I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 1 N O . 1 (2019) 21-27
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Print) xxx-xxx    |    ISSN (Online) xxx-xxx    |
Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  pada  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa Autisme Pada Anak
Neng Ika Kurniati 1 , R. Reza El Akbar 2 , Panji Wijaksonoc 3
1,2,3 Porogram Studi Informatika Universitas Siliwangi
1 nengikakurniati@unsil.ac.id, 2 reza@unsil.ac.id, 3 panjiwijaksono@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: Revisi Akhir: Diterbitkan Online :
Gangguan yang terjadi pada perkembangan anak seperti gejala autisme dapat dideteksi sejak dini. Jumlah anak pengidap autisme dalam setiap tahun semakin meningkat. Oleh karena itu, perlu adanya tindakan deteksi dini pada anak oleh orang tua agar mengetahui adanya kelainan pada anak dalam masa kembang tumbuhnya  sehingga  dapat  melakukan  penanganan  secara  dini  dan  dapat menurunkan resiko terjadinya gangguan pada perkembangan anak dimasa yang akan  datang.  Berdasarkan  gejala  yang  timbul  pada  anak  pengidap  autis memerlukan cara penalaran manusia dalam mendeteksi gejala tersebut. Metode Fuzzy Tsukamoto merupakan metode penalaran yang cenderung menggunakan pendekatan  terhadap  ketidakpastian  yang  menggambarkan  taraf  atau  tingkat keanggotaan objek pada himpunan gejala yang timbul pada anak. Dalam hal ini perlu  adanya  sistem  yang  dapat  mengakomodasi  keilmuan  seorang  pakar terutama dalam mendiagnosa autisme sehingga dapat digunakan dengan mudah oleh para orang tua dalam mendeteksi gejala autisme pada anak. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun sistem pakar yang mampu melakukan diagnosis autisme  pada  anak  yang  memiliki  gangguan  ADHD.  Manfaat  yang  dapat dihasilkan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  Memberikan  pengetahuan  tentang gejala  awal  autisme  pada  anak  bagi  para  orang  tua,  diharapkan  mampu membantu para orang tua untuk melakukan penangan awal bagi anak autisme, selain itu dapat digunakan oleh guru / psikiater yang menangani autisme untuk mempermudah dalam memeriksa pasien.
K ATA K UNCI
Autisme Logika Fuzzy Sistem Pakar
Tsukamoto

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 85223518587
E-mail: nengikakurniati@unsil.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Autisme  lebih  tepat  dikatakan  sebuah  sindrom,  yang merupakan kumpulan gejala yang seringkali berbeda pada tiap  individu  dan  tiap  keadaan.  Gejala  dan  perlakuan terhadap  anak  penderita  autis  berbeda.  Anak  autisme mengalami  gangguan  berkomunikasi,  interaksi  sosial, perilaku, emosi, serta proses sensoris [1].
Rumusan Masalah yang ada pada penelitain ini adalah kurangnya pengetahuan bagi orang tua untuk mendiagnosa dan  penangan  dini  gangguan  autisme  pada  anak, kurangnya unit layanan konsultasi bagi orang tua dan para orang  tua  sendiri  enggan  melakukan  konsultasi  ke  ahli psikolog  atau  kejiwaan,  serta  mahalnya  biaya  untuk konsultasi  Dibutuhkannya  sebuah  sistem  yang  dapat menampung pengetahuan ahli pakar autisme dan informasi –  informasi  seputar  autisme  sehingga  orang  tua  bisa melakukan melakukan penanganan secara dini.
Batasan  masalah  yang  ada  pada  penelitian  ini  adalah Sistem pakar ini hanya membahas gejala - gejala autisme yang dialami oleh anak yang memiliki gangguan ADHD
( Attention Deficit Hyperaktivity Disorder ), Metode Fuzzy Tsukamoto  digunakan untuk  memperoleh  rules  dan mendiagnosis autisme pada anak, Hasil output dari aplikasi adalah  tingkat  autisme  pada  yang  melakukan  diagnosis, Aplikasi  sistem  pakar  ini  berupa  aplikasi  berbasi  web menggunakan framework dan MySQL.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun  suatu  program  aplikasi  sistem  pakar  yang mampu  memberikan  diagnosis  autisme  pada  anak  yang memiliki  gangguan  ADHD,  berdasarkan  gejala  –  gejala yang  dialami  oleh  seorang  anak  dalam  komunikasi, interaksi  sosial  serta  pola  perilaku  anak  setiap  hari  dan hasil diagnosis tersebut akan lebih memudahkan orang tua untuk  melakukan  tindakan  yang  paling  tepat  untuk  anak yang menderita autis.
Manfaat yang dapa dihasilkan dari hasil penelitian ini adalah  Memberikan  pengetahuan  tentang  gejala  awal autisme pada anak bagi para orang tua, diharapkan mampu membantu para orang tua untuk melakukan penangan awal bagi anak autisme, selain itu dapat digunakan oleh guru / psikiater yang menangani autisme untuk mempermudah dalm memeriksa pasien.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Autisme
Autis  adalah  gangguan  perkembangan  pervasif  pada anak  yang  ditandai  dengan  adanya  gangguan  dan keterlambatan  dalam  bidang  kognitif,  bahasa,  perilaku, komunikasi, dan interaksi sosial. Autisme bisa terdeteksi pada  anak  berumur  paling  sedikit  1  tahun.  Gejala  autis infantil  timbul  sebelum  anak  mencapai  usia  3  tahun. Terdapat beberapa gangguan yang terjadi pada anak auitis salah satunya gangguan dalam bidang interaksi sosial [6].

## 2.2. Sistem Pakar
Secara  umum,  sistem  pakar  (expert  system)  adalah system  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oeh para ahli.
Menurut  Giarratano  dan  Riley  :  Sistem  pakar  adalah suatu  sistem  komputer  yang  bisa  menyamai  atau  meniru kemampuan seorang pakar [2].

## Gambar 1. Struktur Sistem Pakar

## 2.3. Logika Fuzzy
Fuzzy Logic berhubungan dengan ketidak pastian yang telah  menjadi  sifat  alamiah  manusia,  mensimulasikan proses  pertimbangan  normal  manusia  dengan  jalan kemnungkinan  computer  untuk  berperilaku  sedikit  lebih seksama dan logis dari pada [2].

## Gambar 2. Logika Fuzzy (Sri Kusumadewi, 2003)

## 2.4. Metode Fuzzy Tsukamoto
Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  keterkaitan  aturan berbentuk “Sebab dan Akibat” dan juga keterkaitan “Input dan  Output”  harus  ada  hubungannya  antara  aksi  dan kondisi.

## Gambar 3. Inferensi Fuzzy Tsukamoto

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Metodologi Pengembangan Sistem
Dalam  pengembangan  sistem  pakar  ini,  metodologi yang  digunakan  adalah Expert  System  Development  Life Cyrcle (ESDLC) yang meliputi enam tahapan pokok.
Gambar 4. Expert System Development Life Cycle ( Turban, 2005)
Alasan  utama  memilih  metode  pengembangan  sistem ESDLC  adalah  metode  pengembanfan  sistem  ESDLC khusus untuk perancangan aplikasi sistem pakar. [3]. a. Pembuatan Tabel Keputusan (Decision Table) Tabel  keputusan  merupakan  suatu  metode  untuk mendokumentasikan pengetahuan. Tabel Keputusan ( Decision Table )

## 3.2. Design
Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Autis meliputi :

## 1. Perancangan Flowchart
Gambar 5. Flowchart Logika Fuzzy
a. Himpunan Fuzzy
Bagian  ini  menentukan  variabel  –  variabel  yang  akan digunakan  sebagai  data  yang  mempengaruhi  dalam menganalisa  autisme  pada  anak  yaitu  ada  3  variabel, tidak mampu  memusatkan  perhatian  ( inattentiveness ), hiperaktivitas,  dan  perilaku  impulsive  ( Impulsiveness ). Variabel  –  variabel  tersebut  diubah  dahulu  menjadi bentuk himpunan fuzzy.
b. Pembentukan Aturan
Pembentukan  variabel  dan  himpunan  fuzzy,  dibentuk aturan yang sesuai dengan mengambil data – data yang terdapat pada Skala Penilaian Perilaku Anal Hiperaktif Indonesia  (SPPAHI) Indonsesian  ADHD  Rating  Scale (IARS). c. Aplikasi Fungsi Implikasi Aturan  dibentuk,  maka  dilakukan  aplikasi  fungsi aplikasi  dengan  memberikan  suatu  kasus  tertentu  ke dalam aplikasi tersebut. Pada tahap ini akan didapatkan predikaat sebagai aturan untuk perhitungan berikutnya.
d. Komposisi Aturan
Mendapatkan  aturan  dalam  bentuk  himpunan berdasarkan  predikat  yang  telah  diperoleh.  Pada  tahap ini  akan  didapatkan  keanggotaan  sebagai  jawaban (masih dalam bentuk bilangan fuzzy).
e. Defuuzy
Beberapa metode defuzzy pada komposisi aturan metode Tsukamoto.  Dari  proses  tahap  ini  akan  menghasilkan jawaban atas data – data dari kasus yang telah diberikan. [4].

