## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692

## Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk Mendeteksi Autisme
Miftahul Khoiriah * , Rakhmat Kurniawan
Fakultas Sains Dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* khoiriahmiftahul8@email.com, 2 rakhmat.kr@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: khoiriahmiftahul8@gmail.com Submitted: 26/07/2024; Accepted: 08/08/2024; Published: 09/08/2024
Abstrak − Autisme  merupakan  salah  satu  jenis  gangguan  perkembangan  yang  dapat  menyebabkan  suatu  kondisi  neurologis mengganggu  fungsi  otak  dan  berdampak  pada  proses  pertumbuhan  seseorang,  keterampilan  komunikasi,  dan  kemampuan interaksi  sosial.  Secara  umum  gangguan  spektrum  autism  dapat  dideteksi  pada  bayi  sejak  dini  sebagai  6  bulan.  Hal  yang mengganggu perkembangan anak tersebut terjadi karena susunan fungsi otak yang terganggu.   Disabilitas yang tersebar luas ini  digambarkan  sebagai  gangguan  spektrum  karena  ukuran  yang  cukup  besar  dengan  variasi  bagaimana  seseorang memanifestasikan  gejala  dan  Tingkat  keparahannya.  Dengan  melakukan  pendeteksian  ini,  dapat  memudahkan  orang  tua mengetahui  apakah  anak  mengidap  penyakit  autis  atau  tidak  sehingga  mengetahui  tindakan  apa  yang  akan  dilakukan. Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metodologi  penelitian  bersifat  kuantitatif,  dimana  pendekatan  penelitian  tersebut menitikberatkan  pada  pengumpulan  dan  analisis  data  yang  dapat  diukur  dalam  bentuk  numerik  dengan  teknik  statistik sehingga  mendapatkan  angka  dan  penyamarataan.  Pendekatan  ini  melibatkan  hubungan  fenomena  dan  sebab  akibat menggunakan sample yang lebih besar. Setelah tahapan-tahapan sebelumnya selesai, selanjutnya melanjutkan pengujian dari hasil  prediksi  dengan  menggunakan  data  testing  dan  akurasi  hingga  mendapatkan  hasil  klasifikasi  .Dari  hasil  klasifikasi diatas,  nilai  klasifikasi  yang  dihasilkan  mencapai  100%  menggunakan  data  uji  dan  menggunakan  nilai  akurasi.Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  kernel  linear  telah  diterapkan  pada  dataset  autisme  pada  anak.  Model  ini  berhasil memisahkan kelas dengan baik, menunjukkan bahwa SVM merupakan algoritma yang efektif untuk masalah klasifikasi ini .
Kata Kunci: Support Vector Machine ; Autisme ; Machine Learning ; ASD; Phyton
Abstract − Autism is a type of developmental disorder that can cause a neurological condition to disrupt brain function and impact a person's growth process, communication skills and social interaction abilities. In general, autism spectrum disorders can be detected in babies as early as 6 months. Things that interfere with a child's development occur because the structure of brain function is disturbed.  This widespread disability is described as a spectrum disorder due to the considerable variation in how an individual manifests symptoms and their severity. By carrying out this detection, it can make it easier for parents to know  whether  their  child  has  autism  or  not  so  they  know  what  action  to  take.  This  research  was  conducted  using  a quantitative  research  methodology,  where  the  research  approach  focuses  on  collecting  and  analyzing  data  that  can  be measured  in  numerical  form  using  statistical  techniques  to  obtain  numbers  and  generalize.  This  approach  involves  the relationship between phenomena and cause and effect using a larger sample.  After the previous stages are completed, then continue testing the prediction results using testing and accuracy data to obtain classification results. From the classification results  above,  the  resulting  classification  value  reaches  100%  using  test  data  and  using  accuracy  values.  Support  Vector Machine (SVM) algorithm ) with a linear kernel has been applied to a dataset of autism in children. This model succeeded in separating classes well, showing that SVM is an effective algorithm for this classification problem.
Keywords : Support Vector Machine ; Autisme ; Machine Learning ; ASD; Phyton

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  WHO  (2023),  ada  1  dari  100  anak-anak  seluruh  dunia  menderita Autisme .  Anak  yang  menderita Autisme  dapat  dibedakan  pada  proses  pertumbuhan  dan  perkembangan  fisik  dengan  anak  normal  pada umumnya.  Pada  bulan  Mei  2014,  Majelis  Kesehatan  Dunia  ke-67  mengadopsi  resolusi  berjudul  Upaya Komprehensif dan terkoordinasi untuk mengatasi Gangguan Spektrum Autisme, yang didukung oleh lebih dari 60  negara.  Resolusi  tersebut  mengajak  WHO  untuk  bekerja  sama  dengan  negara-negara  anggota  dan  lembaga mitra untuk memperkuat kapasitas nasional dalam mengatasi ASD dan gangguan perkembangan lainnya[1].
ASD ( Autism Spektrum Disorder ) ialah gangguan  yang terjadi sejak batita, yang  menjadikan  kurangnya perkembangan  dan  membuat  anak  sulit  membangun  lingkungan  sosial  serta  hubungan  komunikasi  pada  anak disekitarnya[2]. Hasil penelitian  melibatkan 132 ibu dan anak-anak  mereka  yang  memiliki  ASD  ketika  mereka berusia 9 bulan, 3 tahun, dan 5 tahun,  membahas tentang  masalah perilaku pada anak-anak dengan  ASD tidak bersifat dua arah [3].
Autisme  merupakan  gabungan  dari  sikap  sosial  yang  terganggu,  bermasalah  pada  komunikasi  serta perilaku yang berulang yang bisa dialami oleh seseorang dari batita sampai dewasa. Autisme bisa terjadi karena memiliki kelainan otak yang terjadi karena kurangnya sel saraf, kemungkinan terjadi pada  masa kehamilan atau disaat persalinan[4]. Diagnosis autisme  merupakan tindakan  yang pertama agar  memahami  kondisi anak  untuk melakukan penanganan autisme sejak dini. Deteksi gangguan autisme sejak dini adalah proses yang penting pada pertumbuhan dan perkembangan pada anak[5].
Gejala ASD umumnya muncul pada saat bayi dan balita, sehingga menimbulkan tantangan bagi individu, keluarga,  serta  masyarakat  secara  umum.  ASD  mempunyai  tingkat  heritabilitas  yang  signifikan,  dimana  sering terjadi dalam keluarga[6]. Dengan meningkatnya jumlah kasus ASD pada anak-anak, penting untuk melakukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
deteksi  dini  dan  memberikan  perawatan  yang  tepat[7].  Untuk  mengurangi  kesalahan  dalam  proses  diagnosis, diperlukan  sistem  yang  memberikan  dukungan  melalui  pengetahuan  profesional,  sehingga  autisme  dapat dideteksi dengan lebih mudah dan akurat[8].
Autisme  merupakan  salah  satu  jenis  gangguan  perkembangan  yang  dapat  menyebabkan  suatu  kondisi neurologis  menggangu  fungsi  otak  dan  berdampak  pada  proses  pertumbuhan  eseorang,  keterampilan komunikasi, dan kemampuan interaksi sosial. Secara umum gangguan spektrum autism dapat dideteksi pada bayi sejak umur 6 bulan[9]. Penyebab perkembangan anak yang terganggu terjadi disebabkan dengan susunan fungsi otak yang terganggu. Anak yang menderita autisme disebabkan terjadinya kelainan pada otak karena jumlah sel syaraf  yang  tumbuh  pada  masa  kehamilan  maupun  sesudah  masa  persalinan.  Disabilitas  yang  tersebar  luas  ini digambarkan sebagai gangguan spektrum karena ukuran yang cukup besar dengan variasi bagaimana seseorang memanifestasikan gejala dan Tingkat keparahannya[10].
Namun  masih  banyak  orang  yang  kurang  mengerti  tentang  gejala-gejala  yang  terjadi  jika  seseorang terkena  gangguan  autisme,  sehingga  terlambat  untuk  ditangani  serta  tenaga  medis  yang  fokus  pada perkembangan otak penderita autisme sangat sedikit[11]. Ada beberapa yang menunjukkan mengenai orang yang memiliki  kebutuhan  khusus  seperti  autisme  ini  masih  banyak  yang  diabaikan,  itu  yang  menyebabkan terhambatnya penanganan dan pengobatan bagi penderita autisme[12].
Agar  memudahkan  untuk  mendeteksi  gejala  yang  terjadi  dengan  perkembangan  ilmu  komputer  dapat membantu  untuk  mendeteksi  gejala  tersebut  menggunakan machine  learning .  Pada  bidang  kesehatan, machine learning membantu saat mendeteksi penyakit lebih cepat menggunakan hasil prediksi yang telah diterima dokter, sehingga dapat dilakukan penanganan lebih cepat[13]. Penerapan machine learning pasti membutuhkan data dari penggunanya. Machine  learning mempunyai  peran  dalam  pengembangan  yang  sangat  luas,  apalagi  pada pengembangan  data  analitik[14].  Teknik machine  learning ditawarkan  agar  memudahkan  dalam  pendeteksian secara otomatis, seperti yang diketahui jika mendeteksi secara manual akan memakan waktu yang lama sehingga penanganan akan lambat[15].
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Riki  Supriyadi.,  et  Al mendapatkan  nilai  akurasi  menggunakan support  vector  machine sebesar  81,5603%,  dan  menggunakan  naïve bayes  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  96,4539%[16].  Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh    Erina Seviyanti  Dewi  menggunakan  Naïve  Bayes  mendapatkan  hasil  penelitian  yang  menggunakan  nilai batchsize 50,100 dan 200 dengan rasio data latih dan uji 9:1, 4:1, 7:3, 3:2, 1:1, 2:3, 3:7, 1:4 dan 1:9. Sehingga hasil akurasi yang  didapat  menggunakan Diagnostic  and Statistical  Manual  of  Mental  Disorders  Fifth  Edition dengan  rasio data  1:1  mendapatkan  nilai  98.6301%.  Jika  berdasarkan  algoritma naïve  bayes pada  rasio  7:3  dan  2:3 mendapatkan hasil bernilai 1. Dimana saat pelatihan dengan rasio 1:9 adalah yang terendah, dan saat pengujian dengan rasio 9:1 adalah yang terendah[15].
Penelitian  terdahulu  juga  yang  dilakukan  oleh  Bayu  Sugara.,  et  al  menggunakan  perbandingan  metode antara  Algoritma  C4.5  Dan  Nive  Bayes  mendapatkan  hasil  penelitian  menggunakan  metode  cross  validation dengan  aplikasi ripedminer . Dimana  algoritma  C4.5  menampilkan  hasil  akurasi  dengan  nilai  72%,  sedangkan algoritma naïve  bayes menampilkan  hasil  akurasi  dengan  nilai  73,33%[9].  Dan  penelitian  yang  juga  telah dilakukan  oleh  Lika  Alaika.,  et  al  menggunakan  perbandingan  antara  metode support  vector  machine dan correlation-base  feature  selection mendapatkan  hasil  akurasi  94,91%  dengan support  vector  machine dan 96,61%  dengan  menggunakan support  vector  machine dan correlation-base  feature  selection [14].  Sedangkan penelitian ini mendapatkan nilai akurasi mencapai kurang lebih 100%.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendeteksi  suatu  penyakit  gangguan  kesehatan  seperti autisme menjadi lebih mudah dan cepat. Pendeteksian penderita autis dilakukan menggunakan karateristik gejala yang  dialami  oleh  penderita.  Hasil  dari  penelitian  akan  menampilkan  nilai  akurasi  kurang  lebih  sebesar  100%, sehingga  ketika  nilai  yang  ditampilkan  sebesar  97%  maka  hasil  deteksi  sudah  dapat  dikatakan  benar.  Dengan nilai  tersebut  diharapkan  dapat  memudahkan  para  medis  dan  membantu  untuk  mendeteksi  autisme,  Sistem  ini juga  diharapkan  dapat  membantu  dalam  memberikan  rekomendasi  dan  merancang  model  diagnostik  yang mampu mengevaluasi semua hambatan dan tantangan yang dihadapi oleh anak-anak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metodologi  penelitian  bersifat  kuantitatif,  dimana  pendekatan  penelitian tersebut menitikberatkan pada pengumpulan dan analisis data yang dapat diukur dalam bentuk numerik dengan teknik  statistik  sehingga  mendapatkan  angka  dan  penyamarataan.  Pendekatan  ini  melibatkan  hubungan fenomena dan sebab akibat menggunakan sample yang lebih besar. Penelitian ini memiliki tahapan yang terdapat pada gambar 1 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Dataset
Pada  penelitian ini data klasifikasi  yanag digunakan adalah dataset public dari autism dataset dor toddlers , jenis data yang diambil dari Kaggle yang dapat diakses menggunakan link https://www.kaggle.com/datasets/vaishnavi  sirigiri/autism-dataset-for-toddlers  yang  memiliki  data  sebanyak 1054 data dengan periode tahun 2024. Dataset tersebut memberi informasi yang terdiri dari atribut, tipe dan deskripsi.
b. Preprocessing Data
Pada preprocessing data memiliki tahapan yang dilakukan yaitu pembersihan data, seleksi data, transformasi dara,  integrasi  data  sampai  mendapatkan  informasi  dengan  mengevaluasi  pola  dari  data  tersebut.  Tujuan preprocessing data adala meningkatkan kelengkapan akurasi dari data berbasis database yang telah disaring, dan  memperbaiki  kesalahan  termasuk  nilai  yang  hilang,  sehingga  data  dapat  divalidasi  menjadi  sebuah format.
