PENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION 3 (LVQ3) UNTUK MENDETEKSI AUTISM SPECTRUM DISORDER (ASD) PADA ANAK

Tami Dwi Musdalifah, - (2019) PENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION 3 (LVQ3) UNTUK MENDETEKSI AUTISM SPECTRUM DISORDER (ASD) PADA ANAK. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img] Text
File Lengkap Kecuali Bab 5.pdf

Download (4MB)
[img] Text (Bab V)
File Bab 5.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan kelainan perkembangan pada anak yang mengakibatkan anak tersebut memiliki perilaku yang tidak normal. Banyak orang atau pihak keluarga tidak mengetahui hal tersebut dikarenakan gejala setiap anak yang terkena Autisme berbeda beda dan gejala tersebut ada beberapa yang dimiliki oleh anak normal atau anak umum lainnya. Dalam mendeteksi gangguan Autism Spectrum Disorder (ASD) pada anak dibutuhkan ketelitian dan keakuratan salah satu caranya yaitu dengan membangun suatu sistem yang memodelkan cara kerja otak manusia layaknya seorang ahli dalam bidangnya. Metode yang diterapkan pada penelitian ini adalah Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) dengan input-an sebanyak 14 variabel dan hasil keluaran yaitu ASD dan NON-ASD. Jumlah data yang digunakan yaitu 210 data ASD di Rumah Sakit Jiwa Tampan Pekanbaru pada anak usia 3-12 tahun. Pembagian data dilakukan dengan menggunakan perbandingan data latih dan data uji 80%:20% dan 90%:10%. Parameter yang digunakan adalah learning rate (α) sebesar (0.02; 0.025; 0.03), nilai window (ε) sebesar (0; 0.2; 0.3), nilai minimum learning rate (min α) sebesar 0.01, nilai epsilon (m) sebesar 0.3, maksimum epoch sebesar 100 iterasi. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 100%. Dapat disimpulkan bahwa metode Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) dapat mendeteksi gangguan Autism Spectrum Disorder (ASD) pada anak.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum > 005 Program Komputer, program-program, data
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 31 Dec 2019 06:40
Last Modified: 31 Dec 2019 06:41
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/24176

Actions (login required)

View Item View Item