KLASIFIKASI METAGENOM PADA KASUS IMBALANCED DATA DENGAN METODE MAHALANOBIS DISTANCE BASED SAMPLING MAJESTY EKSA PERMANA

Transkripsi

1 KLASIFIKASI METAGENOM PADA KASUS IMBALANCED DATA DENGAN METODE MAHALANOBIS DISTANCE BASED SAMPLING MAJESTY EKSA PERMANA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015

2

3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Klasifikasi Metagenom pada Kasus Imbalanced Data dengan Metode Mahalanobis Distance Based Sampling adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Agustus 2015 Majesty Eksa Permana NIM G

4 ABSTRAK MAJESTY EKSA PERMANA. Klasifikasi Metagenom pada Kasus Imbalanced Data dengan Metode Mahalanobis Distance Based Sampling. Dibimbing oleh TOTO HARYANTO. Metagenom merupakan materi genetis yang diambil secara langsung dari lingkungan tanpa melalui proses isolasi. Pengambilan unsur genetis secara langsung dari lingkungan mengakibatkan banyak organisme yang bukan menjadi subjek penelitian ikut terambil sehingga perlu dilakukan proses klasifikasi. Namun, proses klasifikasi terkendala kasus imbalance data pada data sampel. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode mahalanobis distance based sampling untuk mengatasi masalah imbalance data pada proses klasifikasi fragmen metagenom. Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan metode n-mers dan pembentukan classifier dilakukan dengan metode k-nearest neighbor. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa akurasi rata-rata pada kelas minoritas setelah dilakukan penyeimbangan data mengalami peningkatan sebesar 6.72% untuk k = 3 dan 5.79% untuk k = 5. Adapun akurasi rata-rata pada kelas minoritas untuk k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan justru mengalami penurunan sebesar 1.11%. Kata kunci: imbalance data, k-nearest neighbor, mahalanobis distance based sampling, metagenom, n-mers. ABSTRACT MAJESTY EKSA PERMANA. Metagenome Classification in Imbalanced Data with Mahalanobis Distance Based Sampling. Supervised by TOTO HARYANTO. Metagenome is genetic material obtained from the environment without going through isolation. Genetic material obtained from the environment may contain many organisms that are not the subject of research, so it requires classification process. However, the classification process is plagued by case of imbalance data on the sample. The purpose of this research is to apply mahalanobis distance based sampling method to overcome the problem of imbalance data on metagenome fragment classification process. Feature extraction is performed using n-mers and classifier building process performed by k-nearest neighbor. The evaluation results show that the average accuracy on minority class after balancing process balancing data increased by 6.72% for k = 3 and 5.79% for k = 5. The average accuracy of the minority class for k = 7 after balancing process decreased by 1.11%. Keywords: imbalance data, k-nearest neighbor, mahalanobis distance based sampling, metagenome, n-mers

5 KLASIFIKASI METAGENOM PADA KASUS IMBALANCED DATA DENGAN METODE MAHALANOBIS DISTANCE BASED SAMPLING MAJESTY EKSA PERMANA Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Departemen Ilmu Komputer DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015

6 Penguji: 1 Aziz Kustiyo, SSi MKom 2 Dr Eng Wisnu Ananta Kusuma, ST MT

7

8 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah yang berjudul Klasifikasi Metagenom pada Kasus Imbalanced Data dengan Metode Mahalanobis Distance based Sampling dapat diselesaikan. Karya tulis ini bertujuan untuk menerapkan metode mahalanobis distance based samping (MDS) untuk mengatasi masalah distribusi data yang tidak seimbang pada proses klasifikasi. Penulisan karya tulis ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak, yaitu: Kedua orang tua, Bapak Suharyono dan Ibu Mujinah atas segala dukungan yang telah diberikan. Bapak Toto Haryanto SKom, MSi selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan banyak saran, bantuan dan koreksi sehingga penulis dapat menyelesaikan karya tulis ini. Bapak Aziz Kustiyo, SSi MKom dan Bapak Dr Eng Wisnu Ananta Kusuma, ST MT sebagai dosen penguji. Teman-teman laboratorium riset bioinformatika atas segala saran, dukungan dan bantuan dalam proses penyusunan karya tulis ini. Seluruh rekan-rekan dari Departemen Ilmu Komputer atas segala saran dan dukungan dalam proses penyusunan karya tulis ini. Semoga karya tulis ini dapat memberikan manfaat bagi perkembangan teknologi informasi, khususnya dalam bidang bioinformatika. Bogor, Agustus 2015 Majesty Eksa Permana

9 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Perumusan Masalah 2 Tujuan Penelitian 2 Manfaat Penelitian 2 Ruang Lingkup 2 METODE PENELITIAN 3 Pengumpulan Data 3 Praproses Data 3 Ekstraksi Fitur 4 Menghitung Jarak Mahalanobis 4 Menentukan Threshold 5 Pembagian Data 5 Membentuk Classifier 6 Evaluasi 6 Implementasi 7 HASIL DAN PEMBAHASAN 7 Pengumpulan Data 7 Praproses Data 8 Ekstraksi Fitur 8 Jarak Mahalanobis 8 Menentukan Threshold 11 Pembagian Data 11 Membentuk Classifier 12 Evaluasi 13 SIMPULAN DAN SARAN 17 Simpulan 17 Saran 18 DAFTAR PUSTAKA 18

