Doktor Fasilkom UI Menggagas Metode FastConvolutional Untuk Deteksi Fase Tidur Penyandang Autisme

Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia > Berita > Doktor Fasilkom UI Menggagas Metode FastConvolutional Untuk Deteksi Fase Tidur Penyandang Autisme

Promdok_IntanProgram Doktor Ilmu Komputer UI meluluskan Sdri. Intan Nurma Yulita, yang telah menyelesaikan disertasinya berjudul “Metode FastConvolutional untuk mendeteksi Fase Tidur Penyandang Autisme”. Penelitian Sdri. Intan Nurma Yulita menawarkan metode baru yang dapat mengatasi kondisi pola tidur anak autisme, yakni dengan mengklasifikasi tahap tidurnya. Metode ini disebut FastConvolutional.

Salah satu kebutuhan penting manusia untuk tidur, sangat penting diperhatikan. Tidak tercukupinya jumlah istirahat dan tidur yang cukup akan menyebabkan penurunan kemampuan untuk berkonsentrasi, hilangnya kekuatan, meningkatkan tekanan darah dan iritabilitas. Bagi anak penyandang autisme, kondisi kekurangan tidur diperkirakan dapat memperparah perilaku menyimpang dari anak dengan autisme. Intan Nurma Yulita menganalisis bahwa kondisi kekurangan tidur pada anak penyandang autisme sangat memprihatinkan, dikarenakan anak dengan autisme memiliki kelemahan fungsi sosial sehingga sulit mengkomunikasikan apa yang dialaminya kepada orang lain. Hal ini menuntut orang tua ataupun pendamping untuk dapat mengidentifikasi secara langsung permasalahan tidur pada anak dengan autisme. Secara umum permasalahan ini terjadi dan perlu disolusikan pada penyandang autisme di usia remaja dan dewasa.

Salah satu cara untuk mengidentifikasi gangguan tidur pada penderita autisme adalah melalui pemeriksaan Polisomnografi. Pemeriksaan ini penting sebagai langkah pertama untuk menentukan jenis gangguan tidur dan terapi pada pasien melalui pencatatan kualitas tidur saat pasien tertidur. Setelah rekaman dilakukan, dokter menganalisis hasilnya. Analisis dilakukan dengan memberi skor untuk tiap segmen dari rekaman. Skor ini menjadi standar emas dalam analisis tidur. Siklus tidur pasien diperoleh melalui skor untuk tiap segmen rekaman. Pemeriksaan dokter terhadap rekaman tersebut membutuhkan beberapa hari untuk menganalisisnya. Untuk itu, salah satu cara yang ditawarkan untuk mengefisiensikan waktu pemeriksaan adalah membangun aplikasi yang secara otomatis dapat memberikan skor melalui adanya proses klasifikasi tahap tidur.

Intan Nurma Yulita menghadapi sejumlah tantangan dalam mengklasifikasi tahap tidur dari Polisomnografi pada penyandang autisme, diantaranya tantangan dalam membangun dataset dari penyandang autisme dan error yang mungkin terjadi selama proses perekaman berlangsung. Selain itu, tantangan dalam mengekstraksi fitur-fitur yang relevan agar dapat mengenali masing-masing tahap tidur; komponen tahap tidur, serta kemampuan membentuk model yang cocok untuk karakteristik dengan data penyandang autisme. Namun demikian, penelitian ini berhasil menemukan model yang dapat mengenali fase tidur dari Polisomnografi pada penyandang autisme. Kontribusi utama penelitian ini adalah pada penemuan metode FastConvolutional. Berdasarkan eksperiman yang telah dilakukan, FastConvolutional merupakan classifier yang menjanjikan untuk klasifikasi tahap tidur. Keterbaharuan lainnya dari penelitian ini adalah ditemukannya fitur-fitur pembeda dari setiap tahap tidur untuk penyandang autisme. Sebagai lulusan ke-70 program Doktor Ilmu Komputer UI, gelar Doktor diberikan kepada Sdri. Intan Nurma Yulita dengan Sangat Memuaskan. Sidang Promosi Doktor diselenggarakan di Auditorium Fasilkom UI Depok, dengan diketuai oleh Mirna Adriani, Ph.D dan dipromotori oleh Dr. Eng. Mohamad Ivan Fanany & Prof. Dr. Ir. Aniati Murni Arymurthy pada tanggal 16 Juli 2018.