## PENERAPAN DAMSTER SHAFER UNTUK MENENTUKAN TIPE AUTISME PADA ANAK USIA DINI BERBASIS ANDROID

## Muh Thariq Hasan (1418152)
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Thariqhasan89@gmail.com

## ABSTRAK
Autisme adalah sebuah gangguan pertumbuhan  mental dan  perilaku pada seseorang.  Autisme ini diderita dari lahir atau dalam kandungan, faktor ini disebebakan oleh berbagai hal seperti menkonsumsi makanan tidak sehat ketika mengandung a tau keturunan genetika dan lingkungan hidup. Autisme ini dapat terlihat sejak umur 6  bulan.  Untuk  mengetahui  tipe  autisme  yang  didiagnosa  guna  mendapatkan  terapi  yang  membantu  tumbuh kembangnya.  Pasien  harus  berkonsultasi  secara  langsung.  Apabila  masalah  ini  diatasi  dengan mengkomputerisasi proses konsultasi maka akan dapat mengefektifkan waktu dan biaya.
Implementasi  akan  dilakukan  menggunakan  berbagai  software  seperti  phpmyadmin  dan  android  studio. Dimana  dalam  pengembangannya  menggunakan  metode  damster  shafer  untuk  menghitung  gejala  yang  telah dipilih  oleh  user.  Dengan  perhitungan  menggunakan  metode  damster  shafer  ini  diharapkan  mampu mengeluarkan  diagnosa  yang  tepat .  Damster  Shafer adalah  suatu  teori  matematika  untuk  pembuktian berdasarkan belief functions (fungsi  kepercayaan) dan plausible reasoning (pemikiran  yang  masuk akal),  yang digunakan  untuk  mengkombinasikan  potongan  informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa. Teori ini dikembangkan oleh Arthur p. Dempster dan Glerur Shafer.
Berdasarkan  pengujian  diketahui:  (1)  semua  fitur  yang  ada  dalam  aplikasi  berjalan  sukses  minimal  pada OS android versi Kitkat 4.0 dan (2) mayoritas user menilai bahwa aplikasi sistem pakar berjalan dengan sangat baik.
Kata kunci : Damster Shafer, Android, Autisme,Sistem Pakar, Anak Usia Dini.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  komputer  pada  zaman  sekarang mengalami  banyak  perubahan  yang  sangat  pesat, seiring  dengan  kebutuhan  manusia  yang  semakin banyak.  Komputer  yang  pada  awalnya  digunakan oleh  akademisi  militer,  tetapi  kini  telah  digunakan secara  luas  di  berbagai  bidang,  misalnya  pada kesehatan,  permainan,  psikologi  dan  sebagainya.  Hal ini  mendorong  para  ilmuwan  untuk  mengembangkan komputer  agar  dapat  mempermudah  pekerjaan manusia.  Salah  satu  implementasinya  adalah  sistem pakar  untuk  menetukan  tipe  autisme  pada  anak  usia dini.
Permasalahan  yang  terjadi  yaitu  banyaknya pengasuh  atau  orang  tua  tidak  mengetahui  secara tepat  gejala  autisme  pada  penderita.  Oleh  sebab  itu para  penderita  autisme  mengalami  gangguan  dalam tumbuh kembangnya seperti cara berinteraksi,berbicara  dan  perkembangan  mental. perkembangan  yang  terganggu  terutama  dalam komunikasi,  interaksi,  dan  perilaku.  Autisme  juga merupakan gangguan neurobiologisme yang menetap. Gangguan  neurobiologisme  tidak  bisa  diobati,  tapi gejala-gejalanya  bisa  dihilangkan  atau  dikurangi, sampai orang awam tidak lagi bisamembedakan mana anak  normal  dan  anak  Autisme.  Gejala-gejala  Autis memang dapat disembuhkan, akan tetapi kelambanan penyembuhan Autisme menimbulkan sejumlah
kondisi (multi faktor) yang mengakibatkan kerusakan jaringan  otak  ( devastating  brain  disorder )  akan menjadi  semakin  parah.  Anak  Autisme  dapat berkembang  secara  optimal  apabila  gejala  Autisme dapat  dideteksi  sejak  dini  dan  kemudian  dilakukan penanganan yang tepat dan intensif,
Dalam pembuatan sistem pakar ini metode yang digunakan  yaitu  metode Damster  shafer untuk menarik  kesimpulan.  Penggunaan  metode  ini  lebih akurat dikarenakan semua informasi tentang gejala,tipe  serta  terapi  yang  diberikan  diperoleh langsung  dari  pakar.  Keakuratan  yang  tinggi  dapat memeberikan  solusi  yang  tepat  terhadap  kesimpulan yang di dapatkan.
Berdasarkan  pengujian  diketahui:  (1)  semua fitur yang ada dalam aplikasi berjalan sukses minimal pada  OS  android  versi  Kitkat  4.0  dan  (2)  mayoritas user  menilai  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  berjalan dengan sangat baik. [1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar Tentang Autisme
Istilah  “autisme”  pertama  kali  diperkenalkan pada  tahun  1943  oleh  Leo  Kanner,  seorang  psikiater dari  John  Hopkins  University  yang  menangani sekelompok  anak-anak  yang  mengalami  kelainan sosial yang berat, hambatan komunikasi dan masalah perilaku.    Anak-anak  ini  menunjukkan  sifat  menarik
diri (withdrawal), membisu, dengan aktivitas repetitif (berulang-ulang) dan stereotipik (klise) serta senantiasa  memalingkan  pandangannya  dari  orang lain.
perkembangan secara menyeluruh yang mengkibatkan hambatan dalam kemampuan sosialisasi, komunikasi, dan juga perilaku. Gangguan tersebut  dari  taraf  yang  ringan  sampai  dengan  taraf yang  berat.  Gejala  autis  ini  pada  umumnya  muncul sebelum  anak  mencapai  3  tahun.  Pada  umumnya penyandang  autis  mengacuhkan  suara,  penglihatan ataupun    kejadian  yang  melibatkan  mereka,  dan mereka  menghindari  atau  tidak  merespon  kontak sosial  misalnya  pandangan  mata,  sentuhan  kasih sayang,  bermain  dengan  anak  lainnya,  Gangguan yang  dialami  anak  autisme  adalah  gangguan  dalam bidang  interaksi  sosial,  gangguan  dalam  bidang komunikasi  (Verbal-non  Verbal),  gangguan  dalam bidang  perilaku,  gangguan  bidang  perasaan/emosi, dan gangguan dalam bidang persepsi-sensorik.[2]

