## PERMODELAN PREDIKTIF AUTISTIC SPECTRUM  DISORDER DENGAN ALGORITMA C.45
Oktafian Farhan 1 ; Agus Subekti 2
1 Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id oktafian.ofn@bsi.ac.id 2 Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) www.lipi.go.id agus.subekti@lipi.go.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —Autism  is  a  developmental  disability experienced  throughout  the  life  of  a  patient  with Autistic Spectrum Disorder (ASD). The sooner it is handled,  the  more  likely  the  child  will  return  to normal.  For  this reason,  a  new  method  is needed that  can  help  parents  to  quickly  recognize  the symptoms of autism in their children. In a previous study conducted by Fadi Fayez Tabhtah a data set was  produced  to  detect  whether  a  child  has autism or not. But the research only produces data sets, he does not examine more in which algorithm is  suitable  for  the  data  sets  that  have  been produced.  The  data  set  attributes  have  some mising  value,  which  invite  a  question  about  the accuracy  of  data.  In  this  study  researchers  used the  CRISP-DM  method  and  test  the  accuracy  of data  sets  of  previous  studies  using  the  C.45 algorithm.  Furthermore,  the  WEKA  application using  feature  selection  and  influence  of  the missing value for each attribute and find the most significant.  These  attributes  are  then  tested  with the C.45 algorithm so that the predictive model of the  data  set  is  obtained.  The  A6  attribute  of  the decision tree calculation does not appear at all as a  branch.  A  new  model  is obtained  where  the  A6 attribute is omitted, so that when measured by the C.45  algorithm,  a  better  accuracy  value  is obtained. The results of the new model were then tested  on  the  new  questionnaire  data,  which produced precise predictions.
Keywords: ASD, children, data set, C.45 algorithm
Intisari — Autisme  merupakan  disabilitas perkembangan  yang  dialami  sepanjang  hidup penderita  Autistic  Spectrum  Disorder  (ASD). Semakin  cepat  ditangani,  semakin  besar kemungkinan  anak  akan  kembali  normal.  Untuk
alasan  ini,  diperlukan  metode  baru  yang  dapat membantu  orang  tua  dengan  cepat  mengenali gejala  autisme  pada  anak-anak  mereka.  Dalam studi sebelumnya yang dilakukan oleh Fadi Fayez Tabhtah,  suatu  data  set  dihasilkan  untuk mendeteksi  apakah  seorang  anak  memiliki autisme  atau  tidak.  Tetapi  penelitiannya  hanya menghasilkan  data  set,  ia  tidak  memeriksa  lebih lanjut  dimana  algoritma  cocok  untuk  data  set yang  telah  dihasilkan.  Atribut  data  set  ternyata memiliki  nilai  yang  salah,  yang  mengundang pertanyaan  tentang  keakurasian  data.  Dalam penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode CRISP-DM  dan  menguji  keakuratan  data  set penelitian  sebelumnya  menggunakan  algoritma C.45.  Selanjutnya,  aplikasi  WEKA  menggunakan pemilihan  fitur  dan  pengaruh  dari  nilai  yang salah  untuk  setiap  atribut  dan  menemukan atribut  yang paling signifikan.  Atribut-atribut  ini kemudian  diuji  dengan  algoritma  C.45  sehingga model prediksi dari data set diperoleh. Atribut A6 dari  perhitungan  pohon  keputusan  tidak  muncul sama  sekali  sebagai  cabang.  Sebuah  model  baru diperoleh  di  mana  atribut  A6  dihilangkan, sehingga  ketika  diukur  oleh  algoritma  C.45,  nilai akurasi  yang  lebih  baik  diperoleh.  Hasil  model baru  kemudian  diuji  pada  data  kuesioner  baru, yang menghasilkan prediksi yang tepat.
