## Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Microarray Data

## Adiwijaya
Universitas Telkom Bandung, Indonesia Email: adiwijaya@telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Kanker merupakan salah satu penyakit yang dapat menyebabkan kematian manusia didunia dan menjadi penyebab kematian  terbesar  setelah  penyakit  jantung.  Karena  itu  diperlukan  suatu  teknologi  DNA  microarray  yang digunakan  untuk  memeriksa  bagaimana  pola  ekspresi  gen    berubah  dalam  kondisi  yang  berbeda,  sehingga teknologi tersebut mampu men-deteksi seseorang terkena kanker atau tidak dengan analisis yang akurat. Besarnya dimensi pada  microarray data dapat berpengaruh  terhadap analisis ekspresi gen  yang digunakan  untuk mencari gen  informatif,  untuk  itu  diperlukan  suatu  metode  reduksi  dimensi  dan  klasifikasi  yang  baik  sehingga  mampu mendapatkan hasil maupun akurasi yang terbaik. Banyak teknik yang dapat diterapkan dalam DNA microarray, salah  satunya  BPNN  Back  Propagation  Neural  Network  sebagai  klasifikasi  dan  PCA  sebagai  reduksi  dimensi, dimana keduanya telah teruji pada beberapa penelitian sebelumnya. Dengan menerapkan  BPNN dan PCA pada beberapa jenis data kanker, didapatkan bahwa BPNN dan PCA mendapatkan hasil akurasi lebih dari 80% dengan waktu training time 0-4 detik.
Kata kunci : kanker, klasifikasi, reduksi dimensi

## Abstract
Cancer is one of the diseases that can cause human death in the world and become the biggest cause of death after heart disease. Therefore we need a DNA microarray technology which is used to examine how gene expression patterns change under different conditions, so that the technology is able to detect a person with cancer or not with accurate analysis. The size of the dimension in the microarray data can affect the gene expression analysis that is used to find informative genes, for that we need a good method of dimension reduction and classification so that it can get the best results and accuracy. Many techniques can be applied in DNA microarray, one of them is BPNN Back  Propagation  Neural  Network  as  a  classification  and  PCA  as  dimension  reduction,  where  both  have  been tested in several previous studies. By applying BPNN and PCA on several types of cancer data, it was found that BPNN and PCA get more than 80% accuracy results with training time 0-4 seconds.
Keywords : kanker, classification,dimension reductio

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah salah satu penyakit yang menjadi penyebab utama kematian manusia diberbagai negara. Menurut WHO pada tahun 2012 terjadi 14 juta kasus baru dan 8,2 juta terkait kematian yang disebabkan oleh kanker, dan jumlah  tersebut  diperkirakan  akan  meningkan  70%  selama  dua  dekade  mendatang  [1].  Karena  itu,  sangat diperlukan  suatu  teknologi  yang  mampu  mendeteksi  penyakit  kanker  lebih  awal  dengan  analisis  yang  akurat, sehingga penyakit kanker dapat ditangani sejak dini.
Pada  beberapa  tahun  terakhir,  suatu  analisis  dan  diagnosis  kanker  dilakukan  dengan  menggunakan microarray data. DNA microarray, merupakan suatu teknologi yang digunakan untuk memonitor suatu ekspresi data (gen) dalam jumlah yang sangat besar dan berbeda secara bersamaan. Teknologi microarray telah digunakan untuk diagnosis medis dan analisis gen, terutama untuk memeriksa bagaimana pola ekspresi gen  berubah dalam kondisi yang berbeda. Dengan analisis data ekspresi gen berupa microarray tersebut, memungkinkan suatu medis untuk  dapat  mengetahui  apakah  seseorang  terkena  suatu  kanker  atau  tidak.  Maka  dari  itu  microarray  sangat memiliki peran dalam diagnosis kanker.
Adanya perbedaan antara jumlah gen  yang diukur dan  jumlah  individu sampel  yang ada  beserta besarnya dimensi dari data tersebut sangat  memiliki pengaruh terhadap analisis ekspresi gen dari  suatu  microarray  yang akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  serta  mencari  gen  informatif  [2].  Klasifikasi  ekspresi  gen  ataupun klasifikasi kanker adalah proses untuk mengidentifikasi gen informatif yang dapat digunakan untuk memprediksi kelas  untuk  pengujian  sampel  baru  [3]  dan  merupakan  salah  satu  kajian  dalam  bidang  bioinformatika  yang digunakan untuk analisis suatu kanker, untuk itu diperlukan suatu teknik atau skema yang efisien untuk klasifikasi yang tepat dari data ekspresi gen microarray tersebut yang memiliki kinerja tinggi beserta akurasi yang baik.
