Identifikasi Diagnosis Gangguan Autisme Pada Anak Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)

  Vol. 1, No. 9, Juni 2017, hlm. 825-831 http://j-ptiik.ub.ac.id

  

Identifikasi Diagnosis Gangguan Autisme Pada Anak Menggunakan

Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)

_{1 2 3} Jojor Jennifer Sianipar , M.Tanzil Furqon , Putra Pandu Adikara

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: jojorjennifer@gmail.com, m.tanzil.furqon@gmail.com, hikaru.yuuki@gmail.com

  :

Abstrak

  Autisme adalah suatu gangguan neurologis yang secara signifikan mengakibatkan kurangnya kemampuan membentuk hubungan sosial, komunikasi yang normal, dan juga perilaku pada anak. Gejala autisme ini pada umumnya timbul sebelum anak mencapai usia 3 tahun. Autisme bukan penyakit kejiwaan karena autisme adalah suatu gangguan yang terjadi pada otak sehingga menyebabkan otak anak tersebut tidak dapat berfungsi normal dan hal tersebut termanifestasi pada perilaku anak autisme. Ada beberapa penelitian yang mengatakan bahwa penyebab autisme yaitu gangguan saraf pusat yang menyebabkan pada kelainan struktur otak anak. Ahli yang berbeda menyebutkan bahwa autisme salah satu penyebabnya adalah jenis makanan yang dikonsumsi salah atau dikarenakan berada dalam lingkungan yang banyak zat-zat berbahaya yang menyebabkan masalah dalam sikap ataupun tingkah laku anak. Untuk menangani gangguan autisme maka dibuat sistem untuk identifikasi gangguan autisme pada anak menggunakan metode Modified K-Nearest

  

Neighbor (MKNN). Metode ini adalah salah satu metode klasifikasi berdasarkan kemunculan kelas

  terbanyak pada nilai data latih. Terdapat 14 gejala dari 4 aspek yang digunakan sebagai parameter dalam pengembangan sistem. Keluaran yang dihasilkan sistem merupakan mengalami gangguan autisme atau tidak pada anak. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan sistem yang menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) memperoleh hasil akurasi maksimum 100% serta akurasi minimum 92%. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang menggunakan metode Modified K- Nearest Neighbor (MKNN) dapat diimplementasikan dalam kehidupan sehari-hari.

  Kata kunci: autisme, klasifikasi, Modified K-Nearest Neighbor (MKNN).

  

Abstract

Autism is a neurological disorder that shows significant result as a lack of ability to form social

relationships, normal communication, and behavior in children. This symptoms generally appear

before children reach the age of 3 years. It is not classified as a psychiatric disease because autism is

a disorder that occurs malfunction of children’s brain and it is manifested on children’s behaviour.

Some research states that autism causes as the neurodevelopmental disorder that causes

abnormalities in children’s brain structure. Different experts mentioned that autism in children caused

by the kind of food they consumed or they living environment that contain many harmful substances

that shows in children’s behaviour. Therefore, the system for the identification of autism disorders in

children will be create to help identifies autism disorder by using the method of Modified K-Nearest

Neighbor (MKNN). It is one of classification method based on the appearance of largest classes in

data training. There are 14 symptoms from 4 aspects that are used as parameters in the development

of the system. The output of the system is showing whether a child is autistic individuals or not. Based

on the testing that has been done on the system that using Modified K-Nearest Neighbor (MKNN),

maximum accuracy shows 100% accuracy while minimum accuracy is 92%. Based on those results,

the uses of Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) method can be implemented in our daily life.

  Keywords: autism, classification, Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

  

825

1. PENDAHULUAN

  Rating Scale (CARS)

  3. Motivasi untuk stimulasi diri tinggi. Anak autis sering terlihat sibuk menghabiskan waktunya untuk menstimulasi diri sendiri dengan banyak cara, seperti mengibas- ngibaskan tangan (flapping) atau menggerak-gerakkan jarinya dan memandanginya sendiri.

  2.Selektif terhadap stimulasi rangsang dari lingkungan sekitarnya, sehingga seringkali kesulitan menangkap informasi secara maksimal dan sekitarnya. Sikap ini sering membuat anak autis menjadi kurang peka jika ada bahaya di sekelilingnya. Misalnya saat anak tersebut berada di kolam renang atau di jalan raya.

  1. Kurangnya motivasi, anak autis biasanya terlihat menarik diri dari lingkungan sosial dan sibuk dengan dunianya sendiri. Beberapa anak autis biasanya tidak memiliki keinginan untuk ingin tahu dunia yang ada di sekitarnya. Mereka tidak memiliki keinginan untuk memberitahu lingkungan dan memperluas ruang lingkup mereka.

  Anak autisme juga memiliki perilaku- perilaku yang khas dalam kesehariaannya. Berikut bentuk perilaku yang unik dan sering terlihat pada anak-anak autis yaitu (Sunu, 2012):

  Autisme berasal dari kata ‘auto’ yang artinya sendiri. Istilah tersebut dipakai karena mereka yang mengidap gejala autisme seringkali memang kelihatan seperti seorang yang memiliki hidup sendiri. Mereka seolah- olah hidup di dunianya sendiri dan terlepas dari kontak sosial yang ada di sekitarnya (Sunu, 2012).

  2.1 Autisme

  2. LANDASAN KEPUSTAKAAN

  yang menjadi acuan psikolog dalam mendiagnosis autisme pada anak. Demikian dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam menyelesaikan permasalahan diagnosis gangguan autisme pada anak.

  Autisme merupakan salah satu jenis gangguan tumbuh kembang, yang serupa dengan kumpulan gejala yang mengakibatkan adanya kelainan saraf tertentu yang menyebabkan fungsi otak tidak bekerja secara normal sehingga mempengaruhi tumbuh kembang, kemampuan komunikasi, dan kemampuan interaksi sosial seseorang. Gejala- gejala autisme dapat diketahui dari adanya penyimpangan dari ciri-ciri tumbuh kembang anak secara normal (Sunu,2012).

  Semakin banyak jumlah anak yang menderita autisme dengan banyak gejala yang berbeda-beda patut diwaspadai terlebih dengan peningkatan jumlah penderitanya setiap tahunnya. Hal inilah seharusnya orang tua mengetahui untuk penanganan pada anak yang mengalami gangguan autisme. Dengan kekurangan pengetahuan orang tua mengenai autisme juga menyebabkan keterlambatan orang tua untuk segera memeriksa anaknya pada psikolog anak. Selain dari faktor orang tua, psikolog anak jarang ditemukan di kota-kota kecil sehingga untuk mendukung faktor ini dibangun suatu sistem yang dapat mengidentifikasi autisme sejak dini (Kusumadewi 2003).

  Pada Anak Menggunakan Metode Modified K- Nearest Neighbor (MKNN)”. Sistem ini

  diterapkan ke dalam sistem yang akan dibangun. Kemudian, dibangunlah sebuah sistem identifikasi untuk mendiagnosis gangguan autisme pada anak dengan judul “Identifikasi Diagnosis Gangguan Autisme

  Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk

  Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut maka pada penelitian ini digunakan metode

  pada tanaman jagung. Penelitian ini menggunakan 5 jenis penyakit dengan 16 gejala penyakit tanaman jagung. Pengujian dengan nilai yang berbeda maka diperoleh nilai rata- rata akurasi yang berbeda juga pada masing- masing data latih. Data latih yang digunakan dalam pengujian adalah data latih 346 data data uji 90 data. Nilai akurasi terbesar terdapat pada nilai k=1 dengan rata rata akurasi sebesar 98,89%. Sedangkan dengan jumlah data latih berbeda dan jumlah data uji tetap menghasilkan nilai akurasi 97,5% pada jumlah data latih sebanyak 125 data dengan data uji 80 data (Andhina, 2016).