10 DAFTAR TABEL 1 Confusion matrix (Chen et al. 2009) 6 2 Komposisi data penelitian 7 3 Komposisi data setelah proses thresholding 11 4 Perbandingan data latih dan data uji sebelum penyeimbangan 12 5 Perbandingan data latih dan data uji setelah penyeimbangan 12 6 Confusion matrix level genus dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan 13 7 Confusion matrix level genus dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan 13 8 Confusion matrix level ordo dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan 14 9 Confusion matrix level ordo dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan Confusion matrix level kelas dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan Confusion matrix level kelas dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan Confusion matrix level filum dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan Confusion matrix level filum dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan PA, NA, dan OA sebelum penyeimbangan data Akurasi data latih seimbang 17 DAFTAR GAMBAR 1 Alur penelitian 3 2 Ilustrasi n-mers dengan n = Thresholding (Chen et al. 2009) 5 4 Hasil praproses data dengan jumlah fragmen 1000 dan panjang fragmen 400 bp 8 5 Contoh hasil proses ekstraksi fitur 8 6 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada genus Lactobacillus dan Streptococcus 9 7 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada ordo Lactobacillales dan Bacillales 9 8 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada kelas Bacilli dan Clostridia 10 9 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada filum Firmicutes dan Actinobacteria 10

11 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Hanya sebagian kecil dari mikroorganisme dapat dikulturkan di laboratorium atau dibiakkan dalam media tumbuh buatan. Sebagian besar masih belum dapat dikulturkan dengan teknologi isolasi dan kultivasi yang ada pada saat ini. Padahal mikrob yang tidak dapat dikulturkan ini kemungkinan menyimpan gen-gen baru yang dapat diaplikasikan dalam industri ataupun bermanfaat bagi peningkatan kesejahteraan manusia. Tetapi melalui pendekatan metagenome, peneliti dimungkinkan dapat mengekstraksi DNA dari sampel yang diambil langsung dari lingkungan tanpa perlu mengidentifikasi makhluk hidup yang menjadi sumber DNA (Helianti 2008). Banyak keuntungan yang diperoleh dengan menggunakan pendekatan metagenom dalam eksplorasi gen dari DNA, misalnya mendapatkan gen dengan sifat unggul. Namun, sampel yang diperoleh langsung dari lingkungan mengandung beraneka ragam organisme sehingga harus dilakukan klasifikasi sebelum diolah lebih lanjut. Menurut Chen et al. (2009), imbalance data merupakan kondisi ketidakseimbangan jumlah instance antara dua buah kelas. Kelas mayoritas adalah kelas yang memiliki jumlah data yang lebih besar sedangkan kelas minoritas adalah kelas yang memiliki jumlah data lebih kecil kecil. Proses klasifikasi menggunakan classifier yang berasal dari kelas mayoritas sudah memberikan akurasi yang cukup tinggi, akan tetapi untuk kelas minoritas masih memberikan nilai error yang cukup tinggi (Chen et al. 2009). Pada umumnya yang menjadi objek utama dalam sebuah penelitian adalah kelas minoritas (Su et al. 2006). Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang dapat mengklasifikasikan suatu objek ke dalam suatu kelas dengan tepat. Metode yang paling dasar untuk menanggulangi masalah imbalance data adalah random oversampling dan random undersampling. Random undersampling dilakukan dengan menghapus instance dari kelas mayoritas sementara random oversampling dilakukan dengan menduplikasi instance dari kelas minoritas. Kedua teknik tersebut mampu menengani masalah imbalance data. Namun kedua metode tersebut memiliki beberapa kelamahan. Metode random oversampling tidak efektif untuk meningkatkan proses pengenalan pada kelas minoritas dan meningkatkan waktu proses pembentukan classifier. Metode random undersampling berpotensi membuang instance dari kelas mayoritas yang dianggap penting (He dan Ma 2013). Chen et al. (2009) melakukan penelitian untuk mengatasi masalah imbalanced data dengan metode mahalanobis distace based sampling (MDS). MDS merupakan metode untuk mengatasi masalah imbalance data dengan cara mengurangi jumlah instance dari kelas mayoritas berdasarkan sebaran jarak mahalanobis (Chen et al. 2009). Chen et al. (2009) menggunakan decision tree, logistic regression dan mahalanobis distance sebagai metode untuk melakukan evaluasi terhadap hasil penyeimbangan data. Berdasarkan hasil penelitian (Chen et al. 2009) metode MDS mampu mengatasi masalah imbalance data dengan menggunakan ketiga metode klasifikasi tersebut.

12 2 Salah satu metode klasifikasi yang umum digunakan adalah k-nearest neighbor (KNN). Metode klasifikasi KNN berusaha untuk mencari k tetangga terdekat dari suatu objek dan menggunakan mayoritas vote untuk menentukan objek dari kelas tersebut. Performa dari metode KNN sangat dipengaruhi oleh nilai k yang ditentukan. KNN biasanya menggunakan euclidean distance sebagai metode pengukuran antara data uji dengan data latih. Meskipun ini sangat sederhana dan mudah untuk diimplementasikan tetapi masih bisa memberikan hasil yang cukup baik seperti metode klasifikasi yang lain (Song et al. 2007). Oleh sebab itu dilakukan penelitian untuk mengatasi masalah imbalance data pada proses klasifikasi menggunakan metode MDS dan menggunakan metode KNN untuk melakukan evaluasi terhadap hasil penyeimbangan data. Penelitian ini merujuk pada penelitian yang telah dilakukan oleh Chen et al. (2009) namun menggunakan KNN sebagai metode untuk mengevaluasi terhadap hasil penyeimbangan data. Perumusan Masalah Proses klasifikasi sudah memberikan hasil yang baik untuk classifier dari kelas mayoritas, akan tetapi memberikan hasil yang kurang memuaskan untuk classifier dari kelas minoritas. Karena pada umumnya data pada kelas minoritas menjadi objek utama dalam suatu penelitian maka muncul pertanyaan bagaimana cara meningkatkan akurasi dari classifier yang dihasilkan dari kelas minoritas. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode MDS untuk mengatasi masalah imbalance data pada proses klasifikasi. Kemudian melakukan evaluasi hasil dari proses penyeimbangan data yang dihasilkan oleh metode MDS. Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam bidang bioinformatika terutama pada proses klasifikasi kasus imbalance data sehingga mampu meningkatkan akurasi dari kelas minoritas. Ruang Lingkup Lingkup dari penelitian ini, yaitu: 1 Data metagenom yang digunakan berasal dari National Centre for Biotechnology Information (NCBI). 2 Fragmen yang dihasilkan dari proses simulasi memiliki panjang yang tetap dan diasumsikan bebas sequencing error. 3 Menggunakan level taksonomi genus, ordo, kelas dan filum. 4 Menggunakan metode KNN dalam proses pembentukan classifier. 5 Menggunakan binary classification.

13 3 METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data, praproses data, ekstraksi fitur, menghitung jarak mahalanobis, membentuk threshold, pembagian data, pembentukan classifier, evaluasi dan implementasi. Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data metagenom yang diunduh dari situs NCBI ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/bacteria/. NCBI merupakan suatu institusi yang fokus sebagai sumber informasi perkembangan biologi molekuler. Data metagenome yang digunakan merupakan sequence DNA organisme dengan format fasta. Gambar 1 Alur penelitian Praproses Data Sekuens DNA metagenom yang sudah terpilih diuraikan fragmennya menggunakan perangkat lunak MetaSim. MetaSim merupakan perangkat lunak yang berguna untuk melakukan simulasi sekuens DNA metagenom yang telah

14 4 terpilih. Pada saat simulasi menggunakan perangkat lunak MetaSim data dibaca sebanyak 1000 kali dengan panjang tiap dragmen 400 bp. Ekstraksi Fitur Metode ekstraksi fitur yang digunakan ialah n-mers. Metode ini memeriksa frekuensi kemunculan subsekuens nukleotida dari setiap fragmen DNA dengan panjang n. Fragmen DNA yang diperiksa dapat berupa basa jenis apapun, baik A, C, T, atau G. Jika n = 3, maka metode n-mers akan menghitung frekuensi kemunculan setiap subsekuens dari AAA sampai dengan GGG. Proses ekstraksi fitur menggunakan metode n-mers diilustrasikan pada Gambar 2. Gambar 2 Ilustrasi n-mers dengan n = 7 Proses ekstraksi fitur dengan metode n-mers diawali dengan menentukan nilai n yang akan digunakan sebagai panjang subsekuens basa nukleotida yang akan dihitung frekuensinya. Nilai n akan mempengaruhi jumlah fitur yang didapatkan, semakin tinggi nilai n maka semakin banyak fitur yang diperoleh. Sebuah fragmen DNA akan dihitung frekuensi kemunculan subsekuens dari awal hingga akhir dengan metode sliding window. Menghitung Jarak Mahalanobis Mahalanobis distance adalah metode pengukuran jarak yang memperhatikan distribusi dari suatu objek yang ditandai dengan memperhitungkan matriks kovarian. Jarak mahalanobis digunakan dalam metode klasifikasi dengan mengukur jarak suatu objek terhadap pusat kelas (Varmuza dan Filzmoser 2009). Persamaan yang digunakan untuk menghitung jarak mahalanobis dapat dilihat pada Persamaan 1 (Varmuza dan Filzmoser 2009). d mahalanobis = [(Z a -Z b ) C -1 (Z a -Z b ) T ] 0.5 (1) dengan Z merupakan vektor yang berisi nilai x i yang dinormalisasi dan C 1 merupakan invers matriks kovarian dari fitur suatu level taksonomi. Proses ekstraksi fitur memberikan hasil berupa kombinasi basa nukleotida dengan nilai frekuensi yang cukup besar. Oleh karena itu, perlu diperkecil untuk mempermudah proses penghitungan jarak. Fitur yang dihasilkan merupakan

