## PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA SMALL DATASET UNTUK DETEKSI DINI GANGGUAN AUTISME
Bayu Sugara 1 ; Agus Subekti 2
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://nusamandiri.ac.id/
1 bayusugaraa@gmail.com, 2 agus@nusamandiri.ac.id
2 Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) http://lipi.go.id/ agus@subekti@lipi.go.id
Abstract — As  time  goes  by  the  development  of science and information technology, the presence of machine  learning  in  the  field  of  computers  have become  one  of  the  trends  and  attracts  a  lot  of attention.  The  application  of  machine  learning  is not  regardless  of  using  the  data.  The  large  data  is often  used  in  the  learning  process  of  machine learning.  The  development  of  machine  learning grows  so  rapid  that  can  enable  the  large  data  be accumulated  so  quickly.  However,  the  machine learning is rarely found using the small data in the learning  process.  These  small  datasets  are  usually private  that  taken  from    the  organization  which would be the object of research such as the data on the  banks,  the  hospitals,  the  factories  and  the service  companies.  In  this  research,  the  researcher exploit  the  Support  Vector  Machine  of  Algorithm and K-Fold Corss Validation to test the value of the accuracy  of  the  small  datasets  and  to  utilize  the ensemble  techniques  to  determine  how  the ensemble  technique  affected  the  Support  Vector Machine  of  Algorithm.  The  result  of  this  research shows that the ensemble technique can improve the accuracy  performance  in  Support  Vector  Machine. The  SVM  Algorithm  model  and  the  ensemble technique with poly kernel shows the best accuracy value of 91 %.
Keywords :  Machine  Learning,  Support  Vector Machine,  Small  Dataset,  Poly  kernel,  Teknik Ensemble.
Intisari — Seiring  dengan  perkembangan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  informasi,  kehadiran machine  learning dibidang  komputer  telah menjadi  salah  satu  tren  dan  menarik  banyak perhatian.  Penggunaan machine  learning tidak terlepas  dari    penggunaan  data  dalam pembelajarannya.  Data  yang  besar  merupakan data  yang  sering  digunakan  dalam  proses pembelajaran machine  learning .  Perkembangan
machine  learning yang  sangat  pesat  dapat memungkinkan  data  yang  besar  cepat  pula terakumulasi.  Namun,  jarang  ditemukan machine learning menggunakan  data  yang  kecil  ( small dataset )  dalam  proses  pembelajarannya. Small dataset ini  biasanya  bersifat private yang  diambil dari  sebuah  organisasi  yang  akan  dijadikan  objek penelitian  seperti  data  bank,  rumah  sakit,  pabrik dan perusahaan jasa. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan    algoritma Support  Vector  Machine dan k-fold  corss  validation untuk  menguji  nilai keakuratan small  dataset serta  menggunakan teknik ensemble untuk  mengetahui  seberapa pengaruhnya  teknik ensemble terhadap  algoritma Support  Vector  Machine .  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  teknik ensemble dapat meningkatkan  performa  akurasi  pada Support Vector  Machine .  Model  algoritma Support  Vector Machine dan  teknik ensemble dengan poly  kernel menunjukkan  nilai  akurasi  terbaik  yaitu  sebesar 91%.
Kata  Kunci :  Machine  Learning,  Support  Vector Machine,  Small  Dataset,  Poly  kernel,  Teknik Ensemble.

## PENDAHULUAN
Tumbuh  kembang  anak  merupakan  hal yang  sangat  penting  bagi  orang  tua  (Permono, 2013) ⁠ .  Dengan  melakukan  deteksi  dini  terhadap tumbuh  kembang  anak,  orang  tua  diharapkan mampu  mengetahui  tumbuh  kembang  pada anaknya  baik  tumbuh  kembang  yang  normal maupun  adanya  gangguan  dalam  tumbuh kembang  anak.  Salah  satu  gangguan  tumbuh kembang yang dialami oleh anak adalah gangguan autis.
