Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang pada Anak Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)

  Vol. 2, No. 7, Juli 2018, hlm. 2843-2850 http://j-ptiik.ub.ac.id

  

Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang pada Anak Menggunakan

Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)

_{1 2 3} Afrizal Rivaldi , Putra Pandu Adikara , Sigit Adinugroho

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: afrizal.rivaldi17@gmail.com, adikara.putra@ub.ac.id, sigit.adinu@ub.ac.id

  

Abstrak

  Manusia selama hidupnya pasti mengalami fase pertumbuhan dan perkembangan. Fase pertumbuhan dan perkembangan ini sangat berpengaruh terhadap kualitas pertumbuhan anak. Masa kritis dari pertumbuhan dan perkembangan ini terjadi pada tahun-tahun pertama kehidupan seorang anak. Pada usia dini, proses tumbuh kembang fisik, mental, dan psikologi berlangsung dengan sangat cepat sehingga membutuhkan perhatian lebih dari orang tua. Pada fase tumbuh kembang bisa saja terdapat penyimpangan dimana proses pertumbuhan dan perkembangan anak terhambat atau tidak wajar. Penyimpangan tumbuh kembang yang sering ditemui adalah autisme, ADHD, dan down syndrome. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang berdasarkan gejala yang muncul menggunakan metode Neighbor Weighted K-nearest Neighbor (NWKNN). Metode NWKNN merupakan pengembangan dari metode KNN, dimana diberikan pembobotan pada setiap kelas yang akan diklasifikasikan. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi jenis penyimpangan tumbuh kembang yang meliputi autisme, ADHD, down syndrome dan normal. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode NWKNN dapat melakukan klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang dengan baik ketika menggunakan data latih sebanyak 80 data dan data uji sebanyak 20 data, nilai K=10, dan nilai E=4 dengan akurasi mencapai 95%. Penelitian ini juga membuktikan bahwa metode NWKNN memiliki rata-rata akurasi 3% lebih baik dari metode KNN dalam melakukan klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang pada anak.

  Kata kunci: tumbuh kembang, anak usia dini, klasifikasi, NWKNN

Abstract

  

Humans during life must experienced a phase of growth and development. This growth and development

phase is very influential on the quality of child growth. The critical period of growth and development

occurs in the first years of a child's life. At an early age, the process of growing physical, mental, and

psychological development is very fast so that requires more attention from parents. In the development

phase may occur disorders where the process of growth and development of children obstructed or

unnatural. Development disorders are often encountered autism, ADHD, and Down syndrome. This

study will classify development disorders based on symptoms that appear using Neighbor's Nearest K-

Neighbor (NWKNN). The NWKNN method is the development of the KNN method, which is weighted

on each class to be classified. In this research will be classify various types of development disorderds

that include autism, ADHD, Down syndrome and normal. The results of this study indicate that the

NWKNN method can classify well by using 80 training data and 20 test data, K = 10, and E = 4 with

95% up to accuracy. This study also proved NWKNN method which has 3% average of accuracy better

than KNN method in doing classification of growth and development of child.

  Keywords: growth, early childhood, classification, NWKNN

  perubahan ini dikenal dua macam perubahan 1.

   PENDAHULUAN yaitu pertumbuhan dan perkembangan. Proses

  pertumbuhan dan perkembangan ini bersifat Selama hidupnya, manusia pasti selalu interdependen, saling bergantung antara satu dan mengalami perubahan, sejak lahir hingga lainnya (Kartono, 2007). Perubahan bersifat akhirnya meninggal nanti. Dalam fase kuantitatif yang ditandai dengan bertambahnya

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

2843 ukuran dan struktur tubuh disebut dengan pertumbuhan, sedangkan perkembangan diartikan sebagai perubahan yang bersifat kualitatif, ditandai dengan perubahan pada manusia secara progresif, koheren, dan teratur (Somantri, 2007). Fase yang sangat kritis dan penting bagi orang tua adalah pada tahun-tahun pertama kehidupan seorang anak di mana pada usia dini seperti ini tumbuh kembangnya mental, fisik, dan psikologi berlangsung dengan sangat cepat sehingga perlu mendapat perhatian lebih (Putri & Maharani, 2013)

  Faktor resiko kelainan pada pertumbuhan dan perkembangan anak sering terabaikan karena kurangnya pengetahuan orang tua, baik permasalahan fisik maupun psikis. Semua fenomena ini menunjukkan perlunya pemahaman yang komprehensif terhadap perkembangan seorang anak. Salah satu cara yang dapat dilakukan oleh orang tua adalah dengan melakukan deteksi dini tumbuh kembang anak. Selama ini deteksi dini tumbuh kembang anak masih menitikberatkan pada perkembangan fisik semata dan cenderung mengabaikan aspek perkembangan lainnya. Kebiasaan yang berlangsung di posyandu menunjukkan dengan jelas bagaimana masih rendahnya kesadaran masyarakat terhadap aspek perkembangan yang menyeluruh tentang seorang anak (Hidayat, 2008)

  Seperti yang disampaikan sebelumnya, karena kurangnya pemahaman orang tua bisa jadi seorang anak mengalami perilaku yang abnormal, yang mungkin saja termasuk ke dalam salah satu jenis penyimpangan tumbuh kembang anak. Atau orang tua telah menyadari bahwa anaknya mengalami penyimpangan tumbuh kembang namun tidak mengetahui secara pasti jenis penyimpangan tumbuh kembang yang diderita sang anak. Telah banyak penelitian yang dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Pertama penelitian yang dilakukan oleh Edi Faizal, 2015 dengan judul

  “Integrasi Case Based Reasoning dan Rule Based Reasoning

  untuk Pengembangan Sistem Pendeteksi Dini Gangguan Tumbuh Kembang Anak

  ”. Teknik Case Based Reasoning (CBR) dan Rule Based Reasoning (RBR) diterapkan pada penelitian ini

  dimana untuk pencocokan antara kasus lama dan kasus baru menggunakan weighted minkowski, referensi pengetahuannya berasal dari pakar berdasarkan data gejala yang ada. Dengan penerapan metode ini pada sistem yang dibangun memberikan hasil akurasi keluaran sistem sebesar 78,33% (Faizal, 2015).

  Untuk melakukan identifikasi ataupun klasifikasi, bisa memanfaatkan salah satu metode yang ada di Data Mining. Dalam mengklasifikasikan suatu data, ada yang namanya data tidak seimbang (data yang pendistribusiannya tidak merata). Sama halnya untuk mengidentifikasi jenis penyimpangan tumbuh kembang anak data yang ada mungkin saja tidak seimbang. Pemecahan masalah untuk data yang tidak seimbang bisa menggunakan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) yang dikenalkan oleh Songbo Tan pada tahun 2005 melalui penelitiannya terkait

  corpus berbahasa Inggris dan berbasa Mandarin (Arissaputra, 2015).

  Metode NWKNN juga telah diterapkan pada penelitian yang dilakukan oleh Ridok dan Latifah (2015) dengan judul “Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia Pada Corpus Tak Seimbang Menggunakan NWKNN”. Penelitian ini mengklasifikasikan dokumen teks berbahasa Indonesia dengan corpus yang tidak seimbang. Data yang digunakan terdiri atas

  14 kategori/famili dengan jumlah data dari tiap kategorinya berbeda-beda. Dengan menggunakan Metode NWKNN untuk klasifikasi dokumen ini menunjukkan nilai rata - rata precision, recall dan F1 measure masing- masing sebesar 84.2%, 86.7% dan 84.3% (Ridok & Latifah, 2015).

  Pada penelitian ini penulis menggunakan data terkait penyimpangan tumbuh kembang anak yang pembagian datanya tidak seimbang disetiap kelas/jenis penyimpangan pada data yang ada. Terlihat perbedaan jumlah data antara kelas Autisme, ADHD, Down Syndrome dan normal sehingga terlihat adanya kelas mayoritas dan kelas minoritas. Berdasarkan paparan sebelumnya bahwasanya masalah data tidak seimbang dapat diselesaikan dengan menerapkan metode NWKNN, maka penulis mengusulkan penelitian dengan judul “Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang pada Anak menggunakan Metode Neighbor

  Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)”.

  2. DASAR TEORI

  2.1 Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak

  Penyimpangan tumbuh kembang anak adalah keadaan dimana proses pertumbuhan dan perkembangan yang tidak wajar atau terganggu. Beberapa jenis penyimpangan yang sering ditemui pada anak adalah sebagai berikut:

  Setelah didapatkan hasil kedekatan ketetanggan, kemudian dilakukan pengurutan hasil Euclidean Distance dari hasil terkecil ke terbesar atau mengurutkan hasil CosSim dari terbesar ke terkecil. Ketika telah didapatkan hasil K tetangga terdekat dari hasil penurutan tersebut maka dihitung nilai skornya berdasarkan nilai yang ada, perhitungan skor tersebut dapat dilihat ke dalam Persamaan (3) dan (4).

  ) ( ) , ( (1)

  w = nilai i pda data latih ke-j _iq w = nilai i pada data uji ke-q

  data latih dan data uji _ij

  q d _j  

   

    (2) q = nilai data uji _j d = nilai data latih q d _j

  CosSim d q  

  w w w w q d q d

    

  ) ( ) , (   

  Sedangkan untuk perhitungan CosSim diformulasikan dengan Persamaan (2). _{2 1 2 1 1}

  X ^{2 = nilai data uji} n = jumlah atribut pada data

  X ^{1 = nilai data latih}

  Keterangan:

  x x x x d ₁ ² _{1 2 2 1}

    ⁿ _{i i i}

   

  Perhitungan Euclidean Distance dapat diformulasikan pada Persamaan (1).

  latih dan data ujinya. Menurut D.A Adeniyi et al (2016) dan Arissaputra (2015) langkah yang terdapat pada Algoritme KNN diawali dengan menetapkan nilai parameter ketetanggaan yang akan digunakan (K) kemudian menghitung nilai kedekatan ketetanggan data uji terhadap data latih.

  Similarity atau Eucledian Distance antara data

  yang menggunakan kedekatan nilai kelas/jenis dalam melakukan klasifikasi. Dalam perhitungan kedekatan ketetanggan metode KNN bisa menggunakan Persamaan Cosine

  2.2 K-Nearest Neighbor (KNN) K-Nearest Neighbor (KNN) adalah metode

• = hasil perkalian vektor antara

  syndrome ini seperti sudah usang, sehingga saat ini kita menggunakan istilah down syndrome.

  kondisi di mana materi genetik tambahan menyebabkan keterlambatan perkembangan anak, dan kadang mengacu pada retardasi mental. Anak dengan down syndrome memiliki kelainan pada kromosom nomor 21 yang tidak terdiri dari 2 kromosom sebagaimana mestinya, melainkan tiga kromosom (trisomi 21) sehingga informasi genetika menjadi terganggu dan anak juga mengalami penyimpangan fisik. Dahulu orang-orang dengan down syndrome ini disebut sebagai penderita mongolisme atau mongol. Istilah ini muncul karena penderita ini mirip dengan orang-orang Asia (oriental). Istilah

  2.1.3 Down Syndrome Down Syndrome (mongoloid) adalah suatu

  (ADHD) merupakan gangguan yang menghambat proses perkembangan seorang anak, dimana anak tersebut mengalami kesulitan dalam berkonsentrasi atau memperhatikan sesuatu secara konsisten. Selain mengganggu tingkat konsentrasi, ADHD juga ditandai dengan adanya perilaku yang berlebihan. ADHD atau bisa disebut dengan gangguan pemusatan perhatian/hiperaktivitas merupakan suatu sindrom yang terjadi pada seorang anak dengan gejala sang anak tersebut tidak bisa diam (hyperactivity), tidak bisa memusatkan perhatian (inattention), dan melakukan segala sesuatu atas kehendak sendiri dan tidak terkontrol dengan baik (impulsif) sehingga perilaku tersebut bisa menghambat perkembangan yang bisa menyebabkan ketidakseimbangan dalam aktivitas mereka, yang pada umumnya seorang anak yang mengalami ADHD dalam proses belajarnya disekolah dan prestasi akademiknya akan terganggu.

  2.1.2 Attention Deficit Hyperactive Disorder (ADHD) Attention Deficit Hyperactivity Disorder

  Autisme adalah gangguan perkembangan pada anak yang gejalanya sudah timbul sebelum anak itu mencapai usia tiga tahun. Penyebab autisme adalah gangguan neurobiologis berat yang mempengaruhi fungsi otak sedemikian rupa sehingga anak tidak mampu berinteraksi dan berkomunikasi dengan dunia luar secara efektif

  2.1.1 Autisme

•  _{m i iq m i ij} ^{m i iq ij} _j ^j _j
• 
• = hasil perkalian vektor data latih dan data uji

  _n atau  

    ₂  

   

   (3) Skor ( X , C )  ( x  x )   ( d , C ) _{i 2 i 1 i j i}

     

    _{djKNN ( X ) i }   ₁

  (7) Skor ( X , C )  Weight  ( Sim ( q , d )   ( d , C ) _{i i  j j i }

      

    _{djNW KNN ( X )}  

  Keterangan: Keterangan:

  djKNN(x) = data latih ke-j pada kumpulan Weight ^{I = bobot pada kelas i}

  ketetanggaan terdekat dari

  djNWKNN(x) = data latih d j pada kumpulan

  data uji X _{n 2} tetangga terdekat dari data uji

  X = jarak data uji dengan data latih

  ( x  x ) _{2 i 1 i}  _{i 1}

   ⁿ ₂ x  x

  ( ) = jarak antara data latih dan = bernilai 1 apabila nilai jarak ^{2 i 1 i}

   ( d , C )  _{j i}

   _{i  1} C i dan akan bernilai 0 apabila

  data uji nilai jarak  C i  ( d , C ) = akan bernilai 1 jika nilai jarak _{j i}

  C i = kelas ke-i  C i dan bernilai 0 jika nilai

  atau _j jarak  C i

  Sim(q,d ) = nilai CosSim antara data uji dan (4)

  Skor ( X , C )  ( Sim ( q , d )   ( d , C ) _{i j j i}    _{djKNN ( X )} data latih. _j

  C i = kelas i Sim(q,d ) = nilai CosSim antara data uji dengan data latih.

  3. METODOLOGI

2.3 Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor

  3.1 Diagram Blok Sistem (NWKNN)

  Diagram blok sistem merupakan diagram Metode NWKNN adalah metode yang yang berbentuk blok-blok yang dikembangkan dari metode KNN. Metode menggambarkanaliran proses yang menjelaskan NWKNN didasari oleh adanya distribusi data cara kerja sistem secara terstruktur. Diagram secara tidak merata pada data latih. Perbedaan blok sistem akan disajikan pada gambar 1. metode NWKNN dan metode KNN adalah adanya pembobotan pada kelas data. Kelas yang paling sedikit (minoritas) akan diberi bobot besar, sedangkan pada kelas yang paling banyak (mayoritas) akan diberi bobot kecil. Perhitungan bobot dapat dilakukan dengan Persamaan (5).

  (5)

  ℎ = / ( )

  ( ) { ( )| = ,…, ∗}

  Keterangan:

  Gambar 1. Diagram blok proses klasifikasi jenis

  = jumlah data latih d pada

  ( ) penyimpangan tumbuh kembang pada anak

  kelas i

  menggunakan metode NWKNN

  = jumlah data latih d pada

  ( )

  kelas j, dimana j terdapat Pada gambar 1 menjelaskan diagram blok dalam himpunan k yang mewakili beberapa komponen sistem

  Exp

  = Eksponen (exp bernilai klasifikasi penyimpangan tumbu kembang anak lebih dari 1) dengan menggunakan metode NWKNN yang akan dibangun mulai dari proses input hingga

  Setiap nilai bobot yang didapatkan akan output yang dihasilkan. digunakan untuk menghitung nilai skor data uji terhadap setiap kelas/jenis. Perhitungan score pada metode NWKNN dapat dilakukan dengan Persamaan (6) dan (7). _n

        (6) ₂      

  Skor ( X , C ) Weight ( x x ) ( d , C ) _{i i}      _{2 i 1 i j i}

   

        _{djNW KNN ( X ) i  1}      

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

  50 100 Aku ra si

  Nilai K Pengaruh Nilai K

  60 Aku ra si

  40

  20

  15 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

  10

  5

  Jumlah Data Latih Pengaruh Perubahan Jumlah Data Uji dan Data Latih

  4.1 Pengujian dan Analisis Pengaruh Perubahan Jumlah Data Uji dan Data Latih

  Pengujian ini dilakukan dengan mengubah rasio data dengan nilai 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, 50:50, 40:60, 30:70, 20:80, 10:90. Hasil pengujian pengaruh perubahan jumlah data uji dan data latih dapat dilihat pada Gambar 2.

  Pengujian ini dilakukan dengan mengubah nilai E secara acak dimulai E=1, E=1.5, E=2, E=2.5, E=3, E=3.5, E=4, E=4.5, E=5, E=5.5 dan E=6. Hasil pengujian pengaruh nilai E dapat dilihat pada grafik pada gambar 4.

  4.3 Pengujian dan Analisis Pengaruh Nilai E

  Dapat dilihat bahwa perubahan pada nilai K cenderung mempengaruhi hasil akurasi yang didapatkan. Hasil akurasi dari pengujian cenderung tidak stabil. Dari nilai K= 2 akurasi dari sistem cenderung naik hingga mendapatkan nilai akurasi terbaik saat K= 10, setelahnya saat nilai K semakin besar akurasi yang dihasilkan menjadi menurun. Hal Ini disebabkan semakin besar nilai dari K yang ditentukan, semakin banyak pula data yang masuk ke dalam ketetanggaan. Terlebih dengan data yang tidak merata, kelas yang masuk dalam ketetetanggan akan cenderung didominasi oleh kelas mayoritas sehingga saat dilakukan klasifikasi, data uji menjadi sering masuk kedalam kelas yang salah. Pada klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang pada anak menggunakan metode NWKNN ini, data yang ada lebih didominasi dengan ADHD, sehingga saat dilakukan proses klasifikasi dengan metode NWKNN, ADHD yang paling sering muncul dan dituju bila terjadi kesalahan klasifikasi.

  Gambar 3. Grafik hasil pengujian pengaruh nilai K

  Pengujian ini dilakukan dengan mengubah nilai K secara acak dengan nilai 2, 4, 8, 10, 15, 20, 25, 30, 35, dan 40. Hasil pengujian pengaruh nilai K dapat dilihat pada grafik pada gambar 3.

  4.2 Pengujian dan Analisis Pengaruh nilai K

  Grafik menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah data latih yang digunakan, maka akurasi yang didapatkan pun menjadi semakin baik. Akurasi tertinggi didapatkan pada saat menggunakan 80 data latih dan akurasi yang paling rendah didapatkan saat menggunakan 10 data latih. Hal ini menuunjukkan semakin banyak data latih yang digunakan semakin banyak, maka perbandingan dengan data uji juga semakin banyak. Sehingga pada saat nilai CosSim sudah didapatkan, data yang mempunyai similarity dengan data uji yang akan dilakukan klasifikasi lebih banyak masuk ke dalam ketetanggaannya. Dan sebaliknya jika data latih sedikit maka data yang dibandingkan dengan data uji lebih sedikit, terlebih lagi dataset pada penelitian ini memiliki kelas yang ridak seimbang sehingga memungkinkan terjadinya underfitting.

  Gambar 2. Grafik pengaruh perubahan jumlah data uji dan data latih

  0% 20% 40% 60% 80% 100%

  Gambar 4. Grafik hasil pengujian pengaruh nilai E

  Autisme 75% 100% 85,7% 85% 90% 95% 100%

  Perbandingan akurasi KNN dan NWKNN

  ra si Nilai K

  40

  20

  100%

  0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

  ra si Nilai E Pengaruh Nilai E

  6

  4

  Terlihat bahwa pengujian dengan mengubah nilai E cenderung memberikan hasil yang stabil terhadap hasil akurasi pada beberapa nilai E. Hal ini menunjukkan bahwa perubahan nilai E tidak begitu memberikan pengaruh yang besar terhadap lebih baik atau buruknya hasil akurasi pada klasifikasi jenis penyimpangan tumbuh kembang anak pada sistem.