15 variabel kontinu maka dilakukan proses normalisasi menggunakan Z-score standardization. Proses normalisasi dilakukan dengan Persamaan 2 (Larose 2005). 5 Z = x ij-mean(x i ) std(x i ) (2) dengan x ij : fitur ke-j pada organisme ke-i. mean(x i ): rata-rata dari fitur organisme ke-i. std(x i ): standar deviasi dari fitur organisme ke-i. Menentukan Threshold Langkah selanjutnya adalah menentukan threshold atau batasan yang berguna untuk memisahkan antara data pada kelas mayoritas dan data pada kelas minoritas. Pada tahap ini dilakukan penghapusan sampel mayoritas yang ada di luar titik threshold yang ditentukan. Proses thresholding diilustrasikan pada Gambar 3. Threshold Mayoritas Minoritas Gambar 3 Thresholding (Chen et al. 2009) Titik threshold ditentukan dengan menggeser sebanyak jumlah sampel minoritas dari titik perpotongan antara sampel mayoritas dengan sampel minoritas ke arah sampel mayoritas. Proses thresholding bertujuan untuk menentukan instance dari kelas mayoritas yang akan dihapus atau dijadikan data latih baru. Pada proses ini data dari kelas mayoritas akan dikurangi berdasarkan distribusi jarak mahalanobis sedemikian sehingga jumlah instance kelas mayoritas sama dengan kelas minoritas. Proses ini diharapkan mampu memindahkan peluang kesalahan klasifikasi dari kelas minoritas ke dalam kelas mayoritas sehingga dapat meningkatkan akurasi pada kelas minoritas (Chen et al. 2009). Pembagian Data Total data yang digunakan terdiri atas 1088 organisme dari level genus, ordo, kelas dan filum. Proses penentuan data latih dan data uji dilakukan dengan membagi data menjadi 40% data uji dan 60% data latih. Data uji yang dipilih berasal dari level taksonomi yang sama namun dengan organisme yang berbeda dengan data latih.

16 6 Membentuk Classifier Proses pembentukan classifier dilakukan dengan menggunakan metode KNN. KNN merupakan metode klasifikasi yang mengelompokkan data berdasarkan berdasarkan k tetangga terdekat dari data uji (Larose 2005). Nilai jarak antara data uji dan data latih diurutkan dari mulai yang terkecil sampai yang terbesar sejumlah nilai k yang ditentukan. Metode KNN memiliki 3 tahapan utama (Song et al. 2007), yaitu: 1 Menentukan nilai k tetangga terdekat. 2 Menghitung jarak antara data uji dengan data latih. 3 Melakukan pengurutan data berdasarkan jarak terkecil sebanyak k. Proses penghitungan jarak pada metode KNN dapat dilakukan dengan menggunakan euclidean distance. Jarak euclid dapat diperoleh dengan Persamaan 3 (Larose 2005). dist(x,y)= n i=1 (x i y i ) 2 (3) dengan dist(x,y): jarak antara latih x dengan data uji y. x i : data latih ke-i. n: jumlah data latih. y i : data uji ke-i. Evaluasi Proses evaluasi akan dilakukan dengan menggunakan confusion matrix seperti ditunjukkan pada Tabel 1. Confusion matrix dapat membantu dalam proses evaluasi karena menunjukkan kemampuan classifier dalam mengidentifikasi data uji. Tabel 1 Confusion matrix (Chen et al. 2009) Uji mayor Uji minor Terdeteksi kelas mayor TP FN Terdeteksi kelas minor FP TN Performa dari classifier yang dihasilkan dievaluasi berdasarkan overall accuracy (OA), positive accuracy (PA), dan negative accuracy (NA). Possitive accuracy merupakan kemampuan classifier untuk mengklasifikasikan kelas mayoritas pada data uji. Proses penghitungan nilai PA ditunjukkan pada Persamaan 4 (Chen et al. 2009). PA= TP TP+FN (4) Negative accuracy merupakan kemampuan classifier dalam mengidentifikasi kelas minoritas pada data uji. Proses penghitungan nilai NA ditunjukkan pada Persamaan 5 (Chen et al. 2009).

17 NA= TN FP+TN 7 (5) Overrall accuracy merupakan kemampuan classifier dalam mengidentifikasi keseluruhan objek dalam data uji. Proses penghitungan nilai OA ditunjukkan pada Persamaan 6 (Chen et al. 2009). OA= TP+TN TP+FP+TN+FN (6) Implementasi Implementasi sistem akan dilakukan dalam lingkungan pengembangan sebagai berikut: bahasa pemrograman : Python 2.7. library komputasi : Biopython, Sklearn, Matplotlib, Numpy, Scipy. Sistem yang dikembangkan memiliki fungsi utama yaitu melakukan klasifikasi tingkat taksonomi pada suatu sequence DNA. Data masukan berupa sequence DNA dan keluarannya berupa klasifikasi berdasarkan tingkat taksonominya. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Data yang diunduh dari situs NCBI dengan alamat ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/bacteria/ terdiri atas 1088 organisme. Komposisi data yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2. Tabel 2 Komposisi data penelitian Level Data tiap level taksonomi Jumlah Genus Streptococcus 123 organisme Lactobacillus 30 organisme 153 Ordo Lactobacillales 187 organisme Bacillades 33 organisme 220 Kelas Bacilli 257 organisme Clostridia 60 organisme 317 Filum Firmicutes 318 organisme Actinobacteria 80 organisme 398

18 8 Praproses Data Pada tahap praproses data, sequence DNA metagenome akan diuraikan fragmennya menggunakan perangkat lunak MetaSim. Proses simulasi menghasilkan fragmen dengan panjang yang sama dan tidak mengandung sequencing error. Contoh hasil praproses data menggunakan perangkat lunak MetaSim dengan jumlah fragmen 1000 dan panjang fragmen 400 bp ditunjukkan pada Gambar 4. Gambar 4 Hasil praproses data dengan jumlah fragmen 1000 dan panjang fragmen 400 bp Ekstraksi Fitur Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan metode n-mers dengan nilai n = 3 sehingga akan terdapat 64 kombinasi basa nukleotida mulai dari AAA sampai GGG. Frekuensi kemunculan basa nukleotida yang dihasilkan sudah terurut dari mulai AAA, AAC, AAG, AAT, sampai dengan GGG. Contoh hasil proses ekstraksi fitur ditunjukkan pada Gambar 5. Gambar 5 Contoh hasil proses ekstraksi fitur Jarak Mahalanobis Data kelas mayoritas dan minoritas disatukan kemudian dihitung jarak antarorganisme menggunakan jarak mahalanobis. Metode ini diawali dengan menentukan nilai rata-rata dan standar deviasi dari setiap fitur organisme serta kovarian dari seluruh organisme dari level takson yang akan dihitung jaraknya. Banyak jarak yang terbentuk adalah nc2, dengan n adalah banyaknya organisme gabungan antara kelas mayoritas dan kelas minoritas. Setelah diketahui jarak antarorganisme dilakukan pembuatan grafik histogram untuk mengetahui sebaran jarak antarorganisme yang terbentuk.

19 Pada level genus terdapat genus Lactobacillus sebagai kelas minortas dengan jumlah instance sebanyak 30 organisme. Adapun untuk kelas mayoritas terdapat genus Streptococcus dengan jumlah instance sebanyak 123. Grafik distribusi jarak antarorganisme pada genus Lactobacillus dan Streptococcus ditunjukkan pada Gambar 6. 9 Gambar 6 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada genus Lactobacillus dan Streptococcus Proses penghitungan jarak mahalanobis juga dilakukan pada level ordo. Pada level ordo terdapat ordo Lactobacillales sebagai kelas mayoritas dengan jumlah instance sebanyak 187 organisme. Adapun untuk kelas minoritas terdapat ordo Bacillales dengan jumlah instance sebanyak 33 organisme. Grafik distribusi jarak antara organisme pada ordo Lactobacillales dan Bacillales ditunjukkan pada Gambar 7. Gambar 7 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada ordo Lactobacillales dan Bacillales

20 10 Pada level kelas terdapat kelas Bacilli sebagai kelas mayoritas dengan jumlah instance sebanyak 257 organisme. Adapun kelas Clostridia sebagai kelas minoritas dengan jumlah instance sebanyak 60 organisme. Grafik distribusi jarak antarorganisme pada kelas Bacilli dan Clostridia ditunjukkan pada Gambar 8. Gambar 8 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada kelas Bacilli dan Clostridia Pada level filum terdapat filum Firmicutes sebagai kelas mayoritas dengan jumlah instance sebanyak 318 organisme. Adapun kelas Actinobacteria sebagai kelas minoritas dengan jumlah instance sebanyak 80 organisme. Grafik distribusi jarak antarorganisme pada filum Firmicutes dan Actinobacteria ditunjukkan pada Gambar 9. Gambar 9 Grafik distribusi jarak antarorganisme pada filum Firmicutes dan Actinobacteria

21 11 Menentukan Threshold Proses thresholding dilakukan untuk menghapus data yang sudah dipastikan masuk ke dalam kelas mayoritas dan menggabungkan data kelas minoritas dengan data kelas mayoritas yang masuk ke dalam threshold. Proses thresholding dilakukan berdasarkan sebaran jarak mahalanobis yang telah diketahui pada tahapan sebelumnya. Jumlah data yang diambil dari kelas mayoritas adalah sebanyak data pada kelas minoritas, sehingga didapatkan data latih yang seimbang. Namun jumlah pasangan jarak tidak sama dengan jumlah organisme yang ada, sehingga penentuan titik threshold dilakukan dengan pendekatan proporsi jumlah data kelas minoritas pada data gabuangan data antara kelas minoritas dan kelas mayoritas terhadap jumlah pasangan jarak yang terbentuk. Data latih baru yang telah terbentuk masih berupa gabungan antara kelas mayoritas dan kelas minoritas, sehingga masih perlu dipisahkan untuk mendapatkan data latih kelas mayoritas yang baru. Perbandingan antara kelas mayor dan minor sudah sama sehingga hanya perlu membagi data tersebut menjadi dua bagian sesuai dengan grafik histogram data latih baru. Data pasangan kelas mayor yang tersisa masih berupa pasangan jarak antarorganisme, sehingga pasangan tersebut perlu dipisahkan. Pemisahan dilakukan dengan memilih pasangan jarak sesama kelas mayoritas, kemudian dilakukan pemilihan organisme frekuensi kemunculan tertinggi sebagai data latih kelas mayoritas yang baru. Tabel 3 menunjukkan perbandingan jumlah organisme pada tiap level taksonomi setelah dilakukan proses penyeimbangan data. Sudah tidak terdapat kesenjangan antara data pada kelas mayoritas dan kelas minoritas setelah dilakukan proses penyeimbangan data. Tabel 3 Komposisi data setelah proses thresholding Level Data tiap level taksonomi Jumlah Genus Streptococcus 30 organisme Lactobacillus 30 organisme 60 Ordo Lactobacillales 33 organisme Bacillades 33 organisme 66 Kelas Bacilli 60 organisme Clostridia 60 organisme 120 Filum Firmicutes 80 organisme Actinobacteria 80 organisme 160 Pembagian Data Proses pemilihan data uji dilakukan dengan mengambil 40% dari total data dalam satu level taksonomi yang sama. Adapun untuk data latih dilakukan dengan mengambil 60% dari dari data dalam satu level taksonomi yang sama. Dengan demikian, jumlah data uji antara sebelum dan sesudah proses penyeimbangan akan berbeda. Perbandingan antara data latih dan data uji untuk data yang belum dilakukan proses penyeimbangan ditunjukkan pada Tabel 4. Data uji yang

