## MODEL DDST(DENVER DEVELOPMENT SCREENING TEST) UNTUK MONITORING PERKEMBANGAN ANAK BERBASIS EXPERT SYSTEM

## AnastasyaLatubessy
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: anastasya.latubessy@umk.ac.id
Esti Wijayanti Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: esti.wijayanti@umk.ac.id

## ABSTRAK
Pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  atau  biasanya  disebut  tumbuh  kembang  anak  menjadi perhatian bagi  setiap orang tua. Pertumbuhan lebih  melihat pada  perubahan fisik, proses bertambahnya ukuran tubuh dengan adanya pembesaran sel-sel tubuh. Sedangkan perkembangan itu sendiri merupakan hasil  dari  proses  tingkat  kematangan  seorang  anak.  Menjadi  harapan  setiap  orang  tua  agar  tumbuh kembang  anaknya  dapat  berjalan  dengan  baik.  Pada  kasus-kasus  tertentu  seorang  anak  dapat  memiliki perilaku  penyimpangan  dalam  perkembangannya.  Orang  tua  harus  dapat  menyadari  pola  penyimpangan tersebut  lebih  dini.  Namun,  tidak  semua  orang  tua  mengetahui  ciri-ciri  penyimpangan  perkembangan anak.  Salah  satu  tes  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  perkembangan  anak  yaitu,  DDST( Denver Development  Screening  Test ).  Dengan  menggunakan  121  jenis  tugas  perkembangan  yang  terbagi  atas empat sektor yaitu, personal social, fine motor adaptive, bahasa dan grass motor . Tes yang masih bersifat manual ini kemudian dimodelkan dengan menggunakan salah satu metode pemodelan expert system yaitu backward  chaining. Dari  hasil  akhir  penelitian  ini  adalah  sebuah  model  yang  dapat  digunakan  untuk menunjukkan perkembangan seorang anak.
Kata kunci: model, sistem, informasi, perkembangan, anak.

## ABSTRACT
Growth and development of children or usually called child growth and development of concern for every parent. Growth is more looking at physical changes, the process of increasing body size  with the enlargement of body cells. While the development itself is the result of the process of maturity level of a child. It is hoped that every parent in order to grow their children can work well. In certain cases a child may  have  deviant  behavior  in  its  development.  Parents  should  be  able  to  realize  the  pattern penyimoangan  earlier.  However,  not  all  parents  know  the  characteristics  of  child  development irregularities.  One  of  the  tests  that  can  be  used  to  measure  child  development  is  DDST  (Denver Development  Screening  Test).  By  using  121  types  of  developmental  tasks  that  are  divided  into  four sectors  namely,  personal  social,  fine  motor  adaptive,  language  and  grass  motor.  The  test  that  is  still manual nature is then modeled by using one method of expert system modeling is backward chaining. The result of this research is a model to monitoring development of a child.
Keywords: model, system, imformation, development, child.

