Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine dalam Memprediksi Autisme - Riki Supriyadi; Nurlaelatul Maulidah; Ahmad Fauzi; Hiya Nalatissifa; Sri Diantika (Swabumi, 2022)
AbstrakAutism Spectrum Disorder (ASD) merupakan gangguan perkembangan saraf yang menyebabkan anak mengalami gangguan dalam kemampuan komunikatif, fungsi sosial, dan perilaku kaku atau berulang. Diagnosis terhadap screening autisme adalah langkah awal untuk mengetahui kondisi anak dalam proses penanganan autisme secara dini. Konsultasi dengan dokter atau tenaga medis menjadi pilihan utama yang dilakukan oragtua, namun keterbatasan tenaga medis yang berfokus terhadap perkembangan otak membuat orang tua sulit menangani anaknya. Machine learning menjadi salah satu alternatif dalam penanganan penyakit terutama autisme untuk membantu meningkatkan kemampuan pendeteksian otomatis. Dalam penelitian yang telah dilakukan dengan menerapkan dua algoritma data mining yaitu algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) kedua algoritma kemudian dikomparasi dimana hasil yang ditunjukan algoritma Naive Bayes mendapatkan hasil akurasi 96,45% sedangkan Support Vector Machine (SVM) mendapatkan hasil akurasi 81,56% dan disimpulkan dalam penelitan ini algoritma yang paling sesuai untuk mendeteksi penyakit autisme yaitu Naive Bayes dimana memiliki akurasi yang lebih baik saat pengujian. Kata Kunci : Deteksi Autisme , Naive Bayes, Support Vector Machine AbstractAutism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder that causes children to experience impairments in communicative abilities, social functioning, and rigid or repetitive behaviors. Diagnosis of autism screening is the first step to knowing the condition of children in the process of handling autism early. Consultation with a doctor or medical personnel is the main choice made by oragtua, but the limitations of medical personnel who focus on brain development make it difficult for parents to handle their children. Machine learning is one of the alternatives in the treatment of diseases, especially autism, to help improve automatic detection capabilities. In research that has been done by applying two data mining algorithms, namely naive bayes algorithm and support vector machine (SVM) both algorithms are then compared where the results shown by naive bayes algorithm get an accuracy of 96.45% while support vector machine (SVM) gets an accuracy of 81.56% and concluded in this study the most suitable algorithm to detect autism disease is Naive Bayes which has better accuracy when testing. Keywords: Autism Detection, Naive Bayes, Support Vector Machine