## DIAGNOSIS AWAL AUTISM SPECTRUM DISORDER MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR
Maurisa Arimbi Putri 1 , Chrystia Aji Putra 2 , Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra 3 1,2,3 Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur email : maurisaarimbi@gmail.com
Abstrak: Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan salah satu gangguan kondisi neurodevelopmental yang ditandai oleh adanya  gangguan  kognitif,  perilaku  dan  interaksi  sosial.  ASD  dapat  terjadi  pada  siapapun  dan  laju  terjadinya  kondisi  ini meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Para  ahli  mengatakan  jika  identifikasi  dilakukan  sejak  usia  dini,  maka  pertolongan  dapat dilakukan dengan lebih efektif. Hal ini dikarenakan otak lebih mudah menyerap perubahan dalam masa perkembangan. Deteksi dini  ASD  dapat  dilakukan  melalui  konsultasi  dengan  psikolog.  Namun,  ada  biaya  dengan  jumlah  tak  sedikit  yang  perlu dikeluarkan. Adanya teknologi komputer dapat membantu dalam melakukan prediksi awal berdasarkan gejala yang dialami. Pada penelitian ini digunakan algoritma data mining yaitu Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) untuk melakukan prediksi awal ASD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi ASD menggunakan algoritma FKNN mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 96,1% dengan menggunakan jumlah data latih sebanyak 70% dari keseluruhan data dalam dataset .
Kata Kunci : Autism Spectrum Disorder , Fuzzy K-Nearest Neighbor , Diagnosis
Abstract:  Autism  Spectrum  Disorder  (ASD)  is  a  neurodevelopmental  condition  characterized  by  cognitive,  behavioral  and social interaction disorders. ASD can occur in anyone and the rate of occurrence is increasing every year. Experts say that if identification is carried out on children from an early age, help can be provided more effectively. This is because the brain will easily  absorb  changes  during  development.  Early  detection  of  ASD  can  be  done  through  consultation  with  a  psychologist. However, there are quite a few costs that need to be paid. The existence of computer technology can help in making initial predictions based on the symptoms experienced. In this research, a data mining algorithm, Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), was used to make initial predictions of ASD. The results show that ASD predictions using the FKNN algorithm get the highest accuracy value of 96.1% using training data of 70% of the total data.
Keywords : Autism Spectrum Disorder , Fuzzy K-Nearest Neighbor , Diagnosis

## PENDAHULUAN
Ada berbagai macam gangguan psikologis yang dapat dialami  oleh  manusia,  salah  satunya  adalah Autism Spectrum  Disorder . Austism  Spectrum  Disorder (ASD)  adalah  suatu  kondisi neurodevelopmental (perkembangan  saraf)  yang  kompleks  dan  ditandai dengan  adanya  gangguan  kognitif,  perilaku,  dan interaksi sosial [1]. ASD sering kali terjadi bersamaan dengan  kondisi  lain.  Seseorang  dengan  kondisi  ini memiliki  gangguan  dalam  berkomunikasi  dan berinteraksi  secara  sosial  [2].  Autisme  dapat  terjadi pada semua etnis dan ras dengan 4-5 kali lebih besar kemungkinan  terjadi  pada  anak  laki-laki  daripada anak  perempuan.  Peningkatan  laju  penyandang autisme selalu terjadi dari tahun ke tahun [3]. Ditinjau dari  waktu  kemunculannya,  autisme  dapat  terjadi sejak lahir (autistik klasik) atau satu hingga dua tahun sejak  lahir  [4].  Dampak  yang  diberikan  pada  aspek perkembangan  dan  pembelajaran  bagi  anak-anak penyandang ASD dimulai sejak umur satu tahun [5]. Hingga saat ini dugaan penyebab ASD masih diyakini berasal  dari  dua  faktor  yaitu  faktor  genetik  atau lingkungan [6]. Tanda-tanda umum yang sering kali terlihat  pada  individu  dengan Autism  Spectrum Disorder (ASD)  meliputi  perilaku  hiperaktif  atau melakukan aktivitas secara berlebihan, kecenderungan  menjadi  agresif,  dan  seringnya
mengalami fluktuasi emosi  atau perubahan suasana hati [7].
Gangguan  yang  dialami  oleh  penyandang autisme  membuat  mereka  mengalami  beberapa keterbatasan.  Kesulitan  dapat  dialami  oleh  orang  di sekitar  penyandang  autisme  dalam  hal  mengenali mereka  yang  integrasi  sensorisnya  tidak  berfungsi. Hal  tersebut  dikarenakan  kurangnya  pemahaman akan  permasalahan  yang  terjadi  dan  salah  dalam mengenali  serta  menilai  perilaku  penyandang autisme. Sedikit orang yang dapat menyadari bahwa adanya  masalah  dari  perilaku  membingungkan  para penyandang  autisme  disebabkan  oleh  rendahnya tingkat  fungsional  pada  suatu  sistem  saraf  yang  ada pada otak. Menurut para ahli, mengidentifikasi anak sejak usia dini dapat menolong anak tersebut karena otak  akan  lebih  mudah  menyerap  perubahan  saat masih dalam masa perkembangan [3].
Saat  ini  teknologi  dalam  bidang  komputer telah  mengalami  kemajuan.  Hal  ini  membuat komputer  dapat  dijadikan  sebagai  alat  untuk membantu meningkatkan kemudahan berbagai aspek pekerjaan.  Kecerdasan  buatan  menjadi  salah  satu contoh  yang  dapat  digunakan  dalam  memudahkan pekerjaan  [8]. Data  mining merupakan  proses  semi otomatis  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi serta mengidentifikasi
informasi  dan  pengetahuan  tersembunyi  yang  ada dalam basis data besar [9]. Metode data mining dapat dikombinasikan, seperti K-Nearest Neighbor (KNN) yang dikombinasikan dengan metode Fuzzy atau yang disebut dengan Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN). Algoritma  FKNN  merupakan  algoritma  yang  dapat mempertimbangkan  nilai  atau  bobot  keanggotaan sebagai fungsi dari jarak vektor dari KNN sehingga dapat  diambil  suatu  nilai  pasti  dari  setiap kemungkinan kelas yang muncul [10].
Diagnosis  awal  dapat  diketahui  melalui konsultasi  dengan  psikolog.  Namun,  dibutuhkan biaya  yang  tak  sedikit.  Hal  ini  membuat  adanya pemanfaatan  teknologi  komputer  dapat  membantu melakukan  prediksi  ASD  sebagai  acuan  awal  untuk menentukan langkah selanjutnya yang perlu diambil. Dalam  penelitian  ini  digunakan  pemanfaatan algoritma  FKNN  yang  juga  akan  dilihat  apakah algoritma tersebut dapat digunakan untuk melakukan prediksi awal ASD pada seseorang atau tidak. Untuk mengetahui  hal  tersebut  perlu  diketahui  pula bagaimana  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh algoritma FKNN saat melakukan prediksi awal ASD.

## TINJAUAN PUSTAKA

## K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) adalah algoritma klasifikasi  yang  memanfaatkan  objek  terdekat  dari data latih untuk mengklasifikasikan suatu objek [10]. KNN adalah algoritma yang dapat mengklasifikasikan data dengan mempertimbangkan jenis  data  yang  ada  dan  dilakukan  dengan memperhatikan  nilai k yang  telah  ditentukan sebelumnya  [11].  KNN  melibatkan  pencarian kelompok k tetangga  terdekat  dari  data  uji  dengan data  latih  dan  hasilnya  dibandingkan  dengan  objek pada data pengujian atau data baru [12].
Perhitungan jarak antara data uji dengan data latih menggunakan metode Euclidean Distance , yang didasarkan  pada  konsep  jarak  dalam  koordinat  dua dimensi  (x,  y).  Metode  ini  sederhana,  efisien,  dan serupa dengan perhitungan Pythagoras [13]. Perhitungan Euclidean distance menggunakan persamaan yang dapat dilihat pada Persamaan (1).
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑎 2𝑖 − 𝑎 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 (1)
Keterangan: 𝑑 𝑖 = Jarak 𝑝 = Jumlah parameter atau atribut pada dataset 𝑎 1𝑖
= Data ke- i pada data uji 𝑎 2𝑖 = Data ke- i pada data latih
Variabel 𝑎 1𝑖 dan 𝑎 2𝑖 adalah  data  yang memiliki atribut sejumlah n. Tujuan dari perhitungan menggunakan Persamaan (1) adalah untuk mengukur jarak  antara  data 𝑎 1𝑖 dan 𝑎 2𝑖 pada  setiap  baris  data [8].

## Fuzzy K-Nearest Neighbor
FKNN  merupakan  algoritma klasifikasi  yang mengombinasikan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan pendekatan fuzzy . Algoritma ini tidak hanya mengklasifikasikan  vektor  ke  dalam  kelas  tertentu, tetapi  juga  menentukan  tingkat  keanggotaan  vektor sampel terhadap setiap kelas. FKNN bertujuan untuk memprediksi  kelas  data  uji  berdasarkan  nilai  bobot atau  keanggotaan  data  uji  pada  setiap  kelas  [10]. Penggunaan metode Fuzzy ke dalam klasifikasi KNN memungkinkan  data  memiliki  nilai  keanggotaan dalam  kelas  yang  ada  dengan  rentang  nilai  antara  0 dan 1 [14].
Sebelum mencari nilai keanggotaan tiap kelas, perlu dilakukan proses perhitungan nilai keanggotaan kelas  i  pada  vektor  j  ( 𝑢 𝑖𝑗 )  yang  dapat  dilihat  pada persamaan (2) [8].
𝑢 𝑖𝑗 = { 0,51+(𝑛 𝑗 /𝑛×0,49,   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗=𝑖 (𝑛 𝑗 /𝑛×0,49,   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗≠