## Diagnosis Dini Autis Pada Anak Menggunakan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani
Helen Sastypratiwi #1 , Anggi Srimurdianto Sukamto #2
# Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura
1 helensastypratiwi@gmail.com
2 anggidianti@gmail.com
Abstrak —  Pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  meliputi banyak aspek mulai dari perkembangan fisik, perkembangan mental, hingga memiliki kemampuan baru di setiap tahapan usia. Masing-masing anak dapat memiliki laju perkembangan yang  berbeda-beda.  Namun,  ada  beberapa  hal  yang  perlu diperhatikan  karena  bisa  jadi  menunjukkan  adanya gangguan perkembangan, termasuk gejala autisme.  Apabila anak  autisme  tidak  mendapat  penanganan  secara  dini, kondisi  autis  akan  menjadi  permanen.  Oleh  karena  itu tatalaksana terapi harus dilakukan pada usia sedini mungkin, yaitu  dibawah  usia  3  tahun.  Dalam  mendeteksi  anak  yang menderita  autis  memang  tidak  mudah  dikarenakan  butuh waktu hingga usia dua tahun untuk dapat memastikan anak benar benar mengidap autis. Autis sendiri tidak hanya dapat dideteksi oleh penalaran awam orang tua dari informasi yang didapatnya. Untuk membantu ditahap awal deteksi gangguan autisme  pada  anak,  diperlukannya  sebuah  metode  dalam mendiagnosis  gejala  yang  ditunjukkan  anak  yaitu  fuzzy expert  system  yang  menggunakan  metode  inferensi  fuzzy mamdani.
Kata kunci — diagnosis dini, autis , inferensi fuzzy mamdani

## I. P ENDAHULUAN
Pertumbuhan dan perkembangan anak  meliputi  banyak aspek  mulai  dari  perkembangan  fisik,  perkembangan mental, hingga memiliki kemampuan baru di setiap tahapan usia. Kemampuan baru pertahapan usia  ini umum disebut sebagai  development  milestones  (misalnya  tersenyum, mengucapkan  kata  pertama,  mulai  berjalan,  atau  duduk sendiri  tanpa  ditopang)  serta  dapat  digunakan  oleh  orang tua dan dokter untuk mengamati perilaku, kemampuan, dan perkembangan  anak[1].  Masing-masing  anak  dapat memiliki  laju  perkembangan  yang  berbeda-beda. Namun, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan karena bisa jadi menunjukkan  adanya  gangguan  perkembangan,  termasuk gejala autisme.
Gejala  autisme  sangat  bervariasi.  Sebagian  anak berperilaku hiperaktif dan agresif atau menyakiti diri, tapi ada  pula  yang  pasif.  Mereka  cenderung  sangat  sulit mengendalikan  emosinya  dan  sering  tempertantrum (menangis  dan  mengamuk).  Kadang-kadang  mereka
menangis,  tertawa  atau  marah-marah  tanpa  sebab  yang jelas.
Dalam  mendeteksi anak  yang  menderita autis  memang tidak  mudah  dikarenakan  butuh  waktu  hingga  usia  dua tahun untuk dapat memastikan anak benar benar mengidap autis.  Autis  sendiri  tidak  hanya  dapat  dideteksi  oleh penalaran awam orang tua dari informasi yang didapatnya. Oleh  karena  itu,  untuk  membantu  ditahap  awal  deteksi gangguan autisme pada anak, dirancanglah perangkat lunak berbasis  android  sebagai  pakar  (baik  dokter  ataupun psikiater)  dalam  mendiagnosa  gejala  yang  ditunjukkan anak  dengan  menggunakan  metode  inferensi  fuzzy mamdani.
Logika  fuzzy  sendiri  sering  digunakan  dalam pemecahan  masalah  yang  menjelaskan  sistem  bukan melalui  angka-angka,  melainkan  secara  linguistik,  atau variabel-variabel yang mengandung ketakpastian/ ketidaktegasan.  Nilai-nilai  yang  bersifat  tidak  pasti  ini berdasarkan  penalaran  yang  mengkombinasikan  variabel numerik,  variabel  linguistik,  dan  aturan-aturan.  Adapun perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  diagnosis  ini tersebut  berupa  sistem  pakar  yang  memiliki  pengetahuan layaknya pakar dan proses diagnosa berprosedur yang juga mampu mendiagnosa gejala layaknya pakar.

