Electronic Theses and Dissertation

Abstrak - autism spectrum disorder (asd) atau gangguan pervasif merupakan gangguan yang menyebabkan keterlambatan berkembangnya kemampuan berkomunikasi, interaksi sosial dan perilaku. autism spectrum disorder (asd) yang sering disebut dengan autisme adalah salah satu gangguan yang dapat mempengaruhi mental penyandangnya. diagnosa penyandang autisme tidak dilakukan melalui tes darah melainkan dengan pemeriksaan perkembangan tingkah laku dan mental yang diamati secara langsung. hal ini membuat keakuratan diagnosa penyandang autisme bergantung kepada keahlian dan pengalaman tenaga medis. oleh sebab itu diperlukan adanya sebuah sistem yang lebih akurat untuk melakukan diagnosa penyandang autisme. penderita autisme umumnya memiliki karakteristik wajah yang khas yang berbeda dari orang normal. sehingga pada penelitian ini dirancang sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi terhadap penderita asd dengan memanfaatkan metode augmentasi melalui pembelajaran mendalam dengan arsitektur vgg-16 menggunakan citra wajah penyandang autisme. augmentasi merupakan metode untuk memperbanyak data sehingga dapat meningkatkan kinerja dari suatu model. hasil penelitian menunjukan tingkat akurasi pengujian adalah 83,33% tanpa augmentasi dan 88,33% dengan memanfaatkan augmentasi. kata kunci : autism spectrum disorder, convolution neural network, visual geometric group, augmentasi.

Abstract - Autism Spectrum Disorder (ASD) or pervasive disorder is a disorder that causes delays in the development of communication skills, social interactions and behavior. Autism Spectrum Disorder (ASD) which is often referred to as autism is one of the disorders that can affect the mentality of the sufferer. Diagnosis of people with autism is not done through a blood test but by examining the behavior and mental development that is observed directly. This makes the accuracy of the diagnosis of people with autism dependent on the expertise and experience of medical personnel. Therefore, it is necessary to have a more accurate system for diagnosing people with autism. People with autism generally have distinctive facial characteristics that are different from normal people. So in this study, a system was designed that can classify ASD sufferers by utilizing the augmentation method through deep learning with the VGG-16 architecture using facial images of people with autism. Augmentation is a method for multiplying data so that it can improve the performance of a model. The results showed that the accuracy of the test was 83.33% without augmentation and 88.33% using augmentation. Keywords: Autism Spectrum Disorder, Convolution Neural Network, Visual Geometric Group, Augmentation.