Autis  merupakan  gangguan  perkembangan fungsi  otak  yang  mencakup  bidang  sosial, komunikasi  verbal  (bahasa)  dan  non-verbal,
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI 10.33480/pilar.v15i2.649
imajinasi  dan  fleksibiltas,  lingkup  minat,  kognisi dan  perhatian  (Gardenia,  Tursina,  &  Pratiwi, 2015) ⁠ .  Anak  autistik  ditinjau  dari  masa kemunculannya  atau  kejadiannya  dapat  terjadi sejak lahir yang disebut dengan autistik klasik dan sesudah lahir dimana anak hingga umur 1-2 tahun menunjukkan  perkembangannya  yang  normal (Siwi & Anganti, 2017).
Autisme memiliki dampak yang nyata di sisi sosial  dari  penderita.  Penderita  penyakit  ini seakan-akan  hidup  didunianya  sendiri  (Hendita, Kusuma,  Si,  Cs,  &  Oktana,  2012).  Dengan  adanya hal  ini,  penyandang  autis  akan  terisolir  dengan dunia  luar  sehingga  banyak  orang  tua  yang  malu dan kurang percaya diri dengan keadaan anaknya yang memiliki kekurangan sehingga banyak orang tua  juga  tidak  bisa  menerima  keadaan  yang dimiliki  anaknya  (Susanto,  2014).  Penyandang autis  juga  memiliki  keterbatasan  dalam  hal komunikasi  sehingga  menyebabkan  mereka berbicara  tidak  dipakai  untuk  berkomunikasi dengan  orang  lain  tetapi  dengan  dirinya  sendiri (Boham, 2013).
Hal  ini  lah  yang  dianggap  perlu  untuk ditangani, berhubung 1 dari 600 anak di Indonesia menyandang penyakit autis, harus ada suatu cara untuk  menyelesaikan  permasalahan  (Budiman, Santoso,  &  Afirianto,  2017).  Ini  akan  sangat bermanfaat  bagi  dokter,  membantu  mereka mendeteksi Autism Spectrum Disorder pada tahap yang  jauh  lebih  produktif  (Bekerom,  2012). Semakin  cepat  dokter  dalam  pengambilan keputusan, semakin cepat pula anak terkena autis dapat ditangani.
Dengan  minimnya  informasi  autisme  yang belum didapatkan oleh masyarakat luas khususnya orang tua, banyak yang tidak mengerti apa  itu    gangguan  autisme  (Merianto,  2016) ⁠ dan bagaimana  cara  penanganannya.  Para  orang  tua lebih  memilih  mencari  seorang  dokter/ahli tumbuh  kembang  anak  untuk  berkonsultasi (Sugara,  Widyatmoko,  Prakoso,  2018) ⁠ .  Dengan ketersediaan  dokter/ahli  tumbuh  kembang  anak saat  ini,  serta  jika  menggunakan  prosedur pendiagnosa  secara  lengkap  membuat  orang  tua mengeluarkan biaya yang relatif besar serta waktu yang terbuang hanya untuk berkonsultasi.
Seiring dengan perkembangan ilmu pengetahuan  dan  teknologi  informasi,  kehadiran machine  learning di  bidang  komputer  telah menarik  banyak  perhatian. Machine  learning menjadi  sebuah  tren  dalam  teknologi  informasi. Saat  ini  perkembangan  teknologi  informasi  telah merambah ke berbagai sektor termasuk kesehatan (Munawarah,  Soesanto,  &  Faisal,  2016). Machine learning yang  digunakan  pada  bidang  kesehatan bertujuan  untuk  memprediksi  sebuah  penyakit. Dengan  hasil  prediksi  yang  lebih  cepat  diterima
oleh  dokter/pakar kesehatan, semakin cepat pula tindakan  atau  penangannya  terhadap  sebuah penyakit.
Penggunaan machine  learning tidak  lepas dari penggunaan data itu sendiri. Machine learning memainkan peran yang luas dalam pengembangan terutama  dalam  pengembangan  data  analitik (Alarifi  &  Young,  2018) ⁠ .  Data  yang  besar merupakan  data  yang  sering  digunakan  dalam proses pembelajaran machine learning itu sendiri. Perkembangan machine  learning yang  sangat pesat dapat memungkinkan data yang besar cepat pula  terakumulasi.  Namun,  jarang  ditemukan machine  learning menggunakan  data  yang  kecil ( small  dataset )  dalam  proses  pembelajarannya. Small  dataset ini  biasanya  bersifat private yang diambil  dari  sebuah  organisasi  yang  akan dijadikan  objek  penelitian  seperti  data  bank, rumah sakit, pabrik dan perusahaan jasa.