## 2.2. Metode Damster Shafer
Demster  shafer adalah  suatu  teori  matematika untuk  pembuktian  berdasarkan  belief  functions  and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti)  untuk  mengkalkulasi  kemungkinan  dari  suatu peristiwa. Rumus dari demster shafer yaitu :
Dalam  menghadapi  suatu  permasalahan  sering ditemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki  kepastian penuh.  Ketidak  pastian  ini  dapat  berupa  hasil  suatu kejadian.  Hasil  yang  tidak  pasti  disebabkan  oleh beberapa  faktor,  yaitu  aturan  yang  tidak  pasti  dan jawaban  pengguna  yang  tidak  pasti  atas  suatu pertanyaan  yang diajukan oleh sistem. Hal ini sangat mudah  dilihat  pada  sistem  diagnosis  gangguan, dimana  pakar  tidak  dapat  mendefinisikan  hubungan antara  gejala  dengan  penyebabnya  secara  pasti,  dan pasien  tidak  dapat  merasakan  suatu  gejala  dengan pasti  pula.  Pada  akhirnya  akan  ditemukan  banyak kemungkinan  diagnosis. Damster  Shafe r  merupakan nilai  parameter  klinis yang  diberikan  untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Dimana nilai bel (m) suatu gejala yang diinput antara (0-0.9).[3]
2.3. Penerapan  Damster  Shafer  Pada  Diagnosa Gangguan Autisme
Teori Damster  Shafer adalah  suatu  teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief functions (fungsi kepercayaan) dan plausible reasoning (pemikiran  yang  masuk  akal),  yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasi kemungkinan  dari  suatu  peristiwa.  Teori  ini
dikembangkan  oleh  Arthur  p.  Dempster  dan  Glerur Shafer.
Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan  evidence (bukti) dalam  mendukung suatu himpunan proposisi. Jika  bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa  tidak ada  evidence,  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan adanya  kepastian  atau  Plausability  (Pl).  Plausibility dinotasikan sebagai berikut: Pl(s):1-Bel(-s) Plausability juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita yakin - s,  maka  dapat  dikatakan  bahwa “Bel=(-s)=0”. Pada teorema Dempster  Shafer kita  mengenal  adanya frame  of discernment yang  dinotasikan  dengan  “θ”. Frame  ini  merupakan  semesta  pembicaraan  dari sekumpulan hipotesis sehingga sering disebut dengan environment.  Tujuannya  adalah  mengaitkan  ukuran kepercayaan elemen-elemen θ. Tidak semua evidence secara  langsung  mendukung  tiaptiap  elemen.  Untuk itu  perlu  adanya  probabilitas  fungsi  densitas  (m). Nilai m tidak hanya mendefinisikan elemen-elemen θ saja,  namun  juga  semua  subsetnya.  Sehingga  jika  θ berisi  n  elemen,  maka  subset  θ  adalah  2n  .  Jumlah semua  m  dalam  subset  θ  sama  dengan  1.  Apabila tidak  ada  informasi  apapun  untuk  memilih  hipotesis, maka nilai : m{θ} = 1,0. Apabila diketahui X adalah subset dari θ, dengan m1 sebagai fungsi densitasnya, dan  Y  juga  merupakan  subset  dari  θ  dengan  m2 sebagai  fungsi  densitasnya,  maka  dapat  dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu :
Contoh  dibawah  ini,  akan  di  cari  persentase kemungkinan  dari  gangguan-gangguan  Autisme dengan menggunakan  perhitungan  pada  tabel dibawah ini :
No Kode Gejala Bobot 1. GP16 Ekpresi muka kurang hidup 0,6 2. GP18 Menolak untuk dipeluk 0,8
Maka  untuk  menghitung  nilai Dempster  Shafer (DS)  gangguan  autisme  yang  dipilih  dengan menggunakan  nilai  believe  yang  telah  ditentukan pada setiap gejala.
Pl(Ɵ)  =  1–Bel  dimana  nilai  bel  (believe) merupakan nilai bobot yang diinput oleh pakar, maka untuk  mencari  nilai  dari  kedua  gejala  diatas,  terlebih dahulu dicari nilai dari Ɵ, seperti yang dibawah ini.
Gejala 1 : ekspresi muka kurang hidup (GP16)
Maka :
GP16(bel) = 0.6
GP16(Ɵ) = 1-0,6 = 0.4 Gejala 2 : menolak untuk dipeluk (GP18) Maka : GP18 (bel) = 0.8 GP18(Ɵ) = 1-0,8 = 0,2
Maka  untuk  mencari  nilai  dari  GPn,  digunakan rumus :
Maka nilai GPn dari gejala diatas adalah: 0.6*0.8 1-(0.4*0.2) GPn =  0.48 / 1-0.08 =  0.48 /  0,92 =  0,52 Maka  nilai  densitas  dari  kedua  gejala  tersebut adalah  0,59.  Dengan  nilai  densitas  0,59  maka  pasien memiliki  eviden  yang  cukup  kuat  mengalami gangguan autisme.[5]

## 2.4. Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( expert  system )  yaitu  sistem  yang menggunakan pengetahuan manusia, dimana pengetahuan  tersebut  dimasukkan    ke  dalam  sebuah komputer, dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang  biasanya membutuhkan  kepakaran  atau  keahlian  manusia. Dalam  kasus  ini,  sistem  pakar  digunakan  untuk menentukan  jenis  gangguan  perkembangan  pada anak, dimana ada beberapa jenis gangguan yang bisa dialami oleh anak usia dini, karna itu dalam kasus ini, sisten  pakar  digunakan  untuk  membantu  pihak-pihak yang  ingin  mengetahui  jenis  gangguan  pada  anak, dimana  dalam  kasus  ini  ada  empat  jenis  gangguan yang  dibahas,  yaitu  gangguan  pemusatan  perhatian, gangguan  belajar,gangguan  autisme  dan  gangguan bicara.  Didalam  penerapan  sistem  pakar  ini  dibantu dengan  menggunakan  metode demster  shafer . Demster  shafer adalah  suatu  teori  matematika  untuk pembuktian berdasarkan belief functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti)  untuk  mengkalkulasi  kemungkinan  dari  suatu peristiwa.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis
Untuk  membuat  sebuah  sistem  akan  lebih  baik jika  dideskripsikan  fungsi-fungsi  yang  menjadi kebutuhan  dari  sistem  tersebut  untuk  memenuhi  apa yang diinginkan oleh pengguna ( user ). Fungsi-fungsi yang  dibutuhkan  oleh  sistem  akan  dijelaskan  berapa kebutuhan  akusisi dan representasi pengetahuan serta karakteristik user atau pengguna.

## 3.2. Analisis Sistem
Dalam  implementasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  tipe  autisme  pada  anak  usia  dini mempunya struktur sistem yang dijelaskan,tujuan dari penjabaran  analisa  sistem  adalah  untuk  mengetahui kebutuhan yang harus dipenuhi sperti berikut :
1. Sistem memiliki fitur subscribe dengna memasukan alamat email dan nama
2. Jika pengguna sistem adalah administrator maka terdapat  fitur-fitur  yang  harus  dapat  dipenuhi,
berikut di antaranya :
1. Admin melihat feedback dari user
2. Admin melihat data tentang autisme
3. Admin mengirim email pada user
3. Jika  memasuki  sistem  sebagai user maka terdapat fitur yang harus dapat dipenuhi adalah : 1. User dapat  memasukan  nama  dan  alamat email
2. User dapat  meliaht  petunjuk  penggunaan aplikasi
3. User dapat memilih gejala
4. User dapat melihat hasil diagnose
3.3. Analisis Kebutuhan
Dalam pengembangan sistem pakar ini ditemukan  beberapa  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi oleh  sistem,  analisa  kebutuhan  ini  menjabarkan tentang kebutuhan seperti berikut:

## 3.4. Akuisisi Dan Reperesentasi Pengetahuan
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat  dalam mendiagnosa  tipe  autisme  pada  anak  usia  dini  maka kebutuhan  utama  yang  harus  dipenuhi  adalah pengetahuan tentang gejala autisme seperti berikut:

## 1. Data gejala
Autisme  dapat  di  bagi  menjadi  beberapa  tipe dan  gejala  yaitu  seperti  pada  Tabel  3.1  Tipe  dan gejala autism
Tabel 3.1 Tipe dan Gejala Autisme
No Gejala Kode Gejala 1 Konsentrasi mudah teralihkan GP1 2 Tidak bisa diam GP2 3 Banyak bicara GP3 4 Sering kacau GP4 5 Sulit mengikuti aturan GP5 6 Tidak sabar GP6 7 Suka gelisah GP7 8 Sulit membaca dan mengeja GP8 9 Lambat dalam menulis GP9 10 Konsentrasi mudah teralihkan GP10 11 Masih tetap kesulitan dalam berpakaian GP11 12 Sulit mengingat nama atau sebuah objek GP12 13 Percaya diri rendah GP13 14 Sulit dalam berhitung GP14 15 Kontrak mata sangat kurang GP15 16 Ekspresi muka kurang hidup GP16 17 Gerak-gerik kurang tertuju GP17 18 Menolak untuk dipeluk GP18 19 Tidak menengok bila di peluk GP19 20 Menangis dan tertawa tanpa sebab GP20 21 Tidak tertarik pada mainan GP21 22 Terlambat bicara GP22 23 Gangguan pendengaran GP23 24 Keterbelakangan mental GP24 25 Pasif dalam berkomunikasi GP25 26 Sulit untuk membaca dan mengeja GP26 27 Kata-kata yang di ucapkan tidak jelas GP27
Dari  tabel  penyakit  diatas,  sistem  dapat memberikan
informasi
mengenai gangguan perkembangan  anak,  jika  gejala  yang  dialami  anak tersebut  sesuai  dengan  yang  diinput,  maka  rule  yang dapat  digunakan  untuk  menganalisa  suatu  gangguan perkembangan anak tersebut adalah sebagai berikut : Rule 1 :  If jenis gejala GP1 AND GP2 AND       GP3 AND GP4 AND GP5 AND GP6          AND GP7  Then  Gangguan  pemusatan  perhatian (Hyperactive).
Rule 2 :  If  Jenis  gejala  GP8  AND  GP9  AND  GP10
AND  GP11  AND  GP12  AND  GP13  AND GP14    Then  Gangguan  Belajar  (learning disabilities).
Rule 3 :  If  Jenis  gangguan  GP15  AND  GP16  AND
GP17  AND  GP18  AND  GP19  AND  GP20 AND GP21 AND GP22 Then Autisme.
Rule 4 :  If  Jenis  gangguan  GP23  AND  GP24  AND
GP25  AND  GP26  AND  GP27  Then
Gangguan bicara (Articulation).
Dari  alur,  rule  dan  tabel  gejala  diatas,  maka dapat dikonversikan menjadi kaidah produksi. Kaidah produksi  dibentuk  dari  pengubahan  tabel  gejala. Pembuatan  suatu  kaidah  dilakukan  dengan  beberapa tahapan. Berikut
ini merupakan bentuk pengkonversian tabel keputusan menjadi tabel relasi:

## 2. Tabel Relasi
Dalam  pembagian  gejala  diatas  maka  akan dibuat table relasi seperti pada tabel 3.2
Tabel 3.2 Tabel Relasi
Kode Gejala P1 P2 P3 P4 GP1  GP2  GP3  GP4  GP5  GP6  GP7  GP8  GP9  GP10  GP11  GP12  GP13  GP14  GP15  GP16  GP17  GP18  GP19  GP20  GP21  GP22  GP23  GP24  GP25  GP26  GP27 

## 3. Tabel Penyakit
Tabel penyakit terdiri dari 4 penyakit yaitu seperti pada tabel 3.3 Tabel Penyakit
Tabel 3.3 Tabel Penyakit No Gangguan Penyakit 1 Gangguan Pemusatan Perhatian (Hyperactive)
2 Gangguan Belajar (Learning Disabilities)
3 Gangguan Autisme
4 Gangguan Bicara (Articulasi)

## 4. Pohon Keputusan
Proses  pohon  keputusan  dapat  dilihat  seperti pada gambar 3.1
Hyper aktif GP1 GP2 GP3 GP4 GP5 GP6 GP7 Gambar 3.1 Pohon keputusan untuk gangguan pemusatan perhatian LD GP8 GP9 GP10 GP11 GP12 GP13 GP14 Gambar 3.2 Pohon Keputusan Untuk Gangguan Belajar Autisme GP15 GP16 GP17 GP18 GP19 GP20 GP21 GP22 Gambar 3.3 Pohon Keputusan Gangguan Autisme
Articulation GP23 GP24 GP25 GP26 GP27

## Gambar 3.4 Pohon Keputusan Gangguan Bicara

## 3.5. Kebutuhan Mesin Inferensi
Mesin inferensi merupakan  bagian  dari  Sistem Pakar yang melakukan penalaran mengenai informasi yang ada dalam basis pengetahuan untuk menformulasikan  kesimpulan.  Secara  umum  terdapat dua  pendekatan  yang  digunakan  dalam  mekanisme inferensi  untuk  pengujian  aturan  yaitu  pelacakan kebelakang  (backward  chaining)  dan  pelacakan kedepan  (forward  chaining).  Dalam  pelacakan  ke belakang  yaitu  pendekatan  yang  dimotori  tujuan (goal- driven), pendekatan ini pelacakan dimulai dari tujuan  dan  selanjutnya  dicari  aturan-aturan  yang memiliki  tujuan  tersebut  dan  dicari  kesimpulannya (pembuktian).  Sedangkan  pelacakan  ke  depan merupakan pendekatan yang dimotori oleh data (data driven ),  pendekatan  ini  pelacakan  dimulai  dari informasi  masukan,  dan  selanjutnya  mencoba menggambarkan kesimpulan. Seperti pohon keputusan  dibawah  ini,  dimana  pohon  keputusan dirancang sesuai gejala per gangguan.

## 3.6. Blok Diagram User
Pada  blok  diagram  perancangan  sistem  pakar untuk  menentukan  tipe  autisme  pada  anak  usia  dini ditunujukan pada gambar 3.5
Gambar 3.5 Blok Diagram
Pada gambar 3.5 blok diagram diatas dijelaskan bagaimana  alur  dari  sitem  pakar  untuk  menetukan tipe  autisme  pada  anak  usia  dini  bekerja  yaitu  user mengakses  data  yang  telah  disimpan  pada database , pasien  memilih  gejalah  yang  di  derita  saat  ini kemudian  akan  di  proses  oleh damster  shafer dan akan keluar hasil prediksi.

## 3.7. ERD
Pada  bagian  ini  akan  dijabarkan  bentuk  dari relasi  setiap  entitas  pada  data  yang  terdapat  pada aplikasi  sistem  pakar  untuk  menetukan  tipe  autisme pada anak usia dini seperti pada gambar 3.6
TB_PASIEN TB_PENYAKIT
ID NAMA PENYAKIT MEMILIKI ID NAMA ALAMAT Gambar 3.6 ERD
3.8. Flowchart User START MENU UTAMA KONSULTASI PILIH GEJALA HITUNG DAMSTER SHAFER HASIL DIAGNOSA END T Y Gambar 3.7 Flowchart User
Pada  gambar  diatas  dijelaskan  ketika  program dijalankan  pengguna  menampilkan  menu  utama kemudian memilih menu dimana menu yang terdapat adalah  konsultasi.  Apabila  pengguna  memilih  menu konsultasi  pengguna  harus  mengisi  nama  dan  alamat email.

## 3.9. Flowchart Admin
START MENU AWAL PILIH DAFTAR PASIEN ? KIRIM EMAIL Y END STANDBY T
Gambar 3.8 Flowchart Admin
Pada  gambar  diatas  dijelaskan  setelah  program dijalankan  maka  akan  tampil  menu  awal  setalah  kita masuk pada menu awal akan ada menu admin dimana pada  menu  admin  dokter  melihat  daftar  pasien  yang sudah  berkonsultasi  dan  apabila  tidak  maka  akan tetap  di  menu  admin,  setelah  melihat  menu  admin dokter akan mengetahui gejala apa yang diderita oleh pasien,  apabila  dokter  mengetahui  gejala  apa  yang diderita pasien  maka dokter akan  mengirimkan saran melalui email dan proses selesai.

## 3.10. Struktur Menu
Pada  program  sistem  pakar  untuk  menetukan tipe  autisme  pada  anak  usia  dini  ditunjukan  pada gambar    dimana  terdapat  menu  utama,  menu konsultasi,  kemudian  gejala,  penjelasan  tersebut dapat dilihat pada gambar 3.8
Gambar 3.8 Struktur Menu
Pada  gambar  3.8  diatas  menjelaskan  susunan menu  pada  sistem  pakar  untuk  menentukan  tipe autisme  pada  anak  usia  dini  dimana  menu  utama memiliki  sub  menu  seperti  konsultasi.  Pada  menu konsultasi  dimana  pengguna  harus  mengisi  gejala untuk  dapat  melakukan  diagnosa  menggunaka metode  yang  telah  diterapkan.  Setelah  mendiagnosa user dapat melihat tipe penyakit yang diderita.

## 3.11. Data Flow Diagram (DFD)
Perancangan  dfd  dalam  alur  data  pada penyimpanan  atau database di  jelaskan  seperti  pada gambar 3.9
Gambar 3.10  Data Flow Diagram level 0
Pada  gambarr  3.10  ini  menjabarkan  alur  data pada sistem pakar dimana pengguna memberikan data diri  dan  data  gejala  kemudian  mendapatkan  hasil diagnosa  dari  gejala  yang  telah  diinputkan.  Admin memiliki  aktifitas  menerima  data  pasien  kemudian setelah  admin  melihat  data  pasien  maka  selanjutnya admin mengirimkan saran atau solusi untuk pasien.
Untuk  lebih  rinci  DFD  akan  dipecah  lagi menjadi level 1, DFD level 1 pada sistem pakar untuk menetukan  tipe  autisme  pada  anak  usia  dini  dapat dilihat pada gambar 3.11
Gambar 3.11 Data Flow Diagram level 1
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Implentasi Sistem Tahap implementasi merupakan proses pengubahan  analisa  dan  perancangan  ulang  telah disusun sebelumnya menjadi suatu aplikasi yang siap dijalankan. Implementasi aplikasi sistem pakar untuk mentukan  tipe  autisme  pada  anak  usia  dini  sehingga konsultasi  melalui  smartphone  atau mobile bisa  di lakukan.

## 4.2. Menu Utama User
Menu  utama  pada user ini  yaitu  tampilan dimana  menu  yang  dapat  dipilih  oleh user dalam menggunakan aplikasi sistem pakar untuk menetukan tipe autisme pada anak usai dini menggunaka metode damster shafer berbasis Android, seperti pada gambar 4.1
Gambar 4.1 Menu Utama User
4.3. Menu Login Pada Menu Login yaitu pasien harus menginputkan  nama  dan  alamat  email  seperti  pada gambar 4.2

## Gambar 4.2 Pengisian Biodata

## 4.4. Menu Kosultasi Gejala
Pada  fitur  menu  konsultasi  yaitu  berfungsi sebagai  pemilihan  gejala  dimana  user  harus  memilih gejala-gejala apa yang dia derita seperti pada gambar 4.3

## Gambar 4.3 Menu Konsultasi Gejala

## 4.5. Hasil Diagnosis
Pada tampilan hasil diagnosa ini berfungsi untuk menampilkan  diagnosa  dari  gejala-gejala  yang  di pilih  oleh  user  dan  akan  mengeluar  hasil  diagnosa seperti pada gambar 4.5

## Gambar 4.4 Hasil Diagnosis

## 4.6. Pengujian Fungsional
Sistem  pakar  untuk  menentukan  tipe  autisme pada  anak  usia  dini  yang  telah  selesai  akan  diuji.
Apabila  sistem  pakar  untuk  menetukan  tipe  autisme pada  anak  usia  dini  ini  masih  kurang  optimal  maka akan dilakukan perbaikan-perbaikan sampai permasalahn  dapat  teratasi,  lengkap  dan  akurat. Sistem  pakar  yang  telah  diperbaiki  akan  diuji kembali.
Tabel 4.1 Pengujian Fungsional No Menu K 4.0 L 5.0 M 6.0 N 7.0 B G B G B G B G 1 Admin Menginputkan data gejala v v v v 2 User dapat memilih gejala v v v v 3 User mampu mengetahui hasil daignosa v v v v 4 User dapat melihat dari hasil diagnosa v v v v
Keterangan: V = berhasil X = Gagal
Pada  pengujian  fungsional,  terlihat  menu-menu atau  fitur  yang  ada  pada  program  dapat  berjalan dengan  baik  sehingga  sistem  pakar  ini  berjalan  di beberapa perangkat Android minimal versi 4.0 Kitkat.

