## Sistem Pakar Deteksi Dini Autisme Pada Anak Balita Menggunakan Metode Forward Chaining
Rudy Asrianto 1 , Raden Ajeng Kartini 2 , Asrinda Amalia 3
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
3 Program Studi Komunikasi, Fakultas Ilmu Komunikasi, Universitas Muhammadiyah Riau
1 rudyasrianto@umri.ac.id * , 2 180402085@student.umri.ac.id , 3 asrinda.amalia@umri.ac.id

## Abstract
Autism is a subtype of a condition that affects development and is referred to as autism spectrum disorder (ASD). Problems of a  severe  neurobiological  nature  that  impair  normal  brain  function  have  been  implicated  as  a  potential  cause  of  autism. Children who have these disorders have a more difficult time engaging in social activities and effectively communicating with others,  which  is  one  of  the  signs  of  autism.  Parents  are  able  to  use  the  system  effectively  by  basing  their  decisions  on  the symptoms that their child is exhibiting, which makes early detection possible. In order to reduce the number of cases in which an incorrect diagnosis is made, there is a pressing need for the development of a system that would assist medical professionals in  making  simpler  and  more  reliable  diagnoses  of  autism.  This  system  also  needs  to  assist  in  the  formulation  of recommendations and the establishment of a diagnostic model that is able to evaluate each and every one of the obstacles and difficulties that youngsters are faced with. Utilizing an expert system as a means to carry out this implementation is one possible course  of  action.  During  the  course  of  their  examination,  the  researchers  made  use  of  a  methodology  known  as  forward chaining. This method entails tracing transitions beginning with the facts and seeking rules that fit the existing hypotheses all the  way  to  the  conclusions.  The  findings  of  the  black  box  testing  indicate  that  the  functionality  of  the  system  is  running effectively, while the results of the User Acceptance Test (UAT) indicate a value of 81.05% in the Very Good category. We now have the findings of the black box testing thanks to the fact that the construction of the expert system went off without a hitch..
Keywords: Expert Systems, Autism, Toddlers, Forward Chaining, Early Detection, Information Systems.

## Abstrak
Autisme adalah subtipe dari suatu kondisi yang mempengaruhi perkembangan dan disebut sebagai gangguan spektrum autisme (ASD). Masalah yang bersifat neurobiologis parah yang merusak fungsi otak normal telah terlibat sebagai penyebab potensial autisme. Anak-anak yang mengalami gangguan ini lebih sulit terlibat dalam kegiatan sosial dan berkomunikasi secara efektif dengan  orang  lain,  yang  merupakan  salah  satu  tanda  autisme.  Orang  tua  dapat  menggunakan  sistem  secara  efektif  dengan mendasarkan  keputusan  mereka  pada  gejala  yang  ditunjukkan  anak  mereka,  yang  memungkinkan  deteksi  dini.  Untuk mengurangi jumlah kasus diagnosis yang salah, ada kebutuhan mendesak untuk pengembangan sistem yang akan membantu profesional medis dalam membuat diagnosis autisme yang lebih sederhana dan lebih andal. Sistem ini juga perlu membantu dalam perumusan rekomendasi dan pembentukan model diagnostik yang mampu mengevaluasi setiap hambatan dan kesulitan yang dihadapi oleh kaum muda. Memanfaatkan sistem pakar sebagai sarana untuk melaksanakan implementasi ini adalah salah satu  tindakan  yang  mungkin  dilakukan.  Selama  pemeriksaan  mereka,  para  peneliti  menggunakan  metodologi  yang  dikenal sebagai  forward  chaining.  Metode  ini  melibatkan  penelusuran  transisi  yang  dimulai  dengan  fakta  dan  mencari  aturan  yang sesuai  dengan  hipotesis  yang  ada  sampai  ke  kesimpulan.  Temuan  pengujian  black  box  menunjukkan  bahwa  fungsionalitas sistem berjalan efektif, sedangkan hasil User Acceptance Test (UAT) menunjukkan nilai 81,05% dengan kategori Sangat Baik. Kami sekarang memiliki temuan pengujian kotak hitam berkat fakta bahwa konstruksi sistem pakar berjalan lancar.
Kata kunci: Sistem Pakar, Autis, Balita, Forward Chaining, Deteksi Dini, Sistem Informasi,
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Setiap  orang  tua  ingin  anaknya  menjadi  normal  dan sehat.  Namun,  setiap  orang  tua  secara  alami  akan mengalami  kesedihan  dan  kekhawatiran  jika  anak mereka  menunjukkan  perilaku  aneh,  baik  secara  fisik maupun  psikologis,  karena  takut  anak  mereka  tidak akan mampu mengatasinya.
Balita adalah anak-anak antara usia 0 sampai 59 bulan, dan  periode  ini  ditandai  dengan  proses  pertumbuhan dan perkembangan yang sangat cepat, serta perubahan yang menuntut makanan yang lebih bergizi berkaliber tinggi. Balita, di sisi lain, adalah populasi yang sangat rentan  terhadap  masalah  gizi  karena  mereka  tidak
mendapatkan nutrisi yang mereka butuhkan. Konsumsi makanan  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap status gizi anak, yang sangat penting untuk mendorong perkembangan  fisik  dan  perkembangan  mental  anak. [1].
Autisme adalah suatu kondisi gangguan perkembangan yang  mempengaruhi  anak-anak  dimana  gejalanya pertama kali muncul sebelum usia tiga tahun. Kondisi autisme,  yang  sering  disebut  dengan  ASD  (Autism Spectrum  Disorder),  adalah  gangguan  perkembangan yang  menyerang  anak-anak  sebelum  usia  tiga  tahun. Kondisi neurobiologis parah yang mengganggu fungsi otak dan menyulitkan anak-anak untuk berinteraksi dan berkomunikasi  dengan  baik  dengan  orang  lain  adalah
salah satu penyebab autisme. Karena tahapan seorang anak  sangat  mempengaruhi  bagaimana  mereka  akan bersikap  ketika  menghadapi  rintangan  di  masa  depan [2].  Untuk  mengurangi  kesalahan  diagnostik,  maka dibutuhkan sistem yang mendukung melalui pengetahuan  profesional  untuk  mendeteksi  autisme dengan  lebih  mudah  dan  akurat,  serta  membantu membuat rekomendasi dan membuat model diagnostik yang dapat memeriksa semua rintangan dan tantangan yang  dihadapi  anak-anak.  Sistem  pakar  dapat digunakan sebagai implementasi ini.
Sebuah program komputer yang disebut Sistem Pakar (Expert  System)  menggunakan  pengetahuan  dan penalaran para ahli untuk mengatasi masalah tertentu. Pengguna  sistem  pakar  dapat  berkonsultasi  dengan para  ahli  untuk  membantu  mereka  memecahkan tantangan  yang  sulit.  Teknologi  ini  akan  mendukung para  profesional  dalam  peran  mereka  sebagai  asisten yang sangat terampil [3]. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan  metode Forward  Chaining . Forward Chaining adalah metode menelusuri transisi mulai dari fakta-fakta dengan mencari aturan yang cocok dengan hipotesis-hipotesis yang ada hingga kesimpulan.
Dengan adanya sistem pakar deteksi dini autisme pada anak  balita  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  para orang  tua  dalam  deteksi  dini  gangguan  spektrum autisme pada anak usia balita. Membantu mengurangi dampak  yang  terjadi  pada  kehidupan  anak  serta mendapatkan pengobatan yang tepat untuk menangani anak dengan gangguan spektrum autisme.

## 2. Metode Penelitian
Untuk  melakukan  sebuah  penelitian  diperlukan tahapan-tahapan  yang  tersusun  secara  sistematis  agar penelitian  tersebut  dapat  mencapai  tujuan  yang diinginkan. Berikut tahapan-tahapan yang akan dilalui pada penelitian tugas akhir ini :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1. Identifikasi Masalah
Setiap  orangtua  pasti  memiliki  keinginan  untuk mempunyai anak yang sehat dan cerdas, serta anaknya dapat  berkembang  sempurna.  Namun  demikian, harapan  tidak  seindah  kenyataan,  tidak  semua  anak
tumbuh  dalam  kondisi  seperti  itu.  Setiap  tahun  di seluruh dunia, kasus autisme mengalami peningkatan. Awal tahun1990-an, kasus autisme masih berkisar pada perbandingan 1:2.000 kelahiran ( Synopsis of Psychiatry ).
Berdasarkan data Centers of Disease Control (CDC) di Amerika  Serikat,  prevalensi  (angka  kejadian)  anak dengan  gangguan  spektrum  autisme  adalah  1  dari  59 pada  tahun  2018,  bertambah  15%  dari  tahun  2014. Sedangkan WHO memperkirakan satu dari 160 anak di seluruh dunia menderita gangguan spektrum autisme.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  maka  dibutuhkan suatu  layanan  untuk    deteksi  dini  autisme  pada  anak balita agar dapat mengurangi jumlah penderita autisme. Pada tahap ini, penulis mengidentifikasi masalah untuk penelitian  seperti  mencari  tahu  tentang  autisme meliputi  gejala-gejala  autisme  pada  anak  balita.  Pada tahap  ini  penulis  juga  mengidentifikasi  bagaimana merancang dan membangun sistem pakar deteksi dini autisme  pada  anak  balita  dengan  melakukan  studi pustaka terhadap jurnal, ini digunakan untuk mendapat informasi  terkait  teknik,  metode  serta  algoritma. Tahapan  ini  juga  digunakan  untuk  menetapkan rumusan  masalah  agar  penelitian  terarah  dan  tidak keluar dari batasan masalah.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan, seperti data  gejala  autisme  yang  dibutuhkan  sesuai  dengan masalah yang sedang dihadapi. Tahapan pengumpulan data  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dan  studi literatur.

## Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mendapatkan data gejala autisme  yang  terjadi  pada  anak  balita,  yang  menjadi narasumber dalam wawancara ini adalah seorang pakar Psikolog  perkembangan  anak  di  HUMANIKA Psychology Center yaitu Ibu Aida Malikha, S.Pi, M.Si, Psikolog.

## Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  dengan  tujuan  mendapatkan dasar-dasar  referensi  yang  akurat  dalam  menerapkan suatu  metode  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini, yaitu dengan mempelajari buku dan jurnal terkait yang berhubungan dengan permasalahan yang dibahas.
2.3. Analisis Sistem
Analisis  sistem  dilakukan  sebagai  tahapan  dalam membagun sistem, analisis sistem yang dilakukan pada tugas akhir ini yaitu.
2.3.1 Analisis Kebutuhan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  analisis  data  yang akan  digunakan  pada  sistem  yaitu  data  gejala  dengan memanfaatkan pengetahuan dari pakar terkait.
2.3.2 Analisis Basis Pengetahuan
Pada tahapan ini dilakukan analisis basis pengetahuan yang  nantinya  dibutuhkan  dalam  sistem.  Pada penelitian  ini,  basis  pengetahuan  berisi  pengetahuan berupa fakta yang terdiri dari data gejala autisme dan solusi penanganan.

## Basis Pengetahuan Gejala

## Berisi data gejala-gejala autisme pada anak

## Basis Pengetahuan Solusi
Berisi  data  solusi  yang  disarankan  dari  hasil  deteksi tingkat autisme pada anak yang didapat dari pakar.
2.3.3 Analisis Mesin Inferensi
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  proses  penggabungan banyak  aturan  berdasarkan  data  yang  tersedia  dari pakar  yang  merujuk  kepada  tabel  relasi  untuk mempertimbangkan informasi dalam basis pengetahuan dan merumuskan informasi.
2.3.4 Analisis Fungsional Sistem
Pada  bagian  ini  dilakukan  pemodelan  pengembangan sistem  pakar  deteksi  dini  autisme  pada  anak  balita untuk memodelkan input yang diolah oleh sistem agar menghasilkan output yang  dibutuhkan.  Analisis fungsional  sistem  meliputi Flowchart , Use  Case Diagram , dan Activity Diagram.
2.4. Perancangan Sistem
Dalam tahapan ini dilakukan perancangan sistem, pada penelitian  ini  peneliti  melakukan  beberapa  tahapan yaitu:

## Perancangan Database
Pada tahapan ini dilakukan pembuatan database untuk menyimpan data yang dibutuhkan dalam sistem deteksi dini autisme pada anak balita.

## Peracangan Struktur Menu
Pada  bagian  ini  peneliti  merancangan  struktur  menu untuk  memberikan  gambaran  menu  yang  akan dibutuhkan oleh sistem pakar deteksi dini autisme pada anak balita.

## Perancangan Antarmuka
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perencanaan  anatarmuka yang  akan  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  pakar untuk memberikan pengalaman yang ramah pengguna.
2.5. Implementasi
Pada  tahap  ini,  hasil  analisis  diterapakan  dalam pembuatan sistem dan juga diuji untuk melihat apakah sistem  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Untuk mengimplementasikan  sistem,  peneliti  menggunakan perangkat lunak dan perangkat keras. Perangkat lunak yang digunakan yaitu:
a. Platform : Windows
b. Bahasa Pemrograman : PHP
c. DBMS : MySQL.
2.6. Pengujian Sistem
Pada tahapan ini akan dilakukan pengujian sistem yang telah dibangun, apakah sistem tersebut telah memenuhi kriteria  maupun  tujuan  yang  di  capai  atau  belum. Pengujian yang dilakukan yaitu peneliti terlebih dahulu melakukan  uji  black  box  untuk  menguji  kelayakan fungsionalitas sistem dan kemudian dilanjutkan dengan pengujian User  Acceptance  Test (UAT)  terhadap pengguna  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  umpan balik  pengguna  pada  sistem  yang  dibangun  apakah efektif dan tepat untuk deteksi dini autisme pada anak.

## 2.7. Kesimpulan dan Saran
Tahap  akhir  penelitian  adalah  membuat  kesimpulan dan  saran.  Pada  tahapan  ini  peneliti  menarik kesimpulan  berdasarkan  hasil  penelitian  dan  saran untuk perbaikan mengembangkan penelitian ini.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisis Sistem
3.1.1 Analisa Kebutuhan Data
Sistem pakar deteksi dini autisme pada anak balita ini menggunakan  algoritma forward  chaining .  Untuk membangun  sistem  ini  ada  data  yang  diperlukan  agar sistem ini dapat menghasilkan hasil akhir yang sesuai dengan yang di inginkan, pada penelitian ini data yang dibutuhkan adalah sebagai berikut :

## Data Gejala
Data  gejala  berisi  gejala-gejala  autis  yang  akan digunakan untuk basis pengetahuan pada sistem.

## Data Solusi
Data  solusi  berisi  solusi  yang  akan  digunakan  untuk basis pengetahuan pada sistem.
3.1.2 Analisa Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  yang  digunakan  pada  sistem  ini diperoleh  dan  telah  divalidasi  oleh  pakar.  Basis pengetahuan  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting dalam  membangun  sebuah  sistem  pakar  yang  mana pada  sistem  ini  akan  mempresentasikan  pengetahuan dari  seorang  pakar.  Adapun  basis  pengetahuan  yang akan digunakan pada sistem ini yaitu :

## Basis pengetahuan gejala
Data gejala autisme pada balita ini diperoleh dari pakar dan  data  gejala  yang  akan  digunakan  pada  sistem merupakan  gejala-gejala  krusial  menurut  pakar.  Data gejala dapat dilihat pada table berikut :

## Tabel 1. Gejala Autisme
No
Pertanyaan / Gejala
1 Anak tidak melihat ke arah sesuatu yang orang tua atau orang lain tunjuk.
2 Orang tua pernah berpikir bahwa anaknya tuli
3 Anak tidak pernah bermain pura-pura. (misalnya pura-pura berbicara menggunakan telepon atau menyuapi boneka)
4 Anak tidak pernah memanjat benda-benda.
(misalnya furniture, alat-alat bermain atau tangga)
5 Anak suka menggerakkan jari-jari taagannya dengan cara yang tidak biasa di dekat matanya.
6 Anak tidak pernah menunjuk dengan satu jari untuk meminta sesuatu atau meminta tolong.
(menunjuk makanan atau mainan yang jauh dari jangkauannya)
7 Anak tidak pernah menunjuk dengan satu jari untuk menunjukkan sesuatu yang menarik kepada orang tua.
8 Anak tidak tertarik pada anak lainnya. (anak anda tidak memperhatikan anak lainnya, tersenyum pada anak lain atau pergi kea rah mereka)
9 Anak tidak pernah memperlihatkkan suatu benda dengan membawa atau mengangkatnya kepada orang tua
10 Anak tidak memberikan respon ketika namanya di panggil.
11 Anak tidak tersenyum balik ketika orang tua atau orang lain tersenyum kepadanya.
12 Anak marah atau tampak sangat sensitive ketika mendengar suara bising.
13 Anak tidak bisa berjalan.
14 Anak tidak menatap mata saat orang tua atau orang lain berbicara padanya.
15 Anak tidak mencoba meniru apa yang dilakukan orang tua atau orang lain.
16 Anak tidak melihat sekeliling untuk melihat apa yang anda lihat ketika anda memutar kepala untuk melihat sesuatu.
17 Anak tidak mencoba untuk membuat orang tua melihat kepadanya. (misalnya berkata “lihat” atau
“lihat aku”)
18 Anak tidak mengerti saat orang tua memintanya melakukan sesuatu. (anak tidka mengerti kalimat “letakkan mainan itu di meja” atau “ambilkan saya bantal”)
19
Anak tidak menatap wajah orang tua atau orang lain ketika sesuatau yang baru terjadi untuk melihat perasaan atau tanggapan orang tua atau orang lain tentang hal itu. (Misalnya, jika anak anda mendengar bunyi aneh atau lucu, atau melihat mainan baru, dia tidak menatap wajah anda)
20 Anak tidak menyukai aktifitas yang bergerak.
(Misalnya, diayun-ayun atau dihentak-hentakkan pada lutut)

## Basis pengetahuan solusi
Data  solusi  yang  akan  digunakan  pada  sistem  ini diperoleh  dari  pakar  dimana  solusi  yang  diberikan sesuai  dengan  hasil  output  dari  sistem  yaitu  beresiko autisme  atau  tidak  beresiko  autisme.  Solusi  dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 2.  Data Solusi No Solusi 1 Resiko Rendah (0-2) Tidak ada Tindakan lanjutan yang diperlukan, selain pengamatan untuk mengidentifikasi potensi autisme.  Jika  usia anak di bawah 24 bulan, maka pemeriksaan dapat  dilakukan  lagi  pada  usia  yang  lebih tua, untuk mendapatkan data yang stabil.
2 Resiko Medium
(3-7) Perlu  dilakukan  wawancara  tindak  lanjut dengan psikolog.
3 Resiko Tinggi (8-20)
Anak  sangat  beresiko  tinggi  mengalami gangguan autisme atau hambatan perkembangan  lainnya.  Anak  harus  segera
dirujuk  ke  klinik  tumbuh  kembang  anak, psikolog anak atau dokter spesialis anak.

## 3.1.3 Analisa Metode
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah forward  chaining .  Penelusuran  maju  atau forward chaining ini menggunakan fakta terlebih dahulu untuk mendapatkan kesimpulan atau diagnosa. Dalam sistem yang akan dibangun, User akan memilih gejala-gejala apa  saja  yang  dirasakan  dan  berdasarkan  dari  data gejala  tersebut  maka  akan  di  ambil  kesimpulan diagnosa  kemungkinan  beresiko  autis  atau  tidak. Penelusuran forward chaining pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 2. Analisa Metode Forward Chaining
Berikut ini penjelasan dari tiap tahapan yang ada pada gambar 2 :
a. Pakar menginputkan data dalam basis pengetahuan, data yang di input kedalam sisitem
b. Pada  saat  konsultasi  sistem  menampilkan  data pertanyaan  yang  di  indikasikan  sebagai  gejala  yang mana setiap jawaban nya memiliki skor masing-masing c. Pada  saat  melakukan  konsultasi  jawaban  akan dihitung  skornya  untuk  mendapatkan  klasifiksi  hasil konsultasi d. Setelah  didapatkan  keputusan,  maka  sistem  akan mengeluarkan  output  berupa  hasil  deteksi  beserta solusinya
Analisa sistem dilakukan pada penelitian ini agar kita dapat lebih mudah memahami system seperti apa yang akan  kita bangun , hasil akhir yang akan di capai pada penelitian  ini  yaitu  berupa  hasil  deteksi  dini  autism pada  anak  balita  apakah  balita  tersebut  beresiko tautisme  atau  tidak.  Oleh  karena  itu  analisis  sistem diperlukan  untuk  membantu  mewujudkan  hasil  akhir yang di inginkan.
3.2 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  melihat  hasil  dari sistem apakah sudah berjalan sesuai dengan analisa dan perancangan yang telah dilakukan sebelumnya. Tahap pengujian sistem ini perlu dilakukan agar sistem dapat menjadi  solusi  dari  permasalahan  yang  telah diidentifikasi sebelumnya.
3.2.1 Pengujian Black Box
Pengujian black box akan memperlihatkan sistem yang telah  dibuat  dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan  atau  tidak.  Berdasarkan  pengujian black box yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwasannya  sistem  dapat  berjalan  sebagaimana mestinya.
3.2.2 Pengujian User Acceptance Test (UAT)
Pengujian  UAT  dilakukan  dengan  memberikan kuisioner  yang  berisi  pertanyaan-pertanyaan  tentang sistem. Kuisioner tersebut diberikan kepada pengguna dan pakar agar dapat menilai dan mengevaluasi sistem. Pada  kuisioner  yang  akan  disebarkan  dengan menggunakan  skala  likert  terdapat  nilai  bobot  (1-5) yang akan digunakan sebagai indikator untuk penilaian kesesuaian dari pertanyaan yang ada.

## Tabel 3. Hasil Responden Pakar dan Orang tua
No Responden Rata-rata Hasil Pengujian 1 Pakar 87,5% 2 Orang tua 74,6%
Dari data hasil pengujian UAT dengan responden pakar dan orang tua di atas dapat disimpulkan rata-rata hasil pengujian UAT sistem pakar deteksi dini autisme pada balita adalah sebagai berikut :
Rata-rata = (87,5 + 74,6)/2 × 100%
= 81,05%
Berdasarkan  nilai  rata-rata  yang  didapat,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pengujian  User  Acceptance  Test (UAT) memperoleh rata-rata 81,05%. Nilai rata-rata ini dikategorikan  Sangat  Bagus  sehingga  sistem  dapat diterima  dan  digunakan  pengguna  untuk  memenuhi kebutuhan.

## 4.   Kesimpulan
Setelah  sampai  pada  tahap  pengujian  sistem  pakar deteksi  dini  autisme  pada  anak  balita  menggunakan metode  forward  chaining,  maka  dapat  diambil kesimpulan,  sistem  pakar  deteksi  dini  autisme  pada anak  balita  menggunakan  metode  forward  chaining telah  berhasil  dibangun  dengan  hasil  pengujian  black box yang menunjukkan fungsionalitas sistem berjalan dengan  baik  dan  pengujian  User  Acceptance  Test (UAT)  menunjukkan  nilai  81,05%  dengan  kategori Sangat Bagus.

