Budiman, Edwar (2017) Pendeteksi Jenis Autis Pada Anak Usia Dini Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis (LDA). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Setiap manusia yang telah terlahir ke dunia pasti mengalami yang namanya fase pertumbuhan dan perkembangan. Perubahaan secara fisiologis pada jangka waktu tertentu pada anak disebut dengan pertumbuhan, sedangkan perkembangan lebih ke proses penyempurnaan fungsi sosial dan psikologis dan jangka waktunya berlangsung sepanjang hidup. Waktu dimana manusia mengalami pertumbuhan paling pesat adalah masa keemasan atau yang biasa disebut periode golden age. Pada masa ini lah pembetukkan fisik, intelektual, dan emosional yang paling kritis dari hidup manusia. Masa golden age ini dapat dimanfaatkan dengan baik namun dapat juga menjadi fatal apabila orang tua tidak mengetahui ada hambatan yang dapat dialami anak yang dapat merusak masa depannya. Salah satu hambatan itu adalah gejala autisme, dimana autisme ini menyerang keinginan bersosial dari penderitanya. Di Indonesia, sebanyak 1 dari 590 anak terkena autisme dan angka ini meningkat di tiap tahunnya. Maka untuk menanggulangi hal ini, perlu dilakukan penanganan dini kepada penderita autisme. Autisme terbagi menjadi tiga jenis yaitu autis kelas ringan, sedang, dan berat sesuai dari keadaan penderita autisme. Dalam melakukan deteksi dari autisme ini dapat menggunakan metode linear discriminant analysis (LDA) untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik. Dengan menggunakan 75 data latih, sistem ini dapat menghasilkan nilai akurasi sebesar 88%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/198/051704249 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 06 Jun 2017 13:59 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 04:23 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/147420 |
Preview |
Text
Edwar_Budiman_-_125150100111009_-_Skripsi.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |