et  al. [1].  Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sistem untuk  mengotomatisasi  klasifikasi  kanker leukemia  dengan  mengidentifikasi  ekspresi gen  berkorelasi  dari  sampel  yang  diketahui. Studi ini menunjukkan bahwa kanker leukemia dapat diklasifikasikan hanya berdasarkan profil ekspresi  gen  sel  tumor.  Metode  lain  yang digunakan  untuk  klasifikasi  leukemia  meliputi metode berdasarkan berbagai teknik Bayesian dan  pendekatan  pemrograman  linier  [3,  4]. Peneliti  lain  telah  meneliti  penggunaan  mesin vektor  dukungan  untuk klasifikasi  leukemia  [5, 6]  sementara  yang  lain  telah  menyelidiki penggunaan  jaringan  saraf  untuk  klasifikasi tersebut  [7,  8].  Subclass  dari  ALL  dan  AML telah  diklasifikasikan  oleh  Berrar  et  al.  [7] menggunakan  jaringan  saraf  probabilistik dengan  akurasi  62%.  Teori  pembelajaran mesin  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi tergantung pada fitur set input, pada algoritma pelatihan  dan  pada  kemampuan  algoritma untuk menyesuaikan data yang mendasarinya. Oleh  karena  itu,  wajib  untuk  menilai  perilaku berbagai  pengklasifikasi  pada  data  yang diberikan.  Oleh  karena  itu,  perlu  diperhatikan kerangka  kerja  pendekatan  pembelajaran mesin  yang  dapat  diterapkan  untuk  klasifikasi leukemia.  Metode  pembelajaran  mesin  telah menunjukkan  tingkat  perhatian  yang  tinggi dalam  penelitian  [7].  Seperti  yang  dilaporkan dalam  berbagai  penelitian  terbaru,  teknik pembelajaran  mesin  memiliki  potensi  dalam memberikan  akurasi  tinggi  dalam  klasifikasi sebagaimana  disamakan  dengan  prosedur klasifikasi  data  lainnya  [9,  10].  Mencapai akurasi  yang  terlihat  dalam  prediksi  sangat penting  karena  dapat  memberikan  petunjuk untuk tindakan pencegahan yang sesuai.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk
mengevaluasi  penggunaan  enam  algoritma machine  learning  dalam  melakukan  klasifikasi terhadap  kanker  leukimia  ALL  dan  AML berdasarkan data microarray ekspresi gen

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dataset  yang digunakan  adalah  sebanyak  46  sampel leukimia,  terdiri  atasAcute  Lymphoblastic Leukemia  (ALL)  sebanyak  32  sampel  dan Acute  Myeloid  Leukemia  (AML)sebanyak  14 sampel.  Setiap  sampel  memiliki  7129  profil ekspresi  gen.Data –  data  ini  akan  dilatih menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan, support  vector  machine,  naive  bayes,  logistic regression, k-nearest negihbor, dan classification tree. Untuk mengukur kinerja dari metode –  metode  tersebut  maka  akan dievaluasi  menggunakan  ten  fold  validation dan metode leave-one-out
Algoritma SVM Data Ekspresi Gen Start Algoritma K-NN Algoritma
Regresi Logistic Algoritma Naive Bayes Algoritma ANN Algoritma Classification Tree
Evaluasi: Algoritma TenFold Algoritma leave-one- out Stop

## Gambar 1.Metodologi penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  terhadap  kinerja  algoritma yang  digunakan  adalah  seperti  pada  tabel  di bawah
Tabel 1. Confussion Matrix untuk ANN
Tabel 2. Confussion Matrix untuk SVM
Tabel 3. Confussion Matrix untuk Regresi
Tabel 4. Confussion Matrix untuk Naive Bayes
Tabel 5. Confussion Matrix untuk Classification Tree

## Tabel 6. Confussion Matrix untuk K-NN
Gambar 2. Perbandingan hasil klasifikasi menggunakan TP,TN, FN dan FP
Merujuk pada Tabel 1 sampai Tabel 6 bahwa  evaluasi  yang  digunakan  yakni  tenfold dan  leave-one-out  terlihat  bahwa  kehandalan algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  lebih  baik dibandingkan  dengan  algoritma  yang  lain dalam  mengklasifikasi  data  ekspresi  gen. Perbandingan hasil akurasi dari setiap algoritma  yang  digunakan  seperti  pada Gambar 3 di bawah