## 2. Perancangan Database
Perancangan  database  menggunakan  ERD,  terdapat  6 (enam) entitas dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Entity Relationship Diagram
Ada  6  tabel  dalam  database  fuzzy  yang  terdiri  dari tabel  admin,  table  pengguna,  tabel  kategori,  tabel  soal, table  kriteria  hasil,  table  rekam_jawaban,  dan  tabel solusi. Yang terdiri dari primary key untuk tabel admin adalah  id_admin,  untuk  tabel  pengguna  adalah id_pengguna, tabel kategori adalah id_kategori, tabel soal adalah  id_soal,  tabel  kriteria_hasil  adalah  id_kriteria, tabel solusi adalah id_solusi, tabel rekam_jawaban adalah id_rekam, dan tabel admin adalah id_admin.
Perancangan DFD
a. Contex Diagram
Gambar 7. Contex Diagram Context  Diagram menjelaskan  alur  proses  dari keseluhuran pada  Aplikasi  Diagnosa  Autisme  Metode Tsukamoto. Ada 2 pengguna pada aplikasi ini yaitu Admin dan User . Admin mempunyai hak akses untuk mengatur isi dari aplikasi dan user sebagai pengguna aplikasi yang hanya bisa menggunakan aplikasi untuk mendiagnosa saja.

## Gambar 8. DFD Level 2 Diagnosa

## b. DFD Level 2 Data Diagnosa
Proses DFD level 2 data diagnosa terdapat 3 tahapan proses yang  pertama  user  memproses  data  pengguna,  setelah beres  pada  proses  data  pengguna  kemudian  user  bisa masuk pada proses data diagnose yang berisikin data dari tabel kategori, dan tabel soal yang memiliki data dari setiap pernyataan  yang  harus  diisi  oleh  user.  Proses  terakhir masuk  pada  proses  data  kriteria  hasil  yang  memberikan informasi hasil dari kedua proses tersebut yang memiliki data  dari  tiap  tabel  dan  disimpan  dalam  tabel rekam_jawaban.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  dimana  hasil  dari perancangan  antarmuka  yang  telah  diimplementasikan kedalam  program  yang  dibuat  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dengan  menggunakan Framework dan basis data yang digunakan adalah MySQl.
1. Form Beranda Form Beranda ini merupakan tampilan awal dari aplikasi , pada  tahap  ini  terdapat  pilihan  untuk  mengakses  menu „Mulai  Diagnosa‟,  ‟Beranda‟,  ‟Penjelasan‟,  „Hasil Diagnosa‟, dan „Logout‟.

## Gambar 9. Beranda
2. Form Diagnosa Pada from ini  pengguna  menjawab  semua  pernyataan yang  berjumlah  35  pernyataan  yang  terbagi  dalam  3 kategori,  yaitu  kategori  tidak  mampu  memusatkan perhatian, hiperaktivitas, dan impulsifitas .