  2

8 Aku

4.4 Pengujian dan Analisis Perbandingan Akurasi Metode KNN dan NWKNN

  Tabel 1. Hasil pengujian dengan confusion matrix Kelas ^{Precision Recall F-Measure} Down Syndrome 100% 100% 100%

  jenis/kelasnya. Pengujian ini menggunakan hasil akurasi terbaik yaitu pada nilai 95%. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.

  recall, precision , dan f-measure pada tiap

  nilai recall, precision dan f-measure pada sistem klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang pada anak dengan menerapkan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN). Pengujian ini dilakukan dengan mengambil data yang memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu pada rasio data latih dan data uji 80:20. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui nilai

  confusion matrix dilakukan untuk mengetahui

  Pengujian hasil dengan menggunakan

  4.5 Pengujian hasil dengan Confusion Matrix

  Pada saat pengujian dengan menggunakan metode NWKNN dan metode KNN data yang digunakan tidak merata pada setiap kelasnya. Hal ini mengakibatkan ada data yang masuk kelas minoritas dan kelas mayoritas. Saat menghitung nilai ketetanggaan dengan nilai K yang besar, hasil klasifikasi lebih banyak menampilkan kelas mayoritas. Hal ini terjadi karena pada saat mengurutkan nilai CosSim baik pada metode NWKNN maupun KNN kelas mayoritas cenderung berada pada urutan teratas dan kelas minoritas di urutan bawah. Keunggulan dari metode NWKNN dibandingkan dengan KNNN adalah adanya pemberian bobot pada tiap kelas yang ada. Jika pada KNN hanya menghitung nilai kedekatan ketetanggan pada saat melakukan perhitungan skor, pada NWKNN diberikan pembobotan pada tiap kelas yang ada sehingga dengan pemberian bobot ini dapat meningkatkan skor kelas minoritas. Adanya pembobotan ini dapat membantu kelas minoritas untuk dapat diklasifikasikan ke dalam kelas yang tepat.

  Terlihat pada pada percobaan awal saat nilai K=2 hasil akurasi yang dihasilkan lebih baik menggunakan metode KNN. Tetapi pada saat nilai K nya semakin besar akurasi metode NWKNN lebih baik 5% - 15% dibandingkan metode KNN. Pada kasus klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang pada anak, dengan data latih yang digunakan tidak seimbang metode NWKNN memiliki akurasi lebih baik jika dibandingkan dengan metode KNN.

  Gambar 5. Grafik perbandingan KNN dan NWKNN

  Pengujian dilakukan dengan membandingan hasil akurasi antara metode KNN dengan metode NWKNN. Perbandingan hasil akurasi tersebut dilakukan dengan melihat selisih hasil akurasi yang diperoleh antara metode KNN dengan metode NWKNN. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data latih sejumlah 80 data dan data uji sebanyak 20 data. Hasil pengujian perbandingan akurasi metode NWKNN dan KNN dapat dilihat pada grafik pada gambar 5.

60 Aku

NWKNN KNN

  ADHD 100% 86% 92,4% Normal 100% 100% 100%

  Hidayat, A.A, 2008. Pengantar Ilmu Kesehatan

  Faizal, Edi., 2015. Integrasi Case-Based

  Reasoning dan Rule-Based Reasoning untuk Pengembangan Sistem Pendeteksi Dini Gangguan Tumbuh Kembang Anak.

  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 13, No. 3. Feizar, Faldy H., 2014. Analisis Sentimen Opini

  Film Berbahasa Indonesia Berbasis Kamus Menggunakan Metode Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor . S1. Universitas Brawijaya.

  Han, Jiawei, et al, 2012. Data Mining : Concepts

  and Techniques third edition . [e-book] United State of America : Elsavier Inc.

  Anak untuk Pendidikan Kebidanan, Salemba Medika, Jakarta.

