Putri, Mahadhika Sigit (2023) PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK DETEKSI AWAL AUTISME PADA ANAK. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.
![[thumbnail of 1. SKRIPSI FULL_123160083_Mahadhika Sigit Putri.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1. SKRIPSI FULL_123160083_Mahadhika Sigit Putri.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
Text
2. ABSTRAK_123160083_Mahadhika Sigit Putri.pdf Download (10kB) |
|
Text
3. COVER_123160083_Mahadhika Sigit Putri.pdf Download (210kB) |
|
Text
4. LEMBAR PENGESAHAN_123160083_Mahadhika Sigit Putri.pdf Download (755kB) |
|
Text
5. DAFTAR ISI_123160083_Mahadhika Sigit Putri.pdf Download (77kB) |
|
Text
6. DAFTAR PUSTAKA_123160083_Mahadhika Sigit Putri.pdf Download (73kB) |
Abstract
Autism Spectrum Disorder (ASD) atau bisa disebut autisme menurut Eko Handayani
yang dikutip dari Jurnal Pendidikan Anak adalah gangguan perkembangan yang muncul di
awal kehidupan seorang anak yang ditandai oleh ketidakmampuan anak untuk berhubungan
dengan orang lain, adanya masalah dalam hal berkomunikasi dan muncul kebutuhan untuk
melaksanakn aktivitas yang sama dan berulang (Rahayu, 2015). Orang tua, banyak yang
tidak menyadari bahwa anaknya menyandang autisme dan hanya mengganggap anak
mengalami keterlambatan tumbuh kembang biasa. Akibat dari ketidaktauan ini anak dapat
mengalami perkembangan yang jauh tertinggal dari anak seusianya dan kesulitan
bersosialisasi.
Penelitian ini menggunakan metode SVM kernel linier untuk mendeteksi autisme pada
anak dengan dataset yang sudah diperoleh dan mengetahui akurasi dari metode tersebut.
Penggunaan SVM kernel linier diterapkan karena data dapat dibagi secara linier. Data dibagi
dengan membentuk hyperplane yang dapat memisahkan dua class.
Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa SVM kernel linier mampu memisahkan
data dengan membentuk hyperplane diantara dua class. Pengujian model dilakukan dengan
confusion matrix menghasilkan rata-rata akurasi 100%, presisi 100%, dan recall 100%.
Kata Kunci : Autisme, Klasifikasi, Support Vector Machine, Kernel Linier
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Autisme, Klasifikasi, Support Vector Machine, Kernel Linier |
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences |
| Depositing User: | Eny Suparny |
| Date Deposited: | 21 Aug 2023 04:27 |
| Last Modified: | 21 Aug 2023 04:27 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/37014 |
Actions (login required)
 |
View Item |