c. Model SVM Klasifikasi
Terdapat algoritma yang diterapkan pada data ini yaitu Support Vector Machine . Untuk melakukan prediksi pada  data  yang  digunakan  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  data training dan  data testing. Pada  pembagian  data training 70%  dan  data  testing  30%,  sehingga  untuk  data training sebanyak  738  data  dan  data  testing sebanyak 316 data. Dengan menggunakan algoritma tersebut memiliki tujuan agar dapat menghasilkan model terbaik yang mampu melakukan prediksi dengan nilai tinggi dan hasil yang optimal terhadap Autism Dataset For Toddlers.
d. Pengujian
Setelah selesai seluruh tahapan, selanjutnya adalah melakukan pengujian yang bertujuan untuk mendapatkan hasil  dan  menunjukkan  apakah  dengan  menggunakan  model  algoritma  tersebut  bisa  menghasilkan  akurasi yang  tepat.  Ketika  pengujian  berhasil,  maka  saat  melakukan  prediksi  autism  bisa  mengetahui  apa  faktor paling  utama  yang  mempengaruhi  seseorang  mengidap  ASD  sehingga  dapat  dilakukan  penanganan  yang tepat.

## 2.2 Machine Learning
Machine learning merupakan teknik yang mampu menghasilkan prediksi tentang hasil suatu sistem berdasarkan model  yang  telah  dibuat  sebelumnya[17]. Machine  learning dapat  memudahkan  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  terjadi  salah  satunya  adalah  klasifikasi  pada  sebuah  penyakit. Untuk  mengoptimalkan pekerjaan  pengklasifikasi  perlu  dilakukan  dengan  memilih  fitur  yang  relevan  menggunakan  pemilihan  fitur. Dengan  menghilangkan  fitur  yang  tidak  perlu  yang  akan  berdampak  pada  keakuratan  hasil,  pemilihan  fitur mencoba untuk menurunkan dimensi atribut[18].
Pada machine  lerning terdapat  pendekatan  menggunakan  data  dan  hasil  yang  dapat  meprediksi  hasil dengan  benar  yaitu supervised  learning. Pada  pendekatan  ini  biasanya  digunakan  untuk  mengerjakan    dua macam  permasalahan  yaitu  klasifikasi  dan  regression.  Pada supervised  learning biasanya  memberi  informasi mengenai  hasil  dari  perbandingan  klasifikasi  yang  dikerjakan  oleh  sistem  dengan  klasifikasi  yang  sebenarnya sering disebut confusion matrix . Untuk mengukur performance dari confusion matrix, digunakan persamaan (1) agar menemukan nilai prediksi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
Penjumlahan  antara  jumlah  prediksi  benar  (TP)  dan  jumlah  prediksi  negatif  yang  benar(TN),  dibagi dengan penjumlahan antara jumlah prediksi benar (TP) jumlah prediksi negatif benar(TN) jumlah prediksi positif salah(FP) dan jumlah prediksi negatif salah (FN).
Untuk  mengukur precision yang  merupakan  prediksi  benar  positif  menggunakan  persamaan  (2)  dengan membandingkan hasil keseluruhan yang diprediksi positif.
(2)
Jumlah prediksi positif benar (TP) dibagi dengan penjumlahan antara jumlah prediksi positif benar (TP) dan jumlah prediksi positif salah (FP).
Untuk  menemukan  kembali  hasil  informasi  dari  prediksi  benar  positif  dengan  seluruh  data  yang  benar positif dengan persamaan (3).
(3)
Jumlah prediksi positif benar (TP) dibagi dengan penjumlahan antara jumlah prediksi positif benar (TP) dan jumlah prediksi negatif salah (FN).

## 2.3 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah suatu sistem yang menggunakan pembelajaran teori fungsi linear dengan sebuah  fitur  yang  dilatih  menggunakan  Algoritma  berdasarkan  pada  teori  optimal[19].  SVM  memiliki  tujuan untuk memisahkan titik-titik data input dengan cara menemukam hyperplane terbaik pada ruang berdimensi-N. Hyperplane adalah  sebuah  garis  yang  memisahkan  kedua  kelas  untuk  menemukan  menggunakan  perhitungan margin dan mencari titik maksimumnya[20]. Untuk  mendapatkan hyperplane yang  tepat,  langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  menotasikan  data menjadi ⃗⃗ dan  menotasikan  masing-masing  label  menjadi *   + untuk i =  1,2,…, l dimana l merupakan  jumlah  dari  data.  Untuk  memisahkan hyperplane dari  kedua  kelas  yaitu  1  dan  0  dengan  baik menggunakan asumsi yang dilakukan dengan persamaan (4)
⃗⃗ (4)
Vektor  bobot ⃗⃗ yang  dikalikan  dengan  vektor  fitur lalu  dijumlahkan  dengan  bias  atau intercept . Untuk merumuskan kelas 1 menggunakan pola ⃗⃗ merupakan pertidaksaman (5)
⃗⃗ ⃗⃗ (5)
Vektor bobot untuk menentukan orientasi serta kemiringan hyperlane ⃗⃗ yang menggunakan data latih ke- l dengan vektor fitur yang mengevaluasi kondisi margin dan menentukan jarak hyperlane dari asal koordinat dengan . Dengan kondisi menunjukkan titik data berada pada sisi negatif dari hyperlane atau di dalam dan pada batas margin negatif. Dan untuk merumuskan kelas 0 menggunakan pertidaksamaan (6) dengan pola ⃗⃗
⃗⃗ ⃗⃗ (6)
Vektor bobot untuk menentukan orientasi serta kemiringan hyperlane ⃗⃗ yang menggunakan data latih ke- l dengan vektor fitur yang mengevaluasi kondisi margin dan menentukan jarak hyperlane dari asal koordinat dengan .  Dengan  kondisi menunjukkan  titik  data berada  pada  sisi  negatif  dari hyperlane atau  pada hyperlane itu sendiri. Dengan memaksimumkan nilai pada hyperplane dan melakukan persamaan (7) pada titik dapat menemukan margin.
