Students diligently working in a classroom, showcasing educational focus and concentration.

Pada Usia Berapa Tanda-Tanda Disgrafia Mulai Terlihat?

Disgrafia, ketidakmampuan belajar tertentu yang mempengaruhi tulisan tangan, biasanya mulai bermanifestasi selama tahun-tahun awal sekolah. Tanda-tanda disgrafia dapat muncul sejak TK dan menjadi lebih jelas seiring kemajuan anak melalui sekolah dasar. Ini adalah periode kritis ketika anak-anak mengembangkan keterampilan menulis mereka, dan kesulitan apa pun di bidang ini dapat menjadi jelas. Rentang usia untuk timbulnya gejala disgrafia umumnya antara 6 hingga 12 tahun, dengan sekolah dasar menjadi waktu kunci untuk diagnosis dan intervensi.

Tanda Awal dan Usia Onset

  • Gejala disgrafia dapat mulai muncul sejak tahun terakhir taman kanak-kanak dan terus berkembang hingga tahun kedua sekolah dasar. Deteksi dini ini sangat penting untuk intervensi tepat waktu untuk mencegah konsekuensi akademis dan sosial negatif (Lomurno et al., 2023).
  • Kisaran usia 7 hingga 12 tahun sangat signifikan, karena penelitian telah menunjukkan bahwa disgrafia lazim di kalangan siswa sekolah dasar dalam kelompok usia ini. Prevalensi disgrafia seumur hidup dalam demografi ini adalah sekitar 27% (Abed et al., 2023).
  • Gangguan ini sering diidentifikasi ketika anak-anak berjuang dengan tugas menulis yang membutuhkan pembentukan huruf dan kata yang benar, yang biasanya diajarkan dan diharapkan untuk dikuasai selama tahun-tahun awal sekolah (Shevchenko et al., 2024).

Karakteristik dan Diagnosis

  • Disgrafia ditandai dengan tulisan tangan yang tidak teratur, penanganan alat tulis yang tidak tepat, tulisan yang lambat atau sulit, dan posisi tangan yang tidak biasa. Gejala-gejala ini dapat mengganggu pembelajaran mengeja dan kecepatan menulis teks (Gary et al., 2023) (Kunhoth et al., 2024).
  • Metode diagnostik tradisional, seperti tes Brave Handwriting Kinder (BHK), sering digunakan untuk mengidentifikasi disgrafia, meskipun dapat bersifat subjektif dan memakan waktu. Metode yang lebih baru, termasuk penggunaan pena pintar dan teknik pembelajaran mendalam, sedang dikembangkan untuk memberikan diagnosis yang lebih objektif dan efisien (Gemelli et al., 2023).
  • Sistem otomatis dan model pembelajaran mesin semakin banyak digunakan untuk mendeteksi disgrafia dengan menganalisis sampel tulisan tangan. Sistem ini dapat mengidentifikasi variasi halus dalam pembentukan huruf dan spasi, yang menunjukkan disgrafia (T et al., 2024) (Devillaine et al., 2021).

Intervensi dan Dukungan

  • Identifikasi dan intervensi dini sangat penting untuk anak-anak dengan disgrafia. Strategi intervensi yang disesuaikan, seperti metode koreksi individual, dapat membantu anak-anak mengatasi kesulitan yang berkaitan dengan menulis dan meningkatkan kinerja akademik dan harga diri mereka (Shevchenko et al., 2024).
  • Kegiatan yang menarik, seperti yang melibatkan interaksi anak-robot, telah dikembangkan untuk mendukung anak-anak dengan disgrafia. Kegiatan ini dapat membantu dalam mengumpulkan data dan menyediakan lingkungan belajar yang mendukung (Gouraguine et al., 2023).

Sementara timbulnya gejala disgrafia biasanya terjadi pada anak usia dini, penting untuk dicatat bahwa setiap anak itu unik, dan manifestasi gejala dapat bervariasi. Beberapa anak mungkin menunjukkan tanda-tanda lebih awal atau lebih lambat dari rentang usia yang khas, dan tingkat keparahan gejala dapat berbeda. Oleh karena itu, penilaian dan intervensi yang dipersonalisasi sangat penting untuk secara efektif mendukung kebutuhan setiap anak.

Lomurno, E., Dui, L. G., Gatto, M., Bollettino, M., Matteucci, M., & Ferrante, S. (2023). Deep Learning and Procrustes Analysis for Early Dysgraphia Risk Detection with a Tablet Application. Reproductive and Developmental Biology. https://doi.org/10.3390/life13030598
Abed, S. N., Abbas, D. M., & Dawood, I. (2023). Lifetime prevalence of dysgraphia and associated family environment characteristics in primary schools. International Journal of Public Health Science. https://doi.org/10.11591/ijphs.v12i3.22526
Shevchenko, Y., Dubiaha, S., SAIENKO, Y., Huz, V., & Svyrydenko, H. (2024). Exploring dysgraphia in elementary school students: assessment and tailored intervention strategies from a psycholinguistic perspective. Multidisciplinary Science Journal. https://doi.org/10.31893/multiscience.2024ss0714
Gary, A., Moore, A., Hilliard, W., Day, M., Boswell, B., & Barnhill, M. (2023). Understanding Dysgraphia. Nursing Made Incredibly Easy. https://doi.org/10.1097/01.nme.0000920520.26260.94
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
Gemelli, A., Marinai, S., Vivoli, E., & Zappaterra, T. (2023). Deep-learning for dysgraphia detection in children handwritings. https://doi.org/10.1145/3573128.3609351
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
Devillaine, L., Lambert, R., Boutet, J., Aloui, S., Brault, V., Jolly, C., & Labyt, E. (2021). Analysis of Graphomotor Tests with Machine Learning Algorithms for an Early and Universal Pre-Diagnosis of Dysgraphia. Sensors. https://doi.org/10.3390/S21217026
Gouraguine, S., Riad, M., Qbadou, M., & Mansouri, K. (2023). Dysgraphia detection based on convolutional neural networks and child-robot interaction. International Journal of Electrical and Computer Engineering. https://doi.org/10.11591/ijece.v13i3.pp2999-3009
Scroll to Top