DIAGNOSIS AWAL AUTISM SPECTRUM DISORDER MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR

Abstract

Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan salah satu gangguan kondisi neurodevelopmental yang ditandai oleh adanya gangguan kognitif, perilaku dan interaksi sosial. ASD dapat terjadi pada siapapun dan laju terjadinya kondisi ini meningkat dari tahun ke tahun. Para ahli mengatakan jika identifikasi dilakukan pada anak sejak usia dini, maka pertolongan dapat dilakukan dengan lebih efektif. Hal ini dikarenakan otak akan lebih mudah menyerap perubahan dalam masa perkembangan. Deteksi dini ASD dapat dilakukan melalui konsultasi dengan psikolog. Namun, ada biaya dengan jumlah tak sedikit yang perlu dikeluarkan. Adanya teknologi komputer dapat membantu dalam melakukan prediksi awal berdasarkan gejala yang dialami. Pada penelitian ini digunakan algoritma data mining yaitu Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) untuk melakukan prediksi awal ASD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi ASD menggunakan algoritma FKNN mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 96,1% dengan menggunakan jumlah data latih sebanyak 70% dari keseluruhan data dalam dataset.