  Nearest Neighbor dalam mendiagnosis penyakit

  bagaimana menerapkan metode Modified K-

  (MKNN) oleh Andhina (2016) membahas

  Penelitian lain yang pernah dilakukan dengan metode Modified K-Nearest Neighbor

  menggunakan data gejala Childhood Autism

  4. Merespon imbalan secara langsung. Hal ini akhirnya menjadi salah satu cara yang dipakai dalam terapi perilaku, seperti dengan memanfaatkan respon langsung anak autis pada imbalan sebagai sarana untuk mengetahui perilaku baru yang diinginkan.

2.2 Data Mining

  dengan sampel data latih, data uji,

  5. Tentukan kategori berdasarkan kelas yang mayoritas dari kelas tetangga terdekat sebagai nilai prediksi data baru.

  2.3.2 Euclidean Distance Interval scarled variabel adalah ukuran-

  ukuran continue dari skala linier. Ukuran- ukuran tersebut berupa ukuran jarak, yang biasanya digunakan adalah jarak Euclidean. Persamaan perhitungan untuk mencari

  Euclidean dengan d adalah jarak dan p adalah

  dimensi data dengan rumus sebagai berikut:

  ( , ) = √∑ ( − )

  = ( )

  jarak antara titik pada data latih x dan titik data uji y dan adalah dimensi data

  ( , )

  Data mining adalah sebuah proses

  2.4 Modified K-Nearest Neighbor

  Metode MKNN adalah memasukkan label kelas dari data berdasarkan data poin pada data data latih yang sudah divalidasi dengan nilai k. Pertama yang dilakukan adalah perhitungan validitas untuk semua data yang terdapat pada data latih, selanjutnya dilakukan perhitungan

  weight voting untuk semua data ini

  menggunakan validatas data (Parvin,et all., 2010). Berikut langkah-langkah pada metode

  Modified K-Nearest Neighbor adalah:

  1. menentukan nilai k

  2. Menghitung jarak antar data latih menggunakan rumus Euclidean Distance pada Persamaan 1.

  4. Pasang kelas yang bersesuaian.

  3. Urutkan jarak yang terbentuk dan tentukan k tetangga terdekat berdasarkan nilai k terdekat.

  2. Hitung jarak antara data yang akan dievaluasi dengan semua data latih.

1. Extract, transform (mengubah) dan transaksi data ke sistem data warehouse.

  5. Menyajikan data dalam format yang berguna seperti grafik.

  eksplorasi dan analisis secara otomatis atau semi-otomatis dengan kuantitas data cukup besar untuk menemukan pola dan aturan (rule).

  Data mining melibatkan proses komputasi

  degan data set besar. Tujuan dari analisis ini adalah proses ekstraksi informasi dari kumpulan data dan mentransformasikan data tersebut menjadi struktur data yang mudah untuk dipahami serta dapat digunakan lebih lanjut. Data mining merupakan sebuah cara untuk memecahkan masalah dengan menganalisis data yang sudah ada dalam

  database . Terdapat 5 elemen utama data mining , yaitu (Nikita, 2013):

  2. Menyimpan dan mengola data dalam multidimensi sistem database.

  3. Memberikan akses data analisis bisnis dan professional teknologi informasi.

  4. Menganalisis data dengan aplikasi perangkat lunak.

  Data mining menjadi popular di bidang

  1. Tentukan parameter K

  kesehatan karena mengefesiensikan kebutuhan dalam menganalisis untuk mendeteksi informasi yang tidak diketahui dan berharga dalam data kesehatan. Data

  mining memberikan solusi bagi para peneliti

  kesehatan untuk membuat kebijakan kesehatan yang efisien, membangun sistem sistem yang lain (Divya, 2013).

  K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu

  metode yang biasa digunakan untuk klasifikasi data. Algoritme KNN adalah sebuah metode untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tertentu. KNN merupakan suatu metode yang menggunakan algoritma

  supervised. Supervised learning bertujuan

  untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru. Tujuan dari algoritme ini adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan training sample (Aktivia, 2012).

  2.3.1 Algoritme K-Nearest Neighbor

  Proses algoritme K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan data adalah (Chen, 2010):

2.3 K-Nearest Neighbor

  confusion matrix .