## II. K AJIAN P USTAKA

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  sebagaimana yang  dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar  yang  dimaksud  di  sini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang  awam.  Sistem  pakar  dipandang  berhasil  ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusan maupun hasil keputusan yang diperoleh[2].

## B. Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output [3].  Bojadziev  G.  dan  Bojadziev  M.  (2007)  menyatakan
bahwa  logika fuzzy adalah perluasan dari banyaknya  nilai logika di dalam arti dari pembentukan fuzzy set dan fuzzy relation sebagai tool menjadi  sistem  yang  banyak  nilai logika [4].

## C. Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  Inferensi  Fuzzy ( Fuzzy  Inference  System / FIS ) disebut  juga fuzzy  inference  engine adalah  sistem yang  dapat  melakukan  penalaran  dengan  prinsip  serupa seperti  manusia  melakukan  penalaran  dengan  nalurinya. Sistem Inferensi Fuzzy dapat dilakukan dengan tiga metode yaitu  metode  Tsukamoto,  metode  Mamdani  dan  metode Sugeno.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah  metode  Mamdani.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.  Metode  Mamdani sering juga dikenal dengan metode Max-Min [3].

## D. Fuzzy Mamdani
Pada  metode  Mamdani,  terdapat  4  tahap  untuk mendapatkan output, yaitu:
1. Fuzzyfication,  pada  tahap  pertama  ini,  nilai  input yang berupa nilai crisp akan dikonversikan menjadi nilai  fuzzy,  sehingga  dapat  dikelompokkan  pada himpunan fuzzy tertentu. Tahap ini juga menentukan himpunan fuzzy untuk output.
2. Rule  Evaluation,  langkah  kedua  adalah  mengambil nilai  input  yang  telah  difuzzifikasikan  dan mengaplikasikan ke dalam antecedents pada aturan- aturan  fuzzy  lalu  diimplikasikan.  Fungsi  implikasi yang digunakan adalah Min.
3. Rule Aggregation, adalah proses dari penggabungan nilai  keluaran  dari  semua  aturan.  Pada  tahap  ini, digunakan  metode  Max,  dimana  solusi  himpunan fuzzy  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai maksimum aturan, yang kemudian digunakan untuk memodifikasi daerah fuzzy.
4. Defuzzification,  langkah  terakhir  dari  proses inferensi  fuzzy  adalah  untuk  mengkonversi  nilai fuzzy  hasil  dari  aggregasi  aturan  ke  dalam  sebuah bilangan crisp. [5]

## (1)

## E. Autisme
Pada  awalnya  istilah  “autisme”  diambilnya  dari gangguan schizophrenia, dimana Bleuer memakai autisme ini untuk menggambarkan perilaku pasien skizofrenia yang menarik  diri  dari  dunia  luar  dan  menciptakan  dunia fantasinya sendiri. Namun ada perbedaan yang jelas antara penyebab  dari  autisme  pada  penderita  skizofrenia  dengan penyandang  autisme  infantile.  Pada  skizofrenia,  autisme disebabkan dampak area gangguan  jiwa  yang didalamnya terkandung  halusinasi  dan  delusi  yang  berlangsung minimal selama 1 bulan, sedangkan pada anak-anak dengan
autisme infantile terdapat kegagalan dalam perkembangan yang  tergolong  dalam  kriteria  gangguan  pervasif  dengan kehidupan  autistik  yang  tidak  disertai  dengan  halusinasi dan delusi[6].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Diagram Alir Penelitian
Diagram  alir  penelitian  merupakan  sebuah  diagram dengan  simbol-simbol  grafis  yang  menyatakan  aliran algoritma atau proses yang menampilkan langkah-langkah penelitian  yang  disimbolkan  dalam  bentuk  kotak,  beserta urutannya dengan menghubungkan masing-masing langkah tersebut menggunakan tanda panah.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian:

## 1. Tahap Penelitian dan Pengumpulan Informasi
a. Studi Literatur Studi literatur dilakukan dengan mencari referensi ilmu  pengetahuan  yang  berhubungan  dengan sistem  yang  akan  dibuat  seperti  referensi  UML ( Unified  Modelling  Languange ),  PHP  ( PHP: Hypertext  Preprocessor ),  OOP  ( Object  Oriented Programing ).
b. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari informasi  mengenai  gambaran  sistem  yang  ada dan yang akan diterapkan dalam sistem yang akan dirancang  serta  memperoleh  data-data  yang diperlukan.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan melakukan  wawancara  dan  observasi  terhadap sistem yang sedang berjalan.
c. Perancangan Konseptual dan Prototipe Sistem Perancangan konseptual dilakukan dengan beberapa  tahapan  yaitu  perancangan  arsitektur sistem, perancangan use case diagaram , perancangan class diagram , perancangan sequence  diagram dan  perancangan  basis  data. Kemudian  dilanjutkan  dengan  perancangan prototipe  sistem  terdiri  yang  terdiri  dari perancangan  struktur  antarmuka  sistem    dan perancangan layout dan antarmuka sistem.
d. Pembuatan Sistem Merupakan implementasi perancangan konseptual dan  prototipe  sistem  kedalam  bentuk  aplikasi berbasis andorid.
e. Pengujian dan Validasi Sistem Pengujian dilakukan untuk mengetahui kelayakan sistem  yang  telah  dibuat  terhadap  kebutuhan sistem  dan  tujuan  pembuatan  sistem.  Pengujian menggunakan metode uji validitas.
f. Analisis Hasil Pengujian Analisis  dilakukan  dalam  tahap  pengujian  dan validasi  untuk  mengetahui  karakteristik  sistem yang telah dirancang.
g. Penarikan Kesimpulan
Gambar  1  menjelaskan  langkah-langkah  yang dilakukan dalam bentuk bentuk flowchart.
Mulai Selesai Studi Literatur Pengumpulan Data Perancangan Konseptual dan Prototipe Pembuatan Sistem Pengujian dan Validasi Analisis Hasil Pengujian Penarikan Kesimpulan Sesuai dengan kebutuhan ?? ya tidak
Gambar. 1 Diagram Alir Penelitian

## B. Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi  pengetahuan  ditujukan  untuk  mengumpulkan informasi/data yang dibutuhkan  dalam proses sistem pakar. Adapun  data  yang  didapat  berasal  dari  pakar  maupun sumber  literatur.  Berikut  ini  merupakan  daftar  kelompok gejala  dalam  skala  penilaian  autisme  pada  anak,  yang ditunjukkan pada Tabel I. Masing-masing kelompok gejala memiliki  indikator  tingkatan  kondisi,  yakni  “ No ”, “ Resolved ”, “ Mild ”, “ Moderate ”, dan “ Severe ”.
Pada  tiga  kelompok  gejala,  masing-masing  menaungi beberapa  gejala.  Kelompok  “Kesulitan  dalam  Interaksi Sosial” dan “Kesulitan dalam Berperilaku” masing-masing menaungi 15 gejala, sedangkan kelompok “Keterlambatan Kemampuan  Berbicara  dan  Berbahasa”  menaungi  14 gejala.  Gejala-gejala  tersebut masing-masing juga memiliki  indikator  tingkatan  kondisi  “No”,  “Resolved”, “Mild”, “Moderate”, dan “Severe”.

