Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Data Microarray Menggunakan Ant Colony Optimization dan Backpropagation Termodifikasi dengan Conjugate Gradient Polak-Ribiere

ALDRYAN DESCHARA PUTRA

Informasi Umum

Kode

18.04.2084

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kanker merupakan salah satu wabah penyakit mematikan di dunia. Setiap tahunnya, kanker menelan banyak korban jiwa. Namun, meski zaman sudah sangat modern, obat untuk penyakit ini belum dapat ditemukan. Dalam beberapa dekade terakhir, teknologi data microarray terus berkembang untuk mendiagnosa kanker sejak dini. Data DNA microarray adalah teknologi yang digunakan untuk melihat urutan sekuens asam nukleat yang berada pada lokasi tertentu pada struktur DNA dapat digunakan untuk menganalisa ribuan sampel pada waktu yang bersamaan. Prinsip data ini adalah mengandalkan kemampuan DNA sampel yang telah dilabel dengan zat fluorescent untuk melakukan rekombinasi dengan probe yang telah ada pada chip microarray. Maka dari itu, data microarray memiliki dimensi data yang sangat besar. Untuk mengoptimalkan dan meningkatkan akurasi klasifikasi dari data yang sangat banyak tersebut, dilakukan pengurangan dimensi dengan menggunakan seleksi fitur Ant Colony Optimization (ACO) dan Modified Back Propagation Polak-Ribiére (MBP). MBP merupakan modifikasi dari Backpropagation Konvensional (BP). MBP menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan algoritma Conjugate Gradient Polak-Ribiére yang digunakan untuk melakukan klasifikasi data microarray, dan mengoptimasikan kecepatan proses pelatihan. Klasifikasi data menggunakan MBP Conjugate Gradient Polak- Ribiére dan ACO dapat meningkatkan akurasi sampai 20% dibanding tanpa mengombinasikan MBP dengan ACO.