  1. Pergaulan dengan orang lain 2.

  : jarak Euclidean

  6. Menentukan kelas dari data uji yang memiliki bobot terbesar sesuai dengan nilai k.

  3. PENGUMPULAN DATA

  Lokasi peneitian ini adalah klinik House of Fatima Jl. Sumbing Malang. Kasus ini dianalisis melalui pengumpulan data dengan cara wawancara secara langsung. Variabel penelitan ini adalah gejala-gejala pada anak yang memiliki gangguan autisme berdasarkan perhitungan metode Modified K-Nearest

  Neighbor. Pengumpulan data pada penelitian

  ini menggunakan metode data sekunder dengan gejala-gejala gangguan autisme adalah:

  Peniruan 3. Tanggapan emosi 4. Koordinasi keselarasan tubuh 5. Perhatian dan penggunaan benda 6. Penyesuaian diri pada perubahan 7. Tanggapan penglihatan 8. Tanggapan pendengaran 9. Tanggapan penggunaan rasa,cium dan raba 10.

  dengan:

  Takut dan cemas 11. Komunikasi verbal 12. Komunikasi non-verbal 13. Derajat aktivitas 14. Derajat dan stabilitas fungsi intelektual Dari 14 gejala yang ada, masing masing gejala memiliki 4 aspek tertentu yaitu:

  1. Komunikasi Sosial 2.

  Perilaku 3. Indera 4. Proses Informasi

  Masukkan dalam sistem ini memiliki 14 pertanyaan gejala-gejala gangguan. Dari masukkan ini akan diklasifikasikan menggunakan metode Modified K-Nearest

  Neighbor . Data yang digunakan dalam penelitan ini 155 data.

  4. PENGUJIAN

  Pada pengujian ini dilakukan untuk mengetahui hasil akurasi yang didapatkan dari implementasi sistem yang sudah dilakukan. Ada beberapa skenario pengujian yang dilakukan, yaitu pengujian pengaruh nilai k, pengujian pengaruh jumlah data latih, pengujian pengaruh jumlah data uji, pengujian

  W(i) : perhitungan weight voting Validitas (x) : nilai validasi

  ( ) = ( ) ×

  3. Validitas data latih Validitas dari tiap data dihitung berdasarkan tetangganya. Validitas data hanya dilakukan sekali pada semua data latih. Kemudian dilakukan validasi data, berikutnya data tersebut digunakan sebagai informasi tambahan (Parvin,et all., 2010).

  Fungsi S digunakan untuk menghitung kesamaan antara titik dan data ke- tetangga terdekat. Persamaan untuk mendefinisikan fungsi S terdapat dalam Persamaan dibawah ini:

  Cara menghitung validitas data pada data

  training , tetangga terdekat harus

  dipertimbangkan. Di antara tetangga terdekat dengan data, validitas digunakan untuk menghitung jumlah titik dengan label yang sama untuk data. Persamaan yang digunakan untuk menghitung validitas pada data training pada Persamaan 2 (Parvin,et all., 2010).

  ( ) = ∑ ( ( ), ( ( ))) ( )

  =

  dengan:

  k : jumlah titik terdekat Lbl(x) : kelas x Ni(x) : label kelas titik terdekat x

  ( , ) = { = ≠ ( )

  voting tiap tetangga dihitung menggunakan Persamaan 4 (Parvin,et all., 2010).

  ning = kelas lain selain pada data training

  S bernilai 1, jika label kategori a sama dengan label kategori b. S akan bernilai 0, jika label kategori a tidak sama dengan label kategori b.