## 1. PENDAHULUAN
Defenisi  perkembangan  atau  pertumbuhan  pada  anak  adalah  bertambahnya  kemampuan  dalam struktur  dan  fungsi  tubuh  yang  lebih  kompleks  dengan  pola  yang  teratur  sebagai  hasil  dari  proses pematangan. Hal tersebut berkaitan dengan adanya proses diferensiasi dari sel-sel tubuh, jaringan tubuh, organ-organ  dan  sistem  organ  yang  berkembang  sedemikian  rupa  sehingga  masing-masing  dapat memenuhi fungsinya. Selian itu perkembangan juga meliputi emosi, intelektual dan tingkah laku sebagai hasil  interaksi  dengan  lingkungannya[1].  Orang  tua  memerlukan  kesigapan  dalam  memperhatikan perkembangan  anaknya.  Dukungan  dari  orang  tua  diperlukan  sebagai  pengamat  pertama  terhadap perkembangan  anak.  Namun,  pengetahuan  orang  tua  akan  cara  mengamati  perkembangan  anak  masih sangat  minim.  Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  perkembangan  anak  adalah  dengan  menggunakan metode DDST( Denver Development Screening Test ).
DDST  merupakan  Denver  Development  Screening  Test  (DDST)  dirancang  untuk  memberikan metode  penyaringan  yang  sederhana  sebagai  bukti  perkembangan  lambat  pada  bayi  dan  anak-anak.  Tes ini  mencakup  empat  aspek  yaitu,  aspek  sosial,  motorik  halus,  bahasa  dan  motorik  kasar.  Tes  ini  telah distandarisasi pada 1036 anak normal berusia dua minggu sampai enam tahun[2].
Beberapa penelitian terdahulu dibidang sistem pakar yang memanfaatkan DDST antara lain, Sistem pakar  klasifikasi  status  perkembangan  anak  usia  dini  dengan  metode  Naive  Bayes  Classifer  Berbasis DDST Rules oleh Gumiri dkk pada tahun 2015. Penelitian ini menggunakan enam parameter yaitu, usia, jenis kelamin, jumlah gagal sektor 1, jumlah gagal sektor 2, jumlah gagal sektor 3, jumlah gagal sektor 4. Klasifikasi  status  perkembangan  anak  dibagi  atas  tiga  yaitu  normal,  suspect  dan  abnormal.  Hasil pengujian sistem mengahasilkan tingkat akurasi sebesar 83,1%[3].
Pada  tahun  2016  Kurniawan,  dkk  juga  membuat  sebuah  sistem  untuk  monitoring  perkembangan anak  berbasis  DDST.  Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  web  DDST  yang  digunakan  oleh  petugas administrasi  dan  aplikasi  android  yang  digunakan  oleh  pemeriksa  sebagai  pengganti  kertas  dan  manual Denver. Pengujian aplilakasi  menunjukkan nilai interpretasi kuat  yaitu sebesar 0.74. Namun aplikasi ini tidak menggunakan salah satu metode dalam sistem pakar.
Chamidah,  A.N.,(2009)  melakukan  penelitian  dengan  judul  Deteksi  Dini  Gangguan  Pertumbuhan dan Perkembangan Anak yang dipublikasikan pada Jurnal Pendidikan Khusus. Penelitian ini menyatakan bahwa,  gangguan  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  merupakan  masalah  yang  banyak  dijunpai  di masyarakat.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  instrument  DDST  II.  DDST  II  digunakan  untuk  menilai tingkat  perkembangan  anak  sesuai  umurnya  pada  anak  yang  mempunyai  tanda-tanda  keterlambatan perkembangan  maupun  anak  sehat.  Penelitian  ini  menggunakan  formulir  tes  DDST  II  dengan  125  item tes[4].
Penelitian saat ini menggunakan salah satu model penelusuran sistem pakar yaitu backward chaining dalam  memodelkan  proses  penilaian  DDST.  Sehingga  diperoleh  beberapa  aturan  yang  dapat  digunakan dalam  pengembangan  sistem  aplikasi  ke  depan  baik  akan  dikembangkan  dengan  berbasis  aplikasi  web maupun aplikasi android. Peneliti juga telah sebelumnya  menggunakan  model backward chaining untuk memodelkan  kasus  yang  berbeda  yaitu  untuk  mendeteksi  tingkat  kecanduan  game  pada  anak[5].  Model tersebut  telah  dianalisa  pada  penelitian  selanjutnya  dengan  hasil  analisa  uji  hasil  pengujian  keeratan kesepakatan  antara  model  backward  chaining  dengan  pakar  untuk  identifikasi  tingkat  kecanduan  game pada  anak  menggunakan  metode  Koefisien  Cohen’s  Kappa  menunjukkan  nilai  interpretasi  kuat  yaitu sebesar 0,78[6].
Menurut T.Sutojo dkk(2011)Backward chaining adalah metode yang inferensi yang bekerja mundur kearah  kondisi  awal.  Proses  diawali  dari  goal  (yang  berada  dibagian  THEN  dari  rule  IF-THEN), kemudian    pencari  mulai  dijalankan  untuk  mencocokkan  apakah  fakta-fakta  yang  ada  cocok  dengan premis-premis dibagian IF. Jika cocok, rule dieksekusi, kemudian hipotesis dibagian THEN ditempatkan dibasisdata  sebagai  fakta  baru.  Jika  tidak  cocok,  simpan  premis  dibagian  IF  kedalam  stack  sebagai SubGoal. Proses berakhir jika goal ditemukan atau tidak ada rule yang bisa membuktikan kebenaran dari SubGoal atau Goal[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  mengembangkan  sistem  pakar  ada  5(lima)  tahapan  yang  harus  dilakukan  menurut Kusumadewi,  S.,(2003)[8] , yaitu  Tahap Identifikasi , Tahap Konseptualisasi , Tahap Formalisasi , Tahap Implementasi  dan  Tahap  Pengujian. Output dari  penelitian  ini  menghasilkan  model  sehingga  tahapan yang digunakan pada penelitian ini sampai pada tahapan ketiga. Dengan langkah-langkah yang dilakukan yaitu,  tahap identifikasi ,  tahap konseptualisasi dan  tahap  formalisasi,  detail  tahapan  ESDLC( Expert System Developtment Life Cycle ) ditunjukkan pada Gambar 1:
a. Tahapan  Identifikasi  : Tahapan  identifikasi  merupakan  tahapan  untuk  menganalisa permasalahan  yang  ada.  Ditentukan  batasan  masalah  yang  akan  dianalisa,  sistempakar  yang terlibat,  sumber  daya  yang  diperlukan  dan  tujuan  yang  akan  dicapai.  Pada  tahap  identifikasi dilakukan  analisa  terhadap  masalah  yang  berhubungan  dengan  perkembangan  anak . Langkah awal  adalah  pencarian  fakta  –  fakta  tentang  perkembangan  anak.  Selanjutnya  dilakukan identifikasi terhadap model yang dapat digunakan untuk mengamati perkembangan anak. Tahap ini menghasilkan data tugas-tugas perkembangan anak dengan model DDST.
b. Tahapan  konseptualisasi  : Tahapan  konseptualisasi  merupakan  tahapan  dimana  pengetahuan dan pakar  menentukan  konsep yang kemudian dikembangkan  menjadi suatu  sistem pakar. Dari konsep tersebut unsur – unsur yang terlibat akan dirinci dan dikaji hubungan antara unsur serta mekanisme  pengendalian  yang  diperlukan  untuk  mencapai  sebuah  solusi  yang  terbaik.  Pada tahap  ini  dilakukan  perancangan  data.  Sehingga  langkah  selanjutnya  adalah  menyusun  relasi antar data, yaitu data item tugas perkembangan dan data kriteria hasil penilaian. Tahap ini juga
disebar  kuisioner  yang  berisi  daftar item tugas  perkembangan  kepada  beberapa  orangtua  guna melihat kecenderungan anak tersebut memiliki perilaku yang menyimpang atau tidak . c. Tahapan formalisasi: Tahapan formalisasi merupakan tahapan dimana hubungan antara unsur- unsur  digambarkan  dalam  bentuk  format  yang  biasa  digunakan  dalam  sistem  pakar.  Tahap  ini juga  menentukan  alat  pembangunan  sistem,  teknik  inferensi  dan  struktur  data  yang  digunakan pada  sistem  pakar.  Detail  ESDLC( Expert  System  Developtment  Life  Cycle )  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian ESDLC (Expert System Development Life Cycle)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dilakukan perancangan basis pengetahuan dengan membuat diagram alir aturan. Model penelusuran yang  digunakan  untuk  mengetahui  adanya  penyimpangan  dalam  perkembangan  anak  adalah Backward Chaining. Dimana  ilustrasi  runut  balik  untuk  fakta Abnormal ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Dimana seseorang  akan  dikatakan abnormal apabila  terdapat  paling  tidak  dua  atau  lebih item tugas  yang  gagal pada dua atau lebih aspek perkembangan.
Gambar 2. Ilustrasi Runut Balik Hasil Abnormal
Gambar  3  menunjukkan  runut  balik  dengan  hasil  penilaian  meragukan.  Hasil  meragukan  jika terdapat  dua  atau  lebih  item  tugas  yang  gagal  dilakukan  dalam  satu  aspek  perkembangan  dan  satu item tugas yang gagal dalam satu atau lebih aspek perkembangan.
DefenisiMasalah Kebutuhan Sistem Evaluasi Alternatif Solusi Verifikasi Pendekatan Sistem Pakar
Studi Literatur
KonseptualitasRancangandanDesain
Membangun Strategi Pengembangan Tahap I. Identifikasi Membentuk Materi Pengetahuan (Buku artikel, jurnal, pakar) Merancang Mesin Pelacakan Tahap II. Konseptualisasi Tahap IV. Implementasi Tahap III. Formalisasi Representasi Pengetahuan Merancang Basis Pengetahuan Tahap V. Pengujian Fakta Abnormal Aturan
IF >= 2 item failed in 2 aspek or more Tujuan
Kondisi =
Abnormal

