DETEKSI GANGGUAN AUTIS PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR



Kripsiandita, Yuliasih (2021) DETEKSI GANGGUAN AUTIS PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[thumbnail of a. PENDAHULUAN.pdf] Text
a. PENDAHULUAN.pdf

Download (815kB)
[thumbnail of b. ABSTRAK.pdf] Text
b. ABSTRAK.pdf

Download (299kB)
[thumbnail of c. BAB I.pdf] Text
c. BAB I.pdf

Download (354kB)
[thumbnail of d. BAB II.pdf] Text
d. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (406kB) | Request a copy
[thumbnail of e. BAB III.pdf] Text
e. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (995kB) | Request a copy
[thumbnail of f. BAB IV.pdf] Text
f. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

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

Download (201kB) | Request a copy
[thumbnail of h. DAFTAR PUSTAKA.pdf] Text
h. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (261kB)
[thumbnail of i. LAMPIRAN.pdf] Text
i. LAMPIRAN.pdf

Download (5MB)
[thumbnail of j. JURNAL.pdf] Text
j. JURNAL.pdf

Download (646kB)

Abstract

Autism Spectrume Disorder merupakan ganggguan perkembanan dimana seorang anak memperlihatkan suatu perilaku menjauhkan diri dari lingkungan sosialnya, seakan – akan hidup di dunianya sendiri. Semakin dini mengetahui anak menderita gangguan autis sangatlahi penting, karenai semakini dinii autis diobati semakin besari peluang untuk sembuh. Dengani adanya perkembangani teknologii pendeteksiani gejalai autis dapati dilakukani lebih awal menggunakani sistem deteksi autis berbasis web. Metode Modified K-Nearest Neighbor merupakan perkembangan dari metode konvensional K-Nearest Neighbor. Deteksi autis pada anak menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor dengan data yang digunakan diambil dari website UCI Machine Learning Repository, dengan jumlah data 292 data dan 2 class output. Pengujian dilakukan dengan mencari kedekatan dari datai training dan data testing untuk menghitung Weight voting, setelah mendapatkan hasil weight voting akan dicari mayoritas datanya. Berdasarkani pengujiani yangi telah dilakukan didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 96,67%, hasil presisi tertinggi sebesar 97,33% dan hasil recall tertinggi sebesar 100% pada K = 13. Untuk K optimal dari pengujian ini ditunjukkan pada K = 3.

Kata Kunci : Deteksi Autisme, Klasifikasi, Metode Modified K-Nearest Neighbor

Contribution
Nama Dosen Pembimbing
NIDN/NIDK
UNSPECIFIED
Arifianto, Deni
nidn0718068103
UNSPECIFIED
A'yun, Qurrota
nidn0703069002

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci: Deteksi Autisme, Klasifikasi, Metode Modified K-Nearest Neighbor
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Yuliasih Kripsiandita | yuliasihkripsiandita@gmail.com
Date Deposited: 26 Feb 2021 02:04
Last Modified: 26 Feb 2021 02:04
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/8604

Actions (login required)

View Item View Item