## Deteksi Dini Anak Disleksia dengan metode Support Vector Machine
Ardhian Ekawijana, Akhmad Bakhrun * , Zulkifli Arsyad
Teknik Komputer dan Informatika, Teknik Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1 ardhian.ekawijana@polban.ac.id, 2,* abakhrun@polban.ac.id, 3 zulkifli.arsyad@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: abakhrun@polban.ac.id Submitted: 26/09/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak – Disleksia adalah kelainan pada otak diakibatkan genetika. Penderita disleksia dapat hidup normal bahkan memiliki kelebihan tertentu jika mendapatkan pendidikan yang sesuai. Penderita disleksia sering mendapatkan predikat bodoh karena guru yang tidak tahu kasus anak didiknya. Deteksi dini terhadap anak yang disleksia dapat dilakukan dengan serangkaian uji sehingga sistem dapat menyimpulkan bahwa data tersebut masuk disleksia atau tidak. Support Vector Machine adalah metode klasifikasi data untuk membagi hasil uji disleksia atau bukan. Sistem ini dilatih dengan data hasil uji yang sudah tersedia dengan menggunakan metode SVM. Penelitian kali ini menggunakan data gamifikasi untuk mendeteksi anak disleksia atau bukan. SVM membuktikan tingkat akurasi yang bagus dalam prediksi sampai 94 %.
Kata Kunci: Disleksia; SVM; Deteksi; Klasifikasi; Akurasi
Abstract – Dyslexia is a brain disorder caused by genetics. People with dyslexia can live a normal life and even have certain advantages if they get the correct education. People with dyslexia often get the predicate stupid because teachers do not know the case of their students. Early detection of dyslexic children can be done with a series of tests so that the system can conclude that the data is dyslexic or not. Support Vector Machine is a data classification method to share dyslexia test results or not. This system is trained with test results data that are already available using the SVM method. This study uses gamification data to detect dyslexic children or not. SVM proves a good level of accuracy in predictions up to 94%.
Keywords : Dyslexia; Support Vector Machine; Detection; Classification; Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Artificial Intelligence (AI) adalah salah satu cabang keilmuan di bidang informatika. Artificial intelegent adalah sebuah sistem untuk menjadikan sebuah program cerdas dan dapat meniru kemampuan manusia. Beberapa cabang dalam Artificial  intelligence adalah berupa Searching, Reasoning , Planning, dan Learning  [1].  AI menjadi  hal yang mulai digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Keilmuan ini mulai memasuki ke ranah kesehatan, keamanan, kemudahan  dan  ranah  lainnya.  Bidang  kesehatan  dipakai  Ilmu  ini  untuk  mendeteksi  penyakit-penyakit  seperti kanker  [2],  [3],  dan  kelainan  sperma  [4],  [5].  Bidang  keamanan  dipakai  untuk  pengamanan  sistem  informasi, deteksi  pencuri  pada  video  [6],  dan  pengamanan  kota.  Rumah  dan  gedung  juga  memakai  AI.  Rumah  dapat memberikan petunjuk menghemat energi  dan kemudahan untuk  menggantikan aktivitas yang bersifat  rutin  [7]. Aktifitas rutin tersebut seperti mematikan lampu, menyalakan televisi, dan aktivitas rumah lainnya.
Learning  menjadi  salah  satu  cabang  dalam  pembahasan  Artificial  Intelligence.  Learning  menjadi pembahasan yang cukup menarik. Pembahasan ini menjadi sangat aktual karena kebanyakan yang dipakai adalah pembahasan Learning. Salah satu penggunaan learning pada Artificial Intelligence ialah pada Data Mining. Data mining  adalah sebuah metode untuk  mengubah data menjadi  informasi [8]. Pembahasan penelitian ini berkutat tentang  data  mining  dalam  menggali  informasi  pada  kasus  disleksia.  Disleksia  adalah  kelainan  pada  otak diakibatkan  keturunan.  Kelainan  ini  bisa  membawa  berkah  jika  dirawat  dengan  sesuai.  Penanganan  yang  tidak sesuai  akan  membuat  objeknya  menjadi  menderita  dan  tidak  keluar  kemampuan  terbaiknya.  Contoh  penderita disleksia seperti Einstein, dan Thomas Alpha Edison adalah contoh penderita disleksia dengan penanganan yang baik. Deteksi awal dalam kasus disleksia diperlukan untuk mencegah salah langkah dalam penanganannya.
Deteksi awal untuk kasus disleksia dapat membantu perkembangan anak agar mampu menuju lebih baik. Kesalahan identifikasi dapat menyebabkan anak tertekan dan merasa tidak memiliki potensi seperti anak normal lainnya. Klasifikasi anak apakah disleksia atau tidaknya menggunakan teknik Data Mining agar memiliki akurasi yang baik. Akurasi yang baik menjadikan anak tidak salah penanganan kedepannya [9].
Kasus  yang  digali  adalah  klasifikasi  informasi  pada  disleksia  dengan  menggunakan  teknik  data mining, dalam hal  ini menggunakan Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine dipilih  karena memiliki akurasi  yang  sangat  tinggi  untuk  memodelkan  data  non  linear  [8].  Harapan  penelitian  ini  adalah  dapat mengklasifikasikan  data  disleksia  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk  penanganan  anak-anak  sejak  dini. Penelitian ini menggunakan data dari penelitian sebelumnya oleh Luz Rello dkk. Data tersebut adalah data rekap hasil gamifikasi yang kemudian dibuat hasil prediksinya menggunakan metode Random Forests. Penelitian kali ini hendak mencari solusi dengan data sama sedangkan metode yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  kali  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahapan.  Tahapan  ini  menunjang  untuk  kebutuhan  penelitian  agar tercapainya tujuan penelitian. Tahapan – tahapan tersebut dapat dilihat pada :
Gambar 1. Proses Mendapatkan Model
Tahapan  menemukan  pola  atau  model  yang  diinginkan  adalah  tahapan  baku  pada  setiap  metode  data  mining khususnya  metode  klasifikasi. Preprocessing adalah  tahapan  pertama  dalam  setiap  penelitian.  Tahapan  ini memastikan  keadaan  data  untuk  proses  selanjutnya.  Kepastian  data  yang  diperlukan  harus  dipastikan keberadaannya, keadaaannya, cara mendapatkanya, dan dipastikan sesuai format yang diinginkan.

## 2.1 Preprocessing
Proses  sebelum  melakukan  training  adalah  proses  yang  bisa  berpengaruh  terhadap  keberhasilan  laju  training. Proses  ini  dilakukan  sebelumnya  tergantung  kepada  data  yang  tersedia.  Adapun  proses  yang  biasa  dilakukan adalah [18]:
a. Pembuangan Outlier , Outlier adalah data yang berbeda dari data lainnya. Data outlier biasanya dibuang untuk mempersiapkan  proses  training  karena  terletak  sangat  jauh  dengan  data  kebiasaannya,  sehingga  akan mempengaruhi  kualitas  model  yang  akan  terbentuk. Outlier yang  dibuang  biasanya  adalah  yang  memiliki standar  deviasi  menjangkau  hingga  99%.  Outlier  biasanya  sedikit  namun  tetap  akan  berbahaya  terhadap pelatihan.  Pendeteksian  outlier  bisa  dilakukan  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor,  DBSCAN,  Outlier Removal Clustering dan lainnya. Situasi outlier tidak selamanya dibuang, namun bisa juga digunakan. Contoh penggunaan outlier adalah pada fraud detection dan mahasiswa paling berprestasi.
b. Normalisasi  Data ,    Data  yang  didapatkan  pada  setiap  fitur  biasanya  terdapat  perbedaan.  Perpedaan  yang dimaksud adalah mengenai rentang nilai yang terlalu jauh. Misal data X memiliki rentang nilai [0..20], namun pada data Y memiliki rentang nilai [2000..10000]. Fitur dengan rentang nilai tinggi bisa jadi lebih mendominasi fitur lainnya sehingga proses klasifikasi tidak terlalu menggambarkan yang sebenarnya.
c. Data yang Salah , Dalam kenyataannya data tertentu biasanya selalu ada nilai  salah, kosong dan data yang berbeda  formatnya.  Masalah  ini  sering  terjadi  karena  kesalahan  input,  data  kuisioner  yang  diisikan  tidak lengkap, basis data dan antarmuka aplikasi yang tidak integritasnya.
Adapun yang dilakukan pada penelitian ini adalah melakukan 3 hal tersebut. Pembuangan outlier dilakukan setelah  mengecek  dengan  DBSCAN  metode.  Normalisasi  dilakukan  karena  ada  beberapa  data  yang  berbeda sebaran  datanya.  Data  yang  salah  dilakukan  dengan  menginput  data  yang  kosong,  dan  perbedaan  format  yang menggunakan karakter atau string diubah menjadi format numerik.

## 2.2 Training
Training adalah proses mencari model yang diinginkan. Akurasi menjadi tolak ukur untuk mencari model yang terbaik dalam pelatihannya. Data dyslexia yang dipakai berjumlah 5039 baris dengan 197 column. Klasifikasi yang digunakan adalah ‘yes’ dan ‘no’. Data yang sudah benahi dan dihilangkan sejumlah outlier. Data yang sudah baik dipakai  untuk  proses  training.  Data  training  dibagi-bagi  menjadi  10  skenario  training  untuk  mencari  akurasi terbaik. Data training dipisahkan menjadi 10 cara dengan mengubah data test diambil setiap 500 baris.

## 2.3 Testing
Testing adalah data diluar data training yang sejumlah 500. Data testing ini akan dimasukan ke model yang sudah didapat.  Hasil  dari  input  data testing kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  data testing yang  sebenarnya.  Hasil perbandingan tersebut menghasilkan akurasi.

## 2.4 Dataset
Dataset  yang dipakai  adalah data yang diambil dari  penelitian  Luz Rello dkk  [11] mengenai Predicting  risk of dyslexia  with an online gamified test. Dataset  tersebut  memuat  data hasil permainan games.  Jumlah partisipant dalam penelitian tersebut sejumlah 3644 dengan jumlah dataset yang terbentuk sejumlah 5039 didalamnya terdapat pasien yang sudah terdiagnosa disleksia sebanyak 392. Data pada setiap peserta ada sekitar 196 atribut. Atribut 1 –  4  adalah  demografi  peserta,  sedangkan  5  -  196  adalah  performansi.  Data  tersebut  diambil  dari  peserta  saat menjawab  32  pertanyaan.  Setiap  1  pertanyaan  terdapat  informasi Clicks,  Hits,  Misses,  Score,  Accuracy, dan Missrate.
Data mining adalah sebuah metode untuk menggali informasi dari data yang ada. Proses data mining erat hubungannya  seperti  menambang  emas.  Layaknya  penambangan  emas,  Informasi  didapat  dari  proses  panjang dengan berbagai metode yang cocok untuk menemukan informasi yang berguna. Adapun proses dalam data mining adalah [8] :
a. Data Cleaning , adalah proses untuk menghapus data noise, data duplikat, dan data tak berguna.
b. Data Integration , adalah proses menyatukan data dari berbagai sumber dan format yang berbeda.
c. Data Selection , adalah pemilihan data yang relevan terhadap kebutuhan analisisnya.
d. Data Transformation , adalah data diubah menjadi format standar yang disepakati.
Preprocessing Training Testing
e. Data Mining , adalah proses utama dengan memasukan sistem cerdas untuk menghasilkan model atau pattern yang berguna.
f. Pattern  Evaluation ,  adalah  proses  mengevaluasi  model  yang  dihasilkan  apakah  mendekati  dengan  nilai akurasi tertentu.
g. Knowledge Presentation . adalah bagaimana sebuah informasi divisualisasikan dalam sebuah tampilan yang dapat diterima oleh pengguna informasi.
Proses  data  mining  meliputi  hal-hal  yang  telah  disebutkan  diatas  namun  dalam  pelaksanaanya  kita  juga melihat data yang ada. Data yang ada sekiranya sudah bagus dan bersih dapat langsung ke langkah berikutnya. Fungsi data mining memiliki berbagai lingkup dalam penelitian ini kita akan menggunakan classification dalam memprediksi kasus disleksia.

## 2.5 Classification
Classification adalah  proses  untuk  menemukan  sebuah  model  atau  fungsi  yang  dapat  mendeskripsikan  dan menjadi  pembeda  antara  kelas  satu  dengan  kelas  yang  lainnya.  Model  didapatkan  dengan  melakukan  proses pelatihan  dari  data-data  yang  ada  yang  telah  ada  label  kelasnya.  Model  yang  didapat  lalu  digunakan  untuk memprediksi kelas tertentu pada data-data yang belum ada label kelasnya [8]. Salah satu metode klasifikasi yang diterapkan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine.

## 2.6 Support Vector Machine
Support  Vector Machine adalah sebuah metode untuk  klasifikasi  baik data linier maupun nonlinier. Metode ini digunakan untuk  memetakan data yang ada kepada dimensi  yang lebih tinggi. Dalam dimensi  baru ini mencari hyperplane pemisah yang optimal linier. SVM menemukan pemisah hyperplane menggunakan vektor pendukung.

## 2.7 Support Vector Machine dengan data linear
Setiap data latih dinyatakan oleh (X i ,Y i ) dengan i = 1,2, ……, N, dan xi = {x 11 ,x 12 , ….., x iq } T merupakan atribut (fitur) set  untuk data latih ke-i. Untuk yi 𝜖 {-1,+1} menyatakan label kelas. Hyperplane klasifikasi linear SVM seperti gambar berikut :
Gambar 2. Margin Hyperlane [8]
Gambar  1  menjelaskan  pemisahan  antara  2  data  yang  berbeda  dengan  menggunakan Hyperplane .  Jarak yang besar antara Hyperplane dan setiap kelompok data menyatakan semakin mampu data di klasifikasikan dengan baik. Class 1  adalah  kelompok  data  yang  membeli  komputer,  sedangkan Class 2  adalah  kelompok  yang  tidak membeli komputer. Rumus untuk memisahkan hyperplane dapat dilihat sebagai berikut :
W. X + b = 0 (1)
W  adalah weight vektor  dinamakan  W  =  {w1,  w2,...,  wn};  dimana  n  adalah  jumlah  dari  atribut. Dan  b adalah skalar, biasa disebut bias. Agar lebih memahami persamaan tersebut, kita gunakan contoh 2 atribut. A1 dan A2. Baris dari training adalah 2-D (e.g., X = (x1,x2)), dimana x1 dan x2 adalah atribut dari A1 dan A2 untuk X. Jika kita melihat ada bias maka kita bisa sebut sebagai w0, maka persamaannya menjadi sebagai berikut :
w0 + w1x1 + w2x2 = 0
(2)
sehingga semua titik yang ada berada diatas hyperplane adalah sebagai berikut :
w0 + w1x1 + w2x2 > 0
(3)
hampir sama, semua titik yang ada dibawah hyperplane adalah : w0 + w1x1 + w2x2 < 0 (4) Bobot dapat disesuaikan sehingga hyperplane didefinisikan sisi sebagai margin adalah : H1 : w0 + w1x1 + w2x2 ≥ 1 for yi = +1 (5) H2 : w0 + w1x1 + w2x2 ≤ −1 for yi = −1 (6)
Artinya adalah setiap data yang diatas H1 maka termasuk kelas +1 dan setiap data yang dibawah H2 adalah termasuk kelas -1. Kombinasi dari kedua persamaan diatas adalah:
yi(w0 + w1x1 + w2x2) ≥ 1, ∀ i.
(7)
Setiap data yang berada tepat pada H1 atau H2 yang memenuhi persamaan tersebut adalah disebut Support Vector.
2.8 Disleksia
Membaca dan menulis adalah pekerjaan yang kompleks. Otak kita membutuhkan untuk menghubungkan antara suara dan huruf, menempatkan suara pada tempat yang benar sesuai dengan tulisan, menyatukan kata-kata menjadi suatu kalimat dan paragraf yang dapat kita baca, tuliskan dan sama-sama memahami.
Orang dengan disleksia mengalami kesulitan dalam mencocokan antara huruf yang mereka lihat dan suara yang harus keluar dari mereka. Ada masalah dengan mencocokan tersebut menjadikan kesananya bisa lebih sulit. Anak-anak dan orang dewasa yang kesulitan dalam membaca dan berjuang untuk melakukan hal tersebut bukan berarti  mereka  bodoh.  Kecerdasan  mereka  tidak  ada  hubungnnya  dengan  kesulitan  membaca  dan  menulis. Disleksia ada kekurangan dalam membaca yang lambat namun mereka adalah pemikir yang cepat dan kuat serta memiliki kreatifitas dan penalaran yang kuat.
Disleksia adalah penyakit turunan dan tidak akan bisa disembuhkan. Disleksia  ada dalam 20% populasi manusia dan mewakili 80-90 % dari semua orang yang mengalami kesulitan dalam belajar di sekolah. Disleksia dengan segala kelemahan, namun juga memiliki kelebihan lainnya bahkan bisa sukses di masa depan [10].

## 2.9 Pentingnya Deteksi Awal Disleksia
Disleksia  merupakan  gangguan  dalam  komponen  fonologi  bahasa  yang  sering  tak  terduga.  Otaknya  seringkali tidak  mampu  mengidentifikasikan  antara  kata  dan  suara  yang  harus  keluar  secara  akurat.  Jika  seseorang mengetahui lebih dini akan disleksianya maka dia akan mengambil  strategi yang tepat dalam pembelajarannya, namun jika orang tersebut tidak diberikan dukungan yang tepat maka seringkali bisa terjadi gagal sekolah, 35% putus sekolah, dan diperkirakan kurang dari 2 % sarjana yang disleksia tidak bisa lulus tepat waktu 4 tahun [11].
Beberapa penelitian memperlihatkan dan mencoba mendeteksi anak-anak dengan disleksia. Penelitian juga menentukan tingkat kognitif siswa tersebut dan menentukan defisit kemampuan yang terjadi pada usianya.  Ada setidaknya 3 tahapan dalam penanganan siswa yang mengalami disleksia. Tahapan tersebut adalah [12] : a. Deteksi siswa yang terkena dampak,
b. Penilaian kemampuan kognitif
c. Penerapan program bantuan.

## 2.10 Penelitian Terdahulu
Penelitian  tentang  disleksia  sudah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti  lainnya.  Penelitian  ini  diinspirasikan  oleh penelitian  Luz  Rello  dkk.  Penelitian  tersebut  untuk  memprediksi  disleksia  dengan  gamifikasi.  Penelitian  ini menggunakan data dari Luz Rello, namun metode diganti dengan SVM. Adapun penelitian sebelumnya mengenai penelitian sejenis ialah ;  Penggunaan  Gamifikasi  untuk  memperoleh data test  pada anak. Dataset  tersebut  yang digunakan  untuk  prediksi  menggunakan  metode    Random  Forests  [11].Hasil  prediksi  model  random  forest memperoleh  akurasi  89,2%,  karena  89,2%  peserta  tidak  menderita  disleksia.  Gambaran  tentang  manfaat  dan tantangan  yang  akan  ada  terkait  dengan  identifikasi  awal  disleksia  [13].  Identifikasi  awal  saja  tidak  cukup- menangani  anak  disleksia.  Oleh  karena  itu,  pemantauan  kemajuan  yang  berkelanjutan  dan  akses  ke  program intervensi  yang  sesuai  sangat  penting.Peninjaun  algoritma  pembelajaran  Machine  learning  dan  Deep  Learning yang ada yang telah diterapkan untuk disleksia dan deteksi biomarker [14]. Hasil dari semua metode pembelajaran mesin yang ditinjau adalah menjanjikan dan membuktikan fakta bahwa, disleksia adalah gangguan heterogen yang disebabkan oleh perubahan karakteristik jaringan otak. Penelitian  selanjutnya  ini fokus pada membantu  guru di sekolah dasar upaya untuk mengembangkan desain pembelajaran dan mengembangkan beberapa adaptasi sumber edukatif untuk mengajar membaca bagi anak dengan ketidakmampuan belajar seperti disleksia.Selain itu, aspek pedagogis tidak eksplisit, ini menjadi sulit bagi seorang guru yang mencoba untuk memecahkan masalah disleksia siswa mereka [15].
Kontribusi utamanya adalah klasifikasi pola pendidikan menurut empat tingkat membaca tata bahasa utama seperti: pra-suku kata, suku kata, pra-abjad dan abjad. Tingkat pra-suku kata mengelompokkan kembali praktik terbaik tentang penggunaan aplikasi pendidikan untuk membantu siswa mengidentifikasi setiap alfabet. Penelitian ini fokus pada hubungan antara penderita disleksia mampu menjadi  programmer yang baik [16].  Keluaran dari penelitian ini adalah adanya hubungan antara disleksia dan kemampuan menjadi programmernya.
Penelitian  ini  fokus  pada  kebaruan  metode Sparse  Balanced  Support  Vector  Machine (SB-SVM)  yang diterapkan pada kasus Diabetes [17]. Pendekatan SB-SVM yang diusulkan menunjukkan kestabilan terbaik antara kinerja  prediktif  dan  waktu  komputasi.  SB-SVM  mampu  mengelola  data  dimensi  tinggi,  denganmeningkatkan interpretasi  model  dan  menemukan  yang  paling  banyak  fitur  yang  relevan  saat  berhadapan  dengan  kelas  tidak seimbang yang biasa distribusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan pertama dari  proses penelitian ini adalah preprocessing . Preprocessing data dilakukan agar data yang digunakan sesuai yang diharapkan dan lebih homogen sehingga memudahkan proses training .

## 3.1 Preprocessing
Preprocessing adalah proses awal yang dilakukan sebelum melakukan training model. Preprocessing kali ini akan dilakukan  tiga  tahapan  yaitu  konversi  nilai  dari string ke  numerik,  normalisasi  dan  membuang  data  pencilan  / Outlier .

## a. Perbaikan Data Dari Data Salah
Data yang ada beberapa ada yang masih bernilai String  dan perlu konversi ke bentuk decimal atau numerik. Data String diisi diperbaiki dengan cara mengisi nilai 0 dan 1 berikut contoh perbaikannya :
Gambar 1. Konversi Data Penelitian
Gambar 3 menjelaskan konversi data dari bentuk string kedalam bentuk numerik. Atribut gender mengubah nilai Male menjadi 1 dan Female menjadi 0. Atribut Nativelang diubah menjadi Yes bernilai 1 dan No bernilai 0 dan terakhir atribut Otherlang asalnya Yes menjadi 1 dan No menjadi 0.

## b. Normalisasi Data
Normalisasi data dilakukan agar setiap nilai memiliki nilai rentang yang sama. Normalisasi yang dipilih adalah pada rentang [0,1] dikarenakan nilai yang ada rata-rata terjadi direntang tersebut. Berikut data hasil normalisasinya :
Gambar 4 menunjukan adanya normalisasi data dari data yang memiliki jangkauan data yang berbeda-beda menjadi  data  yang  memiliki  jangkauan  data  antara  0  –  1.  Perubahan  jangkauan  data  dilakukan  agar  tidak  ada ketimpangan jangkauan data antara atribut satu dan lainnya.

## c. Membuang Data Pencilan atau Outlier
Mencari data pencilan dilakukan dengan menggunakan DBSCAN. Beberapa scenario pengujian pencarian outlier dapat dilihat pada :
Tabel 1. Data deteksi Outlier No  Min Data  Persen Epsilon  Data_Clean  Outlier  Total Data 1 5 0,02% 4 5038 1 5039 2 5 0,16% 3 5031 8 5039 3 5 1,01% 2 4988 51 5039 4 5 4,54% 1.5 4810 229 5039 5 5 5,04% 1.474 4785 254 5039 6 5 30,92% 1 3481 1558 5039 7 5 90,93% 0.5 457 4582 5039
Tabel 1 digunakan untuk mencari nilai outlier sebanyak 5 % atau yang mendekati. Pembuangan data outlier biasanya  dibuang  sebanyak  5  persen.  Pembuangan  data  dilakukan  agar  model  yang  didapat  lebih  memahami seharusnya data. Normalnya data akan memandu sistem yang didapat lebih mudah

## 3.2 Training
Proses  Training  adalah  proses  untuk  mendapatkan  model  yang  baik  untuk  digunakan.  Proses  Training  kali  ini digunakan proses pembagian data training dan testing yang berbeda-beda untuk melihat seberapa efektif data yang berbeda  mempengaruhi  bagus  tidaknya  suatu  model  data.  Berikut  pembagian  data  training  untuk mendapatkan model data :
Tabel 2. Pembagian Data Training dan Testing No Data Training Data Test 1 Baris 501 - 4785 Baris 1 - 500 2 Baris 1 - 500 dan Baris  1001- 4785 Baris 501 - 1000 3 Baris 1 - 1000 dan Baris  1501- 4785  Baris 1001 - 1500 4 Baris 1 - 1500 dan Baris  2001- 4785  Baris 1501 - 2000 5 Baris 1 - 2000 dan Baris  2501- 4785  Baris 2001 - 2500 6 Baris 1 - 2500 dan Baris  3001- 4785  Baris 2501 - 3000 7 Baris 1 - 3000 dan Baris  3501- 4785  Baris 3001 - 3500
8 Baris 1 - 3500 dan Baris  4001- 4785  Baris 3501 - 4000
9 Baris 1 - 4000 dan Baris  4501- 4785  Baris 4001 - 4500
Tabel  2  menjelaskan  pembagian  data  Training  dan  data  Testing.  Pembagian  data  yang  berbeda-beda tersebut untuk mengetahui adanya perubahan akurasi dari setiap data training yang akan diujikan.

## 3.3 Testing
Testing  adalah  proses  terakhir  dari  data  mining.  Proses  ini  menguji  model  yang  didapat  apakah  memiliki kemampuan prediksi yang baik atau tidak. Proses ini dilakukan dengan membandingkan data testing aktual yang tidak dimasukan ke data training dengan data hasil prediksi model yang menggunakan metode SVM atau Support Vector Machine . Berikut gambar yang menjelaskan hasil dari percobaan tersebut :
Gambar  5  adalah hasil dari  testing data dengan atribut sejumlah 196. Atribut digambar tidak dimasukan semua  karena  keterbatasan  tempat.  x  adalah  data  matriks  yang  berisi  data  yang  sudah  dibersihkan  dari outlier sejumlah  196  atribut  kesamping.  Baris  yang  ada  sejumlah  4785.  Data  y_pred  adalah  data  hasil  prediksi  hasil memasukan  data  x  ke  metode  SVM  di  pemrograman  pyhton.  Data  y_pred  berisi  yes  jika  disleksia  dan  no  jika bukan. Data y_pred berisi 4785 data Yes atau No. Data y adalah data sebenarnya dari kondisi tersebut. Akurasi adalah  membandingkan  antara  kesamaan  data  y_pred  dengan  data  y.  Gambar  diatas  menunjukan  akurasi  100 persen karena tidak memuat semua informasi dari y_pred dan y. Kasus diatas sebenarnya memiliki akurasi sebesar 93.2. Penelitian kali ini kami mencoba melakukan prediksi dengan 9 kasus percobaan seperti pada tabel 4. Adapun hasil dari akurasi percobaannya adalah :
Gambar 4. Hasil Akurasi Pada Beberapa Percobaan
Gambar  6  adalah  hasil  dari  pengukuran  akurasi  setelah  dibandingkan  antara  data  prediksi  dengan  data aktualnya. Tidak ada korelasi antara data keberapa yang menjadi data testingnya, namun tetap ketika data yang digunakan  untuk  testing  dan  training  berbeda  ada  perbedaan  nilai  akurasi  yang  terjadi  pada  model  yang menggunakan SVM. Model yang terbaik adalah yang memiliki akurasi tertinggi yaitu pada percobaan ke 3 yang memiliki  akurasi  94  %,  sedangkan  model  dengan  akurasi  terendah  terdapat  pada  percobaan  ke  8  dengan  nilai akurasi 83,2 %. Akurasi jaungkauannya ada pada 83,2 % sampai 94 %, dengan rata-rata sebesar 88,6 %.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian kali ini adalah untuk memprediksi atau mendeteksi anak disleksia sedini mungkin. Penelitian kali ini menggunakan data dari PLUS ONE berupa data hasil rekap uji anak dengan gamifikasi. Penelitian sebelumnya menggunakan  data  tersebut  untuk  membuat  model  prediksi  dengan  metode  Random  Forest.  Penelitian  kali  ini kami mencoba menggunakan metode Support Vector Machine. Kami mencoba dengan metode SVM mendapatkan akurasi  hasil  tertinggi  pada  94  %  dengan  menggunakan  percobaan  ketiga,  sedangkan  memiliki  rata-rata  dari  9 percobaan sebesar 88,6%. Penelitian kami memperoleh perbaikan akurasi pada kasus tertentu sampai 94%.