22 12 digunakan merupakan organisme selain data latih yang masih berada pada satu level taksonomi yang sama. Tabel 4 Perbandingan data latih dan data uji sebelum penyeimbangan Level Data latih Data uji Genus Streptococcus 75 organisme Streptococcus 48 organisme Lactobacillus 16 organisme Lactobacillus 14 organisme Ordo Lactobacillales 111 organisme Lactobacillales 76 organisme Bacillales 21 organisme Bacillales 12 organisme Kelas Filum Bacilli 149 organisme Bacilli 127 organisme Clostridia 41 organisme Clostridia 19 organisme Firmicutes 189 organisme Firmicutes 129 organisme Actinobacteria 49 organisme Actinobacteria 31 organisme Pada Tabel 4 terlihat kesenjangan yang cukup besar antara jumlah instance pada kelas mayoritas dengan jumlah instance pada kelas minoritas. Adapun perbandingan antara data latih dan data uji setelah dilakukan proses penyeimbangan ditunjukkan pada Tabel 5. Pada Tabel 5 kesenjangan jumlah instance antara kelas mayoritas dan kelas minoritas sudah tidak terlalu mencolok. Tabel 5 Perbandingan data latih dan data uji setelah penyeimbangan Level Data latih Data uji Genus Streptococcus 20 organisme Streptococcus 10 organisme Lactobacillus 16 organisme Lactobacillus 14 organisme Ordo Lactobacillales 19 organisme Lactobacillales 14 organisme Bacillales 20 organisme Bacillales 13 organisme Kelas Bacilli 37 organisme Bacilli 23 organisme Clostridia 35 organisme Clostridia 25 organisme Filum Firmicutes 49 organisme Firmicutes 31 organisme Actinobacteria 47 organisme Actinobacteria 33 organisme Membentuk Classifier Proses pembentukan classifier dilakukan dengan menggunakan metode KNN dengan nilai k = 3, 5, dan 7. Atribut yang digunakan merupakan frekuensi dari kombinasi basa nukleotida yang dihasilkan dari proses ekstraksi fitur n-mers untuk masing-masing organisme. Terdapat 64 atribut yang digunakan dari mulai AAA, AAC, AAG, sampai dengan TTT jika menggunakan n = 3. Jarak antara organisme data latih dan organisme data uji diukur menggunakan jarak euclid.

23 13 Evaluasi Evaluasi dilakukan dengan menghitung PA, NA, dan OA untuk setiap level taksonomi. Pada kasus ini PA dan NA merupakan kemampuan classifier untuk mengidentifikasi kelas mayoritas dan minoritas. Untuk mempermudah proses penghitungan PA, NA, dan OA digunakan confusion matrix. Confusion matrix untuk level genus dengan nilai k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan ditunjukkan pada Tabel 6. Dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa genus Streptococcus dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 dapat teridentifikasi dengan benar seluruhnya. Adapun untuk genus Lactobacillus dengan k = 3 dan k = 5 terdapat 9 organisme teridentifikasi dengan benar dan 5 organisme sebagai genus Streptococcus, sedangkan untuk k = 7 terdapat 8 organisme teridentifikasi dengan benar dan 8 organisme teridentifikasi sebagai genus Streptococcus. Tabel 6 Confusion matrix level genus dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Streptococcus Lactobacillus 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Streptococcus Lactobacillus Confusion matrix untuk level genus dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 7. Dari Tabel 7 dapat diketahui bahwa keseluruhan data uji dapat diklasifikasikan dengan benar untuk genus Streptococcus untuk k = 3, k = 5, dan k = 7. Adapun untuk genus Lactobacillus terdapat 12 organisme teridentifikasi dengan benar dan 2 organisme sebagai genus Streptococcus. Tabel 7 Confusion matrix level genus dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Streptococcus Lactobacillus 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Streptococcus Lactobacillus Confusion matrix untuk level ordo dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 8. Dari Tabel 8 dapat diketahui bahwa pada ordo Lactobacillales dengan k = 3 dapat mengidentifikasi 75 organisme dengan benar, sedangkan untuk k = 5 dan k = 7 dapat mengidentifikasi 76 organisme dengan benar. Adapun pada ordo Bacillales dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 teridentifikasi 11 organisme sebagai ordo Bacillales dan 1 organisme sebagai ordo Lactobacillales.

