Teknik Ensemble Dalam Machine Learning Untuk Menentukan Tingkat Akurasi Perkembangan Motorik Bayi 0-12 Bulan : Teknik Ensemble Dalam Machine Learning Untuk Menentukan Tingkat Akurasi Perkembangan Motorik Bayi 0-12 Bulan - Sinaga, Anita Sindar; Sethu Ramen; Sri Mulyani (Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 2024)
Setiap tahap perkembangan seorang bayi umumnya ditunjukkan oleh pergerakan fisik atau badan. Ada kesulitan mengenali keterlambatan pergerakan motoric bayi pada usia 0 – 12 bulan. Jika terdapat gangguan pada gerak bayi, maka perlu dilakukan pemeriksaan kesehatan fisik bayi agar dapat segera ditangani sesuai tahap perkembangan balita. Tingkat keakuratan kondisi gerak motorik terlambat pada bayi dapat diketahui dengan Teknik Ensamble. Pembelajaran ensemble digunakan untuk memperbaiki kinerja dan hasilnya menunjukkan tingkat yang benar dari Pembelajaran Mesin menangani analisis data dengan menggabungkan hasil prediksi dari tidak banyak kesepakatan berbeda dengan algoritma analisis data. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model pembelajaran ansambel dalam mengidentifikasi tingkat kebenaran gerak motorik bayi 0-12 bulan. Pemodelan pembelajaran Ensemble menghasilkan model baru dengan menggunakan Optimizable Ensemble dengan nilai Ketepatan menilai kemiripan model Optimizable Ensemble 93% dengan nilai MRSE 9.8 R-Squared 0.73 MSE 82.26.