Penelitian  dengan small  dataset pernah dilakukan  oleh  (Shaikhina  et  al.,  2015), Dataset eksperimental  dalam  bioteknologi  umumnya terbatas  dalam  ukuran,  sehingga  membuat Machine  Learning (ML)  tidak  praktis  untuk pemodelan  prediktif.  Teknik-teknik  baru  dari multiple  run untuk  pengembangan  model  dan analisis  data  pengganti  untuk  validasi  model disarankan  untuk  prediksi  hasil  biomedis berdasarkan  pada dataset kecil  untuk  tugas klasifikasi  dan  regresi.  Kerangka  yang  diusulkan diaplikasikan  untuk  merancang  model Neural Network untuk  stratifikasi  risiko  fraktur  tulang osteoarthritic ,  dan  model Decision  Tree untuk prediksi  penolakan  transplantasi  ginjal  yang dimediasi  oleh  antibodi.  Meskipun set  data kecil (35  spesimen  tulang  dan  80  transplantasi  ginjal), kedua  model  mencapai  akurasi  tinggi  masing- masing 98,3% dan 85%.
Penelitian selanjutnya dengan menggunakan small  dataset telah  dilakukan  oleh (Sharma  &  Sharma,  2016),  Klasifikasi  adalah teknik pembelajaran yang dilindungi yang penting yang  digunakan  oleh  banyak  aplikasi.  Faktor penting pada dimana kinerja dari sebuah classifier tergantung  adalah  ukuran dataset yang  akan digunakan  oleh classifier untuk  dilatih.  Di  naskah ini penulis telah menganalisis lima berbeda teknik klasifikasi  (yaitu  pohon  keputusan,  KNN,  SVM, linear  diskriminan  dan  metode Ensemble )  dalam hal  AUC  dan  akurasi  prediksi  ketika  dilatih menggunakan dataset kecil  dengan  dimensi  yang berbeda. Penelitian telah dilakukan menggunakan dataset dengan 24 fitur dan 400 instance (sampel). Hasilnya  menunjukkan  bahwa,  secara  umum metode ensemble (menggunakan  meningkatkan pohon)  berkinerja  lebih  baik  daripada  yang  lain tetapi kinerja sedikit terdegradasi dengan dimensi berkurang.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Feng,  Zhou,  &  Dong,  2019)  menggunakan small dataset untuk memprediksi cacat pemadatan oleh regresi DNN dengan dataset kecil yang berisi 487 titik  data.  Itu  ditemukan  bahwa  DNN  pra-terlatih dan fine-tuned menunjukkan  kinerja  generalisasi yang  lebih  baik  melalui  jaringan  saraf  dangkal, mendukung  mesin  vektor,  dan  DNN  dilatih  oleh metode  konvensional.  DNN  terlatih  mengubah eksperimen yang tersebar data menunjuk ke peta akurasi  tinggi  dalam  kimia  dimensi  tinggi  dan parameter  pemrosesan  ruang.  Meskipun  DNN dengan dataset besar  adalah  solusi  optimal,  DNN dengan dataset kecil  dan  pra-pelatihan  bisa pilihan yang masuk akal ketika dataset besar tidak tersedia dalam studi materi.
Berdasarkan uraian tersebut diatas, penelitian deteksi dini gangguan autisme ini akan menggunakan small  dataset dengan  salah  satu algoritma machine learning yaitu dengan algorima support  vector  machine yang  bertujuan  untuk memperoleh  nilai  akurat  melalui  permodelan machine  learning dalam  deteksi  dini  gannguan autisme. Penelitian deteksi dini gangguan autisme ini  juga menggunakan teknik ensemble yang akan diuji  terhadap  algoritma support  vector  machine untuk  dapat  menjawab  pertanyaan  sebagai berikut:
1. Bagaimana  efektifitas  penerapan  algoritma support  vector  machine dengan  menggunakan small dataset ?
2. Bagaimana  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari penerapan  algoritma support  vector  machine dengan menggunakan small dataset ? 3. Bagaimana  pengaruh  teknik ensemble pada pengujian  algoritma support  vector  machine dengan menggunakan small dataset ?

