## Principal Component Analysis Sebagai Ekstraksi Fitur Data Microarray Untuk Deteksi Kanker Berbasis Linear Discriminant Analysis
Widi Astuti * , Adiwijaya
Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung 40257, Indonesia Email: 1* astutiwidi@telkomuniversity.ac.id, 2 adiwijaya@telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Kanker  merupakan  salah  satu  penyebab  kematian  terbesar  di  dunia.  Deteksi  dini  kanker  memungkinkan  penanganan  yang lebih  baik  bagi  penderitanya.  Salah  satu  cara  mendeteksi  kanker  adalah  menggunakan  klasifikasi  data  microarray.  Akan tetapi, data microarray memiliki dimensi yang tinggi sehingga mempersulit proses klasifikasi. Linear Discriminant Analysis adalah  sebuah  teknik  klasifikasi  yang  mudah  diimplementasikan  dan  memiliki  akurasi  yang  bagus.  Akan  tetapi,  Linear Discriminant  Analysis  memiliki  kesulitan  dalam  menangani  data  berdimensi  tinggi.  Oleh  karena  itu,  digunakan  Principal Component  Analysis, sebuah teknik  ekstraksi fitur  untuk  mengoptimasi kinerja  Linear  Discriminant Analysis.  Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa penggunaan Principal Component Analysis  meningkatkan akurasi  hingga 29,04% dan f-1 score sebesar 64,28% untuk data tumor usus besar.
Kata Kunci: data microarray, ekstraksi fitur, kanker usus, Linear Discriminant Analysis, Principal Component Analysis

