Clustering Approach for Feature Selection on the Microarray Data Classification Using Random Forest

Microarray data mengambil bagian penting di dalam mendiagnosis dan mendeteksi kanker karena analisis microarray dapat digunakan untuk melihat tingkat ekspresi gen dalam sampel sel tertentu yang berfungsi untuk menganalisis ribuan gen secara bersamaan. Namun, microarray data memiliki sangat sedikit data sample dan memiliki dimensi data yang tinggi. Sehingga untuk melakukan klasifikasi pada microarray data membutuhkan proses reduksi dimensi. Reduksi dimensi dapat menghilangkan redundancy pada data sehingga fitur yang digunakan pada klasifikasi adalah fitur yang memiliki correlation yang tinggi terhadap kelasnya. Ada 2 jenis reduksi dimensi yaitu seleksi fitur dan ektrasi fitur. Pada penelitian ini akan menggunakan seleksi fitur, dengan menggunakan algoritma clustering k-means untuk mengelompokan fitur yang memiliki similarity yang tingkat pada 1 cluster, kemudian untuk setiap cluster dilakukan proses perankingan menggunakan metode Relief. Setelah itu, fitur yang memiliki skor yang tinggi akan dipilih sebagai subset fitur untuk proses klasifikasi. Tujuan nya adalah untuk menghapus redundancy pada data yang dapat menurunkan akurasi pada klasifikasi. Selanjutnya pada proses klasifikasi akan menggunakan algoritma Random Forest. Dari hasil penelitian ini diperoleh hasil akurasi untuk setiap dataset, yaitu Colon 85.87%, Lung Cancer 98.9%, dan Tumor Prostate 89%. Hasil akurasi yang diperoleh lebih tinggi daripada penelitian sebelumnya, yang hanya menggunakan algoritma Random Forest sebagai seleksi gen dan klasifikasi, sehingga dapat disimpulkan pendekatan clustering untuk menghapus redundancy dimensi dapat digunakan dan diterapkan pada klasifikasi menggunakan microarray data

STEGANOGRAFI MENGGUNAKAN BLOK PERMUTASI DAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

Pada saat ini perkembangan teknologi sudah semakin maju, banyak hal yang dipermudahkan oleh teknologi, salah satu nya dalam komunikasi. Komunikasi melalui jaringan internet sudah menjadi pilihan utama karena kemudahan dan kecepatannya. Akan tetapi keamanan datanya jarang diperhatikan oleh para users, sehingga dibutuhkan teknik keamanan data yang aman untuk menjaga data ketika melakukan komunikasi. Ada banyak teknik untuk menjaga keamanan data diantara nya seperti steganografi. Steganografi merupakan teknik untuk menyembunyikan informasi rahasia ke dalam beberapa media file. Pada steganografi ada beberapa algoritma atau metode yang dikembangkan salah satu nya Block Permutation Image Steganography (BPIS). BPIS atau blok permutasi merupakan metode yang mengubah pesan atau informasi ke urutan biner, kemudian urutan biner diacak menggunakan permutasi vektor yang kemudian hasil dari BPIS dioptimasi dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) agar performansi citra tetap baik. Penyisipan pesan atau informasi dilakukan dengan pendekatan Least Significant Bit (LSB). Hal ini bertujuan agar tingkat keamanan data lebih tinggi dan kualitas citra tetap baik. Dari hasil uji coba yang dilakukan dengan menggunakan blok permutasi dan algoritma PSO diperoleh nilai performansi kualitas citra terbaik 60.4507 dB yaitu pada saat jumlah partikel 80 dan maksimum iterasi 50 dengan persentase error 5.86%. Sedangkan hasil performansi kualitas citra dengan menggunakan teknik LSB biasa yaitu 54.9364 dB dengan persentase error 21.03%. Hal ini menunjukan performansi kualitas citra dengan menggunakan PSO lebih baik dari pada menggunakan teknik LSB biasa

Hybrid case‑base maintenance approach for modeling large scale case‑based reasoning systems

YesCase-based reasoning (CBR) is a nature inspired paradigm of machine learning capable to continuously learn from the past experience. Each newly solved problem and its corresponding solution is retained in its central knowledge repository called case-base. Withρ the regular use of the CBR system, the case-base cardinality keeps on growing. It results into performance bottleneck as the number of comparisons of each new problem with the existing problems also increases with the case-base growth. To address this performance bottleneck, different case-base maintenance (CBM) strategies are used so that the growth of the case-base is controlled without compromising on the utility of knowledge maintained in the case-base. This research work presents a hybrid case-base maintenance approach which equally utilizes the benefits of case addition as well as case deletion strategies to maintain the case-base in online and offline modes respectively. The proposed maintenance method has been evaluated using a simulated model of autonomic forest fire application and its performance has been compared with the existing approaches on a large case-base of the simulated case study.Authors acknowledge the internal funding support received from Namal College Mianwali to complete the research work