Judul: STUDY OF PENALIZED LOGISTIC REGRESSION ON HIGH DIMENSIONAL DATA
Abstrak: Klasifikasi merupakan salah satu teknik data mining yang paling populer. Analisis klasifikasi sering melibatkan data berdimensi tinggi dimana peubah penjelas jauh lebih banyak dari pada amatan. Salah satu data dimensi tinggi adalah microarray. Microarray memuat data ekspresi gen yang memiliki puluhan ribu gen dengan jumlah amatan yang lebih sedikit. Pada data berdimensi tinggi sering terjadi pelanggaran syarat multikolinieritas. Kemudian, peubah respon hanya terkait dengan sejumlah kecil peubah penjelas, diantara sejumlah besar peubah yang mungkin. Maka dari itu, seleksi peubah penting dilakukan untuk menentukan gen-gen yang relevan pada data ekspresi gen. Salah satu metode yang tepat untuk analisis ekspresi gen dengan peubah respon biner yang bisa mengatasi masalah multikolinieritas adalah regresi logistik terpenalti. Penelitian ini membandingkan dua metode regresi logistik terpenalti, yaitu Correlation based penalized logistic regression (CBPLR) dan Adjusted adaptive elastic net (AAElastic). Penelitian ini terdiri dari kajian simulasi dan kajian terapan dengan data rill. Pada kajian simulasi metode dievaluasi dengan nilai akurasi, persentase beta tidak nol yang diprediksi benar dan persentase beta nol yang diprediksi salah. Evaluasi tersebut dilakukan terhadap ketepatan prediksi 𝑦���� dan nilai 𝛽���� hasil pendugaan. Pada kajian simulasi diterapkan 9 skenario dengan tingkat korelasi dari mulai rendah sampai tinggi yaitu 0,1; 0,5; 0,98 dan variasi dari jumlah contoh 30,50, 70. Kemudian, setiap skenario diulang sebanyak 20 kali. Metode CBPLR memiliki nilai akurasi tertinggi dari semua skenario yaitu 88 persen dibandingkan AAElastic. Kemudian, persentase ketepatan dalam memilih peubah informatif memiliki nilai tertinggi sebesar 88,8 persen. Persentase kesalahan dalam memilih peubah non informatif memiliki nilai terendah yaitu 7,8 persen. Maka dari itu, metode CBPLR lebih unggul dibandingkan AAElastic. Selanjutnya, metode tersebut juga diterapkan pada data ekpresi gen pasien kanker paru-paru. Pada data kanker paru-paru ada 15 gen yang terseleksi menggunakan metode CBPLR, sedangkan 176 gen yang terseleksi oleh metode AAELastic. Berdasarkan hasil prediksi nilai akurasi dari metode CBPLR 94,9 persen, lebih unggul dari AAElastic yaitu 78,1 persen., Classification is one of the most popular data mining techniques. Classification analysis often involves high-dimensional data where the number of explanatory variables are more numerous than the number of observations. One of the high-dimensional data is a microarray. Gene data expression microarray containing tens of thousands of genes with less number of observations. In high-dimensional data, there is often a violation of the multicollinearity requirements. Furthemore, the response variable is only associated with a small number of explanatory variables, among a large number of possible variables. Then the selection of variables is important to determine relevant genes for gene expression. One appropriate methods for the multicollinearity problem in gene expression data with binary response variables is penalized logistic regression. In this study, we compared two logistic regression methods. These methods are Correlation based penalized logistic regression (CBPLR) dan Adjusted adaptive elastic net (AAElastic). This research consists of simulation and applied studies with real data. In the simulation study, the method was evaluated with accuracy, the non-zero beta percentage that was predicted to be correct and the beta zero percentage that was predicted to be wrong. The evaluation is carried out on the accuracy of the prediction of y and the estimated β value.
Keyword: Adjusted adaptive elastic net (AAElastic), Correlation based penalized logistic regression (CBPLR), gene expression, lung cancer, penalized logistic regression