## C. Pembobotan
Pada  setiap  kondisi  gejala  terdapat  lima  indikasi  opsi kondisi  yang  masing-masing  memiliki  bobotnya.  Namun dalam  penelitian  ini,  pembobotan  opsi  indikasi  tersebut menggunakan  pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC) karena  lebih  mudah  untuk  disesuaikan  dengan  metode Fuzzy Mamdani yang diterapkan.
T ABEL I
K ELOMPOK G EJALA A UTISME
No. Keterangan 1. Gejala: Kesulitan dalam Interaksi Sosial Indikasi: No Tidak ada, perkembangan kemampuan dalam berinteraksi sosial tampak normal Resolved Saat  ini  memiliki  kemampuan  sosial  yang  normal, namun  sebelumnya  pernah  mengalami  salah  satu kondisi di bawah ini. Mild Tampak  normal  saat  berinteraksi  dengan  orang  lain, namun  tampak  memiliki  sedikit  perilaku  aneh  atau tidak  mampu  membaca  situasi.  Misalnya  tidak memahami  situasi  dimana  bagi  orang  lain  dia membosankan karena terus menerus membicarakan hal yang  sama.  Selain  itu,  bahkan  menganggap  dirinya disukai  (saat  ia  dijadikan  bahan  gurauan  oleh  yang lain). Moderate Memiliki masalah yang tampak jelas dalam berinteraksi.  Tertarik  dalam  interaksi  sosial,  tapi terlihat janggal, sangat pemalu, ataupun aneh. Tampak berdiri terlalu dekat saat berbincang, menyentuh orang lain dengan tidak wajar, ataupun berbicara dengan nada yang  tidak  sesuai.  Anak  dengan  kondisi  ini  biasanya tampak terisolasi dari sosial dan memiliki  teman yang sangat sedikit. Severe Tampak tidak memiliki ketertarikan untuk berinteraksi dengan orang lain atau terlihat risih/cemas saat berada di lingkungan sosial. Bagi anak usia 2-3 tahun, perilaku yang  tampak  seperti  hanya  ingin  bermain  sendiri, menangis, mengamuk, atau  kesal  saat berada bersama dengan anak lainnya. 2. Gejala: Keterlambatan Kemampuan Berbicara dan Berbahasa Indikasi: No Tidak ada, perkembangan kemampuan berbicara dan berbahasa tampak normal Resolved Tampak  normal,  tapi  sebelumnya  pernah  mengalami salah satu kondisi di bawah ini. Mild Mengalami kesulitan dalam pemahaman berbahasa. Moderate Mengalami keterlambatan dalam perkembangan berbicara.  (Hanya  mencapai  40-70%  dari  tahap usianya) Severe Tidak  menunjukkan  adanya  kemampuan  berbahasa atau hanya mampu menguasai satu kata. Bagi anak usia di  bawah  4  tahun,  hal  ini  bisa  dievaluasi  melalui penilaian  perkembangan  oleh  tenaga  profesional (dokter anak, psikolog, atau psikiater). 3. Gejala: Kesulitan dalam Berperilaku Indikasi: No Normal, tidak menunjukkan adanya kesulitan/ketidakwajaran dalam berperilaku. Resolved Normal,  namun  sebelumnya  pernah  mengalami  salah satu kondisi di bawah ini. Mild Tampak normal, namun kadang mengamuk berlebihan dan menunjukkan perilaku tidak wajar. Moderate Berperilaku yang berpotensi berbahaya atau berperilaku  mengamuk,  namun  masih  dapat  dikontrol dan diprediksi. Severe Perilaku sangat sulit diatur hingga tidak dapat dibiarkan sendirian. Bisa saja menjadi sangat liar, di luar kendali, ataupun menyakiti diri sendiri/orang lain.
ROC didasarkan pada tingkat kepentingan atau prioritas dari  sebuah  kriteria.  Setiap  opsi  indikasi  gejala  (kriteria) yakni  No,  Resolved,  Mild,  Moderate,  Serve  yang ditunjukan pada Tabel II.
T ABEL II N ILAI B OBOT I NDIKATOR T INGKATAN K ONDISI
Indikator Tingkatan Kondisi Perhitungan Nilai Bobot Nilai Bobot No 𝑊 𝑁𝑜 = (0+0+0+0+ 1 5 ) 5 = 0+0+0+0+0.2 5 = 0.2 5 = 0.04 0.04
Resolved 𝑊 𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑣𝑒𝑑 = (0+0+0+ 1 4 + 1 5 ) 5 = 0+0+0+0.25+0.2 5
𝑊 𝑅𝑒𝑠𝑜𝑙𝑣𝑒𝑑 = 0.45 5 = 0.09 0.09 Mild 𝑊 𝑀𝑖𝑙𝑑 = (0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 ) 5 = 0+0+0.333+0.25+0.2 5
𝑊 𝑀𝑖𝑙𝑑 = 0.783 5 = 0.1566
0.1566
Moderate 𝑊 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒 = (0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) 5 = 0+0.5+0.333+0.25+0.2 5
𝑊 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒 = 1.283 5 = 0.256 6
0.2566
Severe 𝑊 𝑆𝑒𝑣𝑒𝑟𝑒 = (1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 )
5 = 1+0.5+0.333+0.25+0.2
5
𝑊 𝑆𝑒𝑣𝑒𝑟𝑒 = 2.283 5 = 0.4566
0.4566

## D. Kaidah-kaidah
Aturan  yang  diterapkan  berupa  implikasi  “Sebab- Akibat”.  Pada  Tabel  3  ditunjukkan  aturan  yang  berlaku untuk proses perhitungan. Dari pemetaan yang menghasilkan  64  kemungkinan  aturan,  hanya  33  aturan yang  dapat  digunakan  dan  sesuai  dengan  logika  untuk menentukan golongan ASD.
T ABEL III A TURAN FUZZY P ENENTUAN G OLONGAN ASD
Aturan KIS KKBB
KB GASD [R1] Normal Normal Normal Normal [R2] Ringan Ringan Ringan Ringan [R3] Sedang Sedang Sedang Sedang [R4] Berat Berat Berat Berat [R5] Normal Normal Ringan Normal [R6] Normal Ringan Normal Normal [R7] Normal Ringan Ringan Ringan [R8] Normal Sedang Ringan Ringan [R9] Ringan Normal Normal Normal [R10] Ringan Normal Ringan Ringan [R11] Ringan Normal Sedang Ringan [R12] Ringan Ringan Normal Ringan [R13] Ringan Ringan Sedang Ringan [R14] Ringan Sedang Normal Ringan
Aturan KIS KKBB KB GASD [R15] Ringan Sedang Ringan Ringan [R16] Ringan Sedang Sedang Sedang [R17] Ringan Sedang Berat Sedang [R18] Ringan Berat Sedang Sedang [R19] Sedang Normal Ringan Ringan [R20] Sedang Ringan Normal Ringan [R21] Sedang Ringan Ringan Ringan [R22] Sedang Ringan Sedang Sedang [R23] Sedang Ringan Berat Sedang [R24] Sedang Sedang Ringan Sedang [R25] Sedang Sedang Berat Sedang [R26] Sedang Berat Ringan Sedang [R27] Sedang Berat Sedang Sedang [R28] Sedang Berat Berat Berat [R29] Berat Ringan Sedang Sedang [R30] Berat Sedang Ringan Sedang [R31] Berat Sedang Sedang Sedang [R32] Berat Sedang Berat Berat [R33] Berat Berat Sedang
Berat

## IV. H ASIL DAN A NALISIS
Data yang diteliti dalam penilitian ini menggunakan data pasien  yang terindikasi autis dengan  memasukkan gejala- gejala  yang  terlihat.  Dalam  setiap  kondisi  gejala  yang dimasukkan didapat bobot dari setiap gejala dimana setiap gejala memiliki kelompok masing-masing yang merupakan variabel input bagi sistem perhitungan fuzzy.
Sesuai  hasil  perhitungan,  maka  derajat  keanggotaan setiap  parameter  di  masing-masing  variabel input ditunjukkan oleh Tabel IV.
T ABEL IV D ERAJAT K EANGGOTAAN S ETIAP P ARAMETER V ARIABEL I NPUT
No.
Variabel 𝝁𝑵𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍 𝝁𝑹𝒊𝒏𝒈𝒂𝒏 𝝁𝑺𝒆𝒅𝒂𝒏𝒈 𝝁𝑩𝒆𝒓𝒂𝒕 1  Kesulitan dalam Interaksi Sosial (KIS) 0 0.24925 0.39494 0 2  Keterlambatan Kemampuan Berbicara dan Berbahasa (KKBB) 0 0 0.683 0.1585 3  Kesulitan dalam Berperilaku (KB) 0 0.7779 0 0
Setelah  mendapat  nilai  derajat  keanggotaan,  tahap selanjutnya adalah mencari nilai keanggotaan ( fire strength ) pada setiap kaidah yang telah ditentukan sebelumnya. Nilai keanggotaan  (  -predikat)  didapatkan  dari  nilai  derajat keanggotaan terkecil (minimum) dari derajat keanggotaan yang digunakan pada sebuah aturan. Berikut ini pencarian  -predikat  pada 33 aturan yang telah ditetapkan. Hasil dari implikasi terhadap masing-masing aturan akan menunjukkan  nilai  -predikat.  Selanjutnya  adalah menghitung  nilai  komposisi  antar  aturan  dengan menggunakan  metode  MAX  untuk  melakukan  komposisi antar semua aturan.
(a 1 – 1,88) / 7,3056 = 0, 1585  a 1 = 3,0379
(a 2 – 1,88) / 7,3056 = 0, 39494  a 2 = 4,7653
Dengan  demikian,  fungsi  keanggotaan  untuk  hasil komposisi ini adalah :
𝜇[𝑧] = { 0, 1585;                       𝑧  ≤ 3,0379
(𝑧−1,88)
7,3056 ;          3,0379 ≤ 𝑝 ≤ 4,7653
0, 39494;                       𝑝 ≥ 4,7653
Selanjutnya  adalah  defuzzy  atau  biasa  disebut  dengan penegasan.  Penegasan  yang  digunakan  adalah  metode centroid.  Untuk  itu,  harus  terlebih  dahulu  menghitung momen untuk setiap daerah
M1 = ∫ (0,1585) 3,0379 0 𝑧 𝑑𝑧 = 0, 7314 M2 = ∫ ( 𝑧−1,88 7,3056 ) 𝑧 𝑑𝑧 = 1,9238
4,7653 3,0379 M3 = ∫
(0,39494)𝑧 𝑑𝑧 = 86,4587
21,4602

## 4,7653
Kemudian dihitung luas dari setiap daerah :
A1 = 3,0379 * 0,1585 = 0,481
A2 = (0,1585 + 0,39494) * (4,7653-3,0379)/2 = 0,478
A3 = (21,4602 – 4,7653) * 0,39494 = 6,593
Selanjutnya  proses  defuzzy  atau  penegasan  untuk memberikan hasil akhir. Ada beberapa metode defuzzifikasi  pada  komposisi  aturan  Mamdani.  Dalam penilitian  ini  digunakan  Metode  Centroid  (Composite Moment)  dengan  cara  mengambil  titik  pusat  (z)  daerah fuzzy.
𝑧 = 0,7314+1,9238+86,4587 0,481+0,478+6,593
= 11,8
Dari  hasil  defuzzifikasi,  didapatkan  nilai  akhir  z  adalah 11,8  yang  termasuk  dalam  parameter  Berat.  Berdasarkan dari  ujicoba  perhitungan  terhadap  kondisi  gejala,  didapat hasil yang sedikit berbeda tetapi dalam range yang sama.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap Diagnosis  Dini  Autis  Pada  Anak  Menggunakan  Metode Inferensi Fuzzy Mamdani, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Metode  dapat  diterapkan  pada  diagnosis  secara  dini mengenai autis pada anak
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  ditemukan  beberapa kesamaan hasil terhadap diagnosis secara langsung oleh pakarReferensi

## R EFERENSI
[1] Detect  Autism  Early.  2014.  Division  of  Birth  Defects,  National Center  on  Birth  Defects  and  Developmental  Disabilities,  Centers for Disease Control and Prevention.
[2] Kusrini.  2008.  Aplikasi  Sistem  Pakar  Menentukan  Faktor Kepastian  Pengguna  dengan  Metode  Kuantifikasi  Pertanyaan. Yogyakarta: ANDI.
[3] Kusumadewi, S. dan Purnomo,  H., 2004,  Aplikasi Logika Fuzzy: Untuk Pendukung Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4] Bojadziev  G,  Bojadziev  M.,  2007,  Fuzzy  logic  for  Business, Finance,
and Management second edition, Word Scientific, Singapore.
[5] Kusumadewi,  S  2003, Artificial  Intelegence  (Teknik  dan Aplikasinya) , Graha Ilmu, Yogyakarta
[6] APA.  DSM  IV.  Diagnostic  and  Statistical  Manual  of  Mental Disorder, Fourth Edition. Washington DC.