DETEKSI ACUTE MYELOBLASTIC LEUKEMIA BERBASIS EKSPRESI GEN PADA SEL MONONUKLEAR SUMSUM TULANG MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Penulis Utama
:
Wahyu Misbah Assudur
NIM / NIP
:
M0519082
×<p class="MsoNormal" xss=removed><span lang="EN" xss=removed>Kanker adalah penyakit keganasan yang

terjadi pada jaringan tubuh dimana terdapat sel-sel abnormal yang tumbuh secara

berlebihan dan tidak terkoordinasi. </span><span lang="EN" xss=removed>Terdapat

408.661 kasus baru leukemia dan 242.988 kematian akibat leukemia di indonesia</span><span lang="EN" xss=removed>.

Secara umum, </span><span lang="EN" xss=removed>kejadian leukemia lebih banyak

terjadi pada laki-laki sebesar 6.4 kasus daripada perempuan sebesar 4.0 kasus

dengan kondisi yang terjadi di indonesia</span><span lang="EN" xss=removed>.Penelitian

ini menunjukkan bahwa PCA (Principal Component Analysis) dapat meningkatkan

performa dari algoritma klasifikasi machine learning dalam mendeteksi leukemia

AML (Akut Myeloid Leukemia) yang bergantung pada ekspresi gen pada sel

mononuklear sumsum tulang.Model yang akan dievaluasi adalah model dengan

menggunakan 6 algoritma klasifikasi machine learning, yaitu : Naïve Bayes,

Neural Network, Support Vector Machine(SVM), kNN, Random Forest, dan Decision

Tree dengan berdasarkan beberapa metode pengukuran diantara lain: confusion

matrix, accuracy, precision, recall, F1-score, Area Under ROC Curve, dan

Matthew Coefficient Correlation yang bertujuan membandingkan performa model

sehingga hasilnya lebih baik dari penelitian sebelumnya.Hasil </span><span lang="EN" xss=removed>dari

penggabungan <i>Principal Component Analysis

</i>(PCA) dengan algoritma Neural Network dengan nilai akurasi 97.3%, <i>recall </i>(sensitivitas) 97.3%,

spesifisitas 97.8%, <i>F1-Score</i> 97.3%, <i>MCC</i> 94.6?n <i>AUC </i>99.7%</span><span lang="EN" xss=removed>.Dalam penelitian ini, </span><span lang="EN" xss=removed>dilakukan klasifikasi data ekspresi gen menggunakan

algoritma klasifikasi <i>machine learning</i>

yang dikombinasikan dengan reduksi dimensi PCA dalam mendeteksi leukemia AML

sehingga diharapkan penggunaan PCA dapat meningkatkan kinerja algoritma

klasifikasi <i>machine learning</i> dan

menghasilkan akurasi yang tinggi dalam mendeteksi leukemia AML.<o></o></span></p>
×
Penulis Utama
:
Wahyu Misbah Assudur
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0519082
Tahun
:
2024
Judul
:
DETEKSI ACUTE MYELOBLASTIC LEUKEMIA BERBASIS EKSPRESI GEN PADA SEL MONONUKLEAR SUMSUM TULANG MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Edisi
:
Imprint
:
Surakarta - Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data - 2024
Program Studi
:
S-1 Informatika
Kolasi
:
Sumber
:
Kata Kunci
:
Acute Myeloblastic Leukemia, Machine Learning, Ekspresi Gen, Sel Mononuklear Sumsum Tulang, Klasifikasi, Kanker, Algoritma Klasifikasi, Leukemia, Principal Component Analysis.