Analisis Perbandingan Reduksi Dimensi Principal Component Analysis (PCA) dan Partial Least Square (PLS) untuk Deteksi Kanker menggunakan Data Microarray

DANIEL TANTA CHRISTOPHER SIRAIT

Informasi Dasar

105 kali
19.04.2477
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Menurut data WHO (World Health Organization) pada tahun 2015, 8.8 juta kematian diakibatkan oleh kanker dimana angka kematian tersebut meningkat dan berkakibat fatal setiap tahunnya bila diagnosa tidak dilakukan lebih dini. Oleh karena itu , tidak heran penelitian dalam bidang kanker menjadi topik utama dalam penelitian di bidang medis dan bioinformatika dan terus berkembang hingga saat ini, termasuk teknologi DNA microarray. Banyak cara untuk mendeteksi kanker, salah satunya adalah teknik microarray. Microarray adalah teknologi yang mampu menyimpan ribuan ekspresi gen yang diambil dari beberapa jaringan manusia sekaligus. Dikarenakan oleh record data microarray yang banyak, komputasi yang dibutuhkan cukup berat. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibutuhkan reduksi dimensi. Pada penelitian ini, sistem menggunakan dua fitur ekstrasi: Principal Component Analysis (PCA) dan Partial Least Square (PLS) dengan Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier. Hal ini berguna untuk mengurangi attribute yang terlalu banyak. Sistem yang dibangun mampu mengklasifikasi kanker dan memperoleh nilai rata-rata 82% dengan PCA-SVM dan 55.17% untuk PLS-SVM.

Kata kunci : kanker, microarray, principal component analysis, partial least square, support vector machine.

Subjek

COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS
 

Katalog

Analisis Perbandingan Reduksi Dimensi Principal Component Analysis (PCA) dan Partial Least Square (PLS) untuk Deteksi Kanker menggunakan Data Microarray
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

DANIEL TANTA CHRISTOPHER SIRAIT
Perorangan
Adiwijaya, Widi Astuti
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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