  4. Menghitung jarak data latih dengan data uji menggunakan Persamaan

  1. Perhitungan dilakukan untuk seluruh data latih.

  5. Weight Voting (pembobotan)

  Weight voting KNN merupakan salah

  satu jenis metode KNN yang menggunakan tetangga terdekat, terlepas dari kelas data, tetapi menggunakan weight voting dari tiap-tiap data pada data training. Setiap masing-masing data diberikan weight voting yang biasanya sama dengan beberapa fungsi jarak dari data yang diketahui. Pada metode MKNN ini weight

• ( )

  4.1 Pengujian Pengaruh Nilai K

  87,33

  40

  20

  90 100 110

  80

  98 100

  Nilai K 97,3

  96 100 Pengaruh nilai k

  92

  88

  84

  80

  85,33

  88 87,33 89,33 86,66

  100 98,66 88,66 91,33

  Pengujian menggunakan nilai k dari k=1 sampai k=10 dengan 70 data latih dan 30 data uji. Kemudian masing-masing nilai k dicoba pada kombinasi data uji dan data latih dengan total 100 dengan pengambilan data secara acak. Hasil pengujian ditujukan pada Gambar 1.

  Untuk data latih yang digunakan adalah data latih dengan akurasi yaitu 40 dan 60 data latih menggunakan sebaran data dengan kelas yang seimbang dan tidak seimbang. Berikut ini hasil pengujian ditujukan pada Gambar 3.

  k =1. Jumlah data uji yang digunakan adalah 10 hingga 30 dengan rentang jumlah data uji 10.

  Proses pengujian pada jumlah data uji ini menggunakan jumlah data uji sebanyak tiga kali uji coba pada masing masing jumlah data latih yang berbeda. Nilai k yang digunakan dihasilkan dari pengujian sebelumnya yaitu

  4.3 Pengujian Jumlah Data Uji

  Pada Gambar 2 dapat dilihat pengujian yang dilakukan terlihat bahwa jumlah data latih sangat mempengaruhi nilai akurasi karena akurasi memiliki peningkatan saat penambahan jumlah data latih. Pengaruh penambahan jumlah data latih juga memiliki pengaruh terhadap jarak, semakin banyak jumlah data latih maka semakin banyak juga jumlah jarak yang mendekati kelas data uji yang akan diklasifikasikan. Kemudian dihasilkan jumlah data latih 60 memiliki akurasi 100% dengan nilai k=1. Hal ini dikarenakan semakin banyak data latih yang digunakan pada proses perhitungan maka proses perhitungan yang digunakan semakin baik.

  Gambar 2 Jumlah Data Latih

  perhitungan terhadap jumlah data latih berbeda dengan jumlah data uji sama sehingga menghasilkan nilai akurasi untuk melihat pengaruh dari perubahan jumlah data latih. Hasil pengujian ditujukan pada Gambar 2.

  k =1. Proses pengujian adalah melakukan

  Proses pengujian pada penambahan data latih dengan data uji tetap dilakukan dengan mengubah jumlah data latih sebanyak 5 kali dengan cara menghitung nilai akurasi pada data latih yang digunakan dimulai dari 20 hingga 60 dalam rentang data latih adalah 20. Jumlah data uji yang digunakan tetap yaitu 30 dan nilai k yang digunakan dari pengujian sebelumnya

  4.2 Pengujian Pengaruh Jumlah Data Latih

  Gambar 1. Pengujian Pengaruh Nilai K

  akurasi tidak hanya dipengaruhi oleh besarnya atau kecilnya nilai k tetapi juga dipengaruhi oleh sebaran data dari masing-masing kelas dan jumlah data latih yang digunakan.

  voting yang menjadi dasar prediksi. Hasil

  Dari Gambar 1 dapat dilihat bahwa grafik mengalami penurunan pada rentang nilai k=1 sampai k=2 dan mengalami kenaikan di k=3 kemudian mengalami penurunan hingga k=7 dan mengalami kenaikan di k=8 dan mengalami penurunan di k=9 hingga k=10. Penurunan rata- rata akurasi dikarenakan semakin banyaknya nilai k maka semakin banyak juga kemungkinan tetangga dengan pola yang berbeda dalam proses klasifikasi. Ketidakstabilan tingkat akurasi yang dihasilkan disebabkan adanya pola dari data latih yang sangat berdekatan dengan tetangga terdekatnya, sehingga nilai validitas menjadi besar dan memperbesar nilai weight

  60 data latih data latih

30 Pengujian terhadap jumlah

  Metode Modified K-Nearest Neighbor untuk mengidentifikasi gangguan autisme yang diimplementasikan dengan menggunakan 14 parameter yaitu gejala-gejala gangguan autisme yang dialami oleh anak. Penelitian ini dapat mengklasifikasikan apakah anak tersebut mengalami gangguan autisme atau tidak dengan cara menghitung jarak antar data latih, menghitung nilai validitas data latih, menghitung jarak antar data latih dan data uji, dan menghitung weight voting.

  data uji 40 data latih seimbang 40 data latih tidak seimbang 60 data latih seimbang 60 data latih tidaks eimbang

  20

  10

  95 100

  90

  85

  80

  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Histogram. S1. Institut Pertanian Bogor. Chen, Yu. 2010. How KNN works ?. Indiana University. USA.

  Universitas Brawijaya. Aktivia, R. 2012. Pengenalan Iris Mata

  Andhina, K. 2016. Pemodelan Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). S1.

  6. DAFTAR PUSTAKA

  Dari hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan akurasi terbaik sebesar 100%. Adapun parameter yang diperoleh melalui proses percobaan dengan berbagai macam kombinasi nilai. Nilai terbaik untuk nilai k adalah 1 jumlah data latih sebanyak 60 data dan 30 data uji.

  Gambar 3 Pengujian Jumlah Data Uji

  Dari Gambar 3 hasil dari perhitungan pengujian jumlah data uji dengan sebaran data latih seimbang dan tidak seimbang memiliki akurasi 100%. Dari pengujian data latih seimbang dan tidak seimbang terhadap akurasi. Pada jenis data latih seimbang terlihat bahwa grafik tetap di 100% seiring bertambahnya jumlah data latih. Hal ini dikarenakan pada data seimbang menggunakan jumlah gangguan yang sama pada masing-masing data latih yang digunakan. Sedangkan pada jenis data latih tidak seimbang kurang stabil dikarenakan data latih tidak seimbang ini terdapat dominasi gangguan tertentu yang menyebabkan hasil tidak akurat dalam proses klasifikasi karena dipengaruhi oleh gangguan dominasi.

  sensitivity dan specificity yang tinggi.

  Dari uji coba yang sudah dilakukan dengan menggunakan parameter terbaik dan jumlah data latih dan data uji yang menghasilkan akurasi terbaik, makan nilai didapatkan untuk

  Specificity (%) 100

  13 Sensitivity (%) 100

  17 Non Autisme 0

  Autisme Non Autisme Autisme

  Tabel 1 Pengujian Confusion Matric Truth Test Result

4.4 Pengujian Confusion Matrix

  13 0 + 13 × 100% = 100%

  17 17 + 0 × 100% = 100% =

  =

  sebanyak 3 kali dimana akan menghasilkan rata rata nilai sensitivity dan specificity. Berikut ini hasil pengujian ditunjukkan pada persamaan dibawah ini dan Tabel 1.

  k =2. Pengujian ini melakukan uji coba

  Pada pengujian ini menggunakan jumlah data latih dan data uji terbaik dari pengujian sebelumnya yaitu 60 data latih seimbang dan 30 data uji. Pada pengujian ini menggunakan nilai

  5. KESIMPULAN Divya T., Sonali. 2013. A Survey on Data Mining Approcahers for Healthcare.

  International Journal of Bio-Bcience and Bio – Technology.

  Kusumadewi S. 2003. Artifical Intelligence (teknik dan Aplikasi). Yogyakarta: Graha Ilmu.

  Nikita J., Vishal S. 2013. Data Mining

  Techiniqu

  e. A Survey Paper International Journal of Research in engineering and Technology.

  Parvin H., Hoseinali., & Behrouz M. 2010.

  Modification on K-Nearest Neighbor Classification. Global Journal of Computer Science and Technology Vol.10 Issue 14 (Ver.1.0).

  Sunu, Christopher. 2012. Panduan Memecahkan Masalah Autisme:

  Unclocking Autisme, Yogyakarta:

  Lintang Terbing