## 4.7. Pengujian User
Sistem  pakar  untuk  menetukan  tipe  autisme pada  anak  usia  dini  menggunakan  metode Damster Shafer ,  mendapat  respon  dari user dengan  6 pertanyaan dan 3 kategori seperti pada tabel 4.2
Tabel 4.2  Pengujian User
No Pertanyaan Cukup Baik Sangat Baik 1 Tampilan aplikasi 2 2 6 2 Menu berfungsi dengan baik 1 5 4 3 Kelengkapan informasi gejala 1 2 7 4 Keakuratan posisi 2 4 4 5 Aplikasi bermanfaat 3 3 4 6 Aplikasi mudah digunakan 1 2 7 Total 10 18 32 Presentase % 16 30 54
Pada  pengujian  user,  terlihat  mayoritas  user menilai  bahwa  aplikasi  Penentuan  Tipe  Autisme berjalan dengan sangat baik.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  pengujian diatas antara lain adalah :
1. Semua  fitur  yang  ada  dalam  aplikasi  berjalan sukses minimal pada OS Android 4.0 KitKat.
2. Mayoritas  user  menilai  bahwa  aplikasi  sistem pakar berjalan dengan sangat baik.

## 5.2. Saran
Adapun  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan setelah melalukan beberapa pengujian yaitu :
1. Dalam  menentukan  solusi  dari  hasil  diagnosis dapat menambahkan metode Backward Chianing  dalam  mendapatkan  solusi  terhadap suatu penyakit.
2. Diharapkan  skripsi  ini  dapat  menjadi  bahan referensi  serta  acuan  untuk  dikembangkan kedepannya.
3. Penulis  berharap  skripsi  ini  dapat  bermanfaat bagi  pembaca  dan  masyarakat  khususnya kepada dokter.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sri  Muji  Rahayu.(2014).Deteksi  &  Intervensi Pada  Anak  Usia  Dini:  SLB  Pamardi  Putra, Bantul
[2] Kanner,  L.  (1943),  Autistic  Gangguan  Afektif Kontak, Anak Nervous, 2, pp.217-  250
[3] Muhammad Dahria.(2013).Sistem Pakar Metode Damster  Shafer  untuk  menentukan  Jenis
gangguan  perkembangan  pada  anak:  Jurnal Stimik Triguna Dharma Vol. 12
[4] Dwi  Aprilia,Ashar  Johar,Pudji  Hartuti.  (2014). Sistem Pakar Diagnosa Autisme Pada Anak. [5] Hersa Farida Qoriani.(2015). Diagnosa Gangguan  Autisme  Pada  Anak  Berbasis Perangkat Bergerak Android: Surabaya
Universitas Narotama
[6] Puspita,  Diah.  2001. Artikel  Kiat  praktis mempersiapkan  dan  membantu  anak  autis mengikuti pendidikan di sekolah umum .
[7] Kusrini  dan  Sri  Hartati.  2006.  “Penggunaan Penalaran  Berbasis  Kasus  untuk  Membangun Basis  Pengetahuan  dalam  Sistem  Diagnosis Penyakit”.  STMIK  AMIKOM  Yogyakarta  dan Jurusan Fisika Fakultas MIPA UGM
[8] YPAC.(1997).Buku  Pedoman  Dan  Penanganan Autisme.Jakarta:Yayasan Autisma Indonesia
[9] Danuatmaja,  Doni.2003.  Terapi  Anak  Autis Dirumah. Jakarta : IISIP.
[10] Ami  F,  2008, Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem Pakar  Untuk  Menentukan  Jenis  Gangguan Perkembangan  Anak .  Yogyakarta:  Universitas Islam Indonesia.
[11] HR  Hasdianah,  2013,  Autis  Pada  Anak pencegahan,  Perawatan,  dan    Pengobatan. Yogyakarta: ISBN.