Mendeteksi Potensi Terjangkitnya Penyakit Kanker pada Pasien dengan Memanfaatkan Microarray Data Ekspresi Gen Menggunakan Kombinasi Algoritma Genetika dan Support Vector Machine
Choiryaldi Setya Pratama (a*), Salamet Nur Himawan (a), Triati Dewi Kencana Wungu (b)
a) Program Magister Sains Komputasi,
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung,
Jl. Ganesha no. 10 Bandung, Indonesia, 40132
b) Program Studi Fisika,
Kelompok Keilmuan Fisika Nuklir dan Biofisika,
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Bandung,
Jl. Ganesha no. 10 Bandung, Indonesia, 40132
Abstract
Pada penelitian ini, Algoritma Genetika (AG) dengan Support Vector Machine (SVM) digunakan dalam mengidentifikasi potensi terjangkitnya penyakit kanker melalui deteksi ekspresi gen. AG digunakan dalam proses seleksi pemilihan fitur dari ekspresi gen sedangkan SVM digunakan dalam proses klasifikasi potensi terjangkitmya pemyakit pada pasien. Terdapat dua proses pengolahan data yaitu pre-processing data dan pre-filtering data yang memudahakan dalam proses pemilihan fitur. Data yang digunakan pada tahap pengujian system menggunakan tiga set data ekspresi gen pasien dengan kelas yang berbeda yaitu kanker karsinoma, kolon tumor dan leukemia. Pada tahap pengujian menggunakan validasi silang k-fold menghasilkan akurasi sebesar 98.67% untuk data set leukemia, 87.06% untuk data set kolon tumor dan 97.22% untuk data set kanker karsinoma.
Keywords: Ekspresi gen; Microarray data; Algoritma Genetika; Support Vector Machine; Kanker;
Topic: Komputasi dan Pemodelan
Link: https://ifory.id/abstract-plain/E9mQ8uU4JBCk
Web Format | Corresponding Author (Choiryaldi Setya Pratama)