## Gambar 10. Diagnosa

## B. Pengujian Akurasi Manual
Analisis Perhitungan Metode menjelaskan perhitungan tingkat autis menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Sebelumnya telah  dilakukan  penyebaran  kuisioner  instrument  IARS kepada  15  murid  Sekolah  Dasar  SLB  di  Ciamis  sebagai objek penelitian.
Dari data – data tersebut diambil satu objek penelitian sebagai  kasus  pada  analisis  perhitungan  metode  Fuzzy Tsukamoto.  Misalkan  kasus  yang  diambil  adalah  data milik  Nabil  Muhamad  Zaky  dengan  skor  Faktor Inattentiveness:  8,  skor  Faktor  Hiperaktif  :  5  dan  skor Faktor  Impulsivitas  :  3.  Representasi  Linier  Naik Inattentiveness
45
Fungsi Keanggotaan : 0; 8 ≤ 0 µ[ 8 ] = (8-0) / (45 – 0) ; 0 ≤ 8 ≤ 45 1; 8 ≥ b Nilai Keanggotan Inattentiveness Linear Naik : µFINtinggi = (8-0) / (45 – 0)
= 0.177 Representasi Linier Turun Inattentiveness 45 Fungsi Keanggotaan :
1; 8 ≤ 0 µ[ 8 ] = (45-8) / (45 – 0) ; 0 ≤ 8 ≤ 45 0; 8 ≥ b Nilai Keanggotan Inattentiveness Linear Turun : µFINrendah = ( 45-8 ) / ( 45 – 0 )
= 0.822
Representasi Linier Naik Hiperaktivitass
Fungsi Keanggotaan :
0; 5 ≤ 0 µ[ 5 ] = (5-0) / (27 – 0) ; 0 ≤ 5 ≤ 27 1; 5 ≥ b Nilai Keanggotan Hiperaktivitas Linear Naik : µFHtinggi = (5-0) / (27 – 0) = 0.185
Representasi Linier Turun Hiperaktivitas
27
Fungsi Keanggotaan :
1; 5 ≤ 0 µ[ 5 ] = (27-5) / (27 – 0) ; 0 ≤ 5 ≤ 27 0; 5 ≥ b Nilai Keanggotan Hiperkativitas Linear Turun : µFHrendah = ( 27-5 ) / ( 27 – 0 ) = 0.814 Representasi Linier Naik Impulsivitass Fungsi Keanggotaan : 33 0; 3 ≤ 0
µ[ 3 ] = (3-0) / (33 – 0) ; 0 ≤ 3 ≤ 33 1; 5 ≥ b Nilai Keanggotan Impulsivitas Linear Naik : µFIPtinggi = (3-0) / (33 – 0) = 0.09
33
Fungsi Keanggotaan :
1; 3 ≤ 0 µ[ 3 ] = (33-3) / (33 – 0) ; 0 ≤ 3≤ 33 0; 3 ≥ b Nilai Keanggotan Impulsivitas Linear Turun : µFIPrendah =( 33 - 3 ) / ( 33 – 0 ) = 0.90 Nilai a _ pred 1 =  MIN(µFINrendah, µFHrendah,
µFIPrendah,) = 0.822
Nilai Z 1 = (105* a _ pred 1 ) – 105 = 19.95 Nilai Z dapat dicari dengan : Z = ( Z 1 * a _ pred 1 )+( Z 2 * a _ pred 2 )+ ( Z 3 * a _ pred 3 ) + ( Z 4 * a _ pred 4 ) + ( Z 5 * a _ pred 5 ) + ( Z 6 * a _ pred 6 ) + ( Z 7 * a _ pred 7 ) + ( Z 8 * a _ pred 8 ) / ( a _ pred 1 + a _ pred 2 + a _ pred 3 + a _ pred 4 + a _ pred 5 + a _ pred 6 + a _ pred 7 + a _ pred 8 )
= (0.822* 19.95 )+(0.09*9.45)+ (0.19* 19.95) + (0.09*9.45)+ (0.18*18.9)+  (0.09*9.45)  +  (0.18*18.9)  + (0.09*9.45) /
(0.822+0.09+0.19+0.09+0.18+0.09+0.18+0.09)
= 17.55
D. Pengujian Whitebox a. Himpunan Keanggotaan Tabel 3.21 Himpunan Keanggotaan Node Source Code 1.    $nilaia1 = "0"; 2.    $nilaib1 = "45"; 3.    If $nilaiIN  <= a Then
4.    $FINmax = 0
5.    ElseIf a <= $nilaiIN <= b Then
6.    $FINmin = ($nilaiIN - $nilaia1 / ($nilaib1 - $nilaia1)
7.    ElseIf $nilaiIN  >= b Then
8.    $FINmax = 1
9.    End If
Flow Graph Himpunan Keanggotaan Algoritma Fuzzy Logic  berdasarkan  pseudocode  di  atas  maka  flow  graph algoritma fuzzy logic adalah sebagai berikut:
Gambar 11. Cyclomatic Complexity
Himpunan Keanggotaan Dari gambar diatas dapat ditentukan Cyclomatic Complexity sebagai berikut : V(G)   = E-N+2 E =  Jumlah busur = 9-8+2 pada flow = 3 graph yaitu 9 N = Jumlah simpul pada flow graph yaitu 8

## E. Pengujian Akurasi IARS
Sistem  penilaian  pada  aplikasi  Sistem  Pakar Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Diagnosa Autisme  Pada  Anak  ini  berdasarkan  uji  coba  pada  objek penelitian  sebanyak  15  responden.  Dari  hasil  uji  coba diperoleh kesesuaian antara tingkat autis IARS dan Fuzzy Tsukamoto sebanyak 15 data.
Dengan  probabilitas  kesesuaian  tingkat  autis  antara perhitungan IARS dengan perhitungan Fuzzy Tsukamoto adalah :
Psesuai  = x 100% = x 100% = 100%
Dan probabilitas ketidak sesuaian tingkat autis antara perhitungan IARS dengan perhitungan Fuzzy Tsukamoto adalah :
Ptidaksesuai = x 100% = x 100%
= 0%
Melihat  nilai  probabilitas  yang  mencapai  kesesuaian data mencapai 100%, menunjukkan bahwa sistem pakar ini sudah  berfungsi  dengan  baik.  Dengan  demikian, diharapkan  sistem  pakar  ini  dapat  membantu  dalam perhitungan  dalam  mencari  nilai  tingkat  autisme  pada anak.

## 5. KESIMPULAN
Setelah melakukan serangkaian penelitian, maka pada bab ini akan menyimpulkan dari uraian penelitian pada bab sebelumnya.  Kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  sebagai berikut :
1. Penalaran Metode fuzzy tsukamoto dapat melakukan diagnosa  autisme  berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami oleh anak-anak penyandang autisme ADHD dengan  memiliki  nilai  ketidakpastian  dengan  aturan IARS yang direpresentasikan dari pakar.
2. Diagnosa  Autisme  ADHD  ( Attention  Deficit Hyperaktivity Disorder )  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  logika fuzzy  tsukamoto  dengan persentasi keakuratan dengan hasil perhitungan IARS sebesar 100%.
Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  dikemukakan, dapat diajukan beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut, diantaranya :
1. Perlu  adanya  perubahan  fungsi  keanggotaan  yang digunakan serta melakukan penambahan rule dan juga rentang  parameter  yang  digunakan  sehingga  tingkat kesalahan  yang  dihasilkan  oleh  perhitungan  fuzzy dapat diperkecil..
2. Saran  untuk  pengembangkan  aplikasi  deteksi  dini autisme  adalah  dengan  membuat  aplikasi  berbasis mobile  dan  pengembangan  metode  lain  seperti Jaringan saraf tiruan untuk proses identifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Imaculata, U, " Bina Diri dan Perilaku" , Jakarta :MAS Publishing, 2011. [2] Kusumadewi,S,  Artificial  Intelligence (Teknik  dan Aplikasinya). Yogyakarta. Graha Ilmu.2003. [3] Durkin,  J,  "Expert  Systems  Design  and Developmen". New Jersey: Prentice Hall International Inc. 1994. [4] Ayuningtyas,  I.  K.,  Saptono,  F.,  &  Hidayat,  T. (2007). Sistem Pendukung Keputusan Penanganan Balita Menggunakan Penalaran Fuzzy Mamdani. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2007 (SNATI 2007) , L65-L71.
[5] Andriani  (2002), Penanganan  Anak  Berkebutuhan Khusus, Bandung : Graha Ilmu.
[6] Huzaemah, 2010. Kenali Autisme sejak dini, yayasan pustaka obor, Jakarta.
[7] Suriansyah,  M.  I.,  &  Novianti,  S.  (2012). Pendahuluan Metodologi Penelitian, 329–334.
[8] Kusumadewi,  Sri  dan  Hartati,  Sri.  2006.  Neuro Fuzzy-Integrasi Sistem  Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf . Yogyakarta: Graha
[9] Raising children network , 2013, Myths about ASD. http://www.raisingchildren.net.au.

## BIODATA PENULIS
Neng Ika Kurniati
Tempat  tanggal  lahir  di  Ciamis  25  Juli
1982, merupakan Dosen Teknik Informatika, Universitas Siliwangi. Menyelesaikan S1 di Universitas
Padjadjaran dan S2 di Universitas Gadjah Mada
R. Reza El Akbar Tempat  tanggal  lahir  di  Tasikmalaya  26 Juli  1983,  merupakan  dosen  Teknik Informatika, Universitas Siliwangi. Menyelesaikan S1 di Universitas
Padjadjaran  dan  S2  di  Institut  Teknologi Bandung dan STMIK LIKMI Bandung.
Panji Wijaksono merupakan  alumni  Teknik  Informatika, Fakultas  Teknik,  Universitas  Siliwangi.
Menyelesaikan S1 di Universitas
Siliwangi