24 14 Tabel 8 Confusion matrix level ordo dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Lactobacillales Bacillales 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Lactobacillales Bacillales Confusion matrix untuk level ordo dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 9. Dari Tabel 9 dapat diketahui bahwa pada ordo Lactobacillales dengan k = 3 dan k = 5 terdapat 13 organisme teridentifikasi dengan benar dan 1 organisme teridentifikasi sebagai ordo Bacillales. Adapun pada ordo Bacillales dengan k = 3 keseluruhan data uji dapat teridentifikasi sengan benar, k = 7 terdapat 12 organisme teridentifikasi dengan benar dan 1 organisme teridentifikasi sebagai ordo Lactobacillales sedangkan k = 7 terdapat 8 organisme teridentifikasi dengan benar. Tabel 9 Confusion matrix level ordo dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Lactobacillales Bacillales 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Lactobacillales Bacillales Confusion matrix untuk level kelas dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 10. Dari Tabel 10 dapat diketahui bahwa keseluruhan data uji pada kelas Bacilli untuk k = 3, k = 5, dan k = 7 dapat teridentifikasi dengan benar. Adapun pada kelas Clostridia untuk k = 3, k = 5, dan k = 7 terdapat 18 organisme dapat teridentifikasi dengan benar dan 1 organisme teridentifikasi sebagai kelas Bacilli. Tabel 10 Confusion matrix level kelas dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Bacilli Clostridia 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Bacilli Clostridia Confusion matrix untuk level kelas dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 11. Dari Tabel 11 dapat diketahui bahwa pada kelas Bacilli keseluruhan organisme dapat teridentifikasi dengan benar untuk k = 3, k = 5, dan k = 7. Adapun pada kelas Clostridia terdapat 23 organisme dapat teridentifikasi dengan benar dan 2 organisme teridentifikasi sebagai kelas Bacilli untuk k = 3 dan k = 7 sedangkan untuk k = 5 terdapat 24 dari 25 organisme yang teridentifikasi dengan benar.

25 15 Tabel 11 Confusion matrix level kelas dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Bacilli Clostridia 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Bacilli Clostridia Confusion matrix untuk level filum dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 12. Tabel 12 menunjukkan bahwa seluruh data uji pada filum Firmicutes dapat teridentifikasi dengan benar untuk k = 3 sedangkan untuk k = 5 dan k = 7 terdapat 1 organisme teridentifikasi sebagai filum Clostridia. Adapun pada filum Actinobacteria keseluruhan organisme dapat teridentifikasi dengan benar untuk k = 3, k = 5, dan k = 7. Tabel 12 Confusion matrix level filum dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 sebelum dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Firmicutes Actinobacteria 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Firmicutes Actinobacteria Confusion matrix untuk level filum dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 13. Tabel 13 menunjukkan bahwa data uji pada filum Firmicutes dan filum Actinobacteria dapat teridentifikasi dengan benar untuk k = 3, k = 5, dan k = 7. Tabel 13 Confusion matrix level filum dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 setelah dilakukan penyeimbangan Kelas prediksi Kelas aktual Firmicutes Actinobacteria 3-NN 5-NN 7-NN 3-NN 5-NN 7-NN Firmicutes Actinobacteria Hasil penghitungan nilai PA, NA dan OA sebelum dilakukan penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 14. Dari Tabel 14 dapat diketahui bahwa akurasi rata-rata pada kelas mayoritas lebih tinggi dibandingkan kelas minoritas. Hal tersebut disebabkan jumlah data latih kelas mayoritas sebelum dilakukan penyeimbangan lebih banyak dibandingkan kelas minoritas.

26 16 Tabel 14 PA, NA, dan OA sebelum penyeimbangan data Level KNN PA NA OA Genus k = % 64.28% 91.93% k = % 64.28% 91.93% k = % 57.14% 90.32% Ordo k = % 91.67% 97.72% k = % 91.67% 98.86% k = % 91.67% 98.86% Kelas k = % 94.73% 99.21% k = % 94.73% 99.21% k = % 94.73% 99.21% Filum k = % % % k = % % 99.37% k = % % 98.75% Rata-rata k = % 87.67% 97.21% k = % 87.67% 97.34% k = % 85.88% 96.78% Namun untuk level filum dengan k = 3, k = 5, dan k = 7 akurasi kelas mayoritas dan kelas minoritas sudah memberikan hasil yang sangat baik. Hal tersebut disebabkan terdapat perbedaan yang sangat jelas pada frekuensi kemunculan kombinasi basa nukleotida antara filum Firmicutes dan Actinobacteria. Adapun hasil penghitungan nilai PA, NA, dan OA setelah dilakukan proses penyeimbangan data ditunjukkan pada Tabel 15. Tabel 15 menunjukkan bahwa terjadi penurunan akurasi rata-rata dari kelas mayoritas dan peningkatan akurasi rata-rata kelas minoritas untuk k = 3, k = 5. Hal tersebut disebabkan oleh proses pengurangan jumlah data latih pada kelas mayoritas, sedangkan pada kelas minoritas tidak dilakukan pengurangan data latih. Adapun akurasi rata-rata untuk kelas minoritas dengan k = 7 setelah dilakukan proses penyeimbangan data justru mengalami penurunan. Hal tersebut diakibatkan karena penentuan niai k yang terlalu tinggi sehingga mengakibatkan bias pada proses klasifikasi. Kejadian serupa juga terjadi pada level ordo dan kelas, tingkat akurasi pada kelas minoritas setelah dilakukan penyeimbangan mengalami ketika nilai k = 7. Penyeimbangan jumlah data latih antara kelas mayor dan kelas minor mengakibatkan perpindahan peluang kesalahan klasifikasi dari kelas minoritas ke dalam kelas mayoritas. Hal tersebut mengakibatkan akurasi rata-rata pada kelas minoritas mengalami peningkatan dan terjadi penurunan akurasi rata-rata pada kelas mayoritas. Adapun untuk nilai OA rata-rata juga mengalami penurunan setelah dilakukan proses penyeimbangan data.