## Abstract
Cancer  is  one  of  the  leading  causes  of  death  globally.  Early  detection  of  cancer  allows  better  treatment  for  patients.  One method  to  detect  cancer  is  using  microarray  data  classification.  However,  microarray  data  has  high  dimensions  which complicates the classification process. Linear Discriminant Analysis is a classification technique which is easy to implement and has good accuracy. However, Linear Discriminant Analysis has difficulty in handling high dimensional data. Therefore, Principal Component Analysis, a feature extraction technique is used to optimize Linear Discriminant Analysis performance. Based on the results of the study, it was found that usage of Principal Component Analysis increases the accuracy of up to 29.04% and f-1 score by 64.28% for colon cancer data.
Keywords : microarray data, feature extraction, colon cancer, Linear Discriminant Analysis, Principal Component Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  laporan  Kementerian  Kesehatan  RI  pada  2015  [1],  salah  satu  penyebab  kematian  utama  di  seluruh dunia adalah penyakit kanker. Pada tahun 2012 saja, terdapat 14 juta kasus kanker dan 8,2 juta kematian akibat kanker. Diperkirakan kasus kanker tahunan akan meningkat menjadi 22 juta kasus dalam dua dekade berikutnya. Kanker  kolorektal  dan  kanker  payudara  adalah  dua  dari  penyebab  terbesar  kematian  akibat  kanker  setiap tahunnya.  Namun  demikian,  kanker  yang  terdeteksi  lebih  awal  memiliki  peluang  untuk  mendapatkan penanganan yang lebih baik[1].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  terdapat  suatu  teknologi  bernama  microarray  yang  memungkinkan pemantauan  terhadap  ribuan  ekspresi  gen  dalam  satu  waktu  [2].  Teknologi  ini  memungkinkan  banyak eksperimen  dalam  bidang  biologi  sehingga  data  microarray  dapat  diterapkan  dalam  banyak  permasalahan  [3], salah  satunya  adalah  deteksi  kanker  [4].  Deteksi  kanker  menggunakan  data  microarray  dilakukan  dengan menggunakan  teknik  klasifikasi  untuk  menentukan  apakah  sampel  termasuk  ke  dalam  kelas  kanker  atau tidak. Akan  tetapi,  data  microarray  memiliki  dimensi  tinggi  karena  mengandung  ribuan  fitur  dengan  sedikit  sampel sehingga  klasifikasi  data  microarray  menjadi  sulit  dilakukan  [5].  Untuk  menangani  klasifikasi  data  berdimensi tinggi,  biasanya  dilakukan  reduksi  dimensi.  Reduksi  dimensi  terbagi  ke  dalam  dua  jenis  yaitu  seleksi  fitur  dan ekstraksi fitur.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  deteksi  kanker  menggunakan  klasifikasi  data  microarray. Vanitha  [6]  menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Mutual  Information  pada  kanker  usus  besar  dan limfoma. Pada data limfoma, akurasi yang diperoleh berkisar antara 86.36% - 100% sementara pada data kanker usus  besar,  akurasinya  adalah  38.70%  hingga  74.19%.  Aydadenta  pada  2018  [4]  melakukan  klasifikasi menggunakan  random  forest  yang  dikombinasikan  dengan  seleksi  fitur  berbasis  clustering.  Akurasi  yang diperoleh  adalah  98.9%  untuk  kanker  paru,  89%  untuk  kanker  prostat,  dan  85.87%  untuk  kanker  usus  besar. Pada  [7],  dilakukan  klasifikasi  data  kanker  usus  besar  menggunakan  k-Nearest  Neighbor  dan  reduksi  dimensi menggunakan  Independent  Component  Analysis.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  penggunaan  reduksi  dimensi meningkatkan akurasi dari 77.4% menjadi 88.7% dan sensitivity dari 36.4% menjadi 72.7%. Lebih jauh,Wisesty [8]  menggunakan  kombinasi  Genetic  Algorithm  dan  Momentum  Backpropagation  untuk  melakukan  deteksi kanker  usus  besar  dan  leukemia.  Pada  penelitian  tersebut,  didapatkan  bahwa  penggunaan  reduksi  dimensi meningkatkan akurasi deteksi kanker usus besar sebesar 33,81%. Di waktu yang sama, dilakukan juga penelitian menggunakan  mutual  information  dan  Naive  Bayes  serta  Bayesian  Network  [9]  untuk  lima  data  kanker. Hasilnya, pada data kanker usus besar, akurasi yang diperoleh berada pada kisaran 66.67%-80%.
Menurut  Yip  [10],  terdapat  6  jenis  teknik  klasifikasi  yang  bisa  digunakan,  salah  satunya  adalah discriminant  analysis  yang  mudah  diimplementasikan  dan  memiliki  akurasi  yang  baik  tapi  kurang  sesuai  bagi data  berdimensi  tinggi.  Di  sisi  lain,  Principal  Component  Analysis  (PCA)  adalah  salah  satu  metode  reduksi
dimensi  jenis  ekstraksi  fitur  yang  bisa  digunakan  dalam  mereduksi  dimensi  data  microarray  [11].  Dalam penelitian  ini,  dilakukan  klasifikasi  data  microarray  menggunakan  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA)  yang dikombinasikan  dengan  reduksi  dimensi  PCA  untuk  deteksi  kanker  usus  besar.    Penggunaan  PCA  diharapkan mampu menaikkan kinerja LDA dan menghasilkan akurasi yang tinggi untuk data kanker usus besar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Klasifikasi Data Microarray
Terdapat  beberapa teknik  yang  bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi data microarray.  Berdasarkan  [10], terdapat 6 teknik klasifikasi  yang  memiliki kekurangan dan kelebihan sebagaimana ditampilkan dalam Tabel 1 berikut.

## Tabel 1. Perbandingan teknik klasifikasi data
Dari  Tabel  1  tersebut,  terlihat  bahwa  setiap  teknik  klasifikasi  memiliki  karakteristinya  masing-masing. Discriminant  Analysis  dipilih  dalam  penelitian  ini  karena  memiliki  kelebihan  mudah  diimplementasikan  dan akurasinya tinggi. Salah satu algoritma Discriminant Analysis adalah Linear Discriminant Analysis (LDA) yang bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data dengan kelas biner. LDA adalah sebuah teknik klasifikasi sederhana tetapi robust yang bekerja dengan mecari kombinasi linear dari fitur-fitur yang ada untuk memisahkan sampel ke dalam kelas yang sesuai [12]. Akan tetapi, LDA memiliki kelemahan yaitu sebaiknya tidak digunakan untuk data dengan sampel  yang  lebih kecil dari  jumlah  fiturnya[13]. Oleh karena  itu, diperlukan sebuah teknik reduksi dimensi agar LDA bisa memiliki kinerja yang baik saat melakukan klasifikasi data microarray.

## 2.2. Reduksi Dimensi
Hitung matriks kovarian
Cari vektor eigen dan nilai eigen
Pilih n vektor eigen tertinggi Tranformasikan data ke vektor eigen terpilih Hitung rata- rata Data asli Data yang telah direduksi

## Gambar 1. Skema PCA
Data microarray yang memiliki ukuran sampel yang kecil dengan jumlah fitur yang tinggi. Menurut [14], hal ini akan  menimbulkan  permasalahan  yang  kompleks  pada  proses  klasifikasi  yang  biasa  disebut  sebagai  curse  of dimensionality. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, yang sering digunakan adalah reduksi dimensi. Reduksi dimensi terbagi menjadi dua jenis yaitu seleksi fitur dan ekstraksi fitur. Seleksi fitur dilakukan dengan memilih beberapa  fitur  yang  dianggap  penting  untuk  klasifikasi.  Sementara  itu,  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan memproyeksikan data ke dalam fitur baru yang berjumlah lebih sedikit tetapi tetap mencerminkan data aslinya. Salah satu metode ekstraksi  fitur  yang terkenal adalah Principal  Component  Analysis (PCA). Langkah-langkah
Teknik Klasifikasi Kelebihan Kekurangan Decision Tree • Mudah diimplementasikan • Mudah dipahami • Rentan terhadap overfitting • Akurasi rendah • Sulit beradaptasi dengan data baru k-Nearest Neighbor • Mudah diimplementasikan • Mudah dipahami • Mudah beradaptasi dengan data • Akurasi rendah • Biaya komputasinya tinggi Discriminant Analysis • Mudah diimplementasikan • Akurasi tinggi • Tidak cocok untuk data dengan dimensi tinggi Bayesian Network • Representative power yang tinggi • Bisa menjadi basis bagi teknik klasifikasi lain • Sulit dilatih • Sulit dipahami • Biaya komputasi bisa mahal Jaringan Saraf Tiruan • Akurasi yang tinggi bahkan untuk data berdimensi tinggi atau data yang mengandung noise • Waktu learning lama • Memerlukan parameter yang sebaiknya ditentukan secara empiris Support Vector Machine • Akurasi tinggi • Tidak rentan terhadap over fitting • Mampu memodelkan data yang kompleks • Biaya komputasi bisa mahal • Memerlukan keahlian untuk memilih kernel dan parameter yang sesuai untuk tiap kasus
dalam PCA  terdiri dari: menghitung rata-rata, menghitung matriks kovarian, menghitung vektor eigen dan nilai eigen, memilih n vektor eigen tertinggi, dan transformasi data. Skema metode PCA digambarkan pada gambar 1 di atas. Langkah lebih lengkap mengenai penggunaan PCA untuk reduksi dimensi dapat ditelusuri di [15].

## 3. DESAIN SISTEM
Sistem yang dibangun pada penelitian ini digambarkan skemanya pada Gambar 2 berikut.
Ekstraksi Fitur menggunakan PCA Klasifikasi
menggunakan LDA
Data Microarray Kelas hasil klasifikasi START Fitur hasil ekstraksi END Evaluasi Kinerja Kinerja
Gambar 2. Skema penelitian
Masukan untuk penelitian ini adalah data microarray yaitu data tumor usus besar yang diperoleh dari Kent Ridge Biomedical Data Set Repository yang disimpan di repository ELVIRA [16]. Data tersebut terdiri dari 62 sampel dengan  40  sampel  berlabel  positif  dan  22  sampel  berlabel  negatif.  Jumlah  fitur  pada  data  tersebut  adalah sebanyak 2000.  Data tersebut lalu dikurangi fiturnya menggunakan metode esktraksi fitur PCA dan diklasifikasi menggunakan LDA. Evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan mencatat nilai True Positive  (TP),  False  Positive  (FP),  True  Negative  (TN),  dan  False  Negative  (FN).  Selanjutnya,  dihitung  nilai akurasi, sensitivitas, precision dan f-1 score.

## 4. IMPLEMENTASI
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  k-fold  cross  validation  dengan  nilai  k=10.  Hal  ini  dilakukan  untuk memaksimalkan  data  yang  tersedia  dan  memastikan  bahwa  kinerja  sistem  terukur  dengan  baik.  Terdapat  tiga pengujian yang dilakukan.

## 4.1 Pengujian dan Analisis Varians pada PCA
Pengujian  dan  analisis  variansi  pada  PCA  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  jumlah  fitur  yang  dipilih  setelah transformasi PCA. Pada tabel 2, ditampilkan varians tiap  fitur hasil transformasi PCA yang  telah diurutkan dari varians tertinggi ke varians terendah. Dari tabel 2 terlihat bahwa jika hanya digunakan 1 fitur hasil PCA, 1 fitur tersebut  mewakili  36,10%  varians  dari  data  awal.  Jika  digunakan  2  fitur  hasil  PCA,  maka  2  fitur  tersebut mewakili 48,45% varians dari data awal.
Tabel 2. Varians Fitur Hasil PCA Fitur ke- Explained Variance Fitur ke- Explained Variance Fitur ke- Explained Variance Fitur ke- Explained Variance 1 36.10% 17 0.72% 33 0.20% 49 0.08% 2 12.35% 18 0.63% 34 0.20% 50 0.08% 3 9.91% 19 0.61% 35 0.19% 51 0.07% 4 7.65% 20 0.56% 36 0.17% 52 0.07% 5 5.31% 21 0.49% 37 0.16% 53 0.06% 6 3.51% 22 0.48% 38 0.16% 54 0.06% 7 2.82% 23 0.45% 39 0.15% 55 0.05% 8 2.49% 24 0.42% 40 0.14% 56 0.05% 9 2.11% 25 0.39% 41 0.12% 57 0.05% 10 1.93% 26 0.34% 42 0.12% 58 0.04% 11 1.42% 27 0.33% 43 0.12% 59 0.03% 12 1.31% 28 0.31% 44 0.10% 60 0.02% 13 0.98% 29 0.30% 45 0.10% 61 0.02%
Fitur ke- Explained Variance Fitur ke- Explained Variance Fitur ke- Explained Variance Fitur ke- Explained Variance 14 0.89% 30 0.28% 46 0.09% 62 0.00% 15 0.79% 31 0.24% 47 0.09% .... .... 16 0.77% 32 0.22% 48 0.09% 2,000 0.00%
Berdasarkan hasil percobaan, diperoleh bahwa dari 2000 fitur asal,ketika ditransformasikan menggunakan PCA, cukup  dengan  61  fitur  telah  memberikan  varians  total  100%.  Artinya,  PCA  dalam  kasus  tumor  usus  besar mampu  mengurangi  jumlah  fitur  yang  diperlukan  secara  signifikan  untuk  proses  klasifikasi.  Dengan  demikian, pengurangan fitur ini dapat memberikan input data yang sesuai untuk LDA.

## 4.2 Pengujian dan Analisis Jumlah Fitur yang Diekstraksi menggunakan PCA
Percobaan  kedua  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  jumlah  fitur  yang  dipilih  setelah  melalui  ekstraksi  fitur menggunakan PCA. Terdapat 17 skenario jumlah fitur yang berbeda yang diujikan yang dipilih secara empiris. Setiap  skenario  dihitung  jumlah  TP,  FP,  TN,  dan  FN  untuk  selanjutnya  dihitung  nilai  akurasi,  sensitivitas, precision dan f-1 score-nya. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 3 dan ditampilkan trennya pada Gambar 3.
Tabel 3. Kinerja Klasifikasi Menggunakan PCA
Jumlah fitur  TP  FP  TN  FN Akurasi Sensitivitas  Precision f-score 1 2 0 40 20 67,74% 9,09% 100,00% 16,67% 2 4 3 37 18 66,13% 18,18% 57,14% 27,59% 3 10 4 36 12 74,19% 45,45% 71,43% 55,56% 4 15 3 37 7 83,87% 68,18% 83,33% 75,00% 5 15 3 37 7 83,87% 68,18% 83,33% 75,00% 6 14 3 37 8 82,26% 63,64% 82,35% 71,79% 7 14 3 37 8 82,26% 63,64% 82,35% 71,79% 8 17 3 37 5 87,10% 77,27% 85,00% 80,95% 11 17 3 37 5 87,10% 77,27% 85,00% 80,95% 16 17 3 37 5 87,10% 77,27% 85,00% 80,95% 25 17 3 37 5 87,10% 77,27% 85,00% 80,95% 29 17 3 37 5 87,10% 77,27% 85,00% 80,95% 30 16 3 37 6 85,48% 72,73% 84,21% 78,05% 31 15 3 37 7 83,87% 68,18% 83,33% 75,00% 32 14 3 37 8 82,26% 63,64% 82,35% 71,79% 33 15 4 36 7 82,26% 68,18% 78,95% 73,17% 61 14 4 36 8 80,65% 63,64% 77,78% 70,00%
Gambar 3. Kinerja Klasifikasi Menggunakan PCA + LDA
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 100.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 11 16 25 29 30 31 32 33 61 Jumlah fitur Akurasi Sensitivitas Precision f-score
Dari hasil percobaan, terlihat bahwa kinerja klasifikasi meningkat seiring bertambahnya jumlah fitur, selanjutnya kinerja tidak berubah ketika jumlah fitur yang digunakan berkisar antara 8 sampai dengan 29. Ketika jumlah fitur lebih  dari  29,  kinerja  justru  mengalami  penurunan.  Ketika  hanya  1  fitur  yang  digunakan,  precision  mencapai 100%.  Akan  tetapi,  saat  melakukan  klasifikasi  penyakit,  sensitivitas  lebih  dipertimbangkan.  Lebih  jauh,ketika jumlah fitur =1, , f-1 score 16,67% yang berarti nilai precision yang dicapai tidak diimbangi dengan sensitivitas yang  baik.  Dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  fitur  =  8  memberikan  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  87,10%, Recall 77,27%, Precision 85% dan F-1 Score 80,95%. Jumlah fitur kurang dari 8 tidak cukup mewakili data yang ada,  sementara  jumlah  fitur  yang  lebih  dari  29  memungkinkan  adanya  noise  yang  justru  mengurangi  kinerja klasifikasi.

## 4.3 Pengujian dan Analisis Penggunaan PCA
Setelah  menemukan  jumlah  fitur  terbaik  menggunakan  PCA,  selanjutnya  hasilnya  dibandingkan  dengan klasifikasi tanpa menggunakan esktraksi fitur. Hasilnya disajikan dalam Tabel 4 di bawah.

## Tabel 4. Performansi dengan dan tanpa PCA
Dari  tabel  tersebut  terlihat  bahwa  ketika  tidak  menggunakan  PCA,  digunakan  2000  fitur  dan  menghasilkan akurasi  sebesar  58.06%,  sensitivitas  72,73%  ,Precision  44,44%.  dan  F-1  Score  16,67%  Sementara  itu,  ketika PCA  digunakan,  hanya  8  fitur  yang  diperlukan  dan  nilai  akurasinya  naik  menjadi  87,10%,  Recall  77,27%, Precision 85% dan F-1 Score 80,95%. Kinerja yang diperoleh juga melampaui beberapa penelitian sebelumnya untuk  data  yang  sama.  Nilai  akurasi  untuk  data  usus  besar  lebih  tinggi  12,91%  dari  penelitian  [6]  yang menggunakan SVM yang dikenal memiliki performansi tinggi, 1,23% lebih tinggi dari penelitian [4] dan 7,10% terhadap penelitian [9]. Lebih jauh, penggunaan LDA yang disertai PCA menghasilkan sensitivitas 4,57% lebih tinggi  dibandingkan  penelitian  [7].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  PCA  mampu  menangani  kekurangan  metode LDA sehingga LDA mampu memberikan hasil klasifikasi yang lebih baik.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  diperoleh  bahwa  kombinasi  metode  PCA  dan  LDA  mampu mengklasifikasikan  data  microarray.  PCA  mampu  mengurangi  jumlah  fitur  yang  diperlukan  dari  2000  fitur menjadi  61  fitur.  Kinerja  terbaik  dihasilkan  dengan  penggunaan  PCA  dengan  jumlah  fitur  8  yang  mampu meningkatkan  f-1  score  klasifikasi  data  microarray  sebesar  64,28%  dan  akurasi  sebesar    29,04%  dibandingkan saat tanpa menggunakan PCA. Lebih jauh, hasil penelitian yang diperoleh mampu memperbaiki kinerja beberapa penelitian sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa PCA juga mampu menghilangkan noise yang terdapat pada data yang digunakan.