Pada penelitian data kanker yang digunakan untuk klasifikasi colon cancer, central nervous, leukimia yang berupa microarray. Teknik klasifikasi digunakan untuk menentukan suatu kelas pada data tersebut. Adapun skema klasfikasi  yang  diusulkan,  yaitu  dengan  melakukan  dengan  tiga  tahapan  proses,  diantaranya:  preprocessing, reduksi dimensi, dan klasifikasi gen.
Para  peneliti  sudah  melakukan  penelitian  terhadap  teknik  klasifikasi  kanker  berdasarkan  microarray  data. Berikut ini adalah beberapa literatur yang berkaitan dengan metode ini. Devi Arockia Vanitha [2], membangun skema Mutual Information-based Gene Selection  (MI) dengan support vector machines (SVM) sebagai  feature
selection    dan  classifier  pada  microarray  data,  hasil  akurasi  yang  diperoleh  dari  skema  tersebut  dengan menggunakan LOOCV mean accuracy rate didapatkan bahwa ANN (Artificial Neural Network) memiliki akurasi 0.5094, SVM dengan kernel Linear 0.6774, SVM dengan kernel RBF 0.6051, pada microarray data colon cancer. Sedangkan  pada  paper  Seeja.K.R.  [4],  membangun  skema  F-Score  dengan  SVM  sebagai  feature  selection  dan classifier,  skema  tersebut  mampu  menghasilkan  running  time  yang  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  ANN. Sedangkan  pada  paper  Nurfalah.A  [5],  skema  yang  dibangunnya  yaitu  dengan  menggunakan  PCA  dan  MBP (Modified  Backpropagation)  sebagai  reduksi  dimensi  dan  klasifikasi  microarray  data,  dari  skema  tersebut menghasilkan akurasi 96% untuk kanker ovarian, 76.92% untuk colon cancer, 97.14% untuk data leukimia.
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya, maka pada penelitian ini skema yang diusulkan untuk deteksi kanker berdasarkan klasifikasi microarray data adalah kombinasi PCA dan SVM. Dimana pada tahap pengurangan dimensi  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  PCA,  karena  PCA  telah  banyak  digunakan  dan  terbukti  sangat efektif  dalam  pengurangan  dimensi,  dimana  vektor  data  dari  hasil  proses  PCA  merupakan  data  yang representasinya  telah  optimal.  Sedangkan  pada  tahap  klasifikasi  akan  menggunakan  support  vector  machines (SVM), dimana SVM dapat memecahkan klasifikasi yang kompleks. Dalam metode klasifikasi gen yang diuraikan oleh Furey et.al [6], SVM memiliki kinerja yang baik, dengan kernel sederhana untuk analisis  microarray data.

## 2. TEORITIS
DNA microarray adalah teknologi yang digunakan untuk melihat urutan sekuens asam nukleat yang berada pada lokasi  tertentu  dan  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  beribu-ribu  sampel  pada  waktu  yang  bersamaan. Prinsipnya  adalah  mengandalkan  kemampuan DNA sampel  yang  telah  dilabel  dengan  zat fluorescent untuk melakukan rekombinasi dengan probe yang telah ada pada chip microarray . Aplikasi microarray banyak digunakan dalam deteksi kanker, dimana sel kanker mengalami abnormalitas dalam meng-ekspresikan gennya. Pada dasarnya, DNA microarray akan mengamati ekspresi genetik dari berbagai gen dengan  jumlah  yang  mencapai ratusan bahkan ribuan secara bersamaan. Dalam analisis kanker, digunakan DNA normal  dan DNA kanker  yang  kemudian  akan  di  hibridisasi  lalu  akan  dibaca  dengan  menggunakan  laser ( scanne r). Klasifikasi data microarray merupakan salah satu kajian dalam bidang bioinformatika yang digunakan, salah  satunya  yaitu  untuk  analisis  suatu  kanker.  Klasifikasi  pada  deteksi  kanker,  dapat  dilakukan  dengan mengelompokkan data ke dalam kelas yang sudah ditetapkan.