## Daftar Rujukan
[1] Febrianti,  Y.  (2020).  Gambaran  Status  Ekonomi  Keluarga terhadap Status Gizi Balita (BB/U) di Kecamatan Rumbai Pesisir Kota Pekanbaru. Skripsi , 2 (1), 5–7.
[2] Joon, P., Kumar, A., & Parle, M. (2021). Apa itu autisme?
[3] Putri, R. A. (2018). Sistem Pakar . 14 (1), 75–86.
[4] Setiaji, A. K. (2020). SISTEM PAKAR UNTUK MENETUKAN  TIPE  AUTISME  PADA  ANAK  USIA  7-10 TAHUN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING. Jurnal  Ekonomi  Volume  18,  Nomor  1  Maret201 , 2 (1), 41–49.
[5] TJ  Sitinjak,  D.  D.  J.,  Maman,  &  Suwita,  J.  (2020). ANALISA DAN  PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI  ADMINISTRASI KURSUS  BAHASA  INGGRIS  PADA  INTENSIVE  ENGLISH COURSE DI CILEDUG TANGERANG . 8 (1).
[6] Amarul Ma’ruf, L. A., Kartika, C., & Wiguna, C. (2020). Black Box  Testing  Boundary  Value  Analysis  Pada  Aplikasi Submission System. Edik Informatika , 6 (2), 15–22. https://doi.org/10.22202/ei.2020.v6i2.3995 .
[7] Sabaruddin,  R.,  &  Eka  Jayati,  W.  (2020). JAGO  NGODING PEMROGRAMAN  WEB  DENGAN  PHP  UNTUK  PEMULA (Issue January).
[8] Pusdatin  Kemendikbud,  I.  (2020).  Statistik  Pendidikan  Luar Biasa  2019-2020. Pusat  Data  Dan  Teknologi  Informasi. , 1 (1), 195.
[9] Rachman, R.  (2019).  Penerapan  Sistem Pakar  Untuk  Diagnosa Autis  Dengan  Metode Forward  Chaining . Jurnal  Informatika ,
6 (2), 218–225. https://doi.org/10.31311/ji.v6i2.5522 .
[10] Rozaq,  A.  (2019). ARTIFICIAL  INTELLIGENCE  Untuk Pemula .
[11] Hidayat,  T.,  &  Putri,  H.  D.  (2019).  Pengujian  Portal Mahasiswa  pada  Sistem  Informasi  Akademik  (SINA) menggunakan Black Box Testing dengan Metode Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis. Jurnal Informatika Pengembangan IT (JPIT) , 7 (1), 83–92.
[12] Nurudin,  M.,  Jayanti,  W.,  Saputro,  R.  D.,  Saputra,  M.  P.,  & Yulianti.  (2019).  Pengujian  Black  Box  pada  Aplikasi Penjualan  Berbasis  Web  Menggunakan  Teknik  Boundary Value  Analysis. Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang , 4 (4), 143. https://doi.org/10.32493/informatika.v4i4.3841 .
[13] Anardani,  S.,  &  Putera,  A.  R.  (2019).  Analisis  Pengujian Sistem  Informasi  Website  E-Commerce  Manies  Group Menggunakan  Metode  BlackBox  Functional  Testing. Prosiding.Unipma.Ac.Id , 1–4.
http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SNHP/article/viewFi le/768/740 .
[14] Jaya,  T.  S.  (2018).  Pengujian  Aplikasi  dengan  Metode Blackbox  Testing  Boundary  Value  Analysis  (Studi  Kasus: Kantor  Digital  Politeknik  Negeri  Lampung). Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT) , 03 (02).
[15] Yanto, B. F., Werdiningsih, I., & Purwanti, E. (2017). Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Anak  Bawah  Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining . Journal of Information  Systems  Engineering  and  Business  Intelligence ,
3 (1), 61. https://doi.org/10.20473/jisebi.3.1.61-67 .
[16] Nurdin,  M.  A.,  &  Hermawan,  I.  (2017).  Analisis  Dan
Pengembangan Aplikasi Inhouse Klinik Perusahaan Menggunakan Framework
Codeigniter, Studi Kasus PT.Reckitt Benckiser Indonesia. Journal Teknologi Terpadu ,
3 (1),
1–7.
http://www.jurnal.stmik- mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/208/231 .
[17] Pallangan, M. T., Poekoel, V. C., & Sambul, A. (2017). Sistem Pakar Diagnosa Autisme pada Balita Berbasis Android. Jurnal Teknik Informatika , 10 (1), 1–7.
https://doi.org/10.35793/jti.10.1.2017.15804 .
[18] Maharani,  R.,  &  Aman,  M.  (2017). SISTEM  INFORMASI NILAI  SISWA  BERRBASIS  WEB  PADA  SMA  NEGERI  19 KAB. TANGERANG . 5 (2).
[19] Dahria, M. (2014). Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ). Artificial Intelligence , 1 (2), 1–10.
[20] Rika  Rosnelly.  (2003).  “Sistem  Pakar  Konsep  dan  Teori”. Yogyakarta : Penerbit Andi.
[21] Psychiatric, A. A. (2015). DIAGNOSTIC AND STATISTICAL  MENTAL  DISORDERS  MANUAL  OF MENTAL  DISORDER  (DSM-5).  In The  5-Minute  Clinical
Consult  Standard  2016:  Twenty  Fourth  Edition (5th  ed.). https://doi.org/10.4324/9780429286896-12 .
[22] Pritchard,  M.  A.,  De  Dassel,  T.,  Beller,  E.,  Bogossian,  F., Johnston, L., Paynter, J., Russo, S., & Scott, J. (2016). Autism in  toddlers  born  very  preterm. Pediatrics , 137 (2). https://doi.org/10.1542/peds.2015-1949
[23] Achenie,  L.  E.  K.,  Scarpa,  A.,  Faktor,  S.,  Robins,  D.  L.,  & Mccrickard,  D.  S.  (2019). Strategi  Pembelajaran  Mesin  untuk
Skrining Autisme pada Balita . 5 .
[24] Na`am  J.,  Harlan  J.,  Madenda  S.,  and  Wibowo  E.  P.  2016. Identification of the Proximal Caries of Dental X-Ray Image with  Multiple  Morphology  Gradient  Method. International Journal  on  Advanced  Science,  Engineering  and  Information
Technology (IJASEIT) , 6(3), pp. 343-346. doi:10.18517/ijaseit.6.3.827.
[25] Na`am J., 2017.  Edge Detection on Objects of Medical Image with  Enhancement  multiple  Morphological  Gradient  (EmMG) Method .  4th  Proc.  EECSI .  23-24  Sep.  2017.  Yogyakarta: Indonesia. doi=10.1109/EECSI.2017.82390