2018 : GENETIC ALGORITHM UNTUK SELEKSI GEN PADA KLASIFIKASI MICROARRAY BERBASIS FUZZY SUPPORT VECTOR MACHINE

Dr. Irhamah S.Si., M.Si.
Dwi Oktavianto Wahyu Nugroho S.T., M.T
Ahmad Fauzan Adziimaa S.T., M.Sc
Ni Luh Putu Satyaning Pradnya Paramita S.Si., M.Si
Geodita Woro Bramanti S.T., M.Eng.Sc
Satria Fadil Persada S.Kom,MBA,Ph.D
Dewie Saktia Ardiantono S.T.,M.T
Varah Nuzulfah S.M.,MBA


Abstract

Pemanfaatan data microarray untuk mendeteksi kanker biasanya dipecahkan melalui metode klasifikasi, dengan tujuan untuk menemukan model terbaik yang mampu mengklasifikasikan ekspresi gen yang normal dan tidak normal atau yang sedang terjangkit tumor atau kanker tertentu. Diantara beberapa metode klasifikasi, support vector machine (SVM) adalah salah satu yang memberikan hasil terbaik, termasuk dalam aplikasinya pada data microarray. Microarray digolongkan sebagai high dimensional data dimana jumlah variabel yang diamati jauh lebih besar dibandingkan jumlah observasinya, sehingga pada banyak kasus perlu dilakukan seleksi gen sehingga model klasifikasi yang dibentuk hanya mempertimbangkan gen-gen yang signifikan dan penting saja. Selain itu, meskipun SVM merupakan metode yang kuat untuk problem klasifikasi, masih ada limitasi dari metode tersebut. Dalam SVM, untuk setiap kelas, semua titik input dalam kelas ini diperlakukan secara seragam. Dalam problem klasifikasi nyata, efek dari titik input seringkali tidak seragam, dimana beberapa titik input lebih penting dibandingkan titik input yang lain. Studi terdahulu telah mengembangkan konsep SVM dengan fuzzy membership dan membuatnya menjadi fuzzy SVM (FSVM). Berdasarkan beberapa argumen di atas, penelitian ini mengusulkan untuk menggunakan genetic algorithm untuk seleksi gen, dan fuzzy support vector machine untuk klasifikasi pada data microarray. Kata kunci: genetic algorithm, feauture selection, support vector machine, fuzzy membership, fuzzy support vector machine, microarray, gene expression, gene selection