REDUKSI DIMENSI PADA KLASIFIKASI DATA KANKER PROSTAT MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN RANDOM FOREST - Rino Krisdantoro; Rakhmat Kurniawan R; Suhardi Suhardi (Smart Education, 2026)
Abstract: Cancer is a non-communicable disease characterized by the presence of abnormal tissue that is malignant. The speed of cancer growth cannot be controlled and the cancer can spread to other tissues in the patient's body. There are several types of cancer, one of which is prostate cancer. Prostate cancer usually occurs in parts of the male reproductive system that surrounds the urinary tract and usually occurs in older men, but does not rule out it will occur in younger men. One way to detect prostate cancer is by gene expression using microarray technology. Microarray technology can combine thousands of gene expressions simultaneously in one experiment. However, microarray data has very large dimensions, so a dimension reduction process is needed in microarray data with the aim of eliminating features that are less relevant and to increase the accuracy value in the microarray data classification process later. The dimension reduction process is carried out by selecting features using PCA. After the dimension reduction process is carried out, the next step is to carry out the classification process using RF. In this study, PCA was not able to improve the results of the accuracy of the RF classification as expected because RF without reduction has provided the best accuracy of 95.23%. This is due to the nature of RF, namely the more trees that are built, the higher the resulting accuracy results, while the nature of PCA is to reduce or reduce the number of matrices by reflecting the original data to the new data matrix. Keyword: Microarray, Reduction, PCA, RF Abstrak: Kanker merupakan penyakit tidak menular yang ditandai adanya jaringan abnormal bersifat ganas. Kecepatan dari pertumbuhan kanker tidak dapat dikendalikan dan kanker dapat menyebar ke jaringan lain pada tubuh penderita. Ada beberapa jenis penyakit kanker salah satunya yaitu kanker prostat. Kanker prostat biasanya terjadi pada bagian sistem reproduksi pria yang mengelilingi saluran kemih dan biasanya terjadi pada pria lanjut usia, tetapi tidak menutup kemungkinan akan terjadi pada pria yang berusia lebih muda. Adapun salah satu cara mendeteksi kanker prostat dengan ekspresi gen menggunakan teknologi microarray. Teknologi microarray dapat memantau ribuan ekpresi gen secara bersamaan dalam satu percobaan. Namun, pada data microarray memiliki dimensi yang sangat besar sehingga diperlukannya proses reduksi dimensi pada data microarray dengan tujuan untuk menghilangkan fitur yang kurang relevan dan untuk meningkatkan nilai akurasi pada proses klasifikasi data microarray nantinya. Proses reduksi dimensi dilakukan dengan menyeleksi fitur menggunakan PCA. Setelah proses reduksi dimensi telah dilakukan, langkah selanjutnya melakukan proses klasifikasi dengan menggunakan RF. Pada penelitian ini, PCA tidak mampu meningkatkan hasil akurasi dari klasifikasi RF seperti yang diharapkan karena RF tanpa reduksi telah memberikan akurasi terbaik sebesar 95,23%. Hal ini dikarenakan sifat dari RF yaitu semakin banyak pohon (tree) yang dibangun, maka akan semakin tinggi hasil akurasi yang dihasilkan, sedangkan sifat dari PCA yaitu mereduksi atau mengurangi jumlah matriks dengan mencerminkan data asli ke matriks data baru. Kata kunci: Microarray, Reduksi, PCA, RF