## Gambar 3. Perbandingan Akurasi Hasil Klasifikasi

## KESIMPULAN
Penelitian  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  data  kanker  ALL  dan AMLmenggunakan  microarray  ekspresi  gen. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Jaringan    Syaraf  Tiruan  memiliki  kinerja  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma KNN,  SVM,  Regresi  Logistik,  Classification Tree dan Naive Bayes.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Golub  TR,  Slonim  DK,  Tamayo  P,  Huard C,  Gaasenbeek  M,  Mesirov  JP,  Coller  H, Loh ML, Downing JR, Caligiuri MA (1999) Molecular  classification  of  cancer:  class discovery  andclass  prediction  by  gene expression monitoring. Science 286(5439):531 –537
[2] Haferlach  T,  Kohlmann  A,  Schnittger  S, Dugas  M,  Hiddemann  W,  Kern  W, Schoch  C  (2005)  Global  approach  to  the diagnosis of leukemia using gene expression  profiling.  Blood  106(4):1189 – 1198
[3] Mallick  BK,  Ghosh  D,  Ghosh  M  (2005) Bayesian  classification  of  tumours  by using  gene  expression  data.  J  R  Stat SocSer B StatMethodol 67(2):219 –234
[4] Antonov  AV,  Tetko  IV,  Mader  MT, Budczies J, Mewes HW (2004) Optimization models for cancer classification:  extracting  gene  interaction information  from  microarray  expression data. Bioinformatics 20(5):644 –652
[5] Lee  Y,  Lee  C-K  (2003)  Classification  of multiple  cancer  types  by  multicategory support  vector  machines  using  gene expression data. Bioinformatics
19(9):1132 –1139
[6] Peng  S,  Xu  Q,  Ling  XB,  Peng  X,  Du  W, Chen  L  (2003)  Molecular  classification  of cancer  types  from  microarray  data  using the combination of genetic algorithms and support  vector  machines.  FEBS  Lett 555(2):358 –362
[7] Berrar  DP,  Downes  CS,  Dubitzky  W (2003)  Multiclass  cancer  classification using  gene  expression  profiling  and probabilistic neural networks. In: Proceedings of the Pacific symposium on biocomputing, pp 5 –16
[8] Khan  J,  Wei  JS,  Ringner  M,  Saal  LH, Ladanyi  M,  Westermann  F,  Berthold  F, Schwab  M,  Antonescu  CR,  Peterson  C (2001) Classification and diagnostic prediction of cancers using gene
expression  profiling  and  artificial  neural networks. Nat Med 7(6):673 –679
[9] Dwivedi AK, Chouhan U (2016) Comparative  study  of  artificial  neural network  for  classification  of  hot  and  cold recombination  regions  in  Saccharomyces cerevisiae. Neural Comput Appl. doi:10.1007/s00521-016-2466-6
[10] Dwivedi AK, Chouhan U (2016) Comparative  study  of  machine  learning techniques
for genome
scale discrimination of recombinant HIV-1 strains.  J  Med  Imaging  Health  Inform
6(2):425 –430
[11] Dwivedi AK (2016)
Performance
evaluation  of  different  machine  learning techniques for prediction of heart disease.
Neural ComputAppl 27(7):1 –9
[12] Garcı  ´a-Pedrajas  N,  Herva´s-Martı  ´nez C,  Ortiz-Boyer  D  (2005)  Cooperative coevolution  of  artificial  neural  network ensembles for pattern classification. IEEE Trans EvolComput 9(3):271 –302
[13] Yao  X,  Liu  Y  (1998)  Making  use  of population  information  in  evolutionary artificial neural networks. IEEE Trans Syst Man  Cybern  Part  B  Cybern  28(3):417 – 425
[14] Haykin  S  (2010)  Neural  networks:  a comprehensive
foundation, 1994. McMillan, New Jersey
[15] Bishop  CM  (1995)  Neural  networks  for pattern  recognition.  Oxford  University Press, New York
[16] Bahrammirzaee  A  (2010)  A  comparative survey of artificial intelligence applications in  finance:  artificial  neural  networks, expert  system  and  hybrid  intelligent systems. Neural ComputAppl 19(8):1165 – 1195
[17] Hoptroff  RG  (1993)  The  principles  and practice  of  time  series  forecasting  and business  modelling  using  neural  nets. Neural ComputAppl 1(1):59 –66
[18] Azar  AT  (2013)  Fast  neural  network learning algorithms for medical applications. Neural ComputAppl 23(3 –4):
1019 –1034
[19] Brown MP, Grundy WN, Lin D, Cristianini N,  Sugnet  CW,  Furey  TS,  Ares  M, Haussler  D  (2000)  Knowledge-based analysis  of  microarray  gene  expression data  by  using  support  vector  machines. Proc Natl AcadSci 97(1):262 –267
[20] Furey  TS,  Cristianini  N,  Duffy  N, Bednarski DW, Schummer M, Haussler D (2000) Support vector machine
classification  and  validation  of  cancer tissue samples using microarray expression data. Bioinformatics 16(10):906 –914