Klasifikasi Gangguan Autisme pada Anak Menggunakan Algoritma C4.5 Dengan Teknik Random Forest

Andre, Eko Cahyo (2021) Klasifikasi Gangguan Autisme pada Anak Menggunakan Algoritma C4.5 Dengan Teknik Random Forest. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
1. Pendahuluan.pdf

Download (1MB)
[img] Text
2. Abstract.pdf

Download (846kB)
[img] Text
3. BAB I.pdf

Download (966kB)
[img] Text
4. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy
[img] Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
7. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (845kB) | Request a copy
[img] Text
8. Daftar Pustaka.pdf

Download (957kB)
[img] Text
9. Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text
10. Artikel.pdf

Download (1MB)

Abstract

Autisme merupakan gangguan yang terjadi pada otak, yang menyebabkan beberapa area berbeda di otak tidak mampu bekerjasama. Autisme memiliki beberapa gejala yang berbeda untuk setiap jenis gangguan yang diterima. Dalam klasifikasi memiliki beberapa metode salah satunya adalah pohon keputusan (decision tree). Data yang akan digunakan pada penelitian ini adalah data dari penelitian oleh (Sugara, Widyatmoko, Prakoso & Saputro, 2018). Akurasi sangat penting dalam pengklasifikasian, ensemble method adalah metode yang digunakan untuk meningkatkan akurasi algoritma klasifikasi dengan membangun beberapa classifier dari data training. Dari hasil penelitian, pada perhitungan yang telah dilakukan dengan 15 kali percobaan sebelum menggunakan teknik Ensemble didapatkan akurasi terbaik pada k-fold 6 percobaan ke-4 dengan akurasi sebesar 83,33%, dimana nilai positif gangguan interaksi sosial memiliki hasil 80%, nilai positif pada gangguan komunikasi sebesar 100%, dan pada nilai positif gangguan memiliki perilaku presisi 100%. Kemudian dilakukan perhitungan dengan 15 kali percobaan sesudah menggunakan teknik Ensemble Random Forest didapatkan akurasi terbaik pada kfold 4 percobaan ke-3 dengan akurasi sebesar 88,89%. Dimana nilai positif gangguan `interaksi sosial memiliki hasil 80,00%, nilai positif pada gangguan komunikasi sebesar 100%, dan pada nilai positif gangguan memiliki perilaku presisi 100%. Dengan demikian pada penelitian yang telah dilakukan mendapatkan peningkatan akurasi sebesar 5,56%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Gangguan Autisme, Algoritma C4.5, Random Forest
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department: S1 Teknik Informatika
Depositing User: Andre Eko Cahyo
Contributors:
ContributionContributor NameNIDN/NIDK
Thesis advisorAgung, Nilogirinidn0030037701
Contact Email Address: andreekocahyo06@gmail.com
Date Deposited: 24 Jun 2021 06:35
Last Modified: 24 Jun 2021 06:35
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/10525

Actions (login required)

View Item View Item