## REFERENCES
[1]  D. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Situasi Penyakit Kanker,” Jakarta Selatan, 2015.
[2]  Adiwijaya, “Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Microarray Data,” Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 4, pp. 181–186, 2018.
[3]  R. Gonzalo and A. Sánche, “Introduction to Microarrays Technology and Data Analysis,” in Comprehensive Analytical Chemistry, 1st ed., vol. 82, J. Jaumot, C. Bedia, and R. Tauler, Eds. Amsterdam: Elsevier BV, 2018, pp. 37–69.
[4]  H. Aydadenta and Adiwijaya, “A Clustering Approach for Feature Selection in Microarray Data Classification Using Random Forest,” J. Inf. Process. Syst., vol. 14, no. 5, pp. 1167–1175, 2018.
[5]  M.  Ghosh,  S.  Begum,  R.  Sarkar,  D.  Chakraborty,  and  U.  Maulik,  “Recursive  Memetic  Algorithm  for  gene  selection  in  microarray data,” Expert Syst. Appl., vol. 116, pp. 172–185, 2019.
[6]  C. Devi Arockia Vanitha, D. Devaraj, and M. Venkatesulu, “Gene Expression Data Classification Using Support Vector Machine and Mutual Information-based Gene Selection,” in Procedia Computer Science, 2015, vol. 47, pp. 13–21.
[7]  Nurfalah,  A.  Adiwijaya,  and  Suryani,  A.A.,  (2016).  Cancer  Detection  Based  On  Microarray  Data  Classification  Using  PCA  And Modified Back Propagation. Far East Journal of Electronics and Communications, 16(2), p.269.
[8]  U.  N.  Wisesty,  R.  S.  Warastri,  and  S.  Y.  Puspitasari,  “Leukemia  and  colon  tumor  detection  based  on  microarray  data  classification using momentum backpropagation and genetic algorithm as a feature selection method,” in Journal of Physics: Conference Series (Vol. 971, No. 1), 2018, pp. 12–18.
[9]  M. D. Purbolaksono, K. C. Widiastuti, M. S. Mubarok,  and F. A. Ma’ruf, “Implementation  of mutual information and bayes theorem for classification microarray data,” in Journal of Physics: Conference Series (Vol. 971, No. 1), 2018.
[10]  W.  K.  Yip,  S.  B.  Amin,  and  C.  Li,  “A  survey  of  classification  techniques  for  microarray  data  analysis,”  in  Handbook  of  Statistical Bioinformatics, Springer, 2011, pp. 193–223.
[11]  Adiwijaya, U. N. Wisesty, E. Lisnawati, A. Aditsania, D. S. Kusumo,  "Dimensionality Reduction using Principal Component Analysis for Cancer Detection based on Microarray Data Classification", Journal of Computer Science 14(11), 2018, pp.1521-1530.
[12]  M. I. Khalid, T. Alotaiby, S. A. Aldosari, S. A. Alshebeili, F. S. Y. Al-Hameed, M.H. Almohammed, and T. . Alotaibi, “Epileptic MEG
Ekstraksi Fitur Jumlah Fitur TP FP  TN  FN Akurasi Sensitivitas  Precision F1-Score Tidak Ada 2000 16 20 20 6 58,06% 72,73% 44,44% 16,67% PCA 8 17 3 37 5 87,10% 77,27% 85,00% 80,95%
spikes detection using common spatial patterns and linear discriminant analysis,” IEEE Access, vol. 4, 2016.
[13]  E. Neto, F. Biessmann, H. Aurlien, H. Nordby, and T. Eichele, “Regularized linear discriminant analysis of EEG features in dementia patients,” Front. Aging Neurosci., vol. 8, p. 273, 2016.
[14]  D.  H.  Mazumder  and  R.  Veilumuthu,  “An  Enhanced  Gene  Selection  Methodology  for  Effective  Microarray  Cancer  Data Classification,” Int. J. Simulation--Systems, Sci. Technol., vol. 19, no. 2, 2018.
[15]  Z.  Jaadi,  “A  step  by  step  explanation  of  Principal  Component  Analysis,”  Towards  Data  Science,  2019.  [Online].  Available: https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-explanation-of-principal-component-analysis-b836fb9c97e2.
[16]  “Colon Tumor.” [Online]. Available: http://leo.ugr.es/elvira/DBCRepository/ColonTumor/ColonTumor.html.