PEMENFAATAN MACHINE LEARNING (SUPERVISED LEARNING) UNTUK DETEKSI KESULITAN MEMBACA PADA ANAK USIA DINI - Wijayanto, Muardi; Anwar, Muhammad Idris; Irawan, Reyhan Taftanni; Anggada, Yuwa Biyu; Putra, Rangga Kusuma; Khalifia, Anna Dina (Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi, 2025)
Penelitian ini mengkaji efektivitas pendekatan machine learning dalam mengidentifikasi kesulitan membaca pada anak usia dini. Menggunakan dataset yang mencakup 500+ sampel dengan berbagai parameter termasuk waktu respons (AvgResponse), skor kompleksitas (avg_d_prime), dan skor disleksia (ktea_dyslexia_ss), penelitian ini menerapkan dan membandingkan dua model machine learning: Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Hasil menunjukkan bahwa SVM mencapai akurasi yang lebih tinggi (80.33%) dibandingkan Random Forest (72.13%) dalam mengidentifikasi kesulitan membaca. Temuan ini menggarisbawahi potensi signifikan machine learning sebagai alat skrining awal untuk kesulitan membaca, memungkinkan intervensi lebih dini dan efektif dalam pendidikan anak usia dini.