Metode Ensemble Classifier untuk Mendeteksi Jenis Attention Deficit Hyperactivity Disorder (SDHD) pada Anak Usia Dini - indri - ati; ari kusyanti (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Pada awal masa perkembangan, beberapa anak mengalami hambatan diantaranya sulit untuk diam, sulit untuk berkonsentrasi dan mengontrol perilakunya, apabila anak mengalami gangguan pemusatan perhatian dan sulit mengontrol perilaku yang sesuai, dapat disebut dengan ADHD (Attention Deficit Hyperactive Disorder). Ini merupakan masalah yang serius dikarenakan anak penyandang ADHD mengalami masalah perilaku sosial, emosional dan mengalami kesulitan belajar sekolah sehingga akan mempengaruhi perkembangan pada masa dewasa anak penyandang ADHD. Oleh karena itu perlu diketahui gejala ADHD sejak dini, agar dapat dilakukan suatu penanganan dengan cepat dan tepat. Penelitian ini menghasilkan aplikasi yang digunakan untuk mendeteksi jenis ADHD berdasarkan gejala-gejala yang di masukkan oleh pengguna sehingga akan tampil hasil klasifikasi jenis ADHD nya secara otomatis. Aplikasi ini menggunakan metode Ensemble Classifier yaitu metode yang menggabungkan beberapa classifier agar dapat meningkatkan  akurasi yang dihasilkan. Pada tahap klasifikasi setiap data akan dihitung menggunakan  K-Nearest Neighbour (KNN), Fuzzy K-Nearest Neighbour (FKNN) dan Neighbour Weighted K-Nearest Neighbour (NWKNN).  Hasil perhitungan ketiga classifier  tersebut akan diproses kembali dengan metode  Ensemble Classifier dengan menggunakan majority voting untuk penentuan klasnya. Hasil akurasi tertinggi dari metode ensemble classifier yaitu 95% dengan nilai k optimal yaitu k=10. Akan tetapi semakin besar nilai k yaitu diatas k=20 maka nilai akurasi untuk masing-masing algoritme akan semakin turun. Hal ini dikarenakan semua algoritme penentuan klasifikasinya berdasarkan jumlah ketetanggaannya. Maka semakin banyak jumlah tetangga yang diperhitungkan maka kemungkinan salah klasifikasinya semakin besar.