## BAHAN DAN METODE
A. Algoritma Support Vector Machine
Pengertian Support  Vector  Machine (SVM) yaitu  sistem  pembelajaran  yang  menggunakan ruang hipotesis berupa fungsi – fungsi linier dalam sebuah  fitur  yang  berdimensi  tinggi  dan  dilatih dengan  menggunakan  algoritma  pembelajaran yang didasarkan pada teori optimasi (Puspitasari, Ratnawati,  &  Widodo,  2018). Support  Vector Machine (SVM)  diperkenalkan  oleh  Vapnik,  Boser dan Guyon pada tahun 1992 (Fridayanthie, 2015) sebagai  rangkaian  dari  beberapa  konsep–konsep unggulan  dalam  bidang pattern  recognition (Susilowati, Sabariah, & Gozali, 2015). Tingkat  akurasi  pada  model  yang  akan dihasilkan  oleh  proses  peralihan  dengan  SVM sangat  bergantung  terhadap  fungsi  kernel  dan parameter  yang  digunakan  (Parapat  &  Furqon, 2018). Berdasarkan dari karakteristiknya, metode
SVM  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  SVM  Linier  dan SVM Non-Linier. SVM linier merupakan data yang dipisahkan secara linier, yaitu memisahkan kedua class  pada  hyperplane  dengan  soft  margin. Sedangkan  SVM  Non-Linier  yaitu  menerapkan fungsi dari kernel trick terhadap ruang berdimensi tinggi (Rachman & Purnami, 2012).
Pada  dokumentasi  Matlab,  SVM  untuk prediksi  disebut  dengan  SVM  Regression  terdiri dari  fungsi  linear  dan  nonlinear  dengan  primal formula  dan  dual  formula)  (Nurmasani,  Utami,  & Al  Fatta,  2017).  Metode  SVM  Regression  disebut sebagai  suatu  teknik  nonparametric  karena bergantung  pada  fungsi  kernel.  Beberapa  tipe kernel  yang  digunakan  dapat  dijabarkan  pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Tipe Kernel Nama Kernel Fungsi Kernel Linear (dot) 𝐺(𝑥 1 , 𝑥 2 ) = 𝑥 1 ′𝑥 2
RBF
𝐺(𝑥 1 , 𝑥 2 ) = 𝑒𝑥𝑝
Polynomial 𝐺(𝑥 1 , 𝑥 2 ) = Sumber: (Nurmasani et al., 2017)
Matriks  Gram  adalah  matriks  n  x  n  yang mengandung  unsur 𝑔𝑖 , 𝑗 =  G  (x,  z).  Setiap  elemen 𝑔𝑖 , 𝑗 sama  dengan  nilai  awal  dari  suatu  prediktor dengan  nilai  peubah 𝜑 .  Namun,  tidak  perlu mengetahui  nilai 𝜑 ,  karena  dapat  menggunakan fungsi  kernel  untuk  menghasilkan  matriks  Gram secara  langsung.  Dengan  menggunakan  metode ini, SVM nonlinier menemukan fungsi optimal f(x) dalam perubahan ruang prediktor.
Rumus ganda untuk  SVM regresi  nonlinear menggantikan  nilai  awal  prediktor  X^T  Z  dengan elemen yang sesuai dari matriks Gram ( 𝑔𝑖 , 𝑗 ) . SVM regresi  nonlinier  menemukan  koefisien  yang meminimalkan seperti pada persamaan 1:
𝐿(𝑎) = 1 2 ∑ ∑ (𝛼 𝑖 − 𝛼 𝑗 )(𝛼 𝑗 − 𝛼 𝑗 )𝐺(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 +
𝜀 ∑ (𝛼 𝑖 + 𝛼 𝑖 ) − ∑ 𝑦 𝑖 𝑁 𝑖=1 (𝛼 𝑖 + 𝛼 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 ………….. (1)
Dimana:
∑ (∝ 𝑛 −∝ 𝑛 ) = 0 𝑁 𝑛=1 ............................................................ (2) ∀𝑠𝑛: 0 ≤ 𝛼 𝑛 ≤ 𝐶  ................................................................ (3) ∀𝑛: 0 ≤ 𝛼 𝑛 ≤ 𝐶(4)  ........................................................... (4)
Kondisi
Karush-Kuhn-Tucker (KKT) harus memenuhi kondisi sebagai berikut:
∀𝑛: 𝛼 𝑛 (𝜀 + 𝜉 𝑛 − 𝑦 𝑛 + 𝑓(𝑥 𝑛 )) = 0 ............................... (5)
∀𝑛: 𝛼 𝑛
(𝜀 + 𝜉 𝑛 + 𝑦 𝑛 − 𝑓(𝑥 𝑛 )) = 0  .............................. (6)
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI 10.33480/pilar.v15i2.649
∀𝑛: 𝜉 𝑛 (𝐶 − 𝛼 𝑛 ) = 0  .......................................................... (7)
∀𝑛: 𝜉 𝑛 (𝐶 − 𝛼 𝑛 ) = 0  ........................................................ (8)
Kondisi  tersebut  menunjukkan  bahwa  epsilon memiliki  fungsi  pengganda  Lagrange 𝛼 𝑛 = 0 dan 𝛼 𝑛 = 0 .  Pengganda  Lagrange  bukan  nol  disebut dukungan vector atau support vector . Fungsi  yang digunakan  untuk  memprediksi  nilai  baru  pada support vector seperti persamaan 9 berikut:
f(x) = ∑ (𝛼 𝑛 − 𝛼 𝑛 )𝐺(𝑥 𝑛 , 𝑥) + 𝑏 𝑁 𝑛=1 ……………….………….. (9)

## B. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian deteksi dini gangguan autisme ini merupakan data primer  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara disebuah  lembaga  Autisme  di  Bekasi  Jawa  Barat, selain  wawancaran,  data  penelitian  ini  juga diperoleh dari hasil sebaran kuesioner online yang dapat diakses dengan menggunakan url https://forms.gle/YSvYcnRxi21dLzfP9.
Data  yang  diperoleh  terdiri  dari  2 parameter  yaitu  data  gejala  autisme  yang digunakan  sebagai  atribut  pada  penelitian  ini sedangkan  data  gangguan  autisme  digunakan sebagai class yang dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 2. Data Gangguan Autisme
Kode Gangguan Nama Gangguan GG01 Gangguan Perilaku GG02 Gangguan Komunikasi GG03 Gangguan Interaksi Sosial
Sumber: (Sugara & Subekti, 2019)
Sedangkan yang data primer yang dijadikan sebagai  atribut  pada  penelitian  deteksi  dini gangguan  autisme  ini  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:

## Tabel 3. Data Gejala Autisme
Kode Gejala Nama Gejala GJ01 Tidak memiliki kontak mata GJ02 Suka diam/menyendiri GJ03 Tidak suka dipeluk GJ04 Tidak dapat merespon jika dipanggil orang GJ05 Suka  melakukan  kegiatan/gerakan  secara berulang-ulang GJ06 Suka terpaku terhadap benda-benda tertentu GJ07 Suka  menyukai  hal  yang  aneh  seperti mencium-cium benda GJ08 Suka  mengungkapkan  emosi  (sedih,  senang, marah dll) dengan sendirinya tanpa sebab GJ09 Tidak bisa diam GJ10 Tidak dapat berbicara GJ11 Bisa berbicara namun tidak jelas GJ12 Sering berbicara berlebihan GJ13 Suka  mengucapkan  bahasa/kata-kata  yang aneh secara berulang-ulang GJ14 Tidak  dapat  menunjuk  sesuatu  dengan  jari
Kode Gejala Nama Gejala sendiri GJ15 Tidak  dapat  menunjukkan  keinginan  dengan kata-kata GJ16 Suka menarik-narik orang lain jika menginginkan sesuatu GJ17 Tidak ada usaha dalam berkomunikasi GJ18 Menghindar jika didekati GJ19 Tidak  dapat  berinteraksi  dengan  lingkungan sekitar GJ20 Tidak tertarik dengan orang lain GJ21 Tidak peduli dengan sekitarnya GJ22 Tidak suka dengan keramaian GJ23 Tidak suka bermain dengan teman sebayanya
GJ24 Tidak dapat bersosialisasi dengan orang lain Sumber: (Sugara & Subekti, 2019)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian deteksi dini gangguan autisme ini menggunakan 67 dataset yang diperoleh dari hasil wawancara dan sebaran kuesioner. Data set yang akan  duji  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:

## Tabel 4. Dataset Gangguan Autisme
Anak Ke-1 Anak Ke-2 Anak Ke-3 Anak Ke-4 Anak Ke-5 GJ01 Tidak Ya Tidak Tidak Tidak GJ02 Ya Tidak Ya Ya Ya GJ03 Tidak Tidak Tidak Ya Ya GJ04 Tidak Ya Tidak Tidak Tidak GJ05 Ya Ya Tidak Ya Ya GJ06 Ya Tidak Ya Ya Tidak GJ07 Ya Tidak Ya Tidak Ya GJ08 Tidak Tidak Ya Ya Ya GJ09 Tidak Ya Ya Tidak Tidak GJ10 Tidak Ya Tidak Tidak Tidak GJ11 Ya Tidak Ya Tidak Ya GJ12 Ya Tidak Tidak Ya Ya GJ13 Ya Tidak Ya Ya Tidak GJ14 Tidak Ya Tidak Tidak Ya GJ15 Tidak Ya Ya Tidak Tidak GJ16 Ya Tidak Tidak Tidak Tidak GJ17 Tidak Ya Ya Tidak Ya GJ18 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak GJ19 Ya Ya Ya Ya Ya GJ20 Ya Ya Ya Ya Tidak GJ21 Ya Ya Ya Ya Ya GJ22 Ya Tidak Tidak Ya Ya GJ23 Ya Ya Tidak Ya Ya GJ24 Ya Ya Ya Ya Ya Hasil GG03 GG02 GG01 GG03 GG03
Sumber: (Sugara & Subekti, 2019)
Penelitian deteksi dini gangguan autisme ini menggunakan  model  algoritma Support  Vector Machine (SVM) dengan menggunakan pengujian k- fold  cross  validation .  Dalam  penelitian  ini digunakan  beberapa  kernel  SVM  yang  digunakan untuk  menentukan  akurasi  terbaik  diantaranya adalah normalized poly kerne l, poly kernel dan RBF kernel . Diuji kembali dengan menggunakan teknik ensemble yang terdiri dari AdaBoost dan Bagging
untuk menentukan nilai akurasi terbaik. Hasil dari pengujian  kernel  SVM  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:

## A. Hasil Pengujian Algoritma SVM
Dari pengujian algoritma SVM dengan menggunakan  beberapa  teknik  kernel  dapat dihasilkan sebagai berikut:
Tabel 5. Pengujian SVM Poly Kernel Normalized Poly Kernel RBF Kernel Akurasi 83.58 85.07 56.71 TP Rate 0.836 0.851 0.567 FP Rate 0.123 0.165 0.567 Precision 0.832 0.854 0 Recall 0.836 0.851 0.567 F-Measure 0.834 0.829 0 MCC 0.717 0.745 0 ROC Area 0.894 0.861 0.501 PRC Area 0.796 0.77 0.417 Sumber: (Sugara & Subekti, 2019)
Dari  Tabel  5.  Pengujian  SVM  diatas  dapat dijelaskan bahwa Normalized Poly Kernel memiliki nilai  akurasi  terbaik  sebesar  85.07%  dengan  TP Rate sebesar 0.851 dan FP Rate sebesar 0.165.

## B. Hasil  Pengujian  Algoritma  SVM  +  Teknik
Ensemble AdaBoost
Selanjutnya pengujian dengan menggunakan SVM dan  salah  satu  teknik ensemble yaitu  AdaBoost. Hasil pengujiannya sebagai berikut:
Tabel 6. Pengujian SVM + Teknik Ensemble Adaboost Poly Kernel Normalized Poly Kernel RBF Kernel Akurasi 85.07 79.1 56.71 TP Rate 0.851 0.791 0.567 FP Rate 0.119 0.151 0.567 Precision 0.849 0.782 0 Recall 0.851 0.791 0.567 F- Measure 0.849 0.785 0 MCC 0.744 0.641 0 ROC Area 0.912 0.939 0.501 PRC Area 0.853 0.903 0.417 Sumber: (Sugara & Subekti, 2019)
Dari  Tabel  6.  Pengujian  SVM  dengan  salah satu  teknik ensemble yaitu  AdaBoost  diatas dapat dijelaskan  bahwa Poly  Kernel memiliki  nilai akurasi  terbaik  sebesar  85.07%  dengan  TP  Rate sebesar  0.851  dan  FP  Rate  sebesar  0.119.  Teknik Esemble AdaBoost  ini  menunjukkan  dapat meningkatkan  nilai akurasi terhadap  perhitungan SVM menggunakan poly kernel .

## C. Hasil  Pengujian  Algoritma  SVM  +  Teknik Ensemble Bagging
Pengujian  selanjutnya  dengan  menggunakan  SVM dan  salah  satu  teknik ensemble yaitu  Bagging. Hasil pengujiannya sebagai berikut:
Tabel 7. Pengujian SVM + Teknik Ensemble Bagging Poly Kernel Normalized Poly Kernel RBF Kernel Akurasi 91.04 82.08 56.71 TP Rate 0.91 0.821 0.567 FP Rate 0.087 0.204 0.567 Precision 0.91 0.832 0 Recall 0.91 0.821 0.567 F-Measure 0.908 0.8 0 MCC 0.845 0.695 0 ROC Area 0.954 0.903 0.593 PRC Area 0.927 0.834 0.491 Sumber: (Sugara & Subekti, 2019)
Dari  Tabel  7.  Pengujian  SVM  dengan  salah satu  teknik ensemble yaitu  Bagging.  Sama  seperti teknik ensemble AdaBoost, Poly  Kernel memiliki nilai  akurasi  terbaik  sebesar  91.04%  dengan  TP Rate  sebesar  0.91  dan  FP  Rate  sebesar  0.087. Teknik Esemble Bagging  ini  juga  menunjukkan dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  terhadap perhitungan SVM menggunakan poly kernel .

## KESIMPULAN
Pengujian  pada  penelitian  deteksi  dini gangguan  autisme  ini  mengusulkan  algoritma support vector  machine (SVM) untuk memberikan nilai  akurasi  yang  terbaik  dengan  menggunakan small dataset . Dataset yang dipakai pada pengujian ini  sebanyak  67  dengan  menghasilkan  nilai akurasi  yang  tertinggi  sebesar  85%  pada normalized poly kernel. Dua teknik ensemble yaitu AdaBoost  dan  Bagging  juga  diusulkan  dalam pengujian  penelitian  deteksi  dini  gangguan autisme ini untuk meningkatkan kinerja klasifikasi algoritma support  vector  machine (SVM). Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah dilakukan  menunjukkan  bahwa  teknik ensemble menunjukkan performa dapat meningkatkan nilai akurasi. Model SVM dengan poly kernel dan teknik ensemble Bagging  menunjukkan  nilai  akurasi tertinggi yaitu sebesar 91%.

## REFERENSI
Alarifi, H. S., & Young, G. S. (2018). Using Multiple Machine  Learning  Algorithms  to  Predict Autism in Children. International Conference Artificial Intteligence , 464–467.
Bekerom,  B.  Van  Den.  (2012).  Using  Machine Learning  for  Detection  of  Autism  Spectrum Disorder.
Boham,  S.  E.  (2013).  Pola  Komunikasi  Orang  Tua
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI 10.33480/pilar.v15i2.649
Dengan  Anak  Autis  (Studi  pada  orang  tua dari  anak  autis  di  Sekolah  Luar  Biasa  AGCA Center Pumorow Kelurahan Banjer Manado). Journal , II (4).
Budiman,  E.,  Santoso,  E.,  &  Afirianto,  T.  (2017). Pendeteksi  Jenis  Autis  pada  Anak  Usia  Dini Menggunakan  Metode  Linear  Discriminant Analysis  (  LDA  ). Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 1 (August), 583–592.
Feng,  S.,  Zhou,  H.,  &  Dong,  H.  (2019).  Using  deep neural network with small dataset to predict material  defects. Materials  and  Design , 162 , 300–310. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2018.11.0 60
Fridayanthie,  E.  W.  (2015).  Analisa  Data  Mining Untuk  Prediksi  Penyakit  Hepatitis  Dengan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan Support Vector Machine. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 3 , 24–36.
