Penerapan Deep Learning dalam Pendeteksian Autism Toddler

Penerapan Deep Learning dalam Pendeteksian Autism Toddler

• By Kuryanti, Jamu, Sandra;
• Jurnal Nasional Terakreditasi
• 329
• 138-141

Kesehatan adalah satu hal yang sangat penting . Setiap manusia dapat mengalami gangguan kesehatan terutama pada anak. Kesehatan anak merupakan merupakan impian setiap orang tua. Selama masa pertumbuhan anak akan mengalami beberapa gangguan yang dapat menghambat perkembanganya. Orang tua harus lebih peka dan mempunyai pengetahuan luas dalam kesehatan . Permasalahan yang sering terjadi yaitu orang tua tidak mengetahi gejalagejala awal autis yang terjadi pada buah hati, jadi banyak orang tua menganggap kalau anaknya baik-baik saja , keadaan ini memperlambat proses diagnosis , padahal ganggua autis dapat di deteksi sejak dini dengan melihat kebiasaan tumbuh kembang anak setiap harinya Autis merupakan gangguan perkembangan pada anak , autis harus ditangani secara cepat , karena dengan penanganan autis secara tepat  dan cepat akan membantu penderita autis tumbuh normal kembali. Untuk membantu orangtua mengetahui anak mengamalim penyakit autis penulis melakukan penelitian dengan metode baru . Dalam studi sebelumnya fadli Fayes Tahbatan melakukan penelitian untuk mendeteksi apakah anak tersebut menderita autis atau tidak menggunakan alat. Namun hanya menghasilkan data set ., ternyata memiliki atribut yang belum tepat , yang mempengaruhi tingkat keakurasian. Dalam penellitaian kali ini menggunakan metode deep learning dan menguji tingkat keakuratan, aplikasi yang digunakan yaitu rapid miner . Variabel-variabel kemudian dioalh sehingga mengahsilan model prediksi dari data set yang di peroleh .Nilai akurasi yang di dapat dari pengolahan cukupbai adapun accuracy = 98,96 %   precision=96,74 %   , recall= 98,49 % dengan AUC sebesar=0.90 

• Katakunci Autism, deep learning, todller
• URL https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/1593
• Penerbit ,

REFERENSI

[1] O. Farhan and A. Subekti, “Permodelan Prediktif Autistic Spectrum Disorder Dengan Algoritma C.45,” J. Techno Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, p. 99, 2018. [2] F. Thabtah, “Autism spectrum disorder screening: Machine learning adaptation and DSM-5 fulfillment,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., vol. Part F129311, pp. 1–6, 2017. [3] E. A. Yusuf, “Autisme masa anak,” pp. 1–17, 2003. [4] R. D. Nurfita and G. Ariyanto, “Implementasi Deep Learning Berbasis Tensorflow Untuk Pengenalan Sidik Jari,” J. Emit., vol. 18, no. 01, pp. 22–27, 2018. [5] A. Ahmad, “Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning,” J. Teknol. Indones., no. October, p. 3, 2017. [6] “Instrumen Pengumpulan Data,” Instrumen Pengumpulan Data, pp. 1–20, 2019. [7] H. Leidiyana, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bemotor,” Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. dan Log., vol. 1, no. 1, pp. 65–76, 2013.