Adapun beberapa peneliti yang telah bekerja untuk melakukan klasifikasi microarray data yaitu, Moorthy [14] mengusulkan skema klasifikasi menggunakan algoritma. Random Forest pada microarray data . Data yang digunakan adalah data Adenocarcinoma, Brain, Breast2, Breast3, Colon, Leukemia, Lymphoma, NCI60, Prostate, SRBCT . Untuk klasifikasi  meggunakan Random  Forest mereka  melakukan uji coba pada  nilai OOB error rate dengan kondisi, yaitu (1) nilai OOB error rate terendah dan jumlah subset paling sedikit (2) nilai OOB error rate terendah  dan  jumlah  subset  paling  banyak  (3)  proses  standar  atau  default  algoritma Random  Forest .  Dari penelitiannya diperoleh akurasi klasifikasi standar atau default algoritma Random Forest untuk seleksi gen selalu lebih rendah dari OOB error rate terendah dan jumlah subset paling sedikit dan OOB error rate terendah dan jumlah subset paling banyak .
Vanitha  [15]  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Mechine  (SVM)  dengan menggunakan 2 microarray data yaitu Colon cancer dan Lymphoma. Mutual information (MI) antara gen dan label kelas  digunakan  untuk  mengidentifikasi  gen  yang  informatif.  Gen  yang  terpilih  digunakan  untuk  learning menggunakan  SVM  dan  evaluasi  pada  penelian  ini  menggunakan  metode  Leave-one-Out  Cross  Validation (LOOCV). Metode yang diusulkan pada penelitian ini mampu mengurangi dimensi fitur dengan mengidentifikasi subset gen yang paling informatif serta memperbaiki akurasi klasifikasi. Tsun-Chen Lin, Ru-Sheng Liu, Ya-Ting Chao, and Shu-Yuan Chen [20] tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah untuk mengeksplorasi penggunaan data ekspresi gen dalam membedakan jenis kanker heterogen. Mereka menggunakan hybrid learning methodology algoritma genetika (GA) dan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk menemukan subkumpulan gen yang optimal untuk klasi_kasi  jaringan /  kanker. Metode yang diusulkan diuji pada dua dataset  microarray  yaitu NCI60 dan GCM. Hasil dari penelitian yang dilakukan menunjukkan metode GA dan ANN tidak hanya unggul dalam pendekatan prediksi tetapi juga dapat mengurangi jumlah gen prediktif yang diperlukan dalam klasifikasi.
Campos  [18]  pada  penelitian  nya  menerapkan  algoritma  bayesian  network  untuk  proses  klasifikasi menggunakan  microarray  data,  dimana  dataset  yang  digunakan  adalah  Breast-cancer,  CNS,  Colon-cancer, DLBCL-MIT,  DLBCL-Stanford,  Leukemia  ALL-AML,  Leukemia-  MLL,  Lung-cancer,  Prostate-tumor.  Pada penelitiannya, ekspresi gen dengan 3 cara, yaitu (1) klasifikasi Bayesian yang diinduksi dari data microarray. (2) skema preprocessing untuk data ekspresi gen digunakan menginduksi pengklasifikasi Bayesian, dan (3) evaluasi Bayesian yang berbeda untuk jenis data.
Lavanya  [18]  membangun  kerangka  komprehensif  yang  menggabungkan  fitur  seleksi  dan  teknik klasifikasi.  Teknik  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  algoritma  Naive  Bayes.  Sedangkan  untuk  fitur  seleki menggunakan  pengukuran T-Test,  Chi-Square  Test yang  digunakan  untuk  memilih  kemungkinan  gen  yang berhubungan dengan kanker dari data ekspresi gen microarray yang besar. Dari kerangka klasifikasi yang dibangun berhasil  melakukan  klasifikasi  sampel  baru  seperti  yang  terinfeksi  atau  normal.  Deegalla  [19]  melakukan penelitian klasifikasi pada microarray data menggunakan algoritma KNN. Dataset yang digunakan diantara nya
Colon Tumor, Leukemia, Central Nervous, SRBCT, Lymphoma, Brain, NCI60, dan Prostate. Sebelum melakukan klasi_kasi mereka melakukan reduksi fitur yang mana ada beberapa metode reduksi fitur yang digunakan, yaitu Principal  Component  Analysis  (PCA),  Random  Projection  (RP),  Partial  Least  Squares  (PLS)  and  Information Gain(IG). Hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa PCA dan PLS mencapai akurasi terbaik dengan komponen yang lebih sedikit daripada dua metode lainnya. Kesimpulan utama dari penelitian ini adalah bahwa pilihan metode reduksi fitur dapat menjadi sangat penting saat klasifikasikan microarray menggunakan algoritma KNN. Li [16] pada penelitian  ini dilakukan klasifikasi  menggunakan  beberapa  metode seperti  LibSVMs, C4.5, BaggingC4.5, AdaBoostingC4.5, dan Random Forest pada tujuh kumpulan data kanker Microarray (Breast Cancer, Lung Cancer, Lymphoma, Leukemia, Colon, Ovarian, and Prostate). Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa semua metode ensemble  mengungguli  C4.5.  Hasil  percobaan  juga  menunjukkan  bahwa  kelima  metode  tersebut  mendapatkan keuntungan dari preprocessing data, termasuk pemilihan gen dan diskritisasi, dalam akurasi klasifikasi.
Vanitha [13]  mengusulkan skema klasifikasi microarray data dengan  menggunakan Mutual Information untuk mencari gen informatif dan Support Vector Machines (SVM) sebagai classifier pada ekspresi gen, hasil dari SVM dan MI ternyata dapat menangani sejumlah besar fitur (gen) dan sejumlah kecil pola (sampel) yang menjadi kendala pada skema klasifikasi ekspresi gen microarray . Bai [12], membangun sebuah framework menggunakan PCA dan Backpropagation untuk mengklasifikasikan data microarray . Datam paper tersebut, dataset mikroarray yang digunakan yaitu data kanker ovarian dengan akurasi 96%, data kanker colon dengan akurasi 95%, dan data kanker leukimia dengan akurasi 97%. Dalam penelitian tersebut ditemui kendala berupa waktu training yang lama, yaitu sekitar 20 sampai 23 detik untuk setiap data. Hieuin [13], mengembangkan framework sebelumnya dengan mengimplementasikan PCA dengan Singular Value Decomposition (SVD). Experiment tersebut membandingkan metode yang diajukan dengan Extreme Learning Method (ELM) dan memiliki akurasi sebesar 83.6%. Sedangkan Adiyasa [5], mengusulkan kerangka kerja alternatif untuk mengatasi kekurangan dari algoritma Backpropogation dengan  menggunakan kombinasi Principal  Component Analysis ( PCA ) dan Modified Backpropagation (MBP), dalam skema yang diusulkan telah dihasilkan suatu algoritma MBP mampu melakukan training lebih cepat dimana kecepatan training menjadi kendala pada algoritma Backpropagation standar. Seperti apa yang sudah dilakukan Nhita[9] dapat mengubah dari Back Propagation biasa diubah menjadi Evolving Neural Network yaitu gabungan dari  GA  dan  Back  Propagation.  Banyaknya  metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi microarray data  dapat menjadi bahan pertimbangan untuk mengembangkan metode yang sudah ada.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan diperoleh dari Kent-Ridge Biomedis data Repository [10], dimana pada tabel data terdapat beberapa tipe kanker. Pada tabel jumlah kelas yang akan di klasifikasikan. Pada tabel samples, merupakan jumlah data sampel yang tersedia. Pada tabel feature, merupakan jumlah atribut (penilaiaan) pada tiap sampel.
Tabel 1. Spesifikasi Data Data Jumlah Kelas Sample Feature Colon 2 62 (22 Positif, 40 Negatif) 2001 Leukimia 3 72 (24 ALL, 28 AML, 20 MLL) 12582 Ovarian 2 253 (91 Normal, 162 Cancer ) 15155 Central Nervous 2 60 (21 Class 1, 39 Class 0) 7129 Lung Cancer 2 181 (31 Mesothelioma, 150 ADCA) 12533 Prostate Tumor 2 156 (77 Tumor, 79 Normal) 12600
Adapun skema umum dalam klasifikasi gene expression data (microarray), dimana akan dilakukan training dan  testing  terhadap  microarray  data  dengan  tahapan  preprocessing,  reduksi  dimensi,  dan  klasifikasi.  Adapun skema umumnya dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Skema Umum Proses Klasifikasi data Microarray
Berdasarkan gambar diatas dapat dijelaskan bahwa:
• Dataset,  dalam  proses  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dari  sumber  [10]  yang  sudah  tersedia  dalam
Start Dataset
Reduksi Dimensi Preprocessin g Klasifikasi End
beberapa  kelompok  kanker  yaitu  Breast,  Colon,  Ovarian,  Prostate,  Central  Nervous,  Lung,  Leukimia. Setiap dataset terbagi menjadi dua yaitu dataset training dan dataset testing
• Preprocessing, dalam proses ini hanya beberapa dataset saja yang menjalaninya yaitu cleansing data dari fitur yang kosong atau sama untuk seluruh kelasnya [11]. Tidak hanya itu, namun pada preprocessing ini juga untuk memisah data training dan testing menggunakan Cross Validation untuk beberapa dataset yang belum dipisahkan.
• Reduksi dimensi diperlukan karena Microarray data memiliki dimensi serta kompleksitas sangat tinggi, untuk  itu  diperlukan  suatu  proses  yang  dapat  mengurangi  kompleksitas  dari  microarray  data  tersebut. Pengurangan kompleksitas tersebut bertujuan untuk meminimalisir kesalahan. Reduksi dimensi bertujuan untuk  mengambil  fitur  terpenting  dengan threshold tertentu  yang  akan  menghasilkan  input  untuk dilakukan  klasifikasi.  Reduksi  dimensi  bisa  dilakukan  dengan  melalui feature  slection atau feature extraction . Beberapa metode reduksi dimensi akan digunakan seperti Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR), Mutual Information, PCA, Relief Method, dan lain sebagainya.
• Klasifikasi  dilakukan  setelah  data  sudah  siap  proses.  Klasifikasi  ini  dibagi  menjadi  tiga  proses.  Pada proses  yang  pertama  yaitu training akan  dilakukan  proses learning terhadap  datasetnya  yang menghasilkan suatu model. Proses selanjutnya yaitu testing akan dilakukan proses pengklasifikasian yang menghasilkan class dan dibandingkan dengan class target. Terakhir class hasil klasifikasi dan class target akan diproses untuk menghitung akurasi. Klasifikasi dilakukan dengan beberapa metode seperti Neural Network, Bayesian, Decission Tree dan lain-lain.
Pada bagian ini, dibahas mengenai hasil implementasi klasifikasi dari tujuh data kanker yang diperoleh dari Kent-Ridge Biomedical Data Repository [10]. Implementasi dilakukan dengan menerapkan  beberapa kombinasi metode antara reduksi dimensi dan klasifikasi. Adapun hasil yang diperoleh, sebagai berikut.
Tabel 2. Perbandingan Akurasi Hasil Implementasi
No Ref Metode Reduksi Dimensi Metode Klasifikasi Avg Max Akurasi 1 [5] Principal Component Analysis (PCA) Back Propagation (BP) 91.77% 2 [21] Principal Component Analysis (PCA) Support Vector Machine (SVM) 94.98% 3 21 Principal Component Analysis (PCA) Modified Back Propagation (MBP) 96.07% 4 [7] Mutual Information Bayesian Network 88% 5 [7] Mutual Information Naïve Bayes 91% 6 [8] Relief Method Support Vector Mechine (SVM) 66.67% 7 [8] Relief Method Artificial Neural Network (ANN) 66.67% 8 [8] Relief Method Random Forest 75% 9 [22] Relief Method Random Forest with clustering 95.8%
Hasil tersebut memiliki perbedaan penggunaan jumlah dan jenis dataset. Secara keseluruhan terdapat tujuh dataset yang digunakan oleh penelitian diatas. Dari tujuh dataset, minimal yang digunakan dalam satu kombinasi metode adalah tiga dataset. Untuk itu, dilakukan rata-rata akurasi dari maksimum nilai dalam satu dataset dan satu metode yang digunakan. Pendeketaan klasifikasi yang dilakukan ada lima yaitu Neural Network, Decission Tree, Teorema Bayes, Nearest Neighbour, dan SVM. Dari  lima pendekatan tersebut dilakukan beberapa metode atau algoritma yang telah disebutkan pada Tabel 2. Tidak hanya metode klasifikasi, reduksi dimensi dilakukan dengan tiga metode yaitu PCA, Relief Method, dan Mutual Information. Metode klasifikasi dan metode reduksi dimensi dikombinasikan untuk melihat  perilaku metode-metode tersebut terhadap data Microarray. Berdasarkan Tabel 1, didapatkan beberapa kombinasi  metode reduksi dimensi dan  metode klasifikasi dari hasil penelitian-penelitian  yang sudah dilakukan. Tidak semua  metode klasifikasi  mendapatkan  hasil  yang  baik setelah  dikombinasikan  reduksi  dimensi  tertentu  seperti  Naïve  Bayes  dan  Relief  Method.  Namun  Naïve  Bayes dapat menghasilkan akurasi tinggi setelah dikombinasikan dengan Mutual Information. Hal tersebut membuktikan bahwa setiap  metode mempunyai karakteristik  masing-masing  yang dapat berbenturan jika tidak sinkron. Hasil tersebut dilakukan dengan data-data yang sudah disediakan oleh  Kent-Ridge Biomedical [10]. Hasil  kombinasi Relief Method dan Random Forest (with clustering) dengan rata-rata akurasi maksimal sebesar 95.8%. Sementara itu, hasil kombinasi PCA dan Modified Backpropagation sedikit lebih unggul dalam performansi, yakni 96,7%.
Berikut disajikan hasil klasifikasi menggunakan  PCA dan Evolving Neural Network (ENN) disajikan pada Gambar  3.  Adapun  hasil  yang  telah  diperoleh  untuk  2  data  set  kanker  (leukemia  dan  colon  tumor) rata-rata akurasinya disajikan dalam Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Klasifikasi menggunakan PCA – ENN
Probabilitas rekombinasi 0,7 memberikan hasil akurasi yang lebih stabil.   Secara umum, hasil akurasi akan stabil  jika  probabilitas    mutasinya  kecil  karena  sebenarnya  GA  meniru  konsep  di  alam  yg  menyatakan  proses mutasi  memiliki  kecenderungan  untuk    menghasilkan  individu  yg  lebih  buruk.  Tetapi  mutasi  diperlukan  jika individu yg dihasilkan dari proses rekombinasi tingkat variasinya kecil.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah didapatkan, maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai  berikut.  Beberapa  metode  klasifikasi  teruji  dapat  melakukan  klasifikasi  ekspresi  gen  untuk mendeteksi kanker dari Kent Ridge Bio-medical Dataset dengan nilai performansi maksimal 98.71%. Proses reduksi dimensi dapat dilakukan setelah melakukan preprocessing cleansing dataset dan cross validasi. Tiga metode terbukti dapat digunakan  untuk  melakukan  reduksi  dimensi.  Atribut  yang  terbaik  digunakan  berbeda-beda  pada  setiap  data. Metode klasifikasi dan metode reduksi dimensi mempunyai karakteristik masing-masing jika dikombinasikan. Hal ini ditunjukkan saat sistem dibangun dengan suatu metode klasifikasi yang sama dapat dihasilkan akurasi berbeda ketika reduksi dimensi berbeda.

## REFERENCES
[1] World Health Organization, Cancer fact sheet, http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs297/en/index.html, ccessed at March 2nd 2016.
[2] Vanitha,  C.D.A.,  Devaraj,  D.  and  Venkatesulu,  M.,  2015.  Gene  Expression  Data  Classification  Using  Support  vector  machines  and Mutual Information-based Gene Selection. Procedia Computer Science, 47, pp.13-21.
[3] Siang, T.C., Soon, T.W., Kasim, S., Mohamad, M.S., Howe, C.W., Deris, S., Zakaria, Z., Shah, Z.A. and Ibrahim, Z., 2015. A Review of Cancer Classification Software  for  Gene Expression Data. International Journal of  Bio-Science and Bio-Technology, 7(4), pp.89- 108.
[4] KR, S., 2011. Microarray Data Classification Using Support Vector Machine. International Journal of Biometrics and Bioinformatics (IJBB), 5(1), p.10.
[5] Nurfalah  A.,Adiwijaya,  Suryani  A.A    ,“Cancer  Detection  Based  On  Microarray  data  Classification  Using  PCA  And  Modified Backpropogation”, Far East Journal of Electronics and Communications.2015
[6] Furey, T.S., Cristianini, N., Duffy, N., Bednarski, D.W., Schummer, M. and Haussler, D., 2000. Support vector machines Classification And Validation Of Cancer Tissue Samples Using Microarray Expression Data. Bioinformatics,16(10), pp.906-914.
[7] Purbolaksono, M.D., Widiastuti, K.C., Mubarok, M.S. and Ma’ruf, F.A., 2018, March. Implementation of mutual information and bayes theorem for classification microarray data. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 971, No. 1, p. 012011). IOP Publishing.
[8] Aydadenta, H., 2018, March. On the classification techniques in data mining for microarray data classification. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 971, No. 1, p. 012004). IOP Publishing.
[9] Nhita,  F.  and  Adiwijaya,  U.N.,  2014.  Forecasting  Indonesian  Weather  through  Evolving  Neural  Network  (ENN)  based  on  Genetic Algorithm. In The Second International Conference on Technological Advances in Electrical, Electronics and Computer Engineering (TAEECE2014) (pp. 78-82). The Society of Digital Information and Wireless Communication.
[10]  Jinyan Li, Kent-ridge bio-medical data set repository, School of Computer Engineering Nanyang Technological University, Singapore, Downloaded at January 2013 from URL:http://levis.tongji.edu.cn/gzli/data/mirror-kentridge.html
[11]  Adiwijaya,  Wisesty,  U.N.  and  Nhita,  F.,  2014.  Studi  of  line  search  techniques  on  the  modified  backpropagation  for  forecasting  of weather data in Indonesia. Far East Journal of Mathematical Sciences, 86(2), p.139.
[12]  Bai Anita and S. K. Rath. Classification and Clustering using Intelligence Techniques: Application to microarray cancer data.  Master Thesis of Department of Computer Science and Engineering National Institute of Technology Rourkela, India, 2013.
[13]  Hieu Trung Huynh, Jung-Ja Kim, Yonggwan Won., 2009. Classification Study on DNA Microarray with Feed Forward Neural Network Trained by Singular Value Decomposition. International Journal of Bio-Science and Bio Technology, 1(1).
[14]  Moorthy, K. and Mohamad, M.S., 2012. Random forest for gene selection and microarray data classification. In Knowledge Technology (pp. 174-183). Springer, Berlin, Heidelberg
[15]  Vanitha, C.D.A., Devaraj, D. and Venkatesulu, M., 2015. Gene expression data classification using support vector machine and mutual information-based gene selection. procedia computer science, 47, pp.13-21.
[16]  Li,  T.,  Zhang,  C.  and  Ogihara,  M.,  2004.  A  comparative  study  of  feature  selection  and  multiclass  classification  methods  for  tissue classification based on gene expression. Bioinformatics, 20(15), pp.2429-2437.
[17]  De Campos, L.M., Cano, A., Castellano, J.G. and Moral, S., 2011, November. Bayesian networks classifiers for gene-expression data. In Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2011 11th International Conference on(pp. 1200-1206). IEEE.
[18]  Lavanya, C., Nandihini, M., Niranjana, R. and Gunavathi, C., 2014. Classification of microarray data based on feature selection method. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 3(1).
[19]  Deegalla,  S.  and  Boström,  H.,  2007,  December.  Classification  of  microarrays  with  knn:  Comparison  of  dimensionality  reduction methods.  In  International  Conference  on  Intelligent  Data  Engineering  and  Automated  Learning  (pp.  800-809).  Springer,  Berlin, Heidelberg
[20]  Lin, T.C., Liu, R.S., Chao, Y.T. and Chen, S.Y., 2006, August. Multiclass microarray data classification using GA/ANN method. In Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (pp. 1037-1041). Springer, Berlin, Heidelberg.
[21]   Husna Aydadenta, Adiwijaya, (2018), A Clustering Approach for Feature Selection in Microarray Data Classification using Random Forest, Journal of Information  Processing System 14(5).
[22]   Adiwijaya, U. N. Wisesty, E. Lisnawati, A. Aditsania, D. S. Kusumo, (2018). Dimensionality Reduction using Principal Component Analysis for Cancer Detection based on Microarray Data Classification, Journal of Computer Science 14(10).