## IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY DENGAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO PADA APLIKASI DIAGNOSA AUTIS PADA ANAK-ANAK
Oleh :
Marliana Budhiningtias W, S.Si, M.Si
Prodi Sistem Informasi UNKOM
Firdaus Fahrul Reza Prodi Sistem Informasi UNIKOM rezel.eisengard@gmail.com

## ABSTRAK
Autis atau Autisme merupakan kelainan perkembangan sistem saraf pada seseorang yang membuat penderita sulit untuk berkomunikasi dan berhubungan dengan orang lain. Gejala- gejala  yang  dapat  dilihat  pada  penderita  autis  berdasarkan  3  kelemahan  tertentu,  yaitu interaksi,  perilaku,  dan  komunikasi.  Aplikasi  ini  mengimplementasikan  algoritma  fuzzy dengan  menggunakan  metode  tsukamoto.  Dengan  berdasarkan  algoritma  fuzzy  metode tsukamoto  akan  menghasilkan  suatu  logika  yang  mampu  menganalisa  penderita  terkena autis atau tidak.
Metode  penelitian  menggunakan  metode  penelitian  deskriptif,  karena  dibutuhkan  lebih banyak  pengetahuan  tentang  autis,  bagaimana  cara  mengdiagnosa  autis  juga  dibutuhkan metode  yang  biasa  digunakan  oleh  para  ahli  untuk  mendiagnosa  autis  yang  dapat digunakan  dalam  pengimplementasian  algoritma  fuzzy.  Dengan  menggunakan  metode prototype  dalam  pengembangan  sistemnya.  Metode  pendekatan  perangkat  lunak menggunakan metode pendekatan yang berorientasi objek.
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  bahwa implementasi  algoritma  fuzzy  dengan  menggunakan  metode  tsukamoto  dapat menyesuaikan  input  dan  outputnya  sehingga  dapat  mengetahui  apakah  penderita  tersebut terkena autis atau tidak, dengan keakuratan sekitar 70%.
Kata kunci : autis, algoritma fuzzy, aplikasi diagnosa autis

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Penelitian
Autis atau Autisme merupakan kelainan perkembangan sistem saraf pada seseorang  yang  membuat  penderita  sulit untuk  berkomunikasi  dan  berhubungan dengan orang lain.
Sejauh  ini  tidak  ditemukan  tes  klinis yang dapat mendiagnosa langsung autisme.  Diagnosa  yang  paling  tepat adalah  dengan  cara  seksama  mengamati perlilaku  anak  dalam  berkomunikasi,
bertingkah laku dan tingkat perkembangannya. Dikarenakan banyaknya perilaku autisme juga
disebabkan oleh adanya kelainan-
kelainan  lain  (bukan  autisme)  sehingga tes  klinis  dapat  pula  dilakukan  untuk memastikan kemungkinan adanya penyebab  lain  tersebut.    Kadang  kadang dokter  ahli/praktisi  profesional  keliru melakukan diagnosa dan tidak melibatkan orang tua sewaktu melakukan diagnosa.  Kesulitan  dalam  pemahaman
autisme  dapat  menjurus  pada  kesalahan dalam  memberikan  pelayanan  kepada penyandang  autisme  yang  secara  umum sangat memerlukan perhatian yang
khusus  dan  rumit.    Hasil  pengamatan sesaat belumlah dapat disimpulkan sebagai  hasil  mutlak  dari  kemampuan dan perilaku seorang anak.
Dengan  berkembangnya  teknologi informasi  yang  pesat,  kini  deteksi autisme  pun  dapat  dilakukan  secara online.  Pendeteksian  autisme  pada  anak dengan  sistem  online  hampir  95%  lebih cepat  daripada  prosedur  medis  yang biasa.  Prosedur  ini  memungkinkan  lebih banyak  anak  dapat  didiagnosis  secara akurat  mulai  sejak  awal,  sehingga  dapat dilakukan pengobatan sejak awal.
Dalam  soft  computing  pebedaan perhitungan yang akurat dilakukan dengan  algoritma-algoritma  yang  telah dikembangkan.  Hingga  saat  ini  sudah banyak  metode  dan  algoritma  yang dikembangkan  dalam  permasalahan  ini khususnya dan dalam Artificial Intelligence umumnya. Salah satu contohnya  yang  akan  penulis  bahas adalah  Algoritma  fuzzy  yang  digunakan untuk penerapannya pada sistem diagnose autis.
Karena
mudah dimengerti,  memiliki  toleransi  terhadap data-data  yang  tidak  tepat,  mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear
yang sangat kompleks, dapat membangun dan mengaplikasikan
pengalaman-pengalaman para pakar secara  langsung  tanpa  harus  melalui proses  pelatihan,  dapat  bekerja  sama dengan  teknik-teknik  kendali  secara konvensional,  dan  didasarkan  pada bahasa  alami.  Metode  yang  digunakan untuk  algoritma  fuzzy  ini  yaitu  metode tsukamoto.
1.2 Identifikasi dan Rumusan Masalah 1.2.1 Identifikasi Masalah
Masalah-masalah yang dapat teridentifikasi berdasarkan latar belakang di atas adalah : 1. Masih  terbatasnya  pengetahuan
masyarakat terhadap autisme.
2. Sulitnya  mendiagnosa  langsung
autisme. 1.2.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan masalah yang teridentifikasi  diatas,  maka  didapatkan rumusan masalah sebagai berikut : 1. Bagaimana  membuat  sebuah  aplikasi diagnosa autis yang dapat memudahkan orang tua mengaksesnya? 2. Bagaimana  menerapkan  algoritma fuzzy  pada  aplikasi  diagnosa  autis dengan menggunakan metode tsukamoto? 3. Bagaimana merancang aplikasi diagnosa  autis  yang  menerapkan algoritma fuzzy dengan menggunakan metode tsukamoto? 4. Bagaimana mengimplementasikan rancangan  aplikasi  diagnosa  autis yang  menerapkan  algoritma  fuzzy dengan menggunakan metode tsukamoto? 1.3 Maksud dan Tujuan Penelitian
1.3.1 Maksud Penelitian
Berdasarkan  masalah  yang  diteliti, maka  maksud  penelitian  ini  ditujukan untuk membuat sebuah aplikasi diagnosa autis dengan mengimplementasikan algoritma  fuzzy  dengan  menggunakan metode  tsukamoto  berbasis  CodeIgniter, guna  mengembangkan ilmu pengetahuan dan  wawasan  terutama  di  bidang kecerdasan  buatan  dan  juga  sebagai sarana  mengenalkan  autisme  terhadap masyarakat.

