A young girl in a striped dress lying down, drawing with markers on white paper.

Apakah Disgrafia Dapat Dideteksi Melalui Observasi Di Rumah Atau Hanya Melalui Evaluasi Profesional?

Disgrafia, gangguan belajar yang mempengaruhi tulisan tangan, dapat sulit untuk didiagnosis karena gejalanya yang halus dan perlunya evaluasi khusus. Sementara evaluasi profesional tetap menjadi standar emas untuk mendiagnosis disgrafia, kemajuan teknologi terbaru menunjukkan bahwa tanda-tanda disgrafia tertentu dapat diamati di rumah, berpotensi membantu deteksi dini. Namun, pengamatan ini idealnya harus dilengkapi dengan penilaian profesional untuk diagnosis yang komprehensif.

Mengamati Disgrafia di Rumah

  • Karakteristik Tulisan Tangan: Orang tua dapat mengamati tulisan tangan yang tidak teratur, penanganan alat tulis yang tidak tepat, penulisan yang lambat atau sulit, dan posisi tangan yang tidak biasa sebagai indikator potensial disgrafia (Kunhoth et al., 2024).
  • Tanda Perilaku: Anak-anak dengan disgrafia mungkin menunjukkan frustrasi atau menghindari tugas menulis, yang dapat terlihat di rumah (Vanjari & Shete, 2023).
  • Alat Digital: Dengan munculnya tablet dan aplikasi digital, orang tua dapat menggunakan alat yang menganalisis karakteristik tulisan tangan seperti tekanan, kemiringan, dan kecepatan, yang merupakan indikasi disgrafi (Ikermane & Mouatasim, 2023)].

Evaluasi Profesional

  • Model Pembelajaran Mendalam: Evaluasi profesional sering menggunakan model pembelajaran mendalam seperti Convolutional Neural Networks (CNN) untuk menganalisis sampel tulisan tangan untuk disgrafia. Model-model ini telah menunjukkan akurasi tinggi dalam membedakan tulisan tangan disgrafis dari tulisan tangan tipikal (Vydeki et al., 2024) (Ramlan et al., 2024).
  • Pendekatan Multimodal: Menggabungkan data tulisan tangan online dan offline melalui pembelajaran mesin dapat meningkatkan keakuratan diagnosis disgrafia, yang biasanya berada di luar lingkup pengamatan rumahan (Kunhoth et al., 2024).
  • Sistem Otomatis: Sistem otomatis menggunakan pengenalan pola dan teknik pemrosesan gambar dapat mengklasifikasikan tingkat risiko disgrafia, memberikan wawasan terperinci yang penting untuk diagnosis (T et al., 2024).

Keterbatasan Pengamatan Rumah

Sementara pengamatan di rumah dapat memberikan wawasan awal, itu dibatasi oleh sifat subjektif penilaian dan kurangnya alat khusus yang digunakan para profesional. Evaluasi profesional menggabungkan algoritma dan model canggih yang menganalisis berbagai fitur tulisan tangan, menawarkan diagnosis yang lebih andal. Selain itu, penilaian profesional dapat membedakan antara disgrafia dan ketidakmampuan belajar lainnya, memastikan bahwa anak-anak menerima intervensi yang tepat (Vanjari & Shete, 2023) (Sharmila et al., 2023).

Sebagai kesimpulan, sementara tanda-tanda disgrafia tertentu dapat diamati di rumah, pengamatan ini harus dianggap awal. Evaluasi profesional, sering melibatkan alat teknologi canggih dan analisis ahli, tetap penting untuk diagnosis yang akurat. Pendekatan ganda ini dapat memastikan intervensi dan dukungan tepat waktu untuk anak-anak dengan disgrafia, yang pada akhirnya membantu pengembangan akademik dan pribadi mereka.

Kunhoth, J., Al-Maadeed, S., Kunhoth, S., Akbari, Y., & Saleh, M. (2024). Automated systems for diagnosis of dysgraphia in children: a survey and novel framework. International Journal on Document Analysis and Recognition. https://doi.org/10.1007/s10032-024-00464-z
Vanjari, N., & Shete, P. (2023). CNN-based Cognitive Impairment Prediction using Handwriting Recognition and Analysis. https://doi.org/10.1109/3ict60104.2023.10391633
Ikermane, M., & Mouatasim, A. E. (2023). Digital handwriting characteristics for dysgraphia detection using artificial neural network. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics. https://doi.org/10.11591/eei.v12i3.4571
Vydeki, D., Bhandari, D., Patil, P. P., & Kulkarni, A. (2024). Towards Accessible Learning: Deep Learning-Based Potential Dysgraphia  Detection and OCR for Potentially Dysgraphic Handwriting. https://doi.org/10.48550/arxiv.2411.13595
Ramlan, S. A., Isa, I. S., Osman, M. K., Ismail, A. P., & Soh, Z. H. C. (2024). Comparing CNN-based Architectures for Dysgraphia Handwriting Classification Performance. Pertanika Journal of Science and Technology. https://doi.org/10.47836/pjst.32.5.05
Kunhoth, J., Al-Maadeed, S., Saleh, M., & Akbari, Y. (2024). Multimodal Ensemble with Conditional Feature Fusion for Dysgraphia Diagnosis in Children from Handwriting Samples. arXiv.Org. https://doi.org/10.48550/arxiv.2408.13754
T, T. B., Goel, U., Ms, V., Kulkarni, V., & Sooda, K. (2024). Automated Detection of Dysgraphia Symptoms In Primary and Middle School Children. https://doi.org/10.1109/esci59607.2024.10497397
Sharmila, C., Shanthi, N., Santhiya, S., & Sruthi, R. (2023). An Automated System for the Early Detection of Dysgraphia using Deep Learning Algorithms. https://doi.org/10.1109/ICSCDS56580.2023.10105022
Scroll to Top