Sistem Pendeteksi Gejala Awal Tantrum Pada Anak Autisme Melalui Ekspresi Wajah Dengan Convolutional Neural Network

Dini, Ramadhani Salsabila (2021) Sistem Pendeteksi Gejala Awal Tantrum Pada Anak Autisme Melalui Ekspresi Wajah Dengan Convolutional Neural Network. Diploma thesis, Universitas Andalas.

Preview	Text (Cover dan Abstrak) COVER DAN ABSTRAK.pdf - Published Version Download (120kB) | Preview
Preview	Text (bab I) BAB I.pdf - Published Version Download (466kB) | Preview
Preview	Text (bab v) BAB V.pdf - Published Version Download (195kB) | Preview
Preview	Text (dapus) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (146kB) | Preview
	Text (Skripsi Full Text) FULL_SKRIPSI.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (12MB)

Abstract

Tantrum adalah ledakan kemarahan dan dapat terjadi pada usia berapa pun. Sikap tantrum atau yang biasa disebut dengan temper tantrum adalah luapan amarah anak yang sering terjadi ketika anak menunjukkan perilaku negatif. Ledakan emosi tantrum yang terjadi pada anak autis bukan hanya untuk mencari perhatian orang dewasa, tetapi juga sebagai pelampiasan perasaan anak terhadap orang tua dan orang di sekitarnya atas iseng atau perasaan yang sedang ia rasakan, namun anak tidak dapat menyampaikannya. Untuk itu peneliti mengusulkan sistem deteksi dini gejala tantrum pada anak autisme melalui ekspresi wajah dengan CNN. Metode CNN merupakan salah satu metode deep learning yang dapat digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasikan suatu objek dalam sebuah citra digital. Kemudian dilakukan proses preprocessing dengan menggunakan labeling pada data. Kemudian arsitektur CNN dirancang dengan input yang berisi neuron 48x48x1. Data tersebut kemudian dilatih menggunakan 357 epoch dengan tingkat akurasi 72.67%. Kemudian diuji menggunakan data uji inferensi anak autisme untuk mendapatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 72.05%.

Actions (login required)

View Item