## 1.3.2 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini,
antara lain :
1. Untuk  membuat  sebuah  aplikasi diagnosa autis yang dapat memudahkan orang tua mengaksesnya. 2. Untuk  menerapkan  algoritma  fuzzy pada  aplikasi  diagnosa  autis    dengan menggunakan metode tsukamoto.
3. Untuk  merancang  aplikasi  diagnosa autis  yang  menerapkan  algoritma fuzzy  dengan  menggunakan  metode
tsukamoto. 4. Untuk mengimplementasikan rancangan  aplikasi  diagnosa  autis yang  menerapkan  algoritma  fuzzy dengan menggunakan metode tsukamoto. 1.4 Batasan Masalah Penelitian ini membatasi permasalahan  yang  akan  dibahas,  agar tidak  keluar  dari  topik  pembahasan. Poin-poin tersebut, yaitu :
1. Pada  penelitian  ini  hanya  akan membahas metode bagaimana menerapkan  algoritma  fuzzy  dengan mengunakan  metode  tsukamoto  pada sebuah aplikasi diagnosa autis berbasis Java dengan Netbeans.
2. Diagnosa ini hanya untuk anak usia 0
– 3 tahun.
3. Hanya  mengambil  gejala  dari  3  segi, yaitu dari segi interaksi, segi
komunikasi, dan segi perilaku.

## 1.5 Kegunaan Penelitian

## 1.5.1 Kegunaan Praktis
Pada  penelitian  ini,  kegunaan  praktis yang  dapat  diperoleh  di  antaranya  yaitu dapat  mengenalkan  pada  masyarakat tentang autisme dan diagnosanya.

## 1.5.2 Kegunaan Akademis
Adapun  kegunaan  dilihat  dari  segi akademis, yaitu:
1. Sebagai  referensi  ilmu  pengetahuan bagi  peneliti  lain  dalam  kajian  yang sama.
2. Dapat menambah wawasan pengetahuan baik secara teori maupun praktek,  belajar  menganalisa  dan melatih  daya  pikir  dalam  mengambil kesimpulan atas permasalahan,
khususnya  di  bidang  kecerdasan buatan.
II. KAJIAN PUSTAKA 2.1 Algoritma Fuzzy 2.1.1 Pengertian Algoritma Fuzzy Logika  fuzzy  adalah  metodologi sistem kontrol pemecahan masalah, yang cocok  untuk  diimplementasikan  pada sistem, mulai dari sistem yang sederhana, sistem  kecil, embedded  system ,  jaringan
PC, multi-channel atau workstation
berbasis akuisisi data, dan sistem kontrol.
(Kusumadewi dan Purnomo 2013)

## 2.1.2 Cara Kerja Logika Fuzzy
Untuk memahami cara kerja logika fuzzy, perhatikan struktur elemen dasar sistem inferensi fuzzy berikut.
Gambar 1. Struktur Sistem Inferensi Fuzzy (Sumber  :  Kecerdasan  Buatan  [6, p222]) Keterangan: Basis  Pengetahuan  Fuzzy:  kumpulan rule-rule Fuzzy dalam bentuk pernyataan IF…THEN.
Fuzzifikasi:  proses  untuk  mengubah input sistem yang mempunyai nilai tegas menjadi variabel linguistik menggunakan funsi  keanggotaan  yang  disimpan  dalam basis pengetahuan fuzzy. Mesin Inferensi: proses untuk mengubah input fuzzy  menjadi output fuzzy  dengan  cara  mengikuti  aturan- aturan  (IF-THEN Rules )  yang  telah diterapkan pada basis pengetahuan fuzzy.
Defuzzifikasi: mengubah output fuzzy yang  diperoleh  dari  mesin  inferensi menjadi  nilai  tegas  menggunakan  fungsi keanggotaan  yang  sesuai  dengan  saat dilakukan fuzzifikasi.
Cara  kerja  logika  fuzzy  meliputi beberapa tahapan berikut: (Sutojo dkk.2011) 1. Fuzzyfikasi 2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy ( Rul e dalam bentuk IF…THEN) 3. Mesin  Inferensi  (Fungsi  implikasi Max-Min atau Dot-Product) 4. Defuzzyfikasi Banyak cara untuk melakukan
defuzzyfikasi,  di  antaranya metode berikut.
a. Metode Rata-Rata( Average ) z*= ∑ ∑ (1)
b. Metode Titik Tengah ( Centroid / Center of Area )
z*= ∫  ( ) ∫  ( ) (2) 2.1.3 Metode Tsukamoto Metode Tsukamoto merupakan perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada Metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen pada  aturan  yang  berbentuk  IF-Then harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai hasilnya, output hasil  inferensi  dari  tiap- tiap aturan diberikan secara tegas ( crisp ) berdasarkan  α-predikat  ( fire  strength ).
Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata berbobot. (Kusumadewi dan Purnomo 2013) 2.2 Sistem Pakar 2.2.1 Definisi Sistem Pakar Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah
sistem yang berusaha mengadopsi
pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli. (Kusumadewi 2003)
2.2.2 Bentuk Sistem Pakar
Ada 4 bentuk sistem pakar, yaitu:
1. Berdiri sendiri. Sistem pakar jenis ini merupakan software yang  berdiri sendiri tidak tergabung dengan
software yang lainnnya.
2. Tergabung.  Sistem  pakar  jenis  ini merupakan  bagian  program  yang terkandung  di  dalam  suatu  algoritma (konvensional), atau merupakan program dimana di dalamnya memanggil  algoritma  subrutin  lain
(konvensional).
3. Menghubungkan  ke software lain. Bentuk ini biasanya merupakan sistem pakar yang menghubungkan ke suatu paket program tertentu.
4. Sistem  Mengabdi.  Sistem  pakar merupakan  bagian  dari  komputer khusus  yang  dihubungkan  dengan suatu fungsi tertentu.

## 2.3 Diagnosa
Diagnosa  /  diagnosis  merupakan istilah  medis.  Menurut  kamus  besar bahasa Indonesia, diagnosa adalah
penentuan  jenis  penyakit  dengan  cara meneliti  /  memeriksa  gejala-gejalanya.
[8]
2.4 Java
2.4.1 Pengertian Java Java menurut definisi dari Sun adalah nama untuk sekumpulan teknologi untuk membuat  dan  menjalankan  perangkat lunak pada komputer standalone ataupun pada  lingkungan  jaringan.  Java2  adalah generasi  kedua  dari  java platform (generasi awalnya adalah Java Development  Kit).  Java  berdiri  di  atas sebuah  mesin  interpreter  yang  diberi nama Java Virtual Machine (JVM). JVM inilah  yang  akan  membaca bytecode dalam file .class  dari  suatu  program
sebagai  representasi  langsung  program yang  berisi  bahasa  mesin.  Oleh  karena itu,  bahasa  Java  disebut  sebagai  bahasa pemrograman  yang portable karena dapat  dijalankan  pada  berbagai  sistem operasi,  asalkan  pada  sistem  operasi tersebut terdapat JVM.

## 2.4.2 Pengertian Netbeans
IDE  Netbeans  merupakan  sebuah aplikasi Integrated Development Environment (IDE)  yang  berbasiskan Java  dari  Sun  Microsystems  yang berjalan di atas swing . Swing merupakan sebuah teknologi Java untuk pengembangan aplikasi desktop yang
dapat  berjalan  pada  berbagai  macam platform seperti windows, linux, Mac OS X  dan  Solaris.  Sebuah  IDE  merupakan lingkup pemrograman yang di integrasikan  ke  dalam  suatu  aplikasi perangkat  lunak  yang  menyediakan Graphic  User  Interface (GUI),  suatu kode editor atau text , suatu compiler dan suatu debuger .

## III. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  penulis pakai adalah metode penelitian deskriptif. Menurut Sugiyono, menyatakan bahwa  metode  deskriptif  adalah  suatu metode yang digunakan
untuk menggambarkan atau menganalisis suatu hasil  penelitian  tetapi  tidak  digunakan untuk  membuat  kesimpulan  yang  lebih luas.[12]  Karena  penulis  membutuhkan informasi  yang  aktual  tentang  autis  dari para pakar autis.

## 3.1 Metode Pengumpulan data
Penulis  mengumpulkan  data  melalui observasi, wawancara ke beberapa orang tua,  beberapa  pakar  seperti  psikolog  dan para guru.

## 3.2 Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  oleh penulis  adalah  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  berasal  dari obsevasi  dan  wawancara.  Sedangkan data sekunder berasal dari beberapa studi literatur yang berhubungan dengan autis.
3.3 Metode Pengembangan Perangkat
Lunak Metode pengembangan perangkat lunak  yang  dipakai  penulis  adalah dengan menggunakan metode
protoyping.  Alasannya  adalah  karena metode  ini  melakukan  pengumpulan kebutuhan  dan  memperbaiki  kebutuhan, melakukan  desain  dengan  cepat  dan mengevaluasi  kebutuhan  oleh  pemakai agar sesuai dengan kebutuhan.
Berikut adalah pengertian serta tahapan-tahapan dalam metode prototyping: Prototyping model  adalah  suatu proses  pembuatan  software  yang  yang bersifat berulang dan dengan perencanaan  yang  cepat  yang  dimana terdapat umpan balik yang memungkinkan  terjadinya  perulangan dan  perbaikan  software  sampai  dengan software  tersebutmemenuhi  kebutuhan
dari si pengguna.
Tahapan-tahapan  dalam prototyping adalah:
1. Pengumpulan kebutuhan
2. Membangun prototyping
3. Evaluasi protoptyping
4. Mengkodekan Sistem
5. Menguji Sistem
6. Evaluasi Sistem 7. Menggunakan system 3.4 Alat Bantu Analisis dan Perancangan Alat  bantu  yang  digunakan  dalam perancangan  aplikasi  ini  adalah  dengan menggunakan  model  UML.  Model-
model UML tersebut yaitu:
1. Use Case Diagram
2. Activity Diagram
3. Sequence Diagram
4. Deployment Diagram
5. Class Diagram

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis dan Perancangan Sistem 4.1.1 Analisis  Sistem  yang  Sedang

## Berjalan
Analisis  dan  perancangan  sistem dapat  didefinisikan  sebagai  tahap  awal dari  kegiatan  pengembangan  sistem  atau merupakan  bentuk  penguraian  dari  suatu sistem ke dalam bagian-bagian komponennya  dengan  maksud  untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan  yang  terjadi
dan
kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan dapat dipenuhi sesuai dengan kebutuhan.
a. Analisis Prosedur
Analisa prosedur yang berjalan menguraikan tentang proses pembelajaran  yang  sedang  berjalan, analisis prosedur yang berjalan diperlukan  untuk  mempermudah  dalam pembuatan sistem. Berikut adalah prosedur sistem
diagnosa yang sedang berjalan: 1. Orang  tua  dan  anak  mendatangi psikolog.
2. Psikolog mengobservasi anak
3. Anak diberi arahan
4. Psikolog  mewawancarai  orang tua dengan mengajukan pertanyaan soal kebiasaan/periaku anak yang dilakukan di rumah 5. Orang  tua  menjawab  pertanyaan
yang diajukan 6. Psikolog mendiagnosa anak terkena  autis  atau  tidak  setelah menganalisis,  mengukur,  dan mempertimbangkan  hasil  dari observasi dan wawancara.
7. Orang  tua  mendapatkan  hasil diagnosa.
b. Use Case Diagram
Diagram use  case memperlihatkan pada  kita  hubungan-hubungan  yang terjadi  antara  aktor-aktor  dengan use case dalam sistem. Berikut ini
penggambaran use case psikolog mendiagnosa  anak  autis  yang  sedang berjalan. Psikolog Anak Orang Tua System Observasi Wawancara Diagnosa
Gambar 2. Use Case Diagram yang Sedang Berjalan
c. Activity Diagram
Activity  Diagram adalah  salah  satu cara untuk memodelkan event-event yang terjadi dalam suatu use case , memperlihatkan aliran kendali dari suatu aktifitas  ke  aktifitas  lainnya.  Berikut  ini penggambaran activity  diagram dalam mendiagnosa autis.
Anak Psikolog Menanyakan Identitas Anak Anak Merespon Pertanyaan Memberi Arahan Anak Merespon Arahan
Gambar 3. Activity Diagram Observasi yang sedang berjalan
Orang tua Psikolog Memberi Pertanyaan Menjawab Pertanyaan Gambar 4. Activity Diagram Wawancara yang sedang berjalan Anak Psikolog Menganalisis hasil observasi Menganalisis hasil wawancara Menghitung jumlah gangguan Mendapatkan Hasil Memberikan Hasil
Gambar 5. Activity Diagram
Diagnosa yang sedang berjalan
4.1.2 Perancangan Sistem yang Diusulkan Perancangan sistem atau desain sistem  dilakukan  apabila  tahap  dari analisis  sistem  telah  selesai  dikerjakan. Berdasarkan  pada  hasil  analisis  sistem yang  sedang  berjalan  maka  diusulkan perancangan sisttem baru, dimana kinerja dari  suatu  sistem  yang  baru  dapat mengatasi
masalah yang ada sebelumnya.

