Mahasiswa UNS Ciptakan Alat Pendeteksi Emosi Anak Penderita Autisme

“Terdapat algoritma machine learning untuk mendeteksi perubahan gerakan wajah, ekspresi mata, dan bahasa tubuh anak dengan autisme yang terkait dengan berbagai emosi. Data yang diperoleh kemudian diolah dan ditampilkan melalui aplikasi mobile yang mudah digunakan oleh orang tua dan pendidik,” tambahnya.

Keunggulan alat ini tidak hanya pada deteksi dan peringatan, tetapi juga pada pendekatan preventif. EMOKIDS memungkinkan membantu tenaga pendidik merencanakan intervensi yang sesuai. Tenaga pendidik dapat menciptakan lingkungan belajar yang kondusif bagi anak-anak autis.

Selain itu, pengembangan teknologi ini telah terintegrasi dalam satu prototipe sehingga biaya yang dikeluarkan lebih terjangkau. Alat ini juga mampu mendukung pengembangan teknologi yang sesuai dengan kebutuhan anak autis di lingkungan pendidikan.

Keberhasilan mereka menjadi bukti bahwa inovasi teknologi dapat memberikan kontribusi nyata dalam bidang pendidikan, terutama dalam Pendidikan Luar Biasa (PLB). Mereka berharap penelitian dan pengembangan EMOKIDS dapat terus dikembangkan dan memberikan manfaat yang lebih besar lagi bagi masyarakat.

(Taufik Fajar)