  Brawijaya. Chamidah, Atien N., 2009. Deteksi Dini

  Ikalor, Allvanialista. 2013. Pertumbuhan dan

  Perkembangan. Jurnal Pertumbuhan dan Perkembangan , No. 7.

  Irwanto, et al, 2006. Penyimpangan Tumbuh

  Kembang Anak . Surabaya: OCMP

  Kartono, Kartini. 2007. Perkembangan Psikologi Anak . Jakarta: Erlangga. Nasution, Andi S. 2015. Penerapan Algoritme

  Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk Pengklasifikasian Penyakit Attention Deficit Hiperactive Disorder (ADHD) pada Anak. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), V.

  Gangguan Pertumbuhan dan Perkembangan Anak. Jurnal Pendidikan Khusus Vol. 5, No. 2

  Klasifikasi Dokumen Tanaman Obat Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN). S1. Universitas

  Berdasarkan hasil pengujian confusion

  precision 100%, nilai recall 86% dan nilai f- measure 92,4%, dan kelas normal memiliki nilai precision 100%, nilai recall 100% dan nilai f- measure 100%.

  Automated web usage data mining and recommendation system using K-Nearest Neighbor (KNN) classification method .

  DAFTAR PUSTAKA Adeniyi, D.A., Wei, Z., & Yongquan, Y.,2016.

  matrix pada data yang memiliki akurasi paling

  tinggi, yaitu data dengan rasio data latih dan data uji 80:20 dan nilai K=10 dapat dilihat bahwa pada kelas down syndrome memiliki nilai

  precision 100%, nilai recall 100% dan nilai f- measure 100%, kelas kelas autisme memiliki

  nilai precision 75%, nilai recall 100% dan nilai f-measure 85,7%, kelas ADHD memiliki nilai

  Applied Computing and Informatics, [e- journal] 12, 90-108. Arissaputra, Valerian, 2015.

5. KESIMPULAN

  Kesimpulan yang didapatkan setelah melakukan pengujian dan analiss pada sistem klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang anak dengan menggunakan metode Neighbor

  Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)

  Klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang pada anak dengan menggunakan metode NWKNN dilakukan dengan cara mengubah jawaban dari setiap pernyataan gejala tumbuh kembang kedalam angka 1 (untuk jawaban iya), dan 0 (untuk jawaban tidak). Dari tiap gejala yang sudah dimasukkan tadi ditentukan nilai

  similarity nya terhadap data latih,

  selanjutnya data diproses hingga mendapatkan nilai skor, kelas yang mempunyai nilai skor paling tinggi akan menjadi hasil klasifikasi.

  2. Pengujian yang dilakukan pada klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang anak pada anak dengan menggunakan metode NWKNN menunjukkan bahwa hasil akurasi terbaik didapatkan saat menggunakan rasio data 80:20, nilai K=10, nilai E=4 dimana hasil akurasi mencapai 95% 3. Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa metode NWKNN memberikan hasil akurasi 5%-15% lebih baik dari pada metode KNN. Metode NWKNN memberikan hasil lebih baik daripada metode KNN ketika nilai K semakin meningkat (setelah K= 2), hal ini terjadi karena pada metode NWKNN terdapat proses pemberian bobot pada setiap kelas yang dapat membantu mengenali dan mengklasifikasi kelas yang berasal dari kelas minoritas pada data.

  sebagai berikut: 1.

  Putri, Hervira A. & Maharani Y., 2013. Pusat Tumbuh Kembang Anak. Ridok, Achmad dan Latifah, Retnani. 2015.

  Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia Pada Corpus Tak Seimbang Menggunakan NWKN. Dalam : STMIK STIKOM Bali,

  2015. Konferensi Nasional Sistem&Informatika 2015. Bali, 09-10 Oktober 2015.

  Somantri, Sutjihati. 2007. Psikologi Anak Luar

  Biasa , Bandung: PT. Refika Aditama

  Soetjiningsih. 2003. Perkembangan Anak dan Permasalahannya . Jakarta: EGC. Tan, Songbo. 2005. Neighbor-weighted K-

  nearest neighbor for unbalanced text corpus . Elsavier Inc.