## a. Perancangan Prosedur
Berikut merupakan proses yang dapat dikerjakan  oleh  pengembangan  aplikasi ini, meliputi:
1. User mendaftarkan diri
2. User  memasukkan  data  berupa identitas  dan  menceklis  gejala—
gejala yang muncul.
3. Sistem mem-fuzzyfikasi kan sebuah inputan. 4. Masuk  ke  dalam  proses  motor inferensi. 5. Sistem akan melakukan defuzzyfikasi 6. Setelah selesai barulah user mendapatkan pemberitahuan. b. Use Case Diagram Adapun  Use  Case  aplikasi  diagnosa autis yang mengimplementasikan algoritma  fuzzy  yang  diusulkan  adalah sebagai berikut Admin System Anak Orang Tua Login Daftar Diagnosa Fuzzyfikasi Inferensi Defuzzyfikasi Hasil Diagnosa Fuzzy Diagnosa CHAT «extends» «extends»
Gambar 6. Use Case Diagram yang diusulkan
c. Activity Diagram
Activity  diagram  merupakan  salah satu  memodelkan  event-event  yang terjadi dalam suatu use case, memperlihatkan aliran kendali dari suatu aktifitas ke aktifitas lainnya.
Sistem Admin Input username dan password Verifikasi Login Masuk menu utama admin Memilih dan mengklik button Admin Menampilkan form login
Gambar 7. Activity Diagram Login untuk Admin
Orang Tua Sistem Admin Menanyakan identitas anak Menjawab Identitas Menginput Identitas Anak Mengklik button simpan Menyimpan ke Database Mengklik menu Daftar Pasien Mengaktifkan form Daftar Pasien Gambar 8 . Activity Diagram Daftar Pasien Sistem User/Orang tua Memilih dan mengklik button User/Orang tua Menampilkan alert apakah sudah melakukan pendaftaran memverifikasi pendaftaran Mengklik Yes Menampilkan menu utama diagnosa Mengklik No Mengeluarkan program Gambar 9. Activity Diagram Diagnosa Sistem User/Orang tua Memilih menu diagnosa Menampilkan sub menu diagnosa Memilih dan mengklik diagnosa chat Menampilkan form diagnosa chat mencari dan memilih nama anak yang terdapat di dalam combobox Menampilkan data anak Memilih dan mengklik checkbox jawaban yang sesuai Mengklik button proses Memproses diagnosa chat
Gambar 10. Activity Diagram Diagnosa Chat
User/Orang tua Sistem Memilih menu diagnosa Menampilkan sub menu diagnosa Memilih dan mengklik Algoritma Fuzzy pada Diagnosa Autis Menampilkan form Algoritma Fuzzy pada Diagnosa Autis mencari dan memilih nama anak yang terdapat di dalam combobox Menampilkan data anak Memilih dan mengklik checkbox jawaban yang sesuai Mengklik button proses Memproses Algoritma Fuzzy pada Diagnosa Autis Gambar 11. Activity Diagram Diagnosa Fuzzy Sistem menghitung jumlah interaksi Menghitung jumlah komunikasi Menghitung jumlah perilaku memasukkan jumlah interaksi ke rumus fuzzyfikasi memasukkan jumlah komunikasi ke rumus fuzzyfikasi menghitung jumalh gangguan mendapatkan jumlah gangguan memasukkan jumlah perilaku ke rumus fuzzyfikasi mendapatkan nilai fuzzyfikasi Gambar 12. Activity Diagram Fuzzyfikasi Sistem Mengambil data hasil fuzzyfikasi Ambil data µIS Ambil data µIB Ambil data µKS Ambil data µKB Ambil data µPS Ambil data µPB Mencari α-predikat Dari masing-masing rules R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 Cari nilai terkecil dari µIS, µKS, µPS Cari nilai terkecil dari µIS, µKS, µPB Cari nilai terkecil dari µIS, µKB, µPS Cari nilai terkecil dari µIS, µKB, µPB Cari nilai terkecil dari µIB, µKS, µPS Cari nilai terkecil dari µIB, µKS, µPB Cari nilai terkecil dari µIB µKB, µPS Cari nilai terkecil dari µib, µKB, µPB Mendapatkan hasil α-predikat Mencari nilai z dari masing-masing rules Masukkan masing-masing hasil α-predikat ke fuzzyfikasi jumlah gangguan Mendapatkan hasil nilai masing-masing z
Gambar 13. Activity Diagram Inferensi
Sistem Ambil data masing-masing α-predikat Ambil masing-masing data z Merata-ratakan keseluruhan data Mendapatkan hasil defuzzyfikasi
Gambar 14. Activity Diagram Defuzzyfikasi Sistem User/Orang tua Menerima Hasil Bandingkan dengan nilai minimum Menampilkan alert hasil Mengklik button Simpan Simpan ke Database Hasil diagnosa Chat Hasil diagnosa Fuzzy Mendapatkan hasil defuzzyfikasi Gambar 15. Activity Diagram Hasil

## d. Sequence Diagram
Menggambarkan  alur bagi user  untuk melakukan login. Adapun sequnce diagram login adalah sebagai berikut:
Admin Form Login Menu Utama Isi Username dan Password Verifikasi username dan password Tampikan Menu Utama Menggunakan Sistem Form Utama Mengklik button admin Menampilkan form login Gambar 16. Sequence Diagram
Login Admin Menu Utama Form Daftar Orangtua Pilih Menu Daftar Tamplilkan Menu Daftar Pilih Daftar Tampilkan form daftar Menanyakan Identitas Anak Menjawab Identitas Anak Input data identitas Data Tersimpan Gambar 17. Sequence Diagram Daftar User/Orang tua Menu utama Form Utama Mengklik button User/Orang tua Menampilkan alert apakah sudah daftar Verifikasi daftar Mengklik Yes Menuju Menu Utama Menampilkan menu utama Menggunakan Sistem Gambar 18. Sequence Diagram
Diagnosa
User/Orang tua Menu utama Form diagnosa chat Mengklik menu diagnosa Menampilkan sub menu diagnosa Mengklik diagnosa chat Menuju form diagnosa chat Menampilkan form diagnosa chat Mencari nama anak dalam combobox Mengklik nama anak  yang sesuai Menampilkan data anak Memillih dan mengklik checkbox yang sesuai Menampilkan checkbox yang terisi Mengklik button Proses Memproses diagnosa Gambar 19. Sequence Diagram Diagnosa Chat
User/Orang tua Menu utama Form Diagnosa Fuzzy Mengklik menu diagnosa Menampilkan sub menu diagnosa Mengklik Algoritma Fuzzy pada Diagnosa Autis Menuju form diagnosa fuzzy Menampilkan form diagnosa fuzzy Mencari nama anak dalam combobox Mengklik nama anak yang sesuai Menampilkan data anak Memilih dan mengklik checkbox yang sesuai Menampilkan checkbox yang terisi Mengklik button Proses Memproses diagnosa Gambar 20. Sequence Diagram
Diagnosa Fuzzy
Fuzzyfikasi
Form Diagnosa Sistem Mengambil jumlah checkbox yang terisi dari interaksi, komunikasi, dan perilaku Menghitung jumlah interaksi, jumlah komunikasi, dan jumlah perilaku memberikan hasil jumlah interaksi, jumlah komunikasi, dan jumlah perilaku Menghitung fuzzyfikasi memberikan hasil fuzzyfikasi
Gambar 21. Sequence Diagram
Fuzzyfikasi
Inferensi Fuzzyfikasi Sistem Meminta hasil fuzzyfikasi Memeberikan hasil fuzzyfikasi Mencari nilai α-predikat Memberikan hasil α-predikat mencari nilai z Menghitung α-predikat Menghitung nilai z Memberikan hasil nilai z
Gambar 22. Sequence Diagram
Inferensi Defuzzyfikasi Inferensi Sistem Meminta hasil α-predikat dan hasil nilai z Memberikan hasil α-predikat dan hasil nilai z Mencari nilai defuzzyfikasi Menghitung defuzzyfikasi Memberikan hasil diefuzzyfikasi
Gambar 23. Sequence Diagram Defuzzyfikasi User/Orang tua Form Diagnosa Fuzzy Form Diagnosa Chat Sistem Memberikan data hasil diagnosa chat Menampilkan alert hasil diagnosa chat Mengklik button simpan Menyimpan ke databse Memberikan hasil defuzzyfikasi Membandingkan dengan nilai minimal Menampilkan alert hasil diagnosa fuzzy Mengklik button simpan Menyimpan ke database
Gambar 24. Sequence Diagram
Hasil
e. Class Diagram
Class  Diagram  adalah  diagram  yang digunakan  untuk  menampilkan  beberapa
kelas yang ada dalam sistem yang sedang dikembangkan. Class Diagram memberikan  gambaran  tentang  sistem yang dan relasi-relasi yang ada.
+simpan() +hapus() +reset() +login() -id_user : int -username : String -password : String -bagian : String Admin -id_pasien : int +nama_pasien : String +tanggalLahir_pasien : Date +jk_pasien : String +namaAyah_pasien : String +namaIbu_pasien : String +alamat_pasien : String Pasien +proses() +jml_interaksi : int +interaksi : String +jml_komunikasi : int +komunikasi : String +jml_perilaku : int +perilaku : String -no_diagnosa : String +tgl_periksa : Date -id_pasien : int +fuzzyfikasi : double +prosesFuzzyfikasi : void +inferensi : void +defuzzyfikasi : void +hasilAkhir : void diagnosa fuzzy 1 * 1 1 +proses() +no_diagnosa : String +tgl_diagnosa : Date -id_pasien : int +diagnosa : String +hasil_diagnosa : String Diagnosa Chat 1 1
Gambar 25. Class Diagram

## f. Component Diagram
Komponen  diagram  adalah  diagram yang menggambarkan komponen- komponen dalam sistem serta depedency antar komponen.
Aplikasi Diagnosa Autis Daftar File Diagnosa Logout Exit Daftar Pasien Algoritma Fuzzy pada Diagnosa Admin User/Orang tua Diagnosa CHAT
Gambar 26. Component Diagram
g. Deployment Diagram
Deployment Diagram
memperlihatkan setiap simpul(node)
dalam jarngan, hubungan-hubungan antar simpul  itu  sendiri,  serta  proses-proses yang  akan  berjalan  di  masing-masing simpul.
Admin MySQL OS Aplikasi User OS Aplikasi LAN
Gambar 27. Deployment Diagram
4.2 Pengujian 4.2.1 Pengujian Kekuratan Diagnosa Pengujian ini dilakukan untuk mencari  berapa  persen  keakuratan  yang dapat dilakukan oleh aplikasi ini.
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara memasukkan  sekitar  10  orang  yang sudah terdiagnosa autis. Berikut hasilnya :
Tabel 1. Hasil Pengujian Diagnosa
Dari  hasil  di  atas,  didapatkan  hasil terdapat  3  Anak  yang  Tidak  Autis sedangkan  menurut  hasil  dari  psikolog menunjukkan bahwa semua anak menunjukkan  Autis.  Jadi  dari  sampel  di atas  penulis  akan  membandingkan  hasil aplikasi dan hasil psikolog.
Hasil  Autis  dari  aplikasi  didapat  7
Autis  dan  hasil  dari  psikolog  didapat  10 Autis. Kemudian penulis
mempresenstasekan  perbandingan  kedua hasil tersebut.

