## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327

## Implementasi Sistem Pakar Diagnosis Autisme Pada Anak Menggunakan Metode Naïve Bayes
Syah Zanul Husna * , Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan Jln. Lapangan Golf, Desa Durian Jangak, Kecamatan Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Medan, Indonesia Email: 1,* syahzanul23@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: syahzanul23@gmail.com Submitted: 25/09/2023; Accepted: 31/10/2023; Published: 31/10/2023
Abstrak− Autisme  yaitu  gangguan  pada  perkembangan  yang  mengakibatkan  fungsi  otak  tidak  dapat  bekerja  secara  normal sehinnga mempengaruhi kemampuan komunikasi dan interaksi sosial pada anak. Gangguan ini menimbulkan suatu permasalahan bagi  anak  dalam  berkomunikasi  dan  menjalin  hubungan  dengan  lingkungan. Seiring  bertambahnya  angka  penderita  autisme semakin meningkat. Namun, pengetahuan masyarakat tentang autisme masih sangat rendah. Selain itu, kebanyakan para psikolog ataupun psikiater berdomisili di kota-kota besar. Hal ini menyebabkan akses masyarakat semakin terbatas, terutama masyarakat desa.  Sehingga  menyebabkan  banyak  orang  tua  yang  kesulitan  mendapatkan  informasi  mengenai  gejala  autisme.  Metode  yang digunakan dalam penelitian yaitu metode naïve bayes. Hasil yang didapat dengan sistem ini yaitu dimana sistem akan menemukan nilai maksimal dari setiap gangguan dari data yang diberikan dan hasil pada penelitian ini telah sesuai dengan pengetahuan pakar sehingga diharapkan dapat menentukan hasil  yang  terbaik dalam  mendiagnosis autisme berdasarkan gejala yang diderita oleh seseorang. Tujuan dari  penelitian ini adalah  membangun sebuah sistem pakar yang dapat memberikan informasi dan solusi untuk orang tua tentang gangguan autisme berdasarkan pengetahuan mereka tentang gejala yang dialami, memungkinkan pengguna untuk mendiagnosis autisme sejak dini pada anak-anak mereka tanpa mengeluarkan biaya.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Autisme; Anak; Naïve Bayes; Web;
Abstract− Autism  is  a  developmental  disorder  that  affects  the  normal  functioning  of  the  brain,  thereby  affecting  a  child's communication  and  social  interaction  abilities.  This  disorder  poses  a  problem  for  children  in  communicating  and  forming relationships with their environment. As the number of individuals with autism increases, public  awareness of autism  remains very low. Additionally, most psychologists or psychiatrists are located in major cities, limiting access for rural communities. This leads  to  many  parents  struggling  to  obtain  information  about  autism  symptoms.  The  research  method  used  is  the  naïve  Bayes method, it can be drawn from the system is that it will generate the maximum score despite any disturbances in the provided data. The results of this research align with expert knowledge, suggesting that it can be relied upon to accurately diagnose autism based on the symptoms experienced by individuals. The aim of this study is to build an expert system that can provide information a nd solutions  to  parents  regarding  autism  disorders  based  on  their  knowledge  of  the  symptoms  they  experience,  enabling  users  to diagnose autism in their children early on without incurring costs.
Keywords : Expert System; Autism; Children; Naïve Bayes; Web

## 1. PENDAHULUAN
Anak  merupakan  anugerah  yang  yang  diberi  Tuhan  Yang  Maha  Esa  untuk  orang  tua.  Semua  orang  tua  pastinya mengharapkan,  menantikan  dan  menyambut  kedatangannya.  Keinginan  memiliki  anak  yang  sehat,  cerdas  dan sempurna  adalah  harapan  semua  orang  tua.  Namun  terkadang  hal-hal  tidak  berjalan  sesuai  harapan  mereka  dan sebagian orang tua bahkan memiliki anak yang berkebutuhan khusus, seperti anak dengan gangguan autisme.
Autisme ialah salah satu kelainan neurologis ataupun emosional yang berakibat pada minimnya kemampuan berbicara serta berhubungan sosial. Gangguan spektrum autisme (Autism Spectrum Disorder( ASD)) ialah nama lain buat  autisme  ialah  kendala  pada  pertumbuhan  yang  menyebabkan  fungsi  otak  tidak  bisa  bekerja  secara  normal sehingga pengaruhi kemampuan komunikasi serta interaksi sosial pada anak [1]. Gangguan ini memunculkan suatu kasus  untuk  anak  dalam  berbicara  serta  menjalakan  hubungan  dengan  lingkungan  sekitarnya.  Dampaknya, penyandang autisme tidak bisa berhubungan dengan orang lain secara luas sebab cenderung tidak bisa memahami apa yang orang lain  maksud. Bersumber pada informasi Biro Pusat Statistik (BPS) jumlah penduduk Indonesia dengan tingkatan  perkembangan  1,14  persen  bisa  diprediksi  pengidap  autis  di  Indonesia  berkisar  2,4  juta  orang  dengan kenaikan 500 orang per tahun [2].
Pada pernyataan diatas,  angka penderita gangguan autisme pada anak semakin terus  meningkat [3]. Tetapi, pengetahuan  masyarakat  mengenai  autisme  masih  sangat  terbatas.  Kerapkali  tingkah  laku  anak  yang  mengalami indikasi autisme dianggap perihal yang biasa. Kemudian sikap orang tua yang mengunjungi pakar psikolog tidaklah suatu yang biasa, disebabkan keterbatasan ekonomi serta rasa malu mereka. Tidak hanya itu, mayoritas para psikolog maupun  psikiater  berdomisili  di  kota-  kota  besar.  Perihal  ini  menimbulkan  akses  masyarakat  ke  ahli  pakar  terus menjadi terbatas, termasuk masyarakat desa. Sehingga menimbulkan banyak orang tua yang kesulitan mendapatkan informasi  mengenai  gejala  autisme.  Aspek  inilah  yang  menimbulkan  orang  tua  yang  mungkin  mempunyai  anak autisme tidak bertindak untuk berobat ataupun mengunjungi psikolog atau psikiater .
Dengan  permasalahan  diatas,  solusi  yang  dapat  mengatasi  masalah  dan  kasus  tersebut  yaitu  perancangan aplikasi sistem pakar dengan metode yang tepat. Metode ini juga dibutuhkan untuk menentukan hasil yang baik dalam suatu  penyakit  ataupun  gangguan  [4].  Sistem  pakar  ini  merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan  (artificial

## Journal of Information System Research (JOSH)
inteligence) yang berbasis pengetahuan (knowledge) dengan memanfaatkan program komputer yang dirancang khusus agar memiliki kemampuan dan keterampilan layaknya seorang pakar dengan bidang keahlian khusus untuk mampu menyelesaikan  permasalahan  sesuai  bidangnya  [5].  Pakar  yang  dimaksud  merupakan  seseorang  yang  memiliki keahlian khusus sehingga dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam [6].
Peneliti akan merancang dan mengembangkan aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan autisme pada anak  dengan  metode  Naïve  Bayes  untuk  menentukan  hasil  yang  terbaik  dalam  mendiagnosis  autisme  berdasarkan gejala  yang  diderita  oleh  seseorang.  Sistem  ini  akan  bekerja  selayaknya  seorang  pakar  yang  berinteraksi  dengan pasiennya, dimulai dengan  menanyakan beberapa  gejala dan kemudian akan dilakukan penelusuran dengan gejala- gejala yang telah didapat sehingga terbentuklah sebuah konklusi berupa hasil diagnosis.
Berdasarkan studi referensi, ada beberapa penelitian yang sudah dilakukan dengan menggunakan sistem pakar dan metode naïve bayes  untuk mendiagnosis berbagai penyakit atau gangguan. Seperti pada penelitian yang dilakukan oleh  Evans dkk dengan judul Expert System Diagnosa Gangguan Autisme Secara Dini Pada Anak dengan Metode Forward  Chaining,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  forward  chaining    berbasis  web  dimana  metode  ini sangat baik untuk digunakan jika bekerja dimulai dengan rekaman informasi awal dan ingin mencapai penyelesaian atau  tujuan  diakhir  .  Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pakar  dengan    menggunakan  Metode  Forward  Chaining berdasarkan  teknik  iterasi  dan  rulesnya  [7].  Kemudian  pada  penelitian  yang  dilakukan  Halena  dkk  dengan mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar  yang  diterapkan  pada  2018  diterima  dalam  metode  faktor  keamanan  untuk mengenali autisme anak-anak berbasis web [8].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Rosalina Br dkk berjudul Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Diagnosa  Penyakit  Autisme  Pada  Anak  Sekolah,  dalam  penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi  dengan  metode forward chaining  berbasis web berdasarkan nilai bobot dan output dalam bentuk nilai presentase tingkat kepastian [9].  Selanjutnya,  dalam  penelitian  yang  dilakukan  Hastari  dan  Bimantoro,  dengan  metode  Dempster-Shafer  yaitu untuk  menganalisis  jenis-jenis  gangguan  kejiwaan  pada  anak,  dan  bobot  atau  nilai  pendapat  ahli  terhadap  gejala digunakan  untuk  mendiagnosis  gangguan  kejiwaan  pada  anak.  Perhitungan  kepastian  ini  diperlukan  untuk meyakinkan  pengguna  (pasien)  bahwa  hasil  yang  diberikan  oleh  sistem  sesuai  dengan  hasil  seorang  spesialis  atau dalam hal ini, seorang psikolog atau psikiater [10].
Oleh karena  itu, berdasarkan permasalahan  yang telah diuraikan dan penelitian  yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya, maka peneliti akan membuat sebuah rancangan sistem pakar gangguan autism pada anak dengan tujuan mendiagnosis gangguan autism pada anak berbasis web. Pada penelitian ini, dilakukan dengan Metode Naïve Bayes, dimana sistem akan menemukan nilai maksimal dari setiap gangguan dari data yang diberikan dan memberikan hasil yang sesuai. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun sebuah sistem pakar yang diharapkan mampu membantu psikolog atau psikiater dalam melakukan diagnosis kepada pasien dan dapat memberikan informasi dan solusi untuk orang tua tentang gangguan autisme berdasarkan pengetahuan mereka tentang gejala yang mereka alami, kemudian memungkinkan  pengguna  untuk  mendiagnosis  gangguan  autisme  pada  anak  agar  dapat  melakukan  terapi  atau penyembuhan lebih awal dan cepat. Serta dapat  memahami apa  itu autisme dan cara penanganannya autisme sejak dini pada anak-anak mereka tanpa mengeluarkan biaya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode Pengumpulan Data Identifikasi Masalah Studi Literatur Observasi Wawancara Metode Pengembangan Sistem Rapid Aplication Development (RAD)
Requirement Design
Implementation
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dalam  tahap  penelitian,  terdapat  uraian  mengenai  masalah  yang  akan  diselesaikan  dan  bagaimana  solusinya  akan dituangkan  melalui  gambar.  Dalam  kerangka  penelitian  yang  telah  disebutkan,  Tahapan  penelitian  adalah  sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
1. Identifikasi Masalah
Langkah awal dalam sebuah penelitian adalah mengidentifikasi masalah dengan melakukan observasi, penelitian, dan  menemukan  solusi  yang  efektif.  Dalam  konteks  ini,  peneliti  mengamati  bahwa  ada  anak-anak  dengan pertumbuhan yang sangat berbeda dari yang lain, termasuk mereka yang mengalami gangguan autisme. Peneliti menemukan bahwa banyak orang tua dan masyarakat awam yang kurang paham tentang gangguan ini pada anak- anak. Akibatnya, muncul fenomena yang tidak biasa yang belum mendapat perhatian yang memadai, karena akses ke ahli, terutama psikolog, sangat terbatas. Faktor lain yang memengaruhi adalah rasa malu dan kesulitan ekonomi yang membuat masyarakat enggan mencari bantuan dari psikolog. Oleh karena itu, dibuatlah suatu sistem yang dapat mengeksplorasi pengetahuan seorang pakar yang ahli di bidangnya, yang dikenal sebagai sistem pakar.
2. Metode Pengumpulan Data
Setelah identifikasi masalah selesai serta ditemukannya solusi yang efektif, tahap selanjutnya adalah pengumpulan data mengenai pemecahan masalah yang ada.
a. Observasi
Penelitian ini melakukan pengamatan di Global Kids Centre yang terletak di Bagelen, Jalan Deblot Sundoro, Gg.Abadi, No.33 Tebing Tinggi 206272, dengan cara mengamati dan memerhatikan pola perilaku masyarakat di sekitar peneliti secara langsung.
b. Studi Literatur
Studi literatur digunakan sebagai sumber data teoritis yang terkait dengan gejala autisme, metode Naïve Bayes, dan informasi terkait lainnya. Informasi tersebut diperoleh melalui pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti buku, jurnal, atau referensi lainnya.
c. Wawancara
Untuk  mendapatkan  informasi tambahan  seperti  nilai  Bayes  atau nilai keyakinan untuk setiap gejala terkait dengan gangguan tertentu, serta solusi atau tindakan penanggulangan untuk gangguan tersebut, penelitian ini menggunakan metode wawancara dengan seorang pakar yang memiliki keahlian di bidang autisme. Ahli yang terlibat dalam penelitian ini adalah Ibu Risydah, M.Si., seorang psikolog yang memiliki pengalaman luas dalam bidang psikologi.
3. Metode Pengembangan Sistem
Dalam pengembangan sistem ini, metode yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD). RAD merupakan metode pengembangan sistem yang merupakan adaptasi dari model  Waterfall dengan menggunakan penekatan kontruksi komponennya [11]. RAD memiliki tujuan untuk mengurangi waktu yang diperlukan antara fase perancangan dan penerapan suatu sistem informasi  [12]. Pada metode RAD terdapat beberapa tahapan yaitu:
a. Requirement Planning
Proses  perencanaan  kebutuhan  (requirement  planning)  merupakan  tahapan  dalam  menemukan  kebutuhan sistem  yang akan dibangun.  Dalam tahap  ini, penganalisis dan pengguna  berguna untuk  menetapkan tujuan serta persyaratan informasi yang nantinya akan dihasilkan dalam metode yang dilakukan [13].
b. Desain (Design)
Dalam tahap ini, proses perancangan sistem pakar dilakukan untuk memastikan kesesuaian dengan kebutuhan pengguna. Tahap desain terdiri dari beberapa aspek, yang mencakup Desain Proses dengan Unified Modelling Language (UML) untuk merancang proses sistem yang akan berjalan. Selanjutnya, Desain database merupakan bagian penting dari perancangan sistem, desain database yang baik memastikan bahwa data dapat disimpan, diakses,  dan  dikelola  dengan  baik  dan  benar.  Desain  antarmuka  atau  tampilan  sistem  sangat  penting  untuk pengalaman pengguna yang baik, desain yang baik akan membuat sistem mudah digunakan dan menarik bagi pengguna.
c. Implementation
Setelah proses perancangan mencapai kesepakatan dengan pengguna, tahap selanjutnya adalah implementasi hasil rancangan ke dalam  bahasa komputer. Pada tahap  ini,  metode  Naïve Bayes akan diterapkan  ke dalam sistem menggunakan bahasa pemrograman. Database MySQL akan digunakan sebagai basis data. Pada tahapan ini  meliputi  komponen  yang  diperlukan  seperti  perancangan  database,  pemprograman,  antarmuka  dan perangkat lunak (software) serta perangkat keras (hardware) yang akan diimplementasikan [14]. Setelah sistem yang telah dibangun selesai, langkah selanjutnya adalah melakukan tahap evaluasi sistem pakar dimana untuk melihat  keandalan  sebuah  sistem,  apakah  telah  sesuai  dengan  ketentuan  yang  ada  dan  sesuai  dengan  yang diharapkan serta sejauh mana keberhasilan sistem yang sudah dibuat dan diimplementasikan.

## 2.2 Metode Naïve Bayes
Pada penelitian ini digunakan metode naïve bayes yaitu metode perhitungan probabilitas dan statistik [15]. Metode ini dikemukakan oleh ilmuan inggris yaitu Thomas Bayes. Metode ini untuk menghitung peluang terjadinya sebuah peristiwa berdasarkan pengaruh yang didapat dari hasil obervasi [16].  Teorema Naïve Bayes memiliki bentuk umum seperti berikut.
P(H|E) = P( E | H ) P(H)
P(E)
(1)
Keterangan :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327
E = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data E merupakan suatu class spesifik P(H|E)   = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi E (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(E|H)   = Probabilitas E berdasarkan kondisi tersebut P(E) = Probabilitas dari E

## 2.3 Autisme
Autisme  merupakan  salah  satu  jenis  gangguan  perkembangan  mental  pada  anak  yang  sangat  kompleks  sehingga mengganggu fungsi kognitif,emosional dan psikomotor anak [7][17]. Autisme berasal dari kata “Autos” yang berarti dari diri sendiri dan “Isme” yang berarti suatu aliran, sehingga dapat diartikan sebagai paham tertarik pada dunianya sendiri. Autisme pertama kali dipelopori oleh seorang ahli psikologi atau psikiater anak bernama Leo Kanner pada tahun 1943. Leo Kanner mengamati gejala-gejala aneh yang cenderung sama muncul pada 11 pasien kecilnya. Kanner mengamati  keadaan  yang  menunjukkan  bahwa  anak-anak  tersebut  sangat  asyik  dengan  dirinya  sendiri  sehingga seolah-olah mereka hidup dan memiliki dunianya sendiri (tidak mau berkomunikasi dengan orang lain) [18].
Hingga saat ini, penyebab pasti autisme  masih  belum diketahui dengan pasti. Meskipun pada masa lalu ada berbagai  anggapan  yang salah, seperti klaim  bahwa penyebabnya adalah "ibu  yang terlalu dingin" atau keterkaitan dengan vaksinasi anak, faktor-faktor tersebut telah dibantah dan tidak memiliki dasar ilmiah yang kuat [19]. Kemudian penyebab autisme lainnya oleh banyak pakar dimana adanya suatu kelainan pada otaknya, namun hal tersebut memang belu  dipastikan.  Para  pakar  banyak  mengajukan  teori-teorinya  seperti  kekurangan  nutrisi  dan  oksigen,  serta  akibat polusi  air,  udara  dan  makanan.  Gangguan  tersebut  diyakini  pada  fase  pembentukan  organ  (organogenesis)  dimana usia kehamilan 0-4 bulan. Dan pada organ otak sendiri dimana usia kehamilan setelah 15 minggu [20].
Pada tahap pengumpulan data, representasi pengetahuan yang didapat dalam sistem pakar diagnosis gangguan autisme terdiri dari 6 jenis gangguan dan 50 jenis gejala. Berikut data-data 6 jenis gangguan dapat dilihat pada table 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Jenis Gangguan Autisme Kode Jenis Gangguan P1 Gangguan Komunikasi P2 Gangguan Interaksi Sosial P3 Gangguan Sensoris P4 Gangguan Pola Bermain P5 Gangguan Perilaku P6 Gangguan Emosi
Adapun 50  data  jenis gejala gangguan autisme dapat dilihat pada table 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Jenis Gejala Gangguan Autisme
Kode Gejala Autisme
G01  Berbicara dengan bahasa yang tidak jelas.
G02  Mengoceh tanpa arti berulang-ulang, dengan bahasa yang tak dapat dimengerti orang lain G03  Berkomunikasi dengan bahasa tubuh G04  Senang meniru atau membeo (echolalia). G05  Bila senang meniru, dapat hafal betul kata-kata atau nyanyian tersebut tanpa mengerti artinya. G06  Sebagian dari anak ini tidak berbicara (non verbal) atau sedikit berbicara (kurang verbal) sampai usia dewasa
G07 Senang menarik-narik tangan orang lain untuk melakukan apa yang ia inginkan, misalnya bila ingin meminta sesuatu.
G08  Menunjukkan nada suara yang aneh seperti suara tinggi dan monoton.
G09  Lebih suka menyendiri.
G10  Tidak ada atau sedikit kontak mata, atau menghindar. G11  Tidak tertarik untuk bermain bersama teman G12  Bila diajak bermain, ia tidak mau dan menjauh. G13  Tidak menegok bila dipanggil. G14  Tidak perduli terhadap lingkungan. G15  Menghindar bila didekati. G16  Tidak ada empati atau tidak merasakan apa yang dirasakan orang lain. G17  Sangat sensistif terhadap sentuhan, seperti tidak suka dipeluk G18  Bila mendengar suara keras langsung menutup telinga G19  Senang mencium-cium, menjilat mainan atau benda-benda G20  Tidak sensitif terhadap rasa sakit dan rasa takut G21  Tidak responsive terhadap suara ibu seperti pada saat namanya dipanggil. G22  Menunjukkan kontak mata yang terbatas.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327
Kode
Gejala Autisme
G23  Sangat tahan terhadap rasa sakit. G24  Tidak bermain seperti anak-anak pada umumnya G25  Tidak suka bermain dengan anak sebayanya G26  Tidak kreatif, tidak imajinatif
G27 Tidak bermain sesuai fungsi mainan, misalnya sepeda dibalik lalu rodanya di putar-putar senang akan benda- benda yang berputar, seperti kipas angin, roda sepeda
G28  Dapat sangat lekat dengan benda-benda tertentu yang dipegang terus dan dibawa kemana-mana G29  Tidak mau merespon ketika bermain sederhana seperti bermain cilukba, bye-bye, dsb. G30  Bayi tidak tersenyum bila diajak bercanda. G31  Mengepakkan tangan seperti burung, berputar-putar G32  Mendekatkan mata kepesawat TV, lari/berjalan bolak balik G33  Melakukan gerakan yang diulang-ulang G34  Tidak suka pada perubahan G35  Dapat pula duduk bengong dengan tatapan kosong. G36  Sangat pendiam dan baik.
G37  Jarang menunjukan senyum sosial.
G38  Sering menangis ditengah malam dan sulit ditenangkan.
G39  Tidak punya kemampuan untuk menunjuk agar membuat orang dewasa melihat kearah yang diinginkan. G40  Bisa sangat tertarik pada kedua tangannya sendiri.
G41  Menolak makanan keras atau sebaliknya atau tidak mau mengunyah makanan.
G42  Minat yang sangat tinggi terhadap bidang-bidang tertentu (seperti tanggal, melukis, dan lain-lain). G43  Mempertahankan suatu minat atau lebih dengan cara yang sangat berlebihan. G44  Terpaku pada keteraturan.
G45  Terpaku pada kegiatan rutinitas yang tak ada gunanya. G46  Sering marah-marah tanpa alasan yang jelas, tertawa-tawa, menangis tanpa alasan G47  Temper tantrum (mengamuk tak terkendali) jika dilarang atau tidak diberikan keinginannya G48  Kadang suka menyerang dan merusak G49  Kadang-kadang anak berperilaku yang menyakiti dirinya sendiri G50  Tidak mempunyai empati dan tidak mengerti perasaan orang lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Untuk  membangun  sebuah  sistem  pakar,  diperlukan  komponen-komponen  yang  didalamnya  terdapat  basis pengetahuan, mesin inferensi, dan user interface. Dalam basis pengetahuan bentuk susunan tabel yang berhubungan antara  gejala  dan  gangguan  autisme  tabel  yang  lainnya.  Di  dalam  basis  pengetahuan,  terdapat  basis    aturan  yang diekstraksi yang kemudian disusun menjadi aturan. Adapun table basis aturan sebagai berikut.

## Tabel 3. Tabel Basis Aturan
Proses diagnosis dilakukan untuk menentukan sebuah keputusan.  Dari  basis aturan  yang telah dibuat, maka dibentuk sebuah pohon keputusan berdasarkan gejala dan gangguan serta garis yang mewakili hubungan antar objek. Berikut gambar pohon pakar keputusan.
Kode
Aturan Keterangan P01 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 THEN P1
P02 IF G07 AND G21 AND G09 AND G10 AND G11 AND G12 AND G13 AND G14 AND G15 AND G16 THEN P2 P03 IF G10 AND G17 AND G18 AND G19 AND G20 AND G21 AND G22 AND 23 THEN P3
P04 IF G11 AND G31 AND G32 AND G24 AND G25 AND G26 AND G27 AND G28 AND G29 AND G30 AND G41 AND G42 AND G43 AND G44 AND G45 THEN P4 P05 IF G04 AND G09 AND G26 AND G31 AND G32 AND G33 AND G34 AND G35 AND G36 AND G37 AND G38 AND G39 AND G40 AND G41 AND G42 AND G43 AND G44 AND G45 THEN P5 P06
IF G46 AND G47 AND G48 AND G49 AND G50 THEN P6

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327
G02 G03 G01 G04 G05 G06 G07 G10 G09 G08 G33 G09 G26 G37 G36 G38 G31 G32 G40 G42 G34 G41 G39 G35 G04 G46 G48 G47 G50 G49 G11 G24 G28 G25 G26 G29 G30 G27 G42 G31 G32 G19 G21 G10 G17 G18 G22 G23 G49 G48 G20 P3 P1 P6 G43 G44 G45 P5 P4 G09 G10 G14 G11 G12 G15 G16 G13 G25 G18 G21 P2 G37 G50 T T T T Y T Y Y Y Y Y
Gambar 2. Pohon Keputusan Gangguan Autisme

## 3.2 Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  adalah gambaran grafis  yang  memperlihatkan aliran data dari sumbernya dalam  objek kemudian melewati suatu proses yang mentransformasikan ketujuan yang lain, yang ada pada objek lain [21]. Berikut merupakan gambar dari flowchart sistem pakar diagnosis autisme pada anak.
Mulai Halaman Dashboard Pilih Menu Login/Konsultasi Pilih Menu Konsultasi Pilih Menu Login Cek validasi Konsultasi Kembali Tampil Data Pertanyaan Y/T Proses Pemeriksaan Inferensi Rules Proses Perhitungan Naïve Bayes Halaman Konsultasi Hasil Inferensi Rules Cetak Hasil Selesai Pilih Data Gejala Tampil Hasil Riwayat Pertanyaan, Gejala Terpilih dan Hasil Analisa Halaman Login Login Masukkan Username dan Password Halaman Admin Proses Data Diagnosa, Gejala & Relasi Proses CRUD Simpan db_Sispar Proses CRUD No Yes Yes No Success
Gambar 3. Flowchart Sistem Pakar Autisme
Berdasarkan data basis pengetahuan, pohon keputusan dan  flowchart sistem. Terdapat 6 jenis gangguan dan 50 jenis gejala yang ada, terdapat aturan aturan yang diterapkan sebelum sistem dapat mencapai kesimpulan. Aturan- aturan  ini  meliputi  hubungan  suatu  gejala  terhadap  suatu  penyakit  serta  nilai  probabilitas  kemunculan  gejala  pada suatu penyakit. Nilai bobot untuk masing-masing gejala merupakan nilai probabilitas dengan asumsi muncul edvience, jika hipotesis terjadi. Kemungkinan term tersebut juga digunakan untuk memberi nilai keyakinan tambahan pada tiap gangguan autisme pada anak yaitu nilai proibabilitas terjadi tanpa memandang gejala apapun.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327
Tabel 4. Nilai Probabilitas Gejala Terhadap Gangguan
Kode Gangguan Gejala Nilai Probabilitas Penyakit Nilai Masing-masing Gejala P01 Gangguan Komunikasi G01
0.59 0,7 G02
1 G03 0,4 G04 0,7 G05 0,7 G06 0,8 G07 0,6 G08 0,5 G10
0,6 P02
Gangguan Interaksi Sosial G07 0.64 0,6 G09 0,5
G10 0,6 G11 1 G12 0,3 G13 0,4 G14 0,7 G15 0,6 G16 1 G18 0,8 G21 0,8 G25 1 G37 0,6
G50 1 P03
Gangguan Sensoris
G10 0.84 0,6
G17 0,7 G18 0,8 G19 0,4 G20 0,3 G21 0,8 G22 0,6 G23 0,3 G48 1 G49 1
P04 Gangguan Pola Bermain G11 0.7 1
G24 1 G25 1 G26 0,3 G27 0,8 G28 0,7 G29 1 G30 1 G31 0,6 G32 0,3 G42 0,5
P05 Gangguan Perilaku
G04 0.89 0,7 G09
0,5 G26 0,3 G31 0,6 G32 0,7 G33 0,9 G34 0,6 G35 0,4 G36 0,6 G37 0,6 G38 0,7 G39 0,8 G40 0,9 G41 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327
Kode Gangguan Gejala Nilai Probabilitas Penyakit Nilai Masing-masing Gejala G42 0,5 G43 0,3 G44 0,3 G45 0,4
P06
Gangguan Emosi
G38 0.65 0.7
G46 0.9 G47 1 G48 1 G49 0,9 G50 1

## 3.3 Perhitungan Naïve Bayes
Rumus untuk menghitung hasil diagnosis autisme dapat menggunakan rumus turunan dari metode naïve bayes yaitu:
P(Hᵢ|E) = P( E | Hᵢ ) P(Hᵢ) ∑ P( E | Hᵢ )P(Hᵢ) n i=1 (2)
Langkah-langkah dalam perhitungan naïve bayes yaitu : a. Perkalian Perkalian = perkalian bobot aturan setiap gangguan/ bobot gangguan b. Hasil
Hasil = hasil perkalian setiap gangguan/total
Berdasarkan probabilitas gangguan yang ada dan gejala yang timbul diatas  maka, dapat dilakukan perhitungan manual nilai bayes sebagai berikut: a. Menghitung probabilitas setiap gejala:
1. P (E|H1) P(H1)   = (G01 × G02 × G04 × G05 × G06 × G07 × G08 × G10) × P1
= (0.7 × 1 × 0.7  × 0.7  × 0.8 × 0.6× 0.5 × 0.6) × 0.59 = 0.0291
2. P (E|H2) P(H2)   = (G07 × G17 × G18 × G16) × P2
= (0.6 × 0.6 × 0.8 × 1) × 0.64 = 0.1843
3. P (E|H3) P(H3)   = (G10 × G17 × G18 × G48 × G49) × P3 = (0.6 × 0.7 × 0.8 × 1 × 1  ) × 0.84  = 0.2822
4. P (E|H4) P(H4)   = (G26 × G31 × G32) × P5
= (0.3 × 0.6 × 0.3) × 0.7 = 0.0378
5. P (E|H5) P(H5)   = (G04 × G26 × G31 × G33 × G49 × G34 × G38) × P5
= (0.7 × 0.3  × 0.6 × 0.7× 0.9× 0.6 × 0.7) × 0.89 = 0.0297
6. P (E|H6) P(H5)   = (G38 × G46 × G47 × G48 × G49 × G16) × P6
= (0.7 × 0.9  × 1 × 1 × 0.9 × 1 ) × 0.65 = 0.3686
b. Selanjutnya, mencari jumlah total probabilitas:
∑ P(E|Hᵢ)P(Hᵢ) n i=1 = 0.0291+ 0.1843+ 0.2822+ 0.0378+ 0.0297+ 0.3686 = 0.9317 c. Menghitung hasil dari masing-masing probabilitas adalah:
1. P(H1|E)   = P( E | H1 )P (H1) ∑ P(E|H1) P (H1) n i=1 = 0.0291 0.9317 = 0.0312
2. P(H2|E)   = P( E | H2 )P (H2) ∑ P(E|H2) P (H2) n i=1 = 0.1843 0.9317 = 0.2085
3. P(H3|E)   = P( E | H3 )P (H3) ∑ P(E|H3) P (H3) n i=1 = 0.2822 0.9317 = 0.3028
4. P(H4|E)   = P( E | H4 )P (H4) ∑ P(E|H4) P (H4) n i=1 = 0.0378 0.9317 = 0.0405
5. P(H5|E)   = P( E | H5 )P (H5) ∑ P(E|H5) P (H5) n i=1 = 0.0297
0.9317 = 0.0318
6. P(H6|E)   = P( E | H6 )P (H6) ∑ P(E|H6) P (H6) i n=1
= 0.3686 0.9317 = 0.3956
Dari  kesimpulan  perhitungan  diatas,  didapatkan  bahwa  gangguan  yang  dialami  oleh  anak  autisme kemungkinan adalah Gangguan Emosi dengan nilai tertinggi  0.3956. Setelah didapatkan hasil diagnosis maka akan disarankan pengendalian dan solusi yaitu untuk memperhatikan perkembangan anak dan gejala yang terjadi pada anak. Jika gejala yang timbul frekuensinya semakin sering, silahkan melakukan konsultasi dengan psikolog atau psikiater anak. Terapi yang dapat dilakukan untuk membantu anak dengan gangguan dalam emosi adalah dengan menerapkan terapi perilaku. Pada terapi perilaku, membentuk perilaku positif pada anak autis, terapi ini lebih dikenal dengan nama ABA (Applied Behavior Analysis). Terapi ini mengembangkan perilaku positif dan melatih emosi pada anak sehingga dapat membentuk keahlian baru padanya.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327

## 3.4 Implementasi
Halaman ini merupakan halaman utama yang muncul pertama kali mengakses sistem pakar diagnosis autisme berbasis web.  Kemudian  pada  halaman  ini,  terdapat  Menu  Login  dan  Menu  Konsultasi  yang  didalamnya  terdapat  Riwayat Pengecekan , Gejala Terpilih dan Hasil diagnosis. Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.
Gambar 4. Halaman Dashboard
Pada  halaman  ini  admin  dapat  melakukan  login  atau  register    untuk  masuk  ke  halaman  utama  admin  dan melakukan pengelolaan data pada sistem.. Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.
.
Gambar 5. Halaman Login
Halaman  ini  merupakan  halaman  saat  admin  berhasil  masuk  menggunakan  username  dan  password    untuk melakukan pengolahan atau proses data sistem pakar.  Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.

## Gambar 6. Halaman Admin
Pada  halaman  ini  ,  digunakan  oleh  admin  untuk  mengelola  data  diagnosa.  Pengelolaan  seperti  mengedit, menambah, menghapus pada Kode Diagnosa, Nilai bobot diagnosa, Nama Diagnosa dan Keterangan yang didalamnya terdapat solusi. Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327
Pada  halaman  ini  ,  digunakan  oleh  admin  untuk  mengelola  data  gejala.  Pengelolaan  seperti  mengedit, menambah, menghapus pada Kode gejala, Nilai bobot gejala dan Nama Gejala yang didapati oleh pakar. Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.
Gambar 7. Halaman Gejala
Pada  halaman  ini  relasi  merupakan  hubungan  antara  diagnosa  dan  gejala  autisme  yang  didapat  oleh  pakar. Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.
Gambar 8. Halaman Relasi
Pada halaman ini , digunakan oleh admin untuk menelusuri jenis diagnosa/gangguan pada sistem berdasarkan gejala  yang  ada  sesuai  representasi  pengetahuan  dengan  aturan  (rule)  yang  didapat.  Tampilan  dapat  dilihat  seperti gambar di bawah ini.
Pada halaman  ini, digunakan oleh  user,    yaitu pada  menu konsultasi dimana  admin  melakukan pengelolaan data  dan  pada  data  konsultasi  dimana  user  melakukan  konsultasi  pada  pasien  dengan  menginputkan  gejala  yang diderita oleh pasien untuk mendapatkan hasil diagnosa. Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 319−330 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4327
Gambar 10. Halaman Konsultasi
Pada  halaman  ini,  merupakan  hasil  diagnosis  pada  saat  user  menginput  gejala-gejala  yang  di  derita  setelah pertanyaan dijawab oleh pasien kemudian  hasil diagnosa didapati dengan nilai tertinggi pada gangguan autism serta memberikan keterangan solusinya . Tampilan dapat dilihat seperti gambar di bawah ini.
Gambar 11. Halaman Hasil Diagnosis

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pada hasil dan pembahasan diatas, maka dapat diberi kesimpulan bahwa sistem pakar diagnosis autisme pada anak berhasil diimplementasikan menggunakan metode naïve bayes dan berhasil diaplikasikan sehingga dapat digunakan.  Pada  proses  hasil  diagnosis  sistem  dengan  pakar,  hasil  telah  sesuai  dengan  pengetahuan  pada  pakar. Kemudian, sistem ini digunakan oleh user untuk mendiagnosis gangguan autisme sebelum melakukan pemeriksaan lebih lanjut ke dokter, psikolog atau terapis. Perancangan aplikasi sistem pakar berbasis  web dengan metode naïve bayes  mempermudah  pakar  dan  orang  tua  untuk  memberikan  informasi  tentang  gangguan  autisme  berdasarkan pengetahuan mereka tentang gejala yang mereka alami, memungkinkan untuk mendiagnosis autisme sejak dini pada anak-anak  secara  mudah  dan  efisien  tanpa  mengeluarkan  biaya.  Pada  proses  perkembangannya,  sistem  ini  dibuat untuk gangguan dan pengetahuan saat ini, sehingga perlu adanya pengembangan kedepannya untuk menambahkan gangguan dan gejala baru. Sistem pakar ini juga dapat dirancang kembali dengan metode-metode lainnya. Kemudian dapat dikembangkan lagi dengan versi dan tampilan yang lebih baik.

## REFERENCES
[1]  Y. Kripsiandita, D. Arifianto, and Q. A’yun, “Deteksi Gangguan Autis Pada Anak Menggunakan Metode Modified K-Nearst Neighbor,”  JUSTINDO  (Jurnal  Sist.  dan  Teknol.  Inf.  Indones.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  31–37,  2021, doi:10.32528/justindo.v6i1.4357.
[2]  M. M. S and A. Yasar, “Intelligent Systems and Applications in Engineering Performance Analysis of ANN and Naive Bayes Classification Algorithm for Data Classification,” pp. 0–1, 2019, doi: 10.1039/b000000x.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[3]  I. Syaikh, A. Siddik, B. Belitung, I. Syaikh, A. Siddik, and B. Belitung, “Pengaruh Terapi Sensori Integrasi pada Anak Autis yang Mengalami Gangguan Sensori di Pusat Layanan Autis Provinsi Bangka Belitung,” vol. 10, no. 1, pp. 96–110, 2019.
[4]  Hayadi, B. H, Sistem Pakar Penyelesaian Kasus Menentukan Minat Baca, Kecenderungan, dan Karakter Siswa dengan metode Forward Chaining.Yogyakarta:Deepublish Publisher, 2018.
[5]  R. Mentari, A. Azanuddin, and M. Syaifuddin, “Sistem Pakar Mendiagnosa Misscariage (Keguguran) Pada Ibu Hamil Di Usia Dini  Dengan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (Cf),”  J.  Cyber  Tech,  no.  x,  pp.  1–18,  2019,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/3401/0.
[6a]  M. Pratiwi, “Sistem Pakar Diagnosis Anak Inklusi Memanfaatkan Fasilitas Interaksi Berbasis Multimedia,” J. Rekayasa Sist. Ind., vol. 5, no. 01, p. 54, 2018, doi: 10.25124/jrsi.v4i02.284.
[7]  E. Fuad, R. Aminullah, and Y. Rizki, “Expert System Diagnosa Gangguan Autisme Secara Dini Pada Anak dengan Metode Forward Chaining,” vol. 3, no. 4, pp. 728–737, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1413.
[8]  E. Halena and N. L. Marpaung, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Deteksi Autisme pada Anak Berbasis Web,” J. FTEKNIK, vol. 5, no. 2, pp. 1–9, 2018.
[9]  J. Teknologi, S. Informasi, K. Tgd, R. B. Siregar, D. Saripurna, and Z. Fatmaira, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Diagnosa Penyakit Autisme Pada Anak Sekolah Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD,” vol. 6, pp. 645–656, 2023.
[10] D. Hastari and F. Bimantoro, “Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Gangguan Mental Anak Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J-Cosine, vol. 2, no. 2, pp. 71–79, 2018.
[11] Rudianto and Y. E. Achyani, “Penerapan Metode Rapid Application Development pada Sistem Informasi Persediaan Barang berbasis Web,” Bianglala Inform., vol. 8, no. 2, pp. 117–122, 2020, doi: 10.31294/bi.v8i2.8930.
[12] W. W. Ariestya, Y. E. Praptiningsih, And M.Kasfi, “Sistem Pakar Diagnosa Kesehatan Mental,” J. Ilmu Komput. Dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 4471–4480, 2021.
[11]  M. P. Putri and H. Effendi, “Implementasi metode rapid application development pada website service guide ‘waterfall tour South Sumatera,’” J. SISFOKOM, vol. 07, no. 02, pp. 130–136, 2018.
[14] M. D. Irawan, A. Widarma, Y. H. Siregar, and R. Rudi, “Penerapan Metode Forward-Backward Chaining pada Sistem Pakar Pencegahan dan Pengobatan Penyakit Sapi,” J. Teknol. dan Inf., vol. 11, no. 1, pp. 14–25, 2021, doi: 10.34010/jati.v11i1.3286
[15] S. Muntari, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Perokok menggunakan Metode Teorema Naive Bayes,” vol. 3, no. 4, pp. 686–695, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1196.
[16] H. Hadi and U. Darusalam, “Penerapan Metode Forward Chaining dan Naïve Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kakao,” vol. 5, pp. 979–986, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3096.
[17] B. Sugara, D. Widyatmoko, B. S. Prakoso, And D. M.Saputro, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Deteksi Dini Autisme Pada Anak, ” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Komun., Vol. 2018, No.Sentika, Pp. 87-96, 2018.
[18] K. U. Twistiandayani, Terapi Wicara dan Sosial Stories Pada Interaksi Sosial Anak Autis. Surabaya: UMSurabaya Publishing, 2019.
[19] M. N. G. A. Nasir, Pesantren Anak Autis. Yogyakarta: Idea Press Yogyakarta, 2019.
[20]  Suleman, W. Pudji, and M. Akhmad, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Autisme Pada Anak Berbasis Android,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi, vol. 10 No 1, pp. 79–84, 2018.
[21] I.  H.  Santi  and  A.  I.  Septiawan,  “Metode  Forward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosis  Penyakit  Kulit,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform., vol. 12, no. 1, pp. 1–12, 2018, doi: 10.35457/antivirus.v12i1.438.