Kanker adalah penyebab utama kematian di dunia nomor satu berdasarkan data dari
WHO pada tahun 2012, yaitu sekitar 8.2 juta penduduk dunia mati karena kanker dan
diperkirakan meningkat tiap tahun karena pola hidup yang tidak sehat [2]. Kematian
disebabkan oleh kanker sebenarnya dapat dicegah jika kanker telah terdeteksi sejak dini.
Dalam beberapa dekade ini
microarray
telah mengambil peranan penting dalam penelitian
kanker.
Microarray
adalah teknologi yang mampu menyimpan ribuan ekspresi gen yang
diambil dari beberapa jaringan tertentu dari manusia sekaligus. Dengan data
microarray
,
dapat diketahui seseorang terkena kanker atau tidak. Pada penelitian ini dibangun framework
untuk deteksi kanker berdasarkan klasifikasi data
microarray
menggunakan metode
Principal Component Analysis
(PCA) dan
Conjugate Gradient Back Propagation
(disebut
MBP). MBP adalah modifikasi dari
Standard Back Propagation
(BP) dengan
mengimplementasikan conjugate gradient pada
training
BP. Kelebihan dari MBP adalah
lebih cepat melakukan
training
dibandingkan dengan
back propagation
. Dari hasil
eksperimen yang dilakukan dengan menggunakan
5-fold cross validation
terhadap 3 data
public
yaitu data kanker ovarian,data kanker usus besar, dan data leukemia, terbukti bahwa
PCA+MBP membutuhkan hanya sekitar 1-5 detik untuk
training
. Hasil tersebut menjadi
hasil terbaik jika dibandingkan dengan MBP, Back Propagation (BP), dan PCA+BP. Dalam
hal akurasi
testing,
secara umum PCA+MBP menghasilkan sekitar 76%-97% untuk semua
data. Hasil tersebut memang tidak dapat mengungguli PCA+BP yang menghasilkan akurasi
sekitar 83%-98% namun MBP mendapatkan akurasi yang terbaik yaitu sekitar 83.03%-100%
untuk semua data.