|| ⃗⃗ || (7)
Digunakan  untuk  menghitung  margin  maksimum  antara  dua  kelas  yang  dipisahkan  dengan hyperlane. Semakin  kecil  nilai  ||w||,  semakin  besar  margin  antara  dua  kelas.  Untuk  mencari  titik  minimum  dengan merumuskan menjadi quadratic programming problem menggunakan persamaan (8) dan mengamati constraint pada persamaan (9)
⃗⃗ ( ) || ⃗⃗ || (8)
Digunakan  untuk  memaksimalkan  margin  antara  dua  kelas  yang  dipisahkan  dengan hyperlane. Dengan meminimalkan || ⃗⃗ || akan langsung memaksimalkan margin. digunakan untuk memudahkan proses optimasi dalm fungsi objektif yang akan membantu perhitungan menjadi lebih sederhana.
( ⃗⃗ ⃗⃗ )
(9)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
merupakan label kelas dari data latih ke- i, dengan nilai 1 dan -1. ( ⃗⃗ ⃗⃗ ) merupakan nilai proyeksi dari titik  data  pada hyperlane. ialah  kondiri  yang  memastikan  bahwa  proyeksi  pada  titik  data,  setelah dikalikan dengan label lalu dikurangi 1 adalah positif atau nol, berarti titik data berapa di luar atau pada margin Permasalahan bisa dipecahkan  menggunakan bermacam  komputasi salah  satunya Langrange Multiplier, dengan persamaan (10)
( ⃗⃗       ) || ⃗⃗ || ∑ .  (( ⃗⃗ ⃗⃗     )    )/ (10)
|| ⃗⃗ || digunakan  untuk  memaksimalkan  margin  antara  dua  kelas  data. Langrange  Multiplier akan menangani constraint dengan ,  jika contraint tidak  aktif  maka  akan  menjadi  0  sebalikanya  jika  aktif  maka positif. (( ⃗⃗ ⃗⃗     )    ) digunakan untuk setiap titik data dengan constraint margin yang memastikan setiap titik berada disisi pada margin yang benar.
Dari  persamaan  diatas  yang  termasuk langrange  multiplier adalah ,  dengan  memiliki  nilai  nol  atau
.  Untuk  meminimumkan  nilai L atas ⃗⃗ dan  b  serta  memaksimumkan  nilai L kepada menggunakan persamaan (11) yang bersifat mengoptimalkan ∑ ∑ ⃗⃗ ⃗⃗ (11) ∑
digunakan  untuk  melakukan  penjumlahan  semua langrange  multiplier
merupakan langrange multiplier pada titik data ke- i dan ke -j. digunakan untuk label kelas dari titik data ke- i dan ke- j dengan nilai 1 atau -1. Dan untuk hasil kali skalar antara vektor fitur dari titik data ke- i dan ke- j menggunakan ⃗⃗ ⃗⃗ . Menurut sifatnya titik optimal L = 0, untuk memodifikasi menjadi maksimum masalah yang hanya ada dapat dilakukan dengan persamaan (12) dimana hitungan mendapatkan hasil yang bersifat positif. Data positif itu lah yang disebut Support Vector.
(            ) ∑ (12) Constraint memastikan  setiap
tidak  negatif. Constraint ∑ memastikan keseimbangan pada ruang solusi dan bagain penting dari formula dual support vector machine.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma Support Vector Machine
Pada penelitian ini menggunakan dataset yang diambil dari Kaggle, memiliki keseluruhan jumlah sebesar 1054 data  dengan  80% training  data dan  20% testing data.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  memiliki  18 atribut  dengan  10  pertanyan  yang  diperoleh  dari  instrument  dan  akan  digunakan  untuk  mendeteksi  autisme. Dapat dilihat pada Tabel 1 berikut atribut dan keterangan yang ada pada dataset penelitian ini.
Tabel  1. Atribut Pada Dataset Penelitian Atribut Tipe Keterangan Jawaban pertanyaan 1 (A1) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 2 (A2) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 3 (A3) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 4 (A4) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 5 (A5) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 6 (A6) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 7 (A7) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 8 (A8) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 9 (A9) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan Jawaban pertanyaan 10 (A10) Binary (0,1) Jawaban pertanyaan berdasarkan kode skrining yang digunakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
Atribut Tipe Keterangan Usia Number Usia anak (bulan) Skor Hasil Integer 1-10 (kurang dari atau sama dengan 3 tidak Autis. Lebih dari 3 Autis) Jenis Kelamin Character Laki-laki atau Perempuan Etnis String Etnis Penyakit Kuning Boolean (Yes Atau No) Apakah memiliki penyakit kuning Keluarga Pengidap Autis Boolean (Yes Atau No) Apakah anggota keluarga mengidap Autis Yang Menyelesaikan Tes String Jawaban yang menyelesaikan oleh medis, orang tua, dan lain- lain Tipe Tes Boolean (Yes Atau No) Termasuk ASD atau Tidak ASD (ditetakan otomatis oleh aplikasi ASDTests).(Yes atau No)
Pada  penelitian  ini,  dataset  dilakukan  pelabelan  terlebih  dahulu  untuk  menentukan  apakah  data  tersebut dikatakan  negatif  atau  positif.  Pada  pelabelan,  atribut  yang  digunakan  adalah  QChat-10-Score,  jika  nilai  yang ditampilkan QChat-10-Score adalah lebih kecil dari 3 atau sama dengan 3 maka label menyatakan negatif. Pada tabel 2 menampilkan beberapa dataset yang sudah diberi label.
Tabel 2. Pelabelan Dataset Penelitian
No.  A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A10  Qchat-10-score Label 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 3 Negatif 2 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 4 Positif 3 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 4 Positif 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 Positif 5 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 9 Positif 6 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 8 Positif
Pada  perhitungan  diatas  dengan  menjumlahkan  keseluruhan  A1-A10,  sehingga  mendapatkan  hasil  yang akan menentukan label pada setiap data seperti pada tabel 2. Jika nilai yang dihasilkan sama dengan 3 atau lebih kecil  dari  3  maka  data  tersebut  negatif,  sedangan  jika  nilai  yang  dihasilkan  lebih  dari  3  maka  data  tersebut positif. Pada gambar 2 terlihat grafik dari pelabelan yang telah dilakukan, dengan jumlah positif yang lebih besar yaitu 728 data dan jumlah negatif yang kecil yaitu 326 data.
Gambar 2. Grafik Pembagian Pelabelan Dataset
Untuk  perhitungan  menggunakan  persamaan support  vector  machine sehingga  mendapatkan hyperlane dengan  menggunakan  2 subset yang  ada  pada  data  yang  telah  diberi  label  dengan  mengkonversi  label  positif menjadi 1 dan negatif menjadi -1. Berikut pada tabel 3 dataset kecil yang akan digunakan untuk perhitungan.
Tabel  2. Dataset Kecil
Qchat-10-Score Label 3 Negatif 6 Positif 4 positif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
Qchat-10-Score Label 7 Positif
Untuk  memaksimakan  margin antara dua kelas, sehingga  fungsi  yang akan diminimalkan  menggunakan persamaan
|| ||
Dengan kendala
( )
Untuk menyelsaikan sistem persamaan dari kendala yang diberikan, dengan mencari parameter pada 2 titik dari 2 kelas yang berbeda
(     )     (   )
Sehingga membentuk sistem persamaan  berikut lalu menghitung parameter : Pada titik (3,-1)
(         )
Pada titik (6,1)
(         )
(3.3)
Sehingga menemukan nilai
, selanjutnya lakukan penyelesaian sistem persamaan tersebut dengan menjumlahkan kedua persamaan:
Substitusikan ke dalam salah satu persamaan:
. /
Jadi, parameter optimal adalah:
Dengan parameter tersebut, dapat ditemukan persamaan hyperlane adalah:
Sehingga hyperlane yang  ditemukan  untuk  memisahkan  dua  kelas  dengan  garis  vertikal  pada . Karena  penelitian  ini  menggunakan  kernel  linier,  setelah  proses  pelabelan  lakukan  perhitungan  kernel menggunakan data yang telah diberi label menggunakan rumus (13), sehingga menghasilkan kernel matriks
(      )
(,                     -  ,                     -)
(     )   (     )   (     )   (     )   (     )   (     )   (     )   (     )   (     )   (     )

## (     )
Menggunakan  kernel  linier  antara  data  pertama  dan  kedua  menghasilkan  nilai  yaitu  13,  pada  tabel  2 menampilkan hasil beberapa data yang telah dilakukan perhitungan menggunakan kernel linier.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
Tabel 4. Perhitungan Dengan Kernel Linier Data 1  Data 2  Data 3  Data 4  …  Data 1051  Data 1052  Data 1053  Data 1054 Data 1 11 13 15 33 … 16 30 11 19 Data 2 13 20 18 44 … 21 39 13 27 Data 3 15 18 20 44 … 21 40 15 26 Data 4 33 44 44 110 … 55 99 33 66 … … … … … … … … … … Data 1051 16 21 21 55 30 50 15 32 Data 1052 30 39 40 99 50 90 30 59 Data 1053 11 13 15 33 15 30 12 20 Data 1054 19 27 26 66 32 59 20 42
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  perhitungan  kernel  linier  pada  data  yang  telah  diberi  label.  Perhitungan antara data 1 dan data 1 sampai data 1054 dan data 1054 sehingga menghasilkan angka yang ada pada tabel.

