Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang pada Anak Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)

Abstrak

Manusia selama hidupnya pasti mengalami fase pertumbuhan dan perkembangan. Fase pertumbuhan dan perkembangan ini sangat berpengaruh terhadap kualitas pertumbuhan anak. Masa kritis dari pertumbuhan dan perkembangan ini terjadi pada tahun-tahun pertama kehidupan seorang anak. Pada usia dini, proses tumbuh kembang fisik, mental, dan psikologi berlangsung dengan sangat cepat sehingga membutuhkan perhatian lebih dari orang tua. Pada fase tumbuh kembang bisa saja terdapat penyimpangan dimana proses pertumbuhan dan perkembangan anak terhambat atau tidak wajar. Penyimpangan tumbuh kembang yang sering ditemui adalah autisme, ADHD, dan down syndrome. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang berdasarkan gejala yang muncul menggunakan metode Neighbor Weighted K-nearest Neighbor (NWKNN). Metode NWKNN merupakan pengembangan dari metode KNN, dimana diberikan pembobotan pada setiap kelas yang akan diklasifikasikan. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi jenis penyimpangan tumbuh kembang yang meliputi autisme, ADHD, down syndrome dan normal. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode NWKNN dapat melakukan klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang dengan baik ketika menggunakan data latih sebanyak 80 data dan data uji sebanyak 20 data, nilai K=10, dan nilai E=4 dengan akurasi mencapai 95%. Penelitian ini juga membuktikan bahwa metode NWKNN memiliki rata-rata akurasi 3% lebih baik dari metode KNN dalam melakukan klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang pada anak.