<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="101256">
 <titleInfo>
  <title>KLASIFIKASI FITUR PENYANDANG AUTISME PADA REKAMANRNELECTROENCEPHALOGRAPHY MENGGUNAKAN METODE RANDOM FORESTRN(RF)</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>FARIS ZAHRAN JEMI</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Teknik</publisher>
   <dateIssued>2022</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Abstrak-Gangguan yang dapat mempengaruhi mental dan perilaku manusia &#13;
Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan gangguan yang terkait dengan &#13;
perkembangan otak dan saraf pada anak. Penyandang ASD sendiri dapat &#13;
memberikan efek buruk dalam pengendalian emosi, perilaku bersosial, dan &#13;
komunikasi. Penggunaan electroencephalography (EEG) sebagai media &#13;
pendeteksi sinyal yang ada pada otak manusia, menemukan terdapat perbedaan &#13;
antara penyandang ASD dengan orang normal. Pada penelitian ini hal yang akan &#13;
dianalisis adalah parameter sinyal EEG penyandang ASD dengan orang normal.&#13;
Pada penelitian ini transformasi akan dilakukan sebanyak 3 level menggunakan &#13;
Wavelet Packet Decomposition (WPD), dan parameter yang akan dianalisis adalah &#13;
ekstraksi fitur (mean, variance, skewness, dan kurtosis). Klasifikasi dan &#13;
pengukuran akurasi klasifikasi dilakukan menggunakan metode Random Forest&#13;
(RF). Pada penelitian ini jumlah data yang digunakan adalah 156 resepien &#13;
pengidap ASD dan 75 data resepien normal. Akurasi klasifikasi yang didapat &#13;
sebesar 77%, kesalahan klasifikasi mayoritas berada pada resepien normal, hal ini &#13;
disebabkan oleh jumlah data yang tidak rata antara resepien pengidap ASD dan &#13;
resepien normal.&#13;
Kata Kunci: Electroencephalography, Autism Spectrum Disorder, Wavelet Packet &#13;
Decomposition, Random Forest, Independent Component Analysis&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>101256</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-06-24 09:46:52</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-06-24 09:50:48</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>