## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 2 Nomor 1, Juni 2019 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v2i1.659

## SISTEM PAKAR IQ DALAM PENGELOMPOKAN ANAK RETERDASI MENTAL DENGAN ALGORITMA K-MEANS

## EXPERT SYSTEM IQ IN COLLECTION OF MENTAL RETERDATION
CHILDREN WITH K-MEANS ALGORITHM

## Novi Rahayu
Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi (STIA) Bengkulu Novierahayu1980@gmail.com

## ABSTRACT
Reterdated  mental  children  are  children  who  have  an  intellectual  level  below  the  average.  mentally retarded  children  are  children  who  have  intellectual  deficiencies  or  limitations,  are  below  the  normal average, so have difficulties in academic, communication, and social tasks, and require special education services.  Expert  system  is  one  part  of  artificial  intelligence  which  has  recently  experienced  very  rapid development.  This  study  aims  to  help  the  Dharma  Wanita  Extraordinary  School  to  place  students  and students  into  a  class  with  groups  that  are  equally  backward  by  applying  the  K-Means  algorithm.  The design  of  this  expert  system  uses  Data  Flow  Diagrams  (DFD)  and  the  programming  language  used  to build expert systems in this study is Visual Basic. The results of the expert system built in this study help in  diagnosing  the  level  of  mental  reterdation  based  on  the  symptoms  given  by  the  user  and  the  level  of mental reterdation based on possible values using the K-Means algorithm calculation.
Keywords: Expert System, Mental Retarded Children, K-Means Algorithm.

## ABSTRAK
Anak reterdasi mental adalah anak yang mempunyai tingkat intelektual di bawah rata-rata.anak reterdasi mental  adalah  anak  yang  mempunyai  kekurangan  atau  keterbatasan  dari  segi  mental  intelektualnya, dibawah  rata-rata  normal,  sehingga  mengalami  kesulitan  dalam  tugas-tugas  akademik,  komunikasi, maupun  sosial, dan  memerlukan layanan pendidikan  khusus. Sistem pakar  merupakan  salah satu bagian kecerdasan  buatan  yang  akhir-akhir  ini  mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat.  Penelitian  ini bertujuan  membantu  Sekolah  Luar  Biasa  Dharma  Wanita  untuk  menempatkan  siswa  dan  siswi  kedalam suatu  kelas  dengan  kelompok  keterbelakangan  yang  sama  rata  dengan  menerapkan  algoritma  K-Means tersebut.  Perancangan  sistem  pakar  ini  menggunakan  Data  Flow  Diagram  (DFD)  dan  Bahasa pemograman  yang digunakan untuk  membangun  sistem pakar dalam  penelitian ini adalah Visual Basic. Hasil  sistem  pakar  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  membantu  dalam  mendiagnosa  tingkat  reterdasi anak mental berdasarkan gejala-gejala yang diberikan oleh user dan tingkat reterdasi mental berdasarkan nilai-nilai kemungkinan menggunakan  perhitungan algoritma K-Means.
Kata Kunci :Sistem Pakar, Anak Reterdasi Mental, Algoritma K-Means.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  hak  seluruh warga  negara  tanpa  membedakan  asal- usul,  kasta  maupun  keadaan  fisik seseorang,  termasuk  anak-anak  yang mempunyai kelainan yang membutuhkan pembelajaran secara khusus  sebagaimana  di  amanatkan dalam Undang-undang Nomor 20 Tahun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan Nasional,  hak  anak  untuk  memperoleh
pendidikan dijamin penuh tanpa adanya diskriminasi  termasuk  anak-anak  yang mempunyai  kelainan  atau  anak  yang berkebutuhan khusus.
Dalam  permasalahan  pendidikan, tidak  ada  perbedaan  antara  anak  yang normal  perkembangan  jasmani  dan rohaninya, dengan anak yang mengalami kecacatan fisik, seperti anak yang mengalami kelemahan mental atau sering  disebut  reterdasi  mental  .  Anak
Reterdasi Mental memiliki fungsi intelektual tidak statis terhadap
kelompok  tertentu,  termasuk  beberapa ciri  dari  down  syndrom,  memiliki kelainan  fisik  dibanding  temannya, tetapi  mayoritas  dari  anak  Reterdasi Mental  terutama  yang  tergolong  ringan terlihat  sama  seperti  yang  lainnya.  Dari kebanyakan kasus banyak anak Reterdasi  Mental  terdeteksi  setelah masuk  sekolah  tes  IQ  mungkin  bisa dijadikan  indikasi  dari  kemampuan mental  seseorang.Kemampuan  adaptif seseorang  tidak  selamanya  tercermin pada  hasil  IQ  latihan,  perjalanan, motivasi,  dan  lingkungan  sosial  sangat besar pengaruh pada kemampuan adaptif  seseorang.Anak  berkebutuhan khusus  dianggap  berbeda  dengan  anak normal.Mereka  dianggap  sosok  yang tidak  berdaya,  sehingga  perlu  dibantu dan  dikasihani  oleh  karena  itu,  dalam memandang anak berkebutuhan khusus, haruslah  melihat  dari  segi  kemampuan sekaligus  ketidakmampuannya.  Untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  telah disediakan  berbagai  bentuk  layanan pendidikan  (sekolah)  bagi  mereka  yaitu Pendidikan  Luar  Biasa  (SLB)  yang merupakan  pendidikan  bagi  peserta didik  yang  memiliki  tingkat  kesulitan dalam  mengikuti  proses  pembelajaran karena kelainan fisik, emosional, mental sosial  atau memiliki potensi  kecerdasan dan bakat istimewa.
SLB Dharma Wanita  yang berada di  kota  Bengkulu  adalah  bagian  dari sekolah  yang  turut  membantu  dalam perkembangan anak-anak
yang berkebutuhan khusus, sekolah ini
memberikan kebutuhan yang diperlukan bagi  mereka-mereka  yang  di  anggap tidak  normal  dalam  kaca  mata  sosial bermasyarakat .Tunagrahita terbagi menjadi  3  kelas  yaitu  retardasi  mental ringan,  retardasi  mental  sedang,  dan retardasi mental berat.Untuk
mengetahui  klasifikasi  seorang  anak
tunagrahita  tentunya  bukan  hal  yang mudah karena harus mempelajari tingkah laku pada anak.
Tujuan  yang  hendak  dicapai  dan diperoleh  adalah  agar  dapat  membantu Sekolah  Luar  Biasa  Dharma  Wanita untuk  menempatkan  siswa  dan  siswi kedalam  suatu  kelas  dengan  kelompok keterbelakangan  yang sama rata dengan menerapkan algoritma k-means tersebut. Kecerdasan  buatan  berasal  dari kata Artificial Intelligence yang mengandung arti tiruan atau kecerdasan.Secara harfiah Artificial
Intelligence  adalah  kecerdasan  buatan. Kecerdasan  buatan  adalah  salah  satu bidang  dalam  ilmu  komputer  yang membuat komputer agar dapat bertindak dan sebaik  seperti manusia (menirukan kerja otak manusia). (Octavina &Fadlil, 2014).
Pada  aplikasi  kecerdasan  buatan  ada  2 bagian  utama  yang  sangat  dibutuhkan yaitu (Wijaya, 2013); 1) basis pengetahuan  (Knowledge  Base),  berisi fakta-fakta,  teori  pemikiran      dan hubungan  antara  satu  dengan  yang lainnya,  2)  motor  Inferensi  (Inference Engine)  yaitu  kemampuan  menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.

## Gambar 1. Kecerdasan Buatan
Sistem pakar adalah suatu program komputer cerdas yang menggunakan pengetahuan (knowledge) dan prosedur inferensi untuk
menyelesaikan  masalah  yang  cukup sulit  sehingga  membutuhkan  seorang yang  ahli  untuk  menyelesaikannya (Widiastuti dkk, 2012).
Komponen–komponen  sistem  pakar sebagai berikut : Antar muka merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna
sistem pakar untuk berkomunikasi. Basis  pengetahuan  mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi  dan  penyelesaian  masalah.
Ada  dua  bentuk  pendekatan  basis pengetahuan yaitu; a) penalaran berbasis  aturan  (rule-based  reasoning), b)  pada  penalaran  berbasis  aturan, pengetahuan  direpresentasikan  dengan menggunakan  aturan  berbentuk  IF  – THEN,  c)  penalaran  berbasis  kasus (case-based  reasoning)  pada  penalaran berbasis  kasus,  basis  pengetahuan  akan berisi  solusi  -  solusi  yang  telah  dicapai sebelumnya.
Akuisisi Pengetahuan adalah
akumulasi,  transfer  dan  transformasi keahlian  dalam  menyelesaikan  masalah dari  sumber  pengetahuan  ke  dalam program komputer.
Mesin  inferensi  adalah  program komputer yang memberikan metodologi untuk  penalaran tentang  informasi  yang ada  didalam  basis  pengetahuan  dan dalam workplace dan untuk
menformulasikan  kesimpulan  Ada  dua jenis  mesin  inferensi  yaitu;  a) forward chaining , pencocokan fakta atau pernyataan  dimulai  dari  bagian  sebelah kiri dulu (IF dulu)(Supartini & Hindarto, 2016), b) backward chaining , pencocokan  fakta  atau  pernyataan dimulai  dari  bagian  sebelah  kanan (THEN  dulu)  (Mukhtar  &  Samsudin, 2014).
Workplace  merupakan  area  dari sekumpulan  memory  kerja.  Fasilitas penjelasanmerupakan
komponen
tambahan  yang  akan  meningkatkan
kemampuan  sistem  pakar.  Perbaikan pengetahuan, pakar memiliki
kemampuan  untuk  menganalisis  dan meningkatkan kinerja serta kemampuan belajar dari sistem pakar.
Gambar 2. Struktur Sistem Pakar
Retardasi  mental  adalah  kelainan atau  kelemahan  jiwa  dengan  inteligensi yang  kurang  (subnormal)  sejak  masa perkembangan    (sejak  lahir  atau  sejak masa anak). Biasanya terdapat perkembangan  mental  yang  kurang secara  keseluruhan,  tetapi  gejala  yang utama ialah inteligensi yang terbelakang (Sularyo & Kadim, 2000).
Retardasi  mental  disebut  juga oligofrenia  (oligo:  kurang  atau  sedikit dan  fren:  jiwa)  atau  tuna  mental.  Dari sekian  banyak  pengertian  reterdasi mental, dapat disimpulkan bahwa reterdasi  mental  adalah  suatu  keadaan perkembangna  jiwa  yang  terhenti  atau tidak  lengkap,  yang  terutama  ditandai oleh  terjadinya  keterampilan  selama masa perkembangan, sehingga berpengaruh  pada  tingkat  kecerdasan secara menyeluruh,
misalnya kemampuan  kognitif,  bahasa,  motorik, sosial  serta  karakter  yang  dimiliki seperti anak yang normal (Daeli, 2013).
Terdapat  banyak  factor  yang dapat  menyebabkan  seseorang  menjadi tunagrahita. Para ahli dari berbagai ilmu
telah  berusaha  membagi  factor–factor penyebab ini diantaranya adalah sebagai berikut :
Faktor keturunan, adanya kelainan kromosom  baik  autosomse  hingga  anak mengalami Langdon Down’s Syndrome dan pada trisomi anak   akan menderita Patau’s  Syndrome.  Adanya  kegagalan meiosis sehingga menimbulkan duplikasi dan translokasi. Gangguan  metabolisme  dan  Gizi.
Metabolisme  dan  gizi  merupakan  hal yang  penting  bagi        perkembangan individu terutama perkembangan sel-sel otak. Beberapa kelainan yang disebabkan oleh kegagalan metabolisme dan kekurangan gizi diantaranya  adalah  sebagai  berikut:  a) phenylketonuria,  kekurangan  pigmen, microcephaly,  serta  kelainan  tingkah laku,  b)  cretinisme,  disebabkan  oleh keadaan  hypohyroidism  kronik  yang terjadi  selama  masa  janin  atau  setelah melahirkan,  c)  infeksi  dan  keracunan.
Adanya infeksi dan keracunan
terjangkitnya  penyakit  –    penyakit selama  janin  masih  berada  dalam kandungan  ibunya    yang  menyebabkan anak lahir menjadi tunagrahita.
Masalah  pada  kelahiran.  Adanya kelahiran  yang  disertai  hypoxia  (kejang dan  nafas  pendek)  dipastikan  bahwa bayi  yang  akan  dilahirkan  menderita kerusakan otak.
Faktor  lingkungan.  Kurangnya kesadaran  orang  tua  akan  pentingnya pendidikan        dini  serta  kurangnya pengetahuan  dalam  memberikan  segala rangsang–rangsang  positif  dalam  masa perkembangan anak dapat menjadi salah satu penyebab timbulnya gangguan atau hambatan  dalam  perkembangan  anak. Kondisi  demikian  akan  berpengaruh buruk  terhadap  perkembangan  anak baik fisik maupun mental intelektualnya.
Peran  keluarga.  Peran  Keluarga tidak  terlepas  dari  pola  asuh  yang diterapkan  Orang  tua  dalam  keluarga, dan  dukungan  orang  tua  dalam  setiap perkembangan  anak.  Dalam  orientasi tradisional,    peranan  ibu  itu  adalah ekspresif, sedangkan orientasi perkembangan  bersifat lebih luas, yaitu melihat  peranan  ayah  sebagai  proses psikologis yang
memberikan pemenuhan  kebutuhan emosional.
Tabel 1. Tabel Klasifikasi IQ NO IQ TARAF INTELIGENSI 1. 140 – ke atas Jenius ( very superior ) 2. 130 – 139 Sangat cerdas ( very superior or gifted ) 3. 120 – 129 Cerdas ( superior ) 4. 110 – 119 Di atas normal ( high average ar above everage ) 5. 90 – 109 Normal ) normal or average ) 6. 80 – 89 Di bawah normal ( low normal or below average ) 7. 70 – 79 Bodoh (dull ar bodoline defective) 8. 50 – 69 Terbelakang ( maron or debil ) 9. 49 Ke bawah Terbelakang ( imbecil or idiot ) K-Means  merupakan  algoritma clustering yang berulang-ulang. Algoritma  K-Means  dimulai  dengan pemilihan  secara  acak  K,  K  disini merupakan  banyaknya  cluster  yang ingin dibentuk (Bastian, 2018).
Kemudian  tetapkan  nilai-nilai  K  secara random,  untuk  sementara  nilai  tersebut menjadi  pusat  dari  cluster  atau  biasa disebut  dengan  centroid,  mean    atau “means”.  Hitung  jarak  setiap  data  yang ada  terhadap  masing-masing  centroid menggunakan    rumus  Euclidian  hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  / minimum  dari  setiap  data  dengan centroid.  Klasifikasikan  setiap  data berdasarkan kedekatannya dengan
centroid.  Lakukan  langkah  tersebut hingga  nilai  centroid  tidak  berubah. (Rismawan &Kusumadewi , 2008).
Adapun  perhitungan  K-Means adalah sebagai berikut; 1) menentukan k sebagai  jumlah  cluster  yang  ingin  di bentuk, 2) membangkitkan nilai random untuk  pusat  cluster  awal  (centroid),  3) menghitung  jarak  setiap  data  input terhadap  masing  –  masing  centroid menggunakan  rumus  jarak  Eucliden (Eucliden  Distance)  hingga  ditemukan jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data dengan centroid.
Dimana :
xi adalah data kriteria µj adalah centroid pada kluster ke-j Mengklasifikasikan  setiap  data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
Memperbaharui  nilai  centroid. Nilai  centroid  baru  diperoleh  dari  rata– rata  kluster  yang  bersangkutan  dengan menggunakan rumus :
Dimana :  µj (t + 1) adalah centroid baru pada iterasi ke (t + 1) Nsj  adalah  banyak  data pada kluster sj Melakukan perulangan dari
langkah  b  hingga  e  ,  sampai  anggota tiap  kluster  tidak  ada  yang  berubah  . Jika  langkah  f  telah  terpenuhi  maka nilai  pusat  kluster  pada  iterasi  terakhir akan  digunakan  sebagai  parameter untuk menentukan klasifikasi data

## Gambar. 3 Diagram Alir K-Means
Bahasa pemrograman Visual Basic  adalah  sebuah  perangkat  lunak pemrograman komputer yang berorientasi  pada  grafik  dan  objek. Berorientasi  objek  atau  object  oriented merupakan pemrograman yang digunakan untuk menggambarkan banyak  hal,  seperti  aplikasi  yang  user friendly,  interface  berbasis  windows, lingkup  pengembangan  aplikasi,  sistem operasi,  teknologi  database  dan  strategi komponen perangkat lunak. Berorientasi  objek  pada  prinsipnya adalah menyimak masalah yang berdasarkan objek  yang  tercakup dalam masalah  tersebut.Konsep  berorientasi objek  juga  sudah  diterapkan  dalam banyak  sisi  dan  profesi,  misalnya sewaktu merancang sebuah unit perkantoran.  Seorang  arsitek  akan merancang  ruang  kerja,  pondasi  dan frame  work  atau  rencana  kerja  yang kesemuanya adalah objek nyata (Suryati & Purnama, 2015).

## METODE PENELITIAN Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di Sekolah  Luar  Biasa  Dharma  Wanita, Jln.  Kapten  Pierre  Tendean  No.17, Lingkar  Timur,  Singaran  Pati,  Kota Bengkulu.

## Spesifikasi Hardware dan Software
Perangkat  keras  (Hardware)  yang digunakan  penulis  didalam  melakukan penelitian  ini  adalah  laptop  dengan spesifikasi;  1)  laptop  Asus  A455L,  2) processor  Intel(R)  Core(TM)  i3-5005u,
2.0GHz,  3)  RAM  4GB,  4)  HDD 500GB, 5) Printer. Spesifikasi perangkat lunak (Sofware) yang digunakan didalam penelitian ini adalah;  1)  windows  10  Enterprise  64- bit,  2)  bahasa  Pemograman  VB.NET 2010,  3)  microsoft  Office,  4)  microsoft Acces

## Metode Pengumpulan Data
Untuk  memperoleh  data  yang dapat  menunjang  aplikasi  ini,  maka diperlukan  data  teoritis  dan  data lapangan  untuk  mendapatkan  data  dan informasi  yang  berhubungan  dengan sistem  pakar  yang  dibuat.  Metode penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut :
Studi  pustaka  dilakukan  dengan cara menelusuri perpustakaan dan toko– toko  buku  yang  ada  di  kota  Bengkulu dan  mempelajarinya,  serta  dengan memanfaatkan  pustaka  digital  yang  ada di beberapa situs internet.
Studi  laboratorium,  yaitu  dengan cara melakukan praktek langsung implementasi program yang teah dibuaat  pada  tempat  penelitian,  seperti yang telah disebut di atas.

## Analisa Data
Golongan  anak  reterdasi  adalah sebagai  berikut,  jumlah  golongan  anak reterdasi mental ada 3 macam golongan
yakni sebagai berikut :
Tabel 2. Golongan Anak Reterdasi Mental
Kode Golongan Golongan GOL01 Anak  Reterdasi  Mental Ringan GOL02 Anak  Reterdasi  Mental Sedang GOL03 Anak  Reterdasi  Mental Berat
Data-data  gejala  dalam  sistem pakar  pengelompokan  anak  reterdasi mental ini berjumlah 23 gejala. Adapun data-data  gejala  tersebut  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel. 3 Gejala Anak Reterdasi Mental
Kode gejala Gejala GJL01 Memiliki IQ antara 50 – 70 GJL02 Berbicara Lancar GJL03 Mampu mengikuti pelajaran akademik GJL04 Kesulitan belajar (Lamban Menangkap Pelajaran) GJL05 Mampu menyesuaikan diri GJL06 Mampu mengurus diri GJL07 Mampu  bergaul  dengan  orang lain GJL08 Perkembangan Fisik normal GJL09 Perhatian  dan  ingatannya  sangat mudah terganggu GJL10 Kurang dapat mengendalikan diri (Emosional) GJL11 Mampu membedakan bahaya dan bukan bahaya GJL12 Memiliki IQ antara 30 – 50 GJL13 Perkembangan fisik terganggu GJL14 Hampir  tidak  bisa  mengikuti pelajaran akademik GJL15 Belajar secara membeo GJL16 Perkembangan bahasanya terbatas GJL17 Memiliki IQ dibawah 30 GJL18 Belum mampu mengurus diri GJL19 Belum mampu membedakan bahaya dan bukan bahaya GJL20 Belum mampu menyesuaikan diri GJL21 Kemampuan  berbicara  sangat terbatas GJL22 Belum mampu membedakan yang baik dan buruk GJL23 Keterbatasan  dalam  berfikir  dan

## berkomunikasi
Dari pengetahuan berupa
golongan  dan  gejala  anak  reterdasi  , maka  dapat  dibuat  baris  pengetahuan berupa  hubungan  atau keterkaitan  yang ada  antara  golongan  dan  gejala  anak reterdasi  mental  beserta  bobot  gejala yang  diberikan  oleh  pakar.  Hubungan relasi tersebut dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel. 4 Relasi Antara Golongan dan Gejala
Kode gejala Kode golongan Bobo t Gol 01 Gol 02 Gol 03 GJL01 * 0.9 GJL02 * 0.5 GJL03 * 0.5 GJL04 * 0.8 GJL05 * 0.3 GJL06 * 0.3 GJL07 * 0.3 GJL08 * 0.4 GJL09 * 0.8 GJL10 * 0.8 GJL11 * 0.4 GJL12 * 0.4 GJL13 * 0.4 GJL14 * 0.9 GJL15 * 0.7 GJL16 * 0.7 GJL17 * 0.8 GJL18 * 0.8 GJL19 * 0.8 GJL20 * 0.8 GJL21 * 0.8 GJL22 * 0.8 GJL23 * 0.5 Dalam  kaidah  produksi  (Rule Base) biasanya dituliskan dalam bentuk jika maka (IF-THEN). Pada perancangan  basis  pengetahuan  sistem pakar  ini  premis  adalah  gejala  dan konklusi adalah golongan anak
reterdasi  mental,  sehingga bentuk pernyataannya  adalah  JIKA  [Gejala] MAKA [Golongan].

## Perancangan Sistem
Setelah melakukan analisa sistem, maka  yang  perlu  dilakukan  selanjutnya adalah perancangan sistem.Perancangan sistem  dalam  sistem  pakar  ini  adalah terdiri  dari  bagian  yaitu  perancangan data  flow  diagram  (DFD),  perancangan database dan perancangan interface.
Data Flow Diagram (DFD)
Gambar. 4 Diagram Konteks
Diagram detail di atas menunjukan aliran data terdapat beberapa proses yang melibatkan entitas seorang pakar dan pengguna.

## Gambar. 6 Tabel Relasi

## Rancangan Struktur Menu Program
Gambar. 7 Struktur Menu Sistem Pakar Anak Reterdasi

## Rancangan Struktur Menu Pengguna
Gambar. 8 Struktur Menu Pengguna

## Rancangan Struktur Menu Pakar
Gambar 9. Struktur Menu Pakar

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan saat pertama kali sistem dijalankan. Terdapat menu profil, konsultasi,  dan  pakar  bila  user  ingin melakukan konsultasi user wajib mengisi  data  anak  yang  akan  di diagnosa  dengan  memilih  konsultasi. Menu pakar digunakan oleh pakar untuk login masuk ke halaman pakar.
Gambar 10. Beranda

## Halaman Input Data Anak
Berikut  gambar  halaman  untuk mengisi  data  anak  yang  akan  di konsultasikan,  data  yang  diisi  harus lengkap  dan  benar.  Setelah  data  diisi dengan  benar,  selanjutnya  user  dapat memilih  tombol  lanjut  untuk  menuju halaman pemilihan data gejala.
Gambar 11. Input Data Anak

## Halaman Pemilihan Gejala
Agar sistem dapat mengkalkulasikan  kemungkinan  dari suatu  gejala  pada  sistem  pakar  dimana sering  ditemukan  jawaban  yang  tidak memiliki kepastian penuh.
Ketidakpastian  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 pilihan  gejala  yang  diberikan  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. Dengan perhitungan menggunakan  algoritma  K-Means  nilai densitas yang diberikan dapat digunakan sebagai acuan untuk menunjukan besarnya kepercayaan.

## Gambar 12. Daftar Gejala Konsultasi
Agar  sistem  data  menghitung  dan diagnosa  kelompok  anak  reterdasi mental  yang  dialami  oleh  anak  ,  user wajib  memilih  beberapa  daftar  gejala yang  ditampilkan  sesuai  dengan  gejala yang  dialami  oleh  anak,  setiap  gejala- gejala  yang  di  tampilkan  memiliki  nilai presentasi,  untuk  dapat  menghitung probabilitas.  Berikut  penerapan  rumus dari teori algoritma k_means.
Sample Data G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 Kelompok / Cluster 1 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,7 0,7 0,8 0,8 0,0 2 0,9 0,5 0,5 0,3 0,3 0,4 0,4 0,8 0,0 0,0 3 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,8 0,8 0,0 0,0 0,0 4 0,8 0,4 0,8 0,4 0,4 0,8 0,8 0,5 0,0 0,0 5 0,8 0,4 0,9 0,7 0,8 0,8 0,8 0,8 0,5 0,0
Kita  akan  mengaplikasikan  K-Means  Clustering  untuk  data  diatas  menjadi  3 cluster. Pertama kita akan hitung Centroid.
Tabel. 6 Cluster Cluster C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 K1 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,7 0,7 0,8 0,8 0,0 K2 0,9 0,5 0,5 0,3 0,3 0,4 0,4 0,8 0,0 0,0 K3 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,8 0,8 0,0 0,0 0,0

## Perhitungan menggunakan persamaan Euclidean Distance
[(    )   (    )]     √(     ) (     )
Perhitungan Pertama ;
Jarak dari Cluster 1 ke cluster 2 (0.9 , 0.8 , 0.4 , 0.8 , 0.4 , 0.7 , 0.7 , 0.8 , 0.8 , 0.0)  (0.9 , 0.5 , 0.5 , 0.3 , 0.3 , 0.4 , 0.4 , 0.8 , 0.0 , 0.0)=
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Jarak  dari  cluster  1  ke  cluster  3    (0.9  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.7  ,  0.7  ,  0.8  ,  0.8  ,  0.0)  (0.9  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.8  ,  0.8  ,  0.0  ,  0.0  ,  0.0)=
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Jarak dari cluster 2 ke cluster 1  (0.9 , 0.5 , 0.5 , 0.3 , 0.3 , 0.4 , 0.4 , 0.8 , 0.0 , 0.0)  (0.9 , 0.8 , 0.4 , 0.8 , 0.4 , 0.7 , 0.7 , 0.8 , 0.8 , 0.0)=
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Jarak dari cluster 2 ke cluster 3  (0.9 , 0.5 , 0.5 , 0.3 , 0.3 , 0.4 , 0.4 , 0.8 , 0.0 , 0.0)  (0.9 , 0.8 , 0.4 , 0.8 , 0.4 , 0.8 , 0.8 , 0.0 , 0.0 , 0.0)=
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Jarak  dari  cluster  3  ke  cluster  1    (0.9  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.8  ,  0.8  ,  0.0  ,  0.0  ,
0.0)  (0.9 , 0.8 , 0.4 , 0.8 , 0.4 , 0.7 , 0.7 , 0.8 , 0.8 , 0.0)=
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
Jarak  dari  cluster  3  ke  cluster  2    (0.9  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.8  ,  0.4  ,  0.8  ,  0.8  ,  0.0  ,  0.0  , 0.0)  (0.9 , 0.5 , 0.5 , 0.3 , 0.3 , 0.4 , 0.4 , 0.8 , 0.0 , 0.0) =
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Sehingga :
Tabel. 7 Hasil Perhitungan Dataset Euclidean Distance Kelompok Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Adi Wijayanto 0,0 1,18 1,30 1 Redo Putra 1,18 0,0 1,32 2 Ayu Putri 1,30 1,32 0,0 3
Perhitungan kedua.
Langkah selanjutnya kita beralih ke data 4 yaitu (0.8 , 0.4 , 0.8 , 0.4 , 0.4 , 0.8 , 0.8 , 0.5 ,  0.0  ,  0.0).  Kita  mulai  menghitung  jarak  dataset  terhadap  cluster  1(0.9  ,0.8  ,  0.4
, 0.8 , 0.4 , 0.7 , 0.7 , 0.8 , 0.8 , 0.0) √ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Kemudian kita hitung jarak dataset terhadap cluster 2.
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Kemudian hitung jarak dataset terhadap cluster 3.
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Sehingga didapatkan :
Tabel. 8 Hasil Penrhitungan Dataset Euclidean Distance Kelompok Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Dataset K-4 Cika Cantika 1,11 0,73 0,86 2
Dataset ke-4 masuk dalam kelompok cluster 2 , karena jarak minimum / terdekat dataset adalah terhadap cluster 2 yaitu 0,73 dan masuk kedalam golongan anak reterdasi mental sedang.Kemudian kita update Centroid :
Tabel. 9 Hasil Perhitungan
Jadi Cluster Centroid yang baru adalah sebagai berikut :

## Tabel. 10 Hasil Perhitungan
Cluster C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 K1 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,7 0,7 0,8 0,8 0,0 K2 0,0 0,0 K3 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,8 0,8 0,0 0,0 0,0
Perhitungan ketiga
Langkah selanjutnya kita beralih ke data 5 yaitu (0.8 , 0.4 , 0.9 , 0.7 , 0.8 , 0.8 , 0.8 , 0.8 , 0.5 , 0.0). Kita mulai menghitung jarak dataset terhadap cluster 1(0.9 ,0.8 , 0.4 , 0.8 , 0.4 , 0.7 , 0.7 , 0.8 , 0.8 , 0.0)
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (        ) (         )
Kemudian kita hitung jarak dataset terhadap cluster 2.
√ (          ) (          ) (          ) (          ) (          ) (         )
(         ) (          ) (         ) (         )
Kemudian hitung jarak dataset terhadap cluster 3.
√ (         ) (         ) (         ) (         ) (         ) (         )
(         ) (         ) (         ) (         )
Sehingga didapatkan :
Tabel. 11 Hasil Perhitungan Dataset Euclidean Distance Kelompok Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Dataset K-5 Cika Cantika 0,41 0,86 1,21 1
Dataset ke-5 masuk dalam kelompok cluster 1 , karena jarak minimum / terdekat dataset adalah terhadap cluster 1 yaitu 0,41 dan masuk kedalam golongan anak reterdasi mental ringan.Kemudian kita update Centroid:

## Tabel. 12 Hasil Perhitungan
Cluste r C1 C2 C3 C4 C5 C6
C7 C8 C9 C10 K1
K2 0,0 0,0 K3 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,8 0,8 0,0 0,0 0,0
Jadi Cluster Centroid yang baru adalah sebagai berikut :
Tabel 13 Hasil Perhitungan Cluster C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 K1 0,75 0,75 0,75 0,8 0,0 K2 0,0 0,0 K3 0,9 0,8 0,4 0,8 0,4 0,8 0,8 0,0 0,0 0,0
Semua  data  telah  kita  dapatkan,  dan  masing-masing  data  sudah  terkelompokkan berdasarkan  cluster  1  ,cluster  2  dan  cluster  3.  Selanjutnya  kita  input  hasil pengelompokkanya pada table pertama. Jadi hasilnya seperti berikut :
Tabel. 14 Hasil Perhitungan
Sample Data Centroid1 Centroid2 Centroid3 Kelompok / Cluster Adi Wijayanto 0,0 1,18 1,30 Anak Reterdasi Mental Ringan Redo Putra 1,18 0,0 1,32 Anak Reterdasi Mental Sedang Ayu Putri 1,30 1,32 0,0 Anak Reterdasi Mental Berat Cika Cantika 1,11 0,73 0,86 Anak Reterdasi Mental Sedang Victor Mandala Putra 0,41 0,86 1,21 Anak Reterdasi Mental Ringan Hasil Diagnosa Berikut  adalah  halaman  hasil diagnosa  seorang  anak  pada  hasil ditampilkan  nilai  densitas  golongan anak  reterdasi  mental  yang  dialami, beserta kelompok golongan yang sesuai gejala.
Gambar. 13 Hasil Konsultasi

## Login Pakar
Gambar. 14 Login Pakar
Halaman Pakar Berikut  tampilan  menu  pakar.
Terdapat menu golongan, gejala, relasi, dan laporan untuk dapat menambah,merubah  atau  menghapus data golongan, gejala dan relasi seorang pakar dapat memilih menu-menu tersebut.