Gardenia,  M.,  Tursina,  &  Pratiwi,  H.  S.  (2015).
Sistem  Pakar  Deteksi  Autisme  Pada  Anak Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi , 2 (1), 1–6.
Hendita, G., Kusuma, A., Si,  S., Cs, M., & Oktana, L. (2012).  Sistem  Identifikasi  Penyakit  Autis Anak Berbasis Web. Jurnal TICOM , 1 (1), 29– 41.
Merianto,  R.  W.  (2016).  Peran  Orang  Tua  Dalam Menangani Anak Autis. Jom Fisip , 3 (1), 1–15. Munawarah, R., Soesanto, O., & Faisal, M. R. (2016). Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine, 04 (01), 103–113.
Nurmasani,  A.,  Utami,  E.,  &  Al  Fatta,  H.  (2017). Analisis  Support  Vector  Machine. Jurnal Informasi Interaktif , 2 (1). Parapat,  I.  M.,  &  Furqon,  M.  T.  (2018).  Penerapan Metode  Support  Vector  Machine  (  SVM  ) Pada  Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh Kembang  Anak. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J- PTIIK)  Universitas  Brawijaya , 2 (10),  3163– 3169.
Permono,  H.  (2013).  Peran  Orang  Tua  dalam Optimalisasi  Tumbuh  Kembang  Anak  untuk Membangun  Karakter  Anak  Usia  Dini. Prosiding  Seminar  Nasional  Parenting ,  34– 47.
Puspitasari,  A.  M.,  Ratnawati,  D.  E.,  &  Widodo,  A. W.  (2018).  Klasifikasi  Penyakit  Gigi  Dan Mulut Menggunakan Metode Support Vector Machine. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (2), 802–810. Rachman,  F.,  &  Purnami,  W.  S.  (2012).
Perbandingan Klasifikasi Tingkat Keganasan Breast Cancer Dengan Menggunakan Regresi Logistik  Ordinal  Dan  Support  Vector Machine  (SVM). Jurnal  Sains  Dan  Seni  ITS ,
1 (1). https://doi.org/10.12962/j23373520.v1i1.1 932
Shaikhina, T., Lowe, D., Daga, S., Briggs, D., Higgins, R., & Khovanova, N. (2015). Machine learning for predictive modelling based on small data in biomedical engineering. IFAC- PapersOnLine , 28 (20), 469–474. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.10.18 5 Sharma,  S.,  &  Sharma,  V.  (2016).  Performance  of Various  Machine  Learning  Classifiers  on Small Datasets with Varying Dimensionalities:  A  Study. Circulation  in Computer Science , 1 (1), 30–35.
https://doi.org/10.22632/ccs-2016-251-23
Siwi,  A.  R.  K.,  &  Anganti,  N.  R.  N.  (2017).  Strategi Pengajaran Interaksi Sosial pada Anak Autis. Indigenous:  Jurnal  Ilmiah  Psikologi , 2 (2),
184–192.
https://doi.org/10.23917/indigenous.v2i2.5 703
Sugara,  Widyatmoko,  Prakoso,  S.  D.  (2018).
Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Deteksi Dini  Gangguan  Autisme  Pada  Anak. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan
Komunikasi (SENTIKA) , 87–96. Sugara,  B.,  &  Subekti,  A.  (2019).  Penerapan Support  Vector  Machine  (SVM)  Pada  Small Dataset  Untuk  Deteksi  Dini  Gangguan Autisme. Laporan Akhir .
Susanto,  S.  E.  (2014).  Penerimaan  Orang  tua terhadap Kondisi Anaknya yang Menyandang  Autisme  di  Rumah  Terapis
Little Star. Jurnal Psikosains , 9 (2), 140–152. Susilowati,  E.,  Sabariah,  M.  K.,  &  Gozali,  A.  A. (2015).  Implementasi  Metode  Support Vector Machine untuk Melakukan Klasifikasi Kemacetan  Lalu  Lintas  Pada  Twitter. E- Proceeding of Engineering , 2 (1), 1–7.