Pengembangan Perangkat Lunak Prediktor Kanker Payudara Menggunakan Metode Elastic SCAD SVM dan Data DNA Microarray

Kanker payudara (Carcinoma Mammae) merupakan salah satu penyakit kanker dengan angka kematian terbesar di dunia. Prediksi kanker payudara tentunya dapat membantu para penderitanya untuk menghindari berbagai akibat negatif yang dapat ditimbulkannya. Di sisi lain, data DNA Microarray ternyata dapat di...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Jurnal Teknik ITS Vol. 1; no. 1
Main Authors: Risky Dwi Listyo Firmansyah, Handayani Tjandrasa, Isye Arieshanti
Format: Journal Article
Language:Indonesian
Published: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LP2M) 01-09-2012
Subjects:
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Kanker payudara (Carcinoma Mammae) merupakan salah satu penyakit kanker dengan angka kematian terbesar di dunia. Prediksi kanker payudara tentunya dapat membantu para penderitanya untuk menghindari berbagai akibat negatif yang dapat ditimbulkannya. Di sisi lain, data DNA Microarray ternyata dapat digunakan untuk diagnosa dini penyakit kanker payudara. Data DNA Microarray mengandung informasi dari DNA yang kemudian direpresentasikan dalam data vektor berdimensi tinggi. Untuk menangani permasalahan prediksi data berdimensi tinggi, Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu metode yang cukup handal. Namun, sayangnya SVM tidak dapat mendukung proses seleksi fitur. Padahal, dengan adanya seleksi fitur, proses prediksi data dapat berjalan lebih cepat. Informasi tentang fitur-fitur penting dari suatu data juga dapat diperoleh dengan adanya seleksi fitur. Oleh karena itu, ada sebuah studi lain yang menggabungkan SVM dengan elastic SCAD (penalization method). Pada studi ini dikembangkan perangkat lunak untuk memprediksi kanker payudara berdasarkan model elastic SCAD SVM yang telah diusulkan oleh studi lain tersebut. Berdasarkan uji coba, perangkat lunak yang dikembangkan mampu melakukan prediksi kanker payudara. Hal ini ditunjukkan dengan nilai akurasi sebesar 95,4%. Fitur yang terpakai pun berkurang dari 1213 atribut menjadi 1193 atribut.
ISSN:2301-9271
2337-3539