## ⁄
Jadi  nilai  keakuratan  diagnosa pada aplikasi ini berkisar 70%

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  penulis,  maka  diperoleh hasil sebagai berikut.
1. Penerapan algoritma ini dapat dilakukan dalam mendeteksi autis. 2. Hasil keakuratan dari algoritma fuzzy dengan metode tsukamoto pada aplikasi ini hanya berkisar 70%.
3. Dalam  diagnosa  autis  ternyata  harus dilakukan  dengan  berbagai  metode, tidak hanya 1 metode.
4. Masalah  yang  paling  menonjol  pada anak  autis  adalah  masalah  sosial, bahasa,  emosi  dan  perilaku  yang diulang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] admin,
(10 Sep 2015), ―Pengertian  dan  Jenis  Metode Deskriptif‖[Online], 2012, Available https://idtesis.com/metode- deskriptif
[2] Chandramita.  Citra.,  (10  Feb 2016),  "Metode  Prototyping dalam  Pengembangan  Sistem Informasi"[Online],
2016,
Available:
https://www.academia.edu/105 61240/Metode_Prototyping_Da lam_Pengembangan_Sistem_In formasi
[3] Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia versi  Online,  (10  Sep  2015),
―diagnosis‖[Online], 2012, Available:http://kbbi.web.id/dia gnosis [4] Kompas Tekno, (10 Sep 2015), "Jumlah Anak Autis Meningkat"[Online], 2009, Available: http://tekno.kompas.com/read/2 009/12/21/11102245/jumlah.an ak.autis.meningkat [5] Kusumadewi. Sri dan Purnomo. Hari,  ―Aplikasi  Logika  Fuzzy Untuk  Pendukung  Keputusan‖,
2nd  Ed,  Yogyakarta:  Graha
Ilmu, 2013.
[6] Kusumadewi.  Sri,  ― Artificial Intelligence :Teknik dan Aplikasinya‖, 1st Ed, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003. [7] Prasko, (10 Sep 2015), ―Pengertian dan Cara Diagnosis Penyakit‖[Online], 2013, Available: http://prasko17.blogspot.co.id/2 013/03/pengertian-dan-cara-
diagnosis-penyakit.html
[8] Pressman. Roger. S., ―Software
Engineering:  a  practitioner’s approch‖  5thEd,  New  York:
McGraw-Hill, 2001.
[9] Purwono. Putro. Agus., (10 Sep 2015),  ―8  dari  1000  Orang  di Indonesia  Adalah  Penyandang Autis‖[Online], 2012, Available:
http://health.detik.com/read/201 2/04/14/085648/1892331/763/8 -dari-1000-orang-di-indonesia- adalah-penyandang-autis.
[10] Pusponegoro. Hardiono.  D. dan Solek. Purboyo, ―Apakah Anak Kita  Autis?‖  1st  Ed,  Bandung:
Trikarsa Multi Media, 2007.
[11] Rumah  Autis,  (10  Sep  2015),
"Kompleksnya Masalah Autis"[Online], 2013,
Available: http://rumahautis.org/rumahauti s/berita-kompleksnya-masalah- autis.html#ixzz3xjsWU140
[12] S.  A.  Rosa  dan  Shalahuddin.
M., ―Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi  Objek‖,  2nd  Ed,
Bandung : Informatika, 2014.
[13] Sutojo,  T.,  Edy  dan  Vincent, ―Kecerdasan  Buatan‖,  1st  Ed, Yogyakarta: Andi, 2011.
[14] Wikipedia,    (10  Sep  2015),
―Autisme‖[Online], 2015,
Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Au tisme