## Gambar. 15 Beranda Pakar

## Halaman Data Golongan
Gambar 16. Input Data Golongan

## Halaman Data Gejala
Gambar. 17 Input Data Gejala Halaman Relas Gambar. 18 Input Data Relasi
Tabel 15. Data Pengelompokan Anak
Nama Anak Gejala Golongan
Nilai
Adi Wijayanto  Memiliki IQ antara 30 – 50  Kesulitan belajar (Lamban Menangkap Pelajaran)  Perkembangan Fisik normal  Perhatian dan ingatannya mudah terganggu  Belum mampu membedakan yang bahaya dan bukan bahaya  Belum Mampu Mengurus diri  Belum mampu menyesuaikan diri  Perkembangan Bahasa terbatas  Belajar secara membeo Anak Reterdasi Mental Ringan 0,0 Redo Putra  Memiliki IQ antara 50 – 70  Berbicara Lancar
 Mampu mengikuti pelajaran akademik
 Mampu menyesuaikan diri
 Mampu bergaul dengan orang lain
 Perkembangan Fisik normal  Mampu membedakan yang bahaya dan bukan bahaya  Belum Mampu Mengurus diri Anak Reterdasi Mental Sedang 0,0 Ayu Putri
 Memiliki IQ antara 50 – 70  Kesulitan belajar (Lamban Menangkap Pelajaran)
 Perkembangan fisik normal Anak Reterdasi Mental Berat 0,0
 Perhatian dan ingatannya mudah terganggu  Mampu membedakan bahaya dan bukan bahaya  Kemampuan berbicara sangat terbatas  Belum mampu mengurus diri Cika Cantika  Memiliki IQ antara 30 – 50  Kesulitan belajar (Lamban Menangkap Pelajaran)  Perkembangan fisik normal  Mampu membedakan bahaya dan bukan bahaya  Perhatian dan ingatannya mudah terganggu  Kemampuan berbicara sangat terbatas  Keterbatasan dalam berpikir dan berkomunikasi  Belum mampu mengurus diri Anak Reterdasi Mental Sedang 0,73 Victor Mandala Putra  Memiliki IQ di bawah 30  Kurang dapat mengendalikan diri (Emosional)  Keterbatasan dalam berpikir dan berkomunikasi  Perkembangan fisik terganggu  Belum mampu membedakan yang baik dan buruk  Kemampuan berbicara sangat terbatas  Belum mampu mengurus diri  Belajar secara membeo  Hampir tidak bisa mengikuti pelajaran Anak Reterdasi Mental Ringan 0,41

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat ditarik  kesimpulan  mengenai  aspek yang menjadi bahasan pada pembangunan  aplikasi  sistem  pakar pengelompokan  anak  reterdasi  mental menggunakan  algoritma  K-Means  , yaitu :
1. Aplikasi  ini  dapat  mendiagnosa tingkat reterdasi anak mental berdasarkan gejala-gejala yang
diberikan oleh user.
2. Aplikasi  ini  mendiagnosa  tingkat reterdasi  mental    berdasarkan  nilai- nilai  kemungkinan  menggunakan perhitungan algoritma K-Means.

## DAFTAR PUSTAKA
Bastian, A. (2018). Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering Analysis  pada  Penyakit  Menular Manusia  (Studi  Kasus  Kabupaten Majalengka). Jurnal Sistem Informasi, 14 (1), 28-34. Retrieved from
http://jsi.cs.ui.ac.id/index.php/jsi/a rticle/view/566
Daeli,  F.  (2013).  Sistem  Pakar  dalam Menentukan  Tingkat  IQ  Anak yang Mengalami Reterdasi Mental
dengan  Metode  Certainty  Factor (Studi  Kasus:  Pendidikan  SLB/B Karya  Murni). Pelita  Informatka Budi Darma , 4 (3), 43-47 Mukhtar,  N.,  &  Samsudin,  S.  (2014). Sistem  Pakar  Diagnosa  Dampak Penggunaan Softlens Menggunakan  Metode  Backward Chaining. Jurnal Buana Informatika, 6 (1), 21-30
Octavina,  Y.,  &  Fadlil,  A.  (2014).
Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa Penyakit  pada  Saluran  Pernafasan dan  Paru  Menggunakan  Metode Certainty  Factor. Jurnal  Sarjana Teknik Informatika , 2 (2) Rismawan,  T.,  &  Kusumadewi,  S. (2008).  Aplikasi  K-Means  untuk Pengelompokkan Mahasiswa berdasarkan  Nilai  Body  Mass Index (BMI) & Ukuran Kerangka. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi  (SNATI) 2008, 1907-5022, 43-48
Sularyo,  T.  S.,  &  Kadim,  M.  (2000). Retardasi  Mental. Sari  Pediartri,
2 (3), 170-177
Supartini,  W.  &  Hindarto,  H.  (2016).
Sistem Pakar Berbasis Web dengan Metode Forward Chaining
dalam Mendiagnosis Dini Penyakit  Tuberkulosis  di  Jawa
Timur. Kinetik, 1 (3), 147-154 Suryati,  S.,  &  Purnama,  B.  E.  (2010). Pembangunan  Sistem  Informasi Pendataan  Rakyat  Miskin  untuk
Program  Beras  Miskin(RASKIN) pada  Desa  Mantren. Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering  dan  Edukasi , 2 (4), 32-41 Widiastuti, W., Destiani,  D.,  & Damiri, D.  J.  (2012).  Aplikasi  Sistem Pakar  Deteksi  Dini  pada  Penyakit Tuberkulosis. Jurnal  Algoritma, 9 , 1-10 Wijaya, E. (2013). Analisis Penggunaan
Algoritma  Breadth  First  Search dalam Konsep Artificial Intellegencia. Jurnal  TIME,  2 (2), 18-26