## REFERENCES
[1] S. J. Russell and P. Norvig, Artificial intelligence , vol. 4. Pearson Education, Inc., 2010.
[2] N. Lee, G. Márquez, J. M. Levsky, and J. K. Gohagan, “Potential of Computer-Aided Diagnosis to Improve CT Lung Cancer Screening,” IEEE Rev. Biomed. Eng. , vol. 2, no. 2008, pp. 136–146, 2009, doi: 10.1109/RBME.2009.2034022.
[3] Y.  Wang et  al. ,  “Deeply-Supervised  Networks  with  Threshold  Loss  for  Cancer  Detection  in  Automated  Breast Ultrasound,” IEEE Trans. Med. Imaging , vol. 39, no. 4, pp. 866–876, 2020, doi: 10.1109/TMI.2019.2936500.
[4] P. Hidayatullah, T. L. E. R. Mengko, R. Munir, and A. Barlian, “Bull Sperm Tracking and Machine Learning-Based Motility Classification,” IEEE Access , vol. 9, pp. 61159–61170, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3074127.
[5] S. Qi, T. Nie, Q. Li, Z. He, D. Xu, and Q. Chen, “A Sperm Cell Tracking Recognition and Classification Method,” Int. Conf. Syst. Signals, Image Process. , vol. 2019-June, pp. 163–167, 2019, doi: 10.1109/IWSSIP.2019.8787312.
[6] R. Kakadiya, R. Lemos, S. Mangalan, M. Pillai, and S. Nikam, “AI Based Automatic Robbery/Theft Detection using Smart Surveillance in Banks,” Proc.  3rd  Int.  Conf.  Electron.  Commun. Aerosp.  Technol.  ICECA  2019 ,  pp.  201–204, 2019, doi: 10.1109/ICECA.2019.8822186.
[7] F. Fanitabasi and E. Pournaras, “Appliance-Level Flexible Scheduling for Socio-Technical Smart Grid Optimization,” IEEE Access , vol. 8, pp. 119880–119898, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3001763.
[8] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data mining: Data mining concepts and techniques . 2012.
[9] Loeziana, “Urgensi Mengenal Ciri Disleksia,” J. Pendidik. Kegur. , vol. 3, no. 2, pp. 42–58, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.ar-raniry.ac.id/index.php/bunayya/article/download/1698/1235.
[10]  S. Shaywitz, “What is Dyslexia?,” The Yale Center For Dyslexia & Creativity , 2022. https://dyslexia.yale.edu/dyslexia/what-is-dyslexia/ (accessed Sep. 23, 2022).
[11]  L. Rello, R. Baeza-Yates, A. Ali, J. P. Bigham, and M. Serra, “Predicting risk of dyslexia with an online gamified test,” PLoS One , vol. 15, no. 12 December, pp. 1–15, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0241687.
[12]  C. Mejia, B. Florian, R. Vatrapu, S. Bull, S. Gomez, and R. Fabregat, “A Novel Web-Based Approach for Visualization and Inspection of Reading Difficulties on University Students,” doi: 10.1109/TLT.2016.2626292.
[13]  D. Colenbrander, J. Ricketts, and H. L. Breadmore, “Early identification of dyslexia: Understanding the issues,” Lang. Speech. Hear. Serv. Sch. , vol. 49, no. 4, pp. 817–828, 2018, doi: 10.1044/2018_LSHSS-DYSLC-18-0007.
[14]  O.  L.  Usman,  R.  C.  Muniyandi,  K.  Omar,  and  M.  Mohamad,  “Advance  Machine  Learning  Methods  for  Dyslexia Biomarker Detection: A Review of Implementation Details and Challenges,” IEEE Access , vol. 9, pp. 36879–36897, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3062709.
[15]  T. S. Kuswiyanti, S. Santoso, and F. Indriyani, “Aplikasi Pengenalan Profesi pada Anak Usia Dini Berbasis Android,” Acad. J. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 2–6, 2020, doi: 10.38101/ajcsr.v2i2.288.
[16]  J. Stein, “Why dyslexics make good coders,” Itnow , vol. 60, no. 3, pp. 58–60, 2018, doi: 10.1093/itnow/bwy081.
[17]  M.  Bernardini,  L.  Romeo,  P.  Misericordia,  and  E.  Frontoni,  “Discovering  the  Type  2  Diabetes  in  Electronic  Health Records Using the Sparse Balanced Support Vector Machine,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 24, no. 1, pp. 235–246, 2020, doi: 10.1109/JBHI.2019.2899218.
[18]  E.  Prasetyo, Data  Mining,  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab ,  1st  ed.  Yogyakarta:  Andi Yogyakarta, 2014.