Implementasi Algoritma Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) dan C4.5 Decision Tree untuk Deteksi Kanker Berdasarkan Klasifikasi Microarray Data

AMALYA CITRA PRADANA

Informasi Umum

Kode

19.04.006

Klasifikasi

004.36 - Computational Grids

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computational Biology And Bioinformatics

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kanker merupakan salah satu penyakit yang mematikan di dunia. Upaya pendeteksian kanker dapat dilakukan dengan merepresentasikan kanker ke dalam microarray data dengan mengukur perubahan yang terjadi pada level ekspresi gen. Deteksi gejala kanker dapat dilakukan dengan teknik data mining, yaitu klasifikasi terhadap microarray data. Salah satu penerapan algoritma untuk klasifikasi adalah C4.5 Decision Tree dimana algoritma tersebut mudah diinterpretasi dan termasuk paling berpengaruh dalam klasifikasi namun memiliki kekurangan yaitu sensitif terhadap data noise. Microarray data memiliki jumlah feature yang sangat besar (high dimensional) dimana tidak semua feature tersebut memiliki informasi yang penting (high noise) dan jumlah sampel yang sedikit sehingga penerapan proses klasifikasi saja menjadi sulit karena dapat mempengaruhi nilai akurasi. Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) merupakan salah satu algoritma optimasi pencarian untuk mendapatkan fitur yang optimal. Pemodelan rule pada Decision Tree menggunakan nilai diskrit sehingga data perlu didiskritkan. Diskritisasi dilakukan menggunakan K-Means. Sistem dibagi menjadi dua skema yaitu skema Information Gain (IG) – C4.5 dan skema BPSO – C4.5. Akurasi yang diperoleh berdasarkan skema IG-C4.5 dan BPSO-C4.5 berturut-turut adalah 54% dan 99%. Pengaruh seleksi fitur terhadap klasifikasi berperan penting dalam menghindari data noise untuk memodelkan rule yang akurat. Dengan penerapan BPSO sebagai seleksi fitur mampu mencari fitur yang paling signifikan.