## Gambar 3. Ilustrasi Runut Balik Hasil Meragukan
Gambar 4 menunjukkan ilustrasi runut balik dengan hasil tidak dapat dites. Hal ini dapat terjadi pada kondisi  ketika  anak  menolak  untuk  melakukan  tes.  Atau  ketika  anak  tidak  memiliki  kesempatan  untuk melakukan  tes  karena  hambatan.  Bila  ada  skor  menolak  pada  ≥  1  uji  coba  tertelak  disebelah  kiri  garis umuratau menolak pada > 1 uji coba yang ditembus garis umur pada daerah 75–90%.

## Gambar 4. Ilustrasi Runut Balik Hasil Tidak Dapat Dites
Seorang  anak  dikatakan  normal  apabila  tidak  terdeteksi  hal-hal  yang  ada  pada  kondisi abnormal , meragukan dan tidak dapat dites. Gambar 5 menunjukkan ilustrasi runut balik hasil normal
Gambar 5. Ilustrasi Runut Balik Hasil Normal

## Tabel 1. Rule model backward chaining monitoring perkembangan anak
Terdapat  empat  aturan  yang  ditunjukkanpadaTabel  1.  R1  merupakan  aturan  pertama  dimana digunakan untuk mendeteksi kondisi “abnormal”. R2 merupakan aturan kedua dimana digunakan untuk mendeteksi  kondisi  “meragukan”.  R3  merupakan  aturan  ketiga  dimana  digunakan  untuk  mendeteksi kondisi “tidak data dites” dan R4 merupakan aturan keempat dimana digunakan untuk mendeteksi kondisi “normal”.
Selain ditulis dalam bentuk yang ditunjukkan pada Tabel 1, model monitoring perkembangan anak dengan  backward  chaining  juga  dapat  juga  digambarkan  kedalam  flowchart  seperti  yang  ditunjukkan pada  Gambar  6.  Flowchart  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  merepresentasikan model.
Kode_Rule  Rule Model Backward ChainingMonitoring Perkembangan anak
R1 IF >= 2 item failed in 2 aspek or more R2 IF >= (2 item failed in 1 aspek) AND (1 item failed in 1 aspek or more) R3 IF reject found R4 IF test Passed
Fakta Meragukan Aturan IF >= (2 item failed in 1 aspek) AND (1 item failed in 1 aspek or more) Tujuan Kondisi = Meragukan Fakta Tidak dapat dites Aturan IF reject found
Tujuan
Kondisi = Tidak dapat dites Fakta Normal
Aturan IF test Passed Tujuan Kondisi =
Normal

## Gambar 6. Flowchart Model Identifikasi Monitoring Perkembangan Anak

## 4. KESIMPULAN
Telah  dihasilkan  model  sistem  informasi  dengan  menggunakan  model  DDST  ( Denver  Development Screening Test) untuk melakukan screening terhadap kelainan perkembangan anak. Model ini menggunakan empat aspek  yaitu  aspek  sosial,  aspek  motorik  halus,  aspek  bahasa  dana  aspek-aspek  motorik  kasar  dengan  121  item tugas-tugas  perkembangan.  Model  ini  juga  menerapkan  model  sistem  pakar  yaitu backward  chaining dalam penelusuran hasil. Hasil akhir menunjukkan seorang anak abnormal, meragukan, tidak dapat dites atau normal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Soetjiningsih , (1998) . Tumbuh Kembang Anak. Buku Kedokteran EGC. Jakarta.
[2] Frakenburg,  W.K.,  and  Dodds,  J.B.  (1967).  The  Denver  Develpmental  Screening  Test, The  Jounral  of Pediatrics , 71.2. page 181- 191.
[3] Gumiri, V.L., dkk (2015). Sistem Pakar Klasifikasi Status Perkembangan Anak Usia Dini Dengan Metode Naïve Bayes Classifer Berbasis DDST Rules, Jurnal Rekursif , 3.2.
[4] Chamidah, A.N., (2009). Deteksi Dini Gangguan Pertumbuhan dan Perkembangan Anak, Jurnal Pendidikan Khusus , 5.2.
[5] A.  Latubessy,  and  Wijayanti.  E.,  "  Model  Identifikasi  Kecanduan  Game  mengunakan  Backward Chaining," Jurnal Simetris , vol. 8, no. 1, pp. 129-134, April. 2017. Dx.dx.org10.24176/simetv8i1.807.
Tidak End Start Var : A1, A2,A3, A4, 1 s/d 121 Input  A1:A4, Item 1 : item 121 Proses If Rule 1 “Abnormal” If Rule 2 “Meragukan” If Rule 3 “Tidak dapat di tes” “Normal” Ya Ya Ya Tidak Tidak
[6] A.  Latubessy,  and  A.  Jazuli,  "Analisis  Model  Penelusuran  Backward  Chaining  dalam  Mendeteksi Tingkat  Kecanduan  Game  pada  Anak," Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 129-134, Oct. 2017. doi: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.129-134, [Online].
[7] Sutojo, T., dkk, (2011). Kecerdasaan Buatan. Andi. Yogyakarta.
[8] Kusumadewi, S, 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu.Yogyakarta.