Text

Penerapan Metode case Based Reasoning Untuk Pendeteksi Gejala Autisme Pada Anak

---

ABSTRAK

Autisme merupakan gangguan pada otak yang mempengaruhi interaksi sosial, komunikasi verbal dan non verbal, serta gangguan perilaku. Jumlah penderita autisme semakin meningkat, meskipun sudah terlihat gejalanya sejak dini. Mengetahui anak menderita autisme sejak usia muda sangatlah diharapkan, karena semakin dini autisme diobati, maka semakin besar peluang untuk sembuh. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi, pendeteksian gejala autisme ini dapat dimaksimalkan kinerjanya dengan menggunakan aplikasi telepon pintar bersistem operasi Android sehingga dapat diakses dimanapun, dan kapanpun. Pada penelitian ini dibangun aplikasi untuk pendeteksian gejala autisme pada anak dengan menggunakan metode case based reasoning. Metode tersebut merupakan metode menggunakan basis kasus untuk pendeteksian kasus baru sehingga kasus baru yang memiliki kemiripan tinggi dengan kasus lama langsung dapat diketahui hasil diagnosanya. Aplikasi pendeteksi berbasis Android ini dibangun menggunakan metode pengembangan unified process. Terdapat 1 pengguna yang berinteraksi langsung dengan sistem, yaitu pengguna umum. Sedangkan, admin hanya sebagai peng-input basis kasus. Aplikasi menampilkan diagnosa setelah pengguna umum memasukkan data anak dan data gejala gangguan. Aplikasi ini telah diuji dengan dua jenis pengujian, yaitu black box dimana fungsionalitasnya berhasil diterima dan usability terhadap pengguna dengan hasil kualifikasi sangat baik yang dinyatakan dengan persentase sebesar 84,16%. Penerapan metode case based reasoning untuk pendeteksian gejala autisme pada anak memiliki tingkat akurasi sebesar 96,77% yang diperoleh menggunakan perhitungan nearest neighbor.

Kata kunci : autisme, case based reasoning, nearest neighbor

ABSTRACT

Autism is a disorder of the brain that affects social interaction, verbal and nonverbal communication, and behavioral disorders. The number of people with autism is increasing, despite the symptoms already seen early on. Knowing a child suffering from autism from a young age is desirable, because the earlier autism is treated, the greater the chances to heal. The online examinations can perform scrambling and the results of the test can be known immediately. By leveraging technological developments, the detection of autism symptoms can be maximized by using smart phone applications with the Android operating system that can be accessed anywhere, and anytime. In this research an application has been build for the detection of symptoms of autism in children using case based reasoning method. This method uses case basis for the detection of new cases so that new cases that have a high similarity with the old cases can be directly known diagnosis results. This Android-based detection app is built using the unified process development. There is 1 user that interacts directly with the system, which is the general user. Meanwhile, admin only as input base case base. The app displays diagnoses after the user enters common child data and the data of the disorder symptoms. This application has been tested with two types of testing, namely the black box where the functionality is successfully received and usability to the user with a very good qualification results expressed with a percentage of 84.16%. The application of case-based reasoning method for detection of autism symptoms in children has an accuracy of 96.77% obtained using nearest neighbor calculations.

Keyword: autism, case based reasoning, nearest neighbor

---

Ketersediaan

548F17IV

548 F 17-iv

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

ILMU KOMPUTER/INFORMATIKA

No. Panggil

548 F 17-iv

Penerbit

: ., 2017

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

1683

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Novi Arliani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar