Metode Ensemble Classifier untuk Mendeteksi Jenis Attention Deficit Hyperactivity Disorder (SDHD) pada Anak Usia Dini - ati, indri -; kusyanti, ari (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2019)
Pada awal masa perkembangan, beberapa anak mengalami hambatan diantaranya sulit untuk diam, sulit untuk berkonsentrasi dan mengontrol perilakunya, apabila anak mengalami gangguan pemusatan perhatian dan sulit mengontrol perilaku yang sesuai, dapat disebut dengan ADHD (Attention Deficit Hyperactive Disorder). Ini merupakan masalah yang serius dikarenakan anak penyandang ADHD mengalami masalah perilaku sosial, emosional dan mengalami kesulitan belajar sekolah sehingga akan mempengaruhi perkembangan pada masa dewasa anak penyandang ADHD. Oleh karena itu perlu diketahui gejala ADHD sejak dini, agar dapat dilakukan suatu penanganan dengan cepat dan tepat. Penelitian ini menghasilkan aplikasi yang digunakan untuk mendeteksi jenis ADHD berdasarkan gejala-gejala yang di masukkan oleh pengguna sehingga akan tampil hasil klasifikasi jenis ADHD nya secara otomatis. Aplikasi ini menggunakan metode Ensemble Classifier yaitu metode yang menggabungkan beberapa classifier agar dapat meningkatkan akurasi yang dihasilkan. Pada tahap klasifikasi setiap data akan dihitung menggunakan K-Nearest Neighbour (KNN), Fuzzy K-Nearest Neighbour (FKNN) dan Neighbour Weighted K-Nearest Neighbour (NWKNN). Hasil perhitungan ketiga classifier tersebut akan diproses kembali dengan metode Ensemble Classifier dengan menggunakan majority voting untuk penentuan klasnya. Hasil akurasi tertinggi dari metode ensemble classifier yaitu 95% dengan nilai k optimal yaitu k=10. Akan tetapi semakin besar nilai k yaitu diatas k=20 maka nilai akurasi untuk masing-masing algoritme akan semakin turun. Hal ini dikarenakan semua algoritme penentuan klasifikasinya berdasarkan jumlah ketetanggaannya. Maka semakin banyak jumlah tetangga yang diperhitungkan maka kemungkinan salah klasifikasinya semakin besar. AbstractAt the beginning of the development stage, some children experience difficulty to calm, to concentrate and to control their behavior. These symptoms are known as ADHD (Attention Deficit Hyperactive Disorder). This research develops an application that is used to defineADHD based on symptoms that that is entered by the user so that it will show its ADHD type automatically. This application uses the Ensemble Classifier method, in which a method that allows some classifier in order to increase the resulting value. At the classification stage each data will be calculated using K-Nearest Neighbor (KNN), Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) and Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN). The results of the three classifier calculations will return using the Ensemble Classifier method using the majority voting for class determination. Acceptance results from the ensemble classifier method is 95% with the optimal k value k = 10. However, when the k value, i.e k >=20 then the value for each algorithm will decrease. This is due to the calculation of all the classification algorithm based on the number of its neighbors. Therefore, the more neighbours that are calculated then the possibility of misclassification is greater.