Cut Dara Tariliani Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2024

Skripsi

Abstrak- Klasifikasi pada anak autis merujuk pada proses pengidentifikasian dan pengelompokan individu dengan autis berdasarkan karakteristik tertentu. Salah satu pendekatan yang diusulkan adalah menggunakan citra wajah anak-anak untuk membedakan antara dua kelompok, autis dan normal. Penelitian ini mengusulkan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur inception v3 yang menerapkan filter yaitu homomorphic filter dan morphological filter. Objek dari penelitian ini berjumlah 4.120 citra anak autis dan normal. Wajah anak autis dan anak normal sulit dibedakan secara kasat mata karena autis lebih terkait dengan perilaku dan interaksi sosial daripada penampilan fisik, oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk menemukan metode yang lebih efektif dalam meningkatkan akurasi klasifikasi citra termal yang dapat berkontribusi pada deteksi dini dan pemahaman lebih lanjut tentang autis dengan membandingkan dua filter yang diterapkan pada inception v3. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa morphological filter unggul dibandingkan homomorphic filter dalam klasifikasi citra termal wajah anak autis menggunakan inception v3. Adapun nilai akurasi yang diperoleh morphological filter adalah 98.04% dan homomorphic filter adalah 94.12%. Kata kunci: Autism Spectrum Disorder, Convolutional Neural Network, Inception V3, Homomorphic Filter, Morphological Filter 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 126480 2024-07-24 10:56:46 2024-07-24 11:55:50 machine generated