## 3.1.1 Evaluasi Model
Sebelum  melakukan  pengujian,  lakukan  pembagian  pada  data  uji  menggunakan  confusion  matriks  yang  dapat dilihat  pada  tabel  5  serta  pada  gambar  3  dapat  dilihat  terdapat  grafik  yang  dihasilkan  dari  pembagian  data  uji berikut.
Tabel 5. Pembagian Data Uji Dengan Confusion Matriks Prediksi Negatif  Prediksi Positif Label Negatif (0) 69 0 Label Positif (1) 0 142
Gambar 3. Pembagian True Pada Data Uji
Pada gambar 3 yang menampilkan grafik untuk pembagian true pada data uji, untuk jumlah true negatif terlihat  pada  warna  merah  dan  untuk  jumlah  true  positif  terlihat  pada  warna  coklat.  Setelah  model  dilatih, performa model dievaluasi menggunakan data uji. Matriks evaluasi yang digunakan meliputi akurasi, precision, recall,  dan  F1-score.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  model  mampu  mengklasifikasikan  data dengan baik. a. Akurasi Pada proses perhitungan nilai akurasi menggunakan persamaan manual sebagai berikut:
b. Precision
Pada perhitungan nilai precision menggunakan persamaan manual sebagai berikut:
c. Recall Pada perhitungan nilai Recall menggunakan persamaan manual sebagai berikut:
d. F1-Score

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
Pada perhitungan nilai precision menggunakan persamaan manual sebagai berikut:

## 3.2 Pengujian
Setelah  tahapan-tahapan  sebelumnya  selesai,  selanjutnya  melanjutkan  pengujian  dari  hasil  prediksi  dengan menggunakan data testing dan akurasi hingga mendapatkan hasil klasifikasi pada gambar 5 berikut.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Akurasi
Dari hasil klasifikasi diatas, nilai klasifikasi yang dihasilkan mencapai 100% menggunakan data uji dan menggunakan nilai akurasi dengan algoritma Support Vector Machine.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  kernel  linear  telah  diterapkan  pada  dataset  autisme  pada anak. Model ini berhasil memisahkan kelas dengan baik, menunjukkan bahwa SVM merupakan algoritma yang efektif  untuk  masalah  klasifikasi  ini.    Hasil  evaluasi  model  menunjukkan  metrik  performa  yang  baik.  Akurasi, precision, recall, dan F1-score masing-masing memberikan nilai yang memuaskan, menunjukkan bahwa model mampu  mendeteksi  autisme  pada  anak  dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi.Beberapa  fitur  dalam  dataset, seperti  riwayat  keluarga  dengan  ASD,  jenis  kelamin,  dan  jawaban  dari  beberapa  pertanyaan  terkait  gejala autisme,  terbukti  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  hasil  prediksi  model.  Standarisasi  data  menggunakan StandardScaler  terbukti  penting  untuk  meningkatkan  performa  model.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa preprocessing data adalah langkah krusial dalam membangun model yang akurat dan andal.

## REFERENCES
[1] WHO,  “autisme,”  WHO.  [Online].  Available:  https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/autism-spectrum- disorders, diakses 20 Mei 2024
[2] N.  Ratama  and  Munawaroh,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Deteksi  Dini  Autisme  Pada  Balita Berbasis Android,” J. Inform. Rekayasa Elektron. , vol. 3, no. 2, 2020.
