KLASIFIKASI DATA EKSPRESI GEN PENYAKIT KANKER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SELEKSI FITUR

SYAUQI YUMETRI

Informasi Dasar

18.04.2568
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Penyakit kanker menjadi salah satu penyebab kematian terbesar di Indonesia, bahkan di dunia. Pada dasarnya di dalam tubuh manusia mempunyai sel kanker. Namun, yang membuat berbahaya adalah bagaimana kanker itu menjadi berkembang dan dapat mengakibatkan kerusakan organ. Cara mengatasinya adalah dengan teknologi DNA Microarray. DNA akan membaca sel kanker berdasarkan ekspresi gen. data pada ekspresi gen memiliki dimensi yang sangat tinggi sehingga diperlukan metode pre-processing dengan mereduksi dimensi datanya. Reduksi dimensi dilakukan dengan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai seleksi fitur. Selanjutnya data ekspresi gen akan diklasifikasikan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dari hasil pengujian menggunakan algoritma klasifikasi Naive Bayes dengan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai seleksi fitur maka diperoleh hasil akurasi sebesar 94%.

Subjek

COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS
 

Katalog

KLASIFIKASI DATA EKSPRESI GEN PENYAKIT KANKER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SELEKSI FITUR
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SYAUQI YUMETRI
Perorangan
Fhira Nhita, Danang Triantoro Murdiansyah
 

Penerbit

Universitas Telkom
 
2018

Koleksi

Kompetensi

  • IKG3N3 - DATA MINING
  • IKG4G3 - MACHINE LEARNING
  • IKG4I3 - SOFT COMPUTING

Flipbook

anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Lainnya

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini