Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Curse of dimensionality merupakan masalah yang sering dihadapi pada proses klasifikasi. Trans-formasi fitur dan seleksi fitur sebagai metode dalam reduksi fitur bisa diterapkan untuk mengatasi masalah ini. Terlepas dari performanya yang baik, transformasi fitur sulit untuk diinterpretasikan ka-rena ciri fisik dari fitur-fitur yang asli tidak dapat diperoleh kembali. Di sisi lain, seleksi fitur dengan proses komputasinya yang sederhana bisa mereduksi fitur-fitur yang tidak diperlukan dan mampu me-representasikan data untuk memudahkan pemahaman terhadap data. Pada penelitian ini diajukan metode seleksi fitur baru yang berdasarkan pada dua pendekatan filter, yaitu similarity (kemiripan) dan entropi untuk mengatasi masalah data berdimensi tinggi. Tahap awal metode ini adalah meng-hitung nilai similarity antara fitur dengan vektor kelas dari 6 data berdimensi tinggi. Kemudian diperoleh nilai similarity maksimum yang digunakan untuk menghitung nilai entropi untuk setiap fitur. Fitur yang dipilih adalah fitur yang memiliki nilai entropi lebih tinggi daripada entropi rata-rata seluruh fitur. Fuzzy k-NN diterapkan untuk tahap klasifikasi data hasil seleksi fitur. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode yang diajukan mampu mengklasifikasi data berdimensi tinggi dengan rata-rata akurasi 80.5%.

---

Curse of dimensionality is a major problem in most classification tasks. Feature transformation and feature selection as a feature reduction method can be applied to overcome this problem. Despite of its good performance, feature transformation is not easily interpretable because the physical meaning of the original features cannot be retrieved. On the other side, feature selection with its simple com-putational process is able to reduce unwanted features and visualize the data to facilitate data understanding. We propose a new feature selection method using similarity based entropy to over-come the high dimensional data problem. Using 6 datasets with high dimensional feature, we com-puted the similarity between feature vector and class vector. Then we find the maximum similarity that can be used for calculating the entropy values of each feature. The selected features are features that having higher entropy than mean entropy of overall features. The fuzzy k-NN classifier was im-plemented to evaluate the selected features. The experiment result shows that proposed method is able to deal with high dimensional data problem with mean accuracy of 80.5%."

"Penyakit kronis adalah penyakit yang diderita dalam waktu panjang dan dapat berkembang secara cepat, salah satunya adalah penyakit kanker dan diabetes. Oleh karena itu, dengan melakukan pendeteksian dini maka perkembangan penyakit kanker dan diabetes akan menurun. Salah satu cara pendektesian dini dapat dilakukan oleh machine learning. Teknik machine learning banyak digunakan dalam berbagai bidang khususnya untuk analisa data medis.  Clustering merupakan salah satu metode dari machine learning yang bertujuan untuk mengelompokkan suatu dataset ke dalam subset berdasarkan ukuran jarak. Salah satu contoh metode clustering adalah metode Entropi Fuzzy C-Means yang dapat mengidentifikasi entropi disetiap titik data dan memilih pusat kluster terdekat dengan entropi minimum. Pada penelitian akan digunakan data kanker dan diabetes dari UCI Repository dengan menggunakan metode Entropi Fuzzy C-Means yang akan dimodifikasi dengan kernel RBF. Sebelum dilakukan klasifikasi, dilakukan pemilihan fitur menggunakan Chi-Square. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan fitur-fitur yang optimal dan mengetahui hasil akurasi menggunakan untuk klasifikasi data diabetes dan kanker. Diperoleh hasil akurasi tertinggi pada klasifikasi data medis menggunakan metode Entropi Fuzzy C-Means berbasis kernel dengan pemilihan fitur Chi-Square yaitu sebesar 83.33% untuk data diabetes dan 77.77-100% untuk data kanker.

---

Chronic disease is a disease that occur for a long time and can develop quickly, one of them is cancer and diabetes. The early detection is very helpful to reduce the development of the disease. One of the ways to detect cancer and diabetes disease is using machine learning technic. Machine learning technic is widely use in many aspects especially in medical data analysis. Clustering is part of machine learning technic that is used to group a dataset into subset based on space size. Entropy Fuzzy C-Means is one of the methods which can identify entropy in every data and can choose the cluster center similar with minimum entropy. In this paper we will use cancer and diabetes medical data from UCI Repository using Entropy Fuzzy C-Means method which is modified by kernel RBF. Before classification, we will select the feature using Chi-Square  to get the optimal subset feature. The purpose of this study was to obtain optimal features and find out the results of accuracy using for the classification of diabetes and cancer data. The medical data classification using Entropy Fuzzy C-Means based on kernel with Chi-Square feature selection gives the 100% highest accuration result for cancer data and 83,33% for diabetes data."

"Kematian yang disebabkan oleh kanker diperkirakan akan terus meningkat, padahal jumlah kematian ini dapat dikurangi dengan adanya deteksi dini. Salah satunya adalah dengan klasifikasi data kanker. Data kanker yang digunakan merupakan data kanker berdimensi tinggi dengan ribuan fitur, tetapi tidak semua fitur yang ada merupakan fitur yang relevan. Oleh karena itu, perlu adanya proses seleksi fitur. Untuk meningkatkan tingkat akurasi yang dihasilkan, digunakan sebuah metode seleksi fitur yang meninjau adanya korelasi antar gen, yaitu CSVM-RFE. Pada metode tersebut, data yang ada diproyeksikan dan diubah menjadi sebuah data baru dengan ekstraksi fitur, dan kemudian dilakukan proses seleksi fitur. Penggunaan dua metode tersebut pada klasifikasi tiga data kanker yang ada terbukti menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, pada data kanker kolon tingkat akurasi yang didapatkan adalah sebesar 96.6, pada kanker prostat sebesar 98.9, dan pada kanker lymphoma sebesar 98,6.

---

The number of death caused by cancer expected to rise over two decades, whereas the number of death can be reduced by early detection. One of them is cancer classification. Cancer dataset is a high dimensional dataset that consist of thousands of features, but not all of these features are relevant. Therefore, it is necessary to remove the redundant features using feature selection. Feature selection can also improve the accuracy of classification. Many feature selection methods do not consider the correlated genes, so we need a new feature selection method that consider the correlated genes. It is CSVM RFE, in this method the existing data is projected and converted into a new data with feature extraction. These two methods are applied to the cancer datasets, and produce the accuracy of 96.6 using colon cancer dataset, 98.9 using prostate cancer dataset, and 98.6 using lymphoma cancer dataset."

"ABSTRAKKlasifikasi data kanker dilakukan untuk mendapatkan terapi yang spesifik dengan hasil efektivitas yang maksimal dan toksisitas yang minimal. Pada tugas akhir ini, data yang digunakan berbasis micrroarray data yang berisi kumpulan ekspresi gen. Fitur pada micrroarray data tersebut diseleksi oleh feature selection guna meningkatkan keakuratan, sensitivitas, kekhususan. Pada feature selection, setiap fitur pada microarray data dilakukan clustering dengan metode k-means clustering. Fitur yang terseleksi membentuk micorarray baru. Sampel pada microarray baru tersebut diklasifikasi menggunakan metode optimisasi baru yaitu Cuckoo Optimization Algorithm yang terinsipirasi dari cara hidup burung Cuckoo. Metode ini juga disesuaikan dengan metode Cuckoo Search.

---

ABSTRAKClassification of cancer data is performed to obtain specific treatment with the results have maximum effectiveness and minimum toxicity. In this thesis, the data is microarray data that contains a collection of gene expression. Features on these micrroarray data selected by the feature selection to improve the accuracy, sensitivity, specificity. In the feature selection, each feature on the microarray data were clustering with k-means clustering method. Selected features form to the new micorarray data. The new samples on the microarray are classified using new optimization methods that Cuckoo Optimization Algorithm which is inspired by the way of life of the Cuckoo. This method is also adapted from Cuckoo Search"

"Dalam dekade terakhir ini, kanker menjadi pusat perhatian dunia kesehatan dikarenakan penyakit ini termasuk dalam penyebab utama kematian di seluruh dunia. Menurut statistik GLOBOCAN, International Agency for Research on Cancer IARC pada tahun 2012, terdapat 14.067.894 kasus kanker baru dengan 8.201.575 kematian akibat kanker di seluruh dunia. Oleh sebab itu, dibutuhkan tindakan pencegahan dan pengobatan yang efektif. Salah satunya dengan metode klasifikasi kanker. Metode klasifikasi kanker dapat dijadikan sebagai alat bantu tenaga medis untuk menangani kanker. Dalam tugas akhir ini diusulkan algoritma untuk mengklasifikasikan data kanker dengan menggunakan Fuzzy Possibilistic C-means FPCM dan metode baru yang menggunakan Normed Kernel Function-based Fuzzy Possibilistic C-means NKFPCM. Tujuannya untuk mendapatkan keakuratan terbaik dalam pengklasifikasian data kanker. Untuk meningkatkan keakuratan dua metode tersebut, dilakukan evaluasi kandidat fitur dengan menggunakan pemilihan fitur. Untuk pemilihan fitur digunakan metode Laplacian Score. Hasil yang diperoleh menunjukkan perbandingan keakuratan dan running time dari FPCM dan NKFPCM tanpa dan dengan dilakukan pemilihan fitur. Hasilnya, didapatkan akurasi terbaik saat dengan menggunakan metode NKFPCM dengan dilakukan pemilihan fitur, yaitu 90,91 dengan penggunaan 750 fitur untuk data kanker kandung kemih, 100 dengan penggunaan 250 fitur untuk data kanker darah leukemia , 96,67 dengan penggunaan 3.000 fitur untuk data kanker prostat, dan 100 dengan penggunaan 250 fitur untuk data kanker lambung.

---

Over the past decade, cancer has become the center of attention in the medical field due to its reputation as one of the main causes of death in the worldwide. According to GLOBOCAN statistics, International Agency for Research on Cancer IARC , there were 14,067,894 new cancer cases and 8,201,575 cancer related deaths occurred in 2012. Therefore, preventive actions and effective treatments are required to reduce these threats. One method of handling of cancer using cancer classification. Cancer classification method can be used as aids to handle Cancer. This research proposed an algorithm to classify cancer data using Fuzzy Possibilistic C Means FPCM and a new method, Normed Kernel Function Based Fuzzy Possibilistic C Means NKFPCM. The purpose of this research is to obtain the best accuracy in the classification of cancer data. To improve the accuracy of these two methods, the feature candidate will be evaluated using feature selection. The feature selection was conducted using Laplacian Score. The results obtained show the comparison of the accuracy and running time of FPCM and NKFPCM without and with feature selection. The results show that the best accuracy obtained when using NKFPCM with features selection, with percentage of 90.91 by using 750 features for bladder cancer data, 100 by using 250 features for blood cancer leukemia data, 96.67 by using 3,000 features for prostate cancer data, and 100 by using 250 features for gastric cancer data."

"Teknologi microarray merupakan salah satu teknologi yang berkembang dalam bidang bioinformatika. Salah satu teknologi microarray dalam bidang kesehatan, yaitu untuk mendeteksi adanya gen pada DNA individu yang menghasilkan data ekspresi gen. Pada data ekspresi gen, sering kali ditemukan informasi yang hilang sehingga membuat terhambatnya analisis lebih lanjut pada data ekspresi gen. Pada penelitian ini, diusulkan metode imputasi missing values Sequential Biclustering berbasis Shifting-and-Scaling Similarity dan Mean Square Residue (SSSim-MSR). Penentuan anggota bicluster dengan kesamaan sifat co-expressed dan pendeteksian pola shifting-and-scaling dilakukan berdasarkan pada skor Mean Squared Residue (MSR) dan skor Shifting-and-Scaling Similarity (SSSim) antara masing-masing gen dengan gen yang mengandung missing values. Performa metode diukur dengan skor korelasi Pearson dan skor NRMSE, lalu dibandingkan dengan metode Chronological Biclustering berbasis PCor-MSRE. Berdasarkan pada skor korelasi Pearson, metode Sequential Biclustering dengan basis SSSim-MSR merupakan metode yang cukup baik dibandingkan metode Chronological Biclustering berbasis PCor-MSRE pada missing rate sebesar 20% dan 50% untuk setiap nilai k. Untuk setiap missing rate pada nilai k lainnya, skor korelasi Pearson yang dihasilkan belum tentu bernilai lebih besar untuk nilai k yang lebih besar. Hal ini dapat terjadi karena perseberan porporsi pola shifting-and-scaling dan yang tidak berpola shifting-and-scaling pada data yang digunakan cenderung sama, sehingga pada tahap pembentukan bicluster yang didasarkan pada keserupaan pola dan pendeteksian pola shifting-and-scaling dapat memengaruhi keserupaan pola yang dibentuk.

---

Microarray technology is one of the emerging technologies in the field of bioinformatics. One of the microarray technologies in the health sector is to detect the presence of genes in individual DNA that produce gene expression data. In gene expression data, missing information is often found, which hinders further analysis of gene expression data. In this study, a method of imputing missing values Sequential Biclustering based on Shifting-and-Scaling Similarity and Mean Square Residue (SSSim - MSR) is proposed. Determination of bicluster members with similar co-expressed characteristics and detection of shifting-and-scaling patterns is carried out based on the score. Mean Squared Residue (MSR) and Shifting-and-Scaling Similarity (SSSim) scores between each gene and genes containing missing values. The performance of the method was measured by the Pearson correlation score and the NRMSE score, then compared with the Chronological Biclustering method on the basis of PCor – MSRE. Based on the Pearson correlation score, the Sequential Biclustering method on the basis of SSSim – MSR is a fairly good method compared to the Chronological Biclustering method at a missing rate of 20% and 50% for each value of k. For each other missing rate for k values, the resulting Pearson correlation score is not necessarily greater for larger k values. This can happen because the proportions of shifting-and-scaling and non-shifting-and-scaling patterns in the data used tend to be the same, so that at the stage of bicluster formation based on pattern similarity and detection of shifting-and-scaling patterns can detect similarity of pattern."