Kata  kunci  :  ASD,  anak-anak,  data  set,  algortima C.45

## PENDAHULUAN
Salah  satu  gangguan  kejiwaan  primer  adalah Autistik  Spektrum  Disorder  (ASD).  ASD  adalah gangguan  mental  yang  membatasi  penggunaan linguistik,  komunikatif,  kognitif,  keterampilan,
serta keterampilan sosial dan kemampuan. Baru- baru  ini,  ASD  telah  dipelajari  dalam  perilaku sains  menggunakan  metode  cerdas  berbasis pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  untuk mempercepat
waktu screening atau meningkatkan  kepekaan,  spesifisitas  atau akurasi  proses  diagnosis.  Pembelajaran  mesin menganggap  masalah  diagnosis  ASD  sebagai tugas  klasifikasi  dalam  model  prediktif  yang dibangun  berdasarkan  kasus  historis  dan kontrol.(Thabtah, 2017)
Pengkajian  dari  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Fadi  Fayez  Thabtah  mengenai Dalam  beberapa  penelitian,  sebenarnya  sudah ada  yang  membahas  mengenai  metode pendeteksian  secara  dini  bagi  anak-anak  yang peningkatan  kinerja  diagnosis  dengan  alat diduga menderita autism.
Salah  satu  masalah  penting  dalam penelitian  autisme  saat  ini  adalah  diagnostik yang  ada  sehingga  individu  dapat  memiliki layanan yang lebih spesifik, lebih baik, dan lebih cepat  sedini  mungkin.  Ini  dapat  dilakukan dengan  banyak  cara,  seperti  mengurangi  waktu diagnosis  secara  efisien  atau  meningkatkan akurasi prediktif diagnosis tanpa mengorbankan validitas atau sensitivitas tes.(Thabtah, 2018)
Autistic  Spectrum  Disorder  Screening Data for  Children dimana  diharapkan  dengan  kajian ulang  ini  diperoleh  model  pendeteksian  dini terhadap  anak  yang  mengidap  autisme  melalui metode machine learning dengan akurat.
Apakah  setiap  variabel  dalam Data  set berpengaruh  dalam  mendeteksi  gejala  autisme pada anak ?. Apakah model pola yang dihasilkan algoritma  C45  dapat  mendeteksi  dengan  akurat autisme pada anak ?. Pernyataan utama masalah di  atas  dijelaskan  ke  pertanyaan  penelitian berikut:
1. Bagaimana hasil pengukuran data set dengan menggunakan algoritma Naive Beyes?
2. Bagaimana hasil pengukuran data set dengan menggunakan algoritma Decision tree C.45 ?
3. Bagaimana korelasi antar variabel dengan metode Pearce ?
4. Bagaimana pengaruh saat feature selection pada data set ?
5. Bagaimana  model  pola  yang  diperoleh algoritma decision tree C.45 ?

## BAHAN DAN METODE
Metode Data mining Data  mining adalah  proses  menemukan pola  yang  menarik,  dan  pengetahuan  dari  data yang  berjumlah  besar  (Han,  Pei,  &  Kamber, 2011).  Metode Data  mining yang  digunakan
model  CRISP-DM,  yang  terdiri  dari  6  fase yaitu(Shearer, 2000):
a. Business  Understanding atau  pemahaman domain (penelitian).
b. Data Understanding atau pemahaman data
c. Data preparation atau persiapan data
d. Modeling adalah fase menentukan teknik data mining yang  digunakan,  menentukan  tools data  mining ,  teknik data  mining ,  algoritma data  mining ,  menentukan  parameter/atribut dengan nilai yang optimal.
e. Evaluation  adalah  fase  interpretasi  terhadap hasil data  mining yang  ditunjukan  dalam proses pemodelan
f. Deployment atau  penyebaran  adalah  fase penyusunan laporan atau presentasi.

## Objek Penelitian
Objek dari penelitian ini adalah, anak-anak yang  memiliki  masalah  dalam  proses  tumbuh kembang yang diperoleh melalui data set .