[3] Y. N. Lin, L. S. Iao, Y. H. Lee, and C. C. Wu, “Parenting Stress and Child Behavior Problems in Young Children with Autism Spectrum Disorder: Transactional Relations Across Time,” J.  Autism  Dev.  Disord. ,  vol.  51,  no. 7,  pp. 2381– 2391, 2021, doi: 10.1007/s10803-020-04720-z.
[4] H. Sulistyowati, D. Mayasari, and S. D. Hastining, “Pemerolehan Kosa Kata Anak Autism Spectrum Disorder (ASD),” J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia Dini , vol. 6, no. 4, pp. 3091–3099, 2022, doi: 10.31004/obsesi.v6i4.2374.
[5] T.  Ghazi  Pratama,  A.  Ridwan,  and  A.  Prihandono,  “Deteksi  Dini  Asd  (Autism  Spectrum  Disorder)  Menggunakan Machine Learning,” J. Ilmu Komput. dan Matemtika , vol. 4, no. 2, pp. 44–51, 2023.
[6] J. Jennings Dunlap, “Autism Spectrum Disorder Screening and Early Action,” J. Nurse Pract. , vol. 15, no. 7, pp. 496– 501, 2019, doi: 10.1016/j.nurpra.2019.04.001.
[7] A. Parmeggiani, A. Corinaldesi, and A. Posar, “Early features of autism spectrum disorder: A cross-sectional study,” Ital. J. Pediatr. , vol. 45, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1186/s13052-019-0733-8.
[8] Fadlan Isa Damanik and Said Iskandar Al-Idrus, “Diagnosa Autisme Pada Anak Dengan Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Student Res. , vol. 1, no. 2, pp. 448–460, 2023, doi: 10.55606/jsr.v1i2.1063.
[9] S.  B.  Bayu  Sugara,  Dedi  Adidarma,  “Perbandingan  Akurasi  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk  Deteksi  Dini Gangguan Autisme pada Anak,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 119–128, 2019.
[10]  G.  L.  Kandouw,  A.  Dundu,  and C.  Elim,  “Deteksi  Dini  Anak  Gangguan  Spektrum  Autisme  dan  Interaksinya  dengan Orang Tua dan Saudara Kandung,” e-CliniC , vol. 6, no. 1, 2018, doi: 10.35790/ecl.6.1.2018.19504.
[11]  A. N. Katilik and J. A. Djie, “Penerapan Pendekatan Orff-Schulwerk untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa dengan Autism Spectrum Disorder ( ASD ) dalam Pembelajaran Instrumen Ritmis Sederhana,” Seni Musik , vol. 12, no. 1, pp. 91–109, 2022.
[12]  E.  D.  Isnannisa  and  L.  M.  Boediman,  “Dir/floortime  to  increase  communication  between  a  child  with  autism  and  a mother with different sensory profile,” J. Psikol. Sains dan Profesi , vol. 3, no. 3, pp. 177–187, 2019.
[13]  B.  Sugara  and  A.  Subekti,  “Penerapan  Support  Vector  Machine  (Svm)  Pada  Small  Dataset  Untuk  Deteksi  Dini Gangguan Autisme,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 177–182, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.649.
[14]  L. Alaika, “Optimization of Accuracy to Autism Spectrum Disorder Identification for Children Using Support Vector

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 786-795 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5692
Machine and Correlation-based Feature Selection,” J. Adv. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2022
[15]  E. S. Dewi, “Klasifikasi Autism Spectrum Disorder Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” MATHunesa J. Ilm. Mat. , vol. 9, no. 1, pp. 27–35, 2021, doi: 10.26740/mathunesa.v9n1.p27-35.
[16]  R. Supriyadi, N. Maulidah, A. Fauzi, H. Nalatissifa, and S. Diantika, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Memprediksi Autisme,” J. Swabumi , vol. 10, no. 1, p. 2022, 2022
[17]  D.  Agustriawan,  “Penerapan  Pendekatan  Machine  Learning  Pada  Pengembangan  Basis  Data  Herbal  Sebagai  Sumber Informasi  Kandidat  Obat  Kanker,” J.  Teknol.  Ind.  Pertan. ,  vol.  29,  no.  2,  pp.  175–182,  2019,  doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.2.175.
[18]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[19]  R.  N.  Yusra,  O.  S.  Sitompul,  and  Sawaluddin,  “Kombinasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  Relief-F  Untuk Meningkatkan Akurasi Pada Klasifikasi Data,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 1, pp. 0–5, 2021.
[20]  N.  Arifin,  U.  Enri,  and  N.  Sulistiyowati,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  TF-IDF  N- Gram  untuk  Text  Classification,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  129,  2021,  doi: 10.30998/string.v6i2.10133.