27 17 Tabel 15 Akurasi data latih seimbang Level KNN PA NA OA Genus k = % 85.57% 91.66% k = % 85.57% 91.66% k = % 85.57% 91.66% Ordo k = % % 96.29% k = % 92.30% 92.59% k = % 61.53% 70.37% Kelas k = % 92.00% 95.84% k = % 96.00% 97.91% k = % 92.00% 95.84% Filum k = % % % k = % % % k = % % % Rata-rata k = % 94.39% 95.94% k = % 93.46% 95.54% k = % 84.77% 89.46% SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa: 1 Proses penanggulangan masalah imbalance data pada data latih telah berhasil diterapkan dengan menggunakan metode MDS. 2 Pengujian menggunakan data latih yang sebelum dilakukan penyeimbangan data memberikan akurasi rata-rata kelas mayoritas lebih tinggi dibandingkan akurasi rata-rata kelas minoritas untuk nilai k. Pengujian data latih yang telah dilakukan penyeimbangan data menunjukkan bahwa akurasi rata-rata kelas mayoritas mengalami penurunan dan akurasi rata-rata kelas minoritas mengalami peningkatan untuk nilai k = 3 dan k = 5. 3 Setelah dilakukan proses penyeimbangan data pada kelas minoritas mengaami pengingkatan akurasi rata-rata sebesar 6.72% uuntuk k = 3 dan 5.79% untuk k = 5. Adapun untuk nilai k = 7 akurasi rata-rata kelas minoritas justru mengaami penurunan sebesar 1,11%. 4 Penurunan akurasi rata-rata pada kelas minoritas setelah dilakukan penyeimbangan data terjadi karena penentuan nilai k yang terlalu tinggi sehingga terjadi bias pada saat proses klasifikasi.

28 18 5 Berdasarkan hasil pengujian proses penyeimbangan data mampu memindahkan peluang kesalahan klasifikasi pada kelas minoritas ke dalam kelas mayoritas (Chen et al. 2009). Saran Beberapa saran untuk penelitian selanjutnya yaitu: 1 Melakukan optimasi terhadap metode thresholding. 2 Menggunakan data latih dan data uji yang lebih besar untuk lebih mengetahui pengaruh penyeimbangan data latih. 3 Melakukan uji coba menggunakan metode klasifikasi lain misalnya SVM, logistic regression atau decision tree. DAFTAR PUSTAKA Chen LS, Hsu CC, Chang YS MDS: a novel method for class imbalance learning, Di dalam: Proceedings of the 3rd International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication; 2009 Jan 15-16; Suwon, Korea. New York (US): ACM. hlm He H, Ma Y Imbalanced Learning: Foundations, Algorithms, and Applications. New Jersey (US): J Wiley. Helianti Metagenomik era baru bioteknologi [internet]. [diunduh 30 Mar 2015] Tersedia pada: php/2008/06/metagenomik-era-baru-bioteknologi/. Larose DT Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. 2nd ed. New Jersey (US): J Wiley. Song Y, Huang J, Zhou D, Zha H, Giles CL IKNN: informative k-nearest neighbor pattern classification. Di dalam: Knowledge Discovery in Databases: PKDD hlm Su CT, Chen LS, Yih, Y Knowledge acquisition through information granulation for imbalanced data. Expert System with Applications. 31(3) Varmuza K, Filzmoser P Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics. Boca Raton (US): CRC Press.

29 19 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Yogyakarta pada tanggal 15 Mei 1993 dari ayah bernama Suharyono dan ibu bernama Mujinah. Penulis merupakan anak sulung dari tiga bersaudara. Penulis beserta keluarga pindah dan menetap di Depok, Jawa Barat pada tahun 1998 karena urusan pekerjaan ayah. Penulis menyelesaikan pendidikan menengah atas di SMA Negeri 5 Depok pada tahun 2011 dan pada tahun yang sama penulis terdaftar sebagai mahasiswa Ilmu Komputer Institut Pertanian Bogor dari jalur undangan. Saat aktif menjadi mahasiswa penulis sempat menjadi asisten praktikum matakuliah Metode Kuantitatif (2014) dan Penerapan Komputer (2015). Pada bulan Juli sampai dengan Agustus 2014, penulis melaksanakan kegiatan Praktik Kerja Lapangan di Pusat Konservasi Tumbuhan Kebun Raya Bogor.