## Algoritma
Algoritma  akan  dibandingkan  hasilnya untuk  mendapatkan  algoritma  yang  paling  baik nilai  akurasinya.  C lassification adalah  satu bentuk  analisis  data  yang  menghasilkan  model untuk mendeskripsikan kelas data yang penting.
Classification memprediksi  kategori (discrete, unordered) ke  dalam  label class .  (Han  et  al., 2011).  Algoritma  Klasifikasi Decision  tree J-48 yang  terdapat  pada tools aplikasi  WEKA . J48 merupakan  implementasi  dari  algoritma  C4.5 yang  memproduksi Decision  tree (Witten  & Frank, 2005). Metode C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk membentuk sebuah  pohon  keputusan (Decision  tree) .
Klasifikasi Decision  tree terbukti  dapat memberikan  sebuah  keputusan  yang  rumit  atau kompleks  menjadi  lebih  simple  atau  sederhana, sehingga  keputusan  yang  diambil  dapat  lebih menggambarkan atau menginterpretasikan permasalahan  yang  ada.  Algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes ,  dimana  kaidah  Bayes  merupakan kaidah  yang  memperbaiki  atau  merevisi  suatu probabilitas dengan cara memanfaatkan informasi tambahan. Maksudnya, dari probabilitas awal ( prior probability ) yang belum diperbaiki  dengan  rumuskan  berdasarkan informasi  yang  tersedia  saat  ini,  kemudian dibentuklah  probabilitas  berikutnya  ( posterior probability ).
Sumber :(Adinugroho. & Sari, 2018) Gambar 1. Skema Dasar Proses Klasifikasi
Data set yang digunakan dalam penelitian ini  adalah data  set hasil  dari  penelitian  yang dilakukan  oleh  Fadi  Thabtah  dengan  judul penelitian “Autism  Spectrum  Disorder  Screening: Machine  Learning  Adaptation  and  DSM-5 Fulfillment” (Thabtah,  2017) . Sehingga  diperoleh data  set yang  terdapat  di  UCI Machine  Learning Repository tentang Autistic  Spectrum  Disorder Screening  Data  for  Children  Data  set (Dheeru  & Karra Taniskidou, 2017) .
Data  set ini  terdiri  dari  292  data  dengan 20  atribut,  dimana  10  atribut  merupakan pertanyaan    informasi  objek  penelitian  dan  10 pertanyaan  diambil  dari  Autism  Spectrum Quotient  (AQ-10)  yang  memiliki  nilai  1  atau  0 pada setiap pertanyaan.

## Penentuan Algoritma
Pengujian  dilakukan  pada  tools  WEKA dengan  uji percentage  split dan cross  validation baik Naive  Bayes maupun  J.48.  Selanjutnya dipilih yang paling tinggi akurasinya. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Hasil pengujian Algoritma
Mode Pengujian Algoritma Klasifikasi Predeks i Benar Prediksi Salah Akurasi Use Training Naïve Bayes 151–0 0–141 100% Test Decision Tree J-48 151–0 0–141 100% Percentage Naïve Bayes 12-0 1-16 96,55% Split 90% Decision Tree J-48 12-0 0-17 100% Percentage Naïve Bayes 28-1 1-28 96,55% Split 80% Decision Tree J-48 29-0 0-29 100% Percentage Naïve Bayes 47-2 1-38 96,55% Split 70% Decision Tree J-48 49-0 0-39 100% Percentage Naïve Bayes 63-2 0-52 98,52% Split 60% Decision Tree J-48 65-0 0-52 100% Cross- validation Naïve Bayes 149-2 1-140 98,97% Folds=10 Decision Tree J-48 151-0 0-141 100% Sumber: (Farhan & Subekti, 2018) Uji korelasi Untuk
mengukur hubungan antar pertanyaan  satu  dengan  pertanyaan  lain  maka
pada  penelitian  ini  dilakukan  pengukuran korelasi,  perhitungan  menggunakan  rumus korelasi  PEARSON.  Hasilnya  korelasi  tertinggi ada  pada  atribut  4  dengan  atribut  6  yaitu  0,354 (level moderat).

## Sifat Atribut
Dari  sifat-sifat  masing-masing  atribut, terlihat  bahwa  atribut  terbanyak  dalam  bentuk binari  1/0  (A1-A10)  karena  merupakan  skor nilai  jawaban.  Selebihnya  merupakan  atribut keterangan    yang  akan  kita  ukur  apakah  ada pengaruhnya terhadap ASD seperti yang terlihat pada gambar 1.
Sumber: (Farhan & Subekti, 2018)

## Gambar 2. Sifat Atribut

## Missing Value
Dari sifat atribut, dapat dilihat ada 2 atribut yang mempunyai missing value yaitu A13 Etnicity dan A20 Relation , yang masing-masing missing value sebesar 43 data (15%). Dalam WEKA, imputansi dapat  dilakukan  dengan  mengisi  data  yang hilang  dengan  nilai  mediannya.  Dimana  nilai terebut tidak jauh dengan yang lain dengan cara ReplaceMissingValue. (Adinugroho. & Sari, 2018)
Sumber: (Farhan & Subekti, 2018) Gambar 3. Missing Value atribut Etnicity Sebelum di Replace
Gambar  3  menunjukkan  data  set  memiliki missing  value  sebanyak  43  data  (15%),  data tersebut merupakan data apa adanya.
Hasil Cross Validation fold 10 Sebelum di Replace
=== Run information === Correctly Classified Instances         292              100      % Incorrectly Classified Instances         0                0      % Kappa statistic                          1 Mean absolute error                      0 Root mean squared error                  0 Relative absolute error                  0      % Root relative squared error              0      % Total Number of Instances              292 === Detailed Accuracy By Class === TP Rate  FP Rate  Precision  Recall   F-Measure  MCC ROC Area  PRC Area  Class
1.000    0.000     1.000        1.000     1.000       1.000 1.000     1.000     NO 1.000    0.000     1.000        1.000     1.000       1.000
1.000     1.000     YES Weighted  Avg.        1.000        0.000        1.000            1.000        1.000 1.000    1.000     1.000 === Confusion Matrix === a   b   <-- classified as 151   0 |   a = NO 0 141 |   b = YES
Dengan  Cross  Validation,  data-data  dengan misssing value diuji, dan peroleh nilai akurasinya 100%.
Sumber: (Farhan & Subekti, 2018) Gambar 4. Missing Value atribut Etnicity Setelah di Replace
Gambar  4  menunjukkan  data missing  value sebanyak  43  data  (15%),  data  tersebut  diganti dengan data bernilai maksimum.
Hasil Cross  Validation  fold 10  Setelah  di Replace
=== Summary === Correctly Classified Instances        292             100      % Incorrectly Classified Instances         0                0      % Kappa statistic                          1
Mean absolute error                      0
Root mean squared error                  0 Relative absolute error                  0      % Root relative squared error              0      % Total Number of Instances              292 === Detailed Accuracy By Class === TP  Rate    FP  Rate    Precision    Recall      F- Measure  MCC      ROC Area  PRC Area  Class
1.000        0.000        1.000            1.000        1.000 1.000    1.000     1.000     NO 1.000        0.000        1.000            1.000        1.000 1.000    1.000     1.000     YES Weighted  Avg.        1.000        0.000        1.000            1.000 1.000      1.000    1.000     1.000
=== Confusion Matrix === a   b   <-- classified as
151   0 |   a = NO
0 141 |   b = YES
Dengan  Cross  Validation,  data  dengan  misssing value  yang  telah  diganti  diuji,  dan  peroleh  nilai akurasinya 100%.
Feature Selection
Correlation  based  Feature  Selection (CFS) adalah algoritma filter sederhana yang memberi peringkat  fitur subset berdasarkan  korelasi fungsi  evaluasi  heuristik.  Bias  dari  fungsi evaluasi adalah terhadap subset yang mengandung  fitur  yang  sangat  berkorelasi dengan  kelas  dan  tidak  berkorelasi  satu  sama lain.  Pencarian best  first dapat  dimulai  dengan tanpa  fitur (no  attribute )  atau  dengan  semua fitur (all  attribute ).  pencarian  ke  arah  maju menuju  ruang  pencarian  dengan  menambahkan satu fitur ; di bagian terakhir pencarian bergerak mundur  melalui  ruang  pencarian  dengan menghapus  satu  fitur.  Untuk  mencegah pencarian best  first dari  menjelajahi  seluruh ruang  pencarian  fitur subset ,  kriteria  berhenti diberlakukan. Pencarian  akan berakhir jika lima subset
yang diperluas berturut-turut menunjukkan  tidak  ada  perubahan  atas subset
terbaik yang diperoleh.(Hall, 1999).
Penyortiran  atribut  dilakukan  dengan cara  memenggunakan feature  selected atribut pada  aplikasi  Weka  dengan  tujuan  atribut  yang difilter atau tidak dipilih tersebut akan diabaikan dalam uji keakurasian data set . === Attribute Selection on all input data === Search Method: Best first. Start set: no attributes
Search direction: forward Stale search after 5 node expansions Total number of subsets evaluated: 110
Merit of best subset found:    1 Attribute  Subset  Evaluator  (supervised,  Class (nominal): 21 Class/ASD):
CFS Subset Evaluator Including locally predictive attributes Selected attributes: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,18 : 11 A1_ Score A2_ Score A3_ Score A4_ Score
A5_ Score A6_ Score A7_ Score A8_ Score
A9_ Score A10_ Score result
Sumber: Hasil pengujian WEKA
Hasil  seleksi  fitur  diatas,  menunjukkan  hanya ada 11 atribut yang saling mempengaruhi.
Dari  proses  seleksi  atribut  yang  telah diuraikan  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  hasil dari  seleksi  atribut  tersebut  dalam  sebuah  tabel 2, di bawah ini:
Tabel 2. Rekapitulasi Hasil Seleksi Fitur Atribut Data Awal Atribut Data Akhir A1_Score Selected A2_Score Selected A3_Score Selected A4_Score Selected A5_Score Selected A6_Score Selected A7_Score Selected A8_Score Selected A9_Score Selected A10_Score Selected Age Not Selected Gender Not Selected Ethnicity Not Selected Jundice Not Selected Autism Not Selected Country_of_Res Not Selected Used_app_before Not Selected Result Selected Age_Desc Not Selected Relation Not Selected Sumber: (Farhan & Subekti, 2018)
Hanya  ada  11  atribut  yang  paling  saling mempengaruhi  dalam  mendeteksi  ASD  atau tidaknya seorang anak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  penentuan  parameter,  maka atribut  yang  memiliki  pengaruh  korelasi  yang dipakai  adalah:  A1  –  A10  dan  A18  ( Result ).
Atribut  selebihnya  tidak  menentukan  ASD seorang anak sama sekali.
Dari  hasil  uji  keakurasian data  set hasil select  atrtributes menghasilkan tree dengan memiliki  hanya  dua  cabang,  hal  ini  dikarenakan parameter  yang  dijadikan  acuannya  adalah atribut result ,  dimana  pada  atribut  ini  akan menjadikan  atribut Class/ASD bernilai  “ NO ”  jika akumulasi  atribut  A1_ Score sampai  dengan atribut  A10_ Score berjumlah  <=  6,  dan  akan memberikan  nilai  “ YES ”  jika  akumulasi  atribut A1_ Score sampai  dengan  atribut  A10_ Score berjumlah  >  6.  Dengan  kata  lain  penentuan atribut Class/ASD bernilai  “ NO ”  atau  “ YES ” tergantung  dari  nilai  yang  ada  pada  atribut result ,  dan  bukan  dari  pengamatan  atribut A1_ Score sampai A10_ Score . Dikarenakan  nilai  “ NO ”  atau  “ YES ”  yang diberikan  dari data  set hasil select  attributes di atas  bukan  merupakan  bukan  hasil  pengamatan dari  atribut  A1_ Score sampai  dengan  atribut A10_ Score ,  maka  peneliti  memutuskan  untuk tidak  menggunakan  atribut result .  Hal  ini dimaksudkan  agar  hasil  keputusan  yang diberikan oleh atribut Class/ASD yaitu nilai “ NO ” atau  “ YES ”  merupakan  hasil  dari  pengamatan A1_ Score sampai dengan atribut A10_ Score . Dari  hasil  pengujian  tersebut  dihasilkan bahwa  keakurasian  dari  model  baru  saat  tidak
menggunakan  atribut result adalah  seperti  yang dihasilkan di bawah ini:
Cross  validation  Fold 10  atribut  A1_Score sampai dengan A10_Score
=== Stratified cross-validation === === Summary === Correctly  Classified  Instances                  268 91.7808 %
Incorrectly Classified Instances        24                8.2192 %
Kappa statistic                          0.8353 Mean absolute error                      0.1189
Root mean squared error                  0.2844 Relative absolute error                 23.8005 % Root relative squared error             56.9078 % Total Number of Instances              292 === Detailed Accuracy By Class === TP  Rate    FP  Rate    Precision    Recall      F- Measure  MCC      ROC Area  PRC Area  Class
0.934        0.099        0.910            0.934        0.922 0.836    0.905     0.851     NO 0.901        0.066        0.927            0.901        0.914 0.836    0.905     0.897     YES
Weighted  Avg.        0.918        0.083        0.918            0.918 0.918      0.836    0.905     0.873
=== Confusion Matrix === a   b   <-- classified as 141  10 |   a = NO 14 127 |   b = YES

## Sumber: Hasil pengujian WEKA?
Perhitungan algoritma C.45
Selanjutnya dengan perhitungan algoritma  C.45  pada  atribut  A1_Score  sampai dengan A10_Score Langkah-langkah untuk memperoleh atribut  sebagai  akar  adalah  dengan  menghitung jumlah  kasus  dan  jumlah  target  atribut.  Setelah itu  menghitung  nilai  entropy  yang  digunakan untuk  menentukan  seberapa  informatif  sebuah input atribut untuk menghasilkan output atribut. (Kusrini & Luthfi, 2009). Dengan rumus entropi:
Entropy (S) = ∑ − 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 𝑝𝑖 ........................(1)
Gain (S,A) = Enropy (S) - ∑ [𝑆1] [𝑆] 𝑛 𝑖=1 ∗ Enropy (S).... (2)
Memuat Cabang. Setelah  proses  pencarian  nilai  atribut yang  memiliki  nilai gain tertinggi  diperoleh, maka  selanjutnya  atribut  tersebut  digunakan sebagai node . Node ini  memiliki instance sehingga instance dijadikan  sebagai  cabang  dari node . Membagi kasus dalam cabang. Setiap  nilai  pada instance memiliki  nilai yang  berbeda.  Nilai instance ini  diklasifikasikan
berdasarkan  makna  dari  nilai instance tersebut agar menjadi lebih sederhana.
=== Classifier model (full training set) === J48 pruned tree ------------------ A4_ Score = 0 |   A9_ Score = 0: NO (91.0/4.0) |   A9_ Score = 1
|   |   A5_ Score = 0: NO (12.0/1.0) |   |   A5_ Score = 1
|   |   |   A2_ Score = 0 |   |   |   |   A8_ Score = 0: NO (11.0/1.0) |   |   |   |   A8_ Score = 1: YES (8.0/1.0) |   |   |   A2_ Score = 1: YES (9.0) A4_ Score = 1 |   A10_ Score = 0 |   |   A5_ Score = 0: NO (15.0)
|   |   A5_ Score = 1 |   |   |   A1_ Score = 0: NO (6.0)
|   |   |   A1_ Score = 1 |   |   |   |   A9_ Score = 0 |   |   |   |   |   A2_ Score = 0: NO (4.0)
|   |   |   |   |   A2_ Score = 1: YES (4.0/1.0)
|   |   |   |   A9_ Score = 1: YES (7.0)
|   A10_ Score = 1 |   |   A7_ Score = 0 |   |   |   A3_ Score = 0: NO (6.0) |   |   |   A3_ Score = 1 |   |   |   |   A9_ Score = 0 |   |   |   |   |   A1_ Score = 0: NO (7.0/1.0)
|   |   |   |   |   A1_ Score = 1 |   |   |   |   |   |   A5_ Score = 0: NO (4.0/1.0)
|   |   |   |   |   |   A5_ Score = 1: YES (11.0)
|   |   |   |   A9_ Score = 1: YES (18.0) |   |   A7_ Score = 1: YES (79.0/1.0)
Number of Leaves  :   16 Size of the tree :
31
Sumber: Hasil pengujian WEKA?
Dari  model Decision  tree pruned yang dihasilkan  di  atas  terlihat  bahwa  atribut A6_ Score tidak  muncul,  sehingga  atribut  ini dapat  diabaikan.  Adapun  hasil  keakurasian model baru tanpa menyertakan atribut A6_ Score adalah seperti hasil perhitungan di bawah ini
=== Stratified cross-validation === === Summary === Correctly Classified Instances         269               92.1233 % Incorrectly Classified Instances        23                7.8767 % Kappa statistic                          0.8421
Mean absolute error                      0.1166
Root mean squared error                  0.279 Relative absolute error                 23.3434 % Root relative squared error             55.8265 % Total Number of Instances              292
=== Detailed Accuracy By Class === TP Rate  FP Rate  Precision  Recall   F-Measure  MCC ROC Area  PRC Area  Class
0.940    0.099     0.910        0.940     0.925       0.843 0.909     0.853     NO 0.901    0.060     0.934        0.901     0.917       0.843 0.909     0.908     YES
Weighted  Avg.        0.921        0.080        0.922            0.921        0.921 0.843    0.909     0.880
=== Confusion Matrix ===
a   b   <-- classified as 142   9 |   a = NO
14 127 |   b = YES

## Sumber: Hasil pengujian WEKA?

## Pseudocode
Pada  awalnya  model  Program  Prediksi Autisme Sindrome Disorder :
Kamus pertanyaan1,pertanyaan2,pertanyaan3,pe rtanyaan4,pertanyaan5,pertanyaan6,pertanyaan 7,pertanyaan8,pertanyaan9,pertanyaan10: Integer result : integer ASD : String
Adalah menjadi : Kamus pertanyaan1,pertanyaan2,pertanyaan3,pe
rtanyaan4,pertanyaan5,pertanyaan7,pertanyaan 8,pertanyaan9,pertanyaan10 : Integer result : integer ASD : String
Evaluasi akhir Data  training  yang  sudah  dipersiapkan pada  fase-fase  sebelumnya  (model  baru)  akan menjadi  acuan  data  testing  yang  peneliti  ambil dari lapangan. Dimana pengujian dilakukan pada 10 anak dengan data testing hasil dari interview langsung  kepada  responden  melalui  orang tuanya, dimana responden 1, 3, 6,8 dan 9 adalah 5 anak dengan ASD. Hasil prediksi yang diperoleh
menggunakan WEKA dengan model baru dimana Atribut-atribut yang di Uji:
=== Evaluation on test set === === Predictions on test set === inst#     actual  predicted error prediction 1        1:?      2:YES       0.75 2        1:?       1:NO       0.917 3        1:?      2:YES       0.987 4        1:?       1:NO       0.956
5        1:?       1:NO       0.917 6        1:?      2:YES       0.987
7        1:?       1:NO       0.917 8        1:?      2:YES       0.987
9        1:?      2:YES       0.987
10        1:?       1:NO       0.917 === Summary === Total Number of Instances                0 Ignored Class Unknown Instances                 10 === Detailed Accuracy By Class === TP  Rate    FP  Rate    Precision    Recall      F-Measure MCC      ROC Area  PRC Area  Class ?        ?        ?          ?        ?          ?        ? ?         NO ?        ?        ?          ?        ?          ?        ? ?         YES Weighted Avg. ?        ?        ?          ?        ?          ?        ? ?
=== Confusion Matrix === a b   <-- classified as 0 0 | a = NO

## 0 0 | b = YES
Sumber: Hasil pengujian WEKA?
Hasil pengujian menunjukkan 5 responden yaitu responden  1,3,  6,  8  dan  9  memiliki  indikasi (prediksi)  gejala  ASD.  Sedangkan  responden lainnya dapat diakatakan normal (tidak ASD).

## KESIMPULAN
Uji  komparasi data  set yang  dilakukan dengan  aplikasi  Weka  menunjukkaqn  algoritma Decision  tree C.45  lebih  baik  dibandingkan menggunakan  algoritma Naive  Beyes. Korelasi tertinggi  pada  hubungan  A4  dengan  A6  dan  a tidak  ada  pengaruh missing  value  dataset terhadap result. Penelitian  ini  juga  menunjukan bahwa  prediksi  yang  dihasilkan  sangat bergantung  kepada  atribut result sehingga  pola tree yang  dihasilkan  hanya  memiliki  dua  pola dan  tidak  mempertimbangkan  pola  kemunculan dari atribut A1_Score sampai dengan A10_Score, sehingga  tidak  mempergunakan  lagi  atribut result agar prediksi yang dihasilkan memperhitungkan  atribut  A1_Score  sampai dengan  A10_Score.  Atribut  A6_Score  tidak berpengaruh,  dan  ketika  dilakukan  uji  akurasi yang  baru  tanpa  menyertakan  atribut  A6_Score menghasilkan sebuah keakurasian yang nilainya lebih  baik.  Sehingga  dalam  penelitian  ini dihasilkan  sebuah data  set baru  yang  hasil akurasinya lebih baik dari data set sebelumnya..

## REFERENSI
Adinugroho., S., & Sari, Y. A. (2018). Implementasi Data mining Menggunakan WEKA (1st ed.). Malang: Brawijaya Press.
Dheeru, D., & Karra Taniskidou, E. (2017). {UCI} Machine Learning Repository.
Farhan,  O.,  &  Subekti,  A.  (2018). Laporan Penelitian:  Permodelan  Prediktif  Autistic Spectrum  Disorder  Dengan  Algoritma  C.45 .
Jakarta. Hall,  M.  A.  (1999). Correlation-based  Feature Selection for Machine Learning . https://doi.org/10.1.1.149.3848
Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data Mining: Concepts  and  Techniques (3rd  ed.).  USA: Morgan Kaufmann.
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  Data Mining (1st  ed.).  Yogyakarta:  Andi
Publisher. Retrieved from http://andipublisher.com/produk- 0907003050-algoritma-data-mining.html Shearer,  C.  (2000).  The  CRISP-DM  Model:  The New  Blueprint  for  Data  Mining. Journal  of Data Warehousing , 5 (1). https://doi.org/10.1016/0022-
4073(81)90019-4
Thabtah,  F.  (2017).  Autism  Spectrum  Disorder screening:  Machine  learning  adaptation and  DSM-5  fulfillment. Proceedings  of  the 1st International Conference on Medical and
Health  Informatics  2017  -  ICMHI  ’17 ,  1–6.
https://doi.org/10.1145/3107514.310751 5
Thabtah,  F.  (2018).  Machine  learning  in  autistic spectrum  disorder  behavioral  research:  A review  and  ways  forward. Informatics  for Health  and  Social  Care , 8157 ,  1–20. https://doi.org/10.1080/17538157.2017.1
399132
Witten,  I.,  &  Frank,  E.  (2005). Datamining. Practical  Machine  Learning  Tools  and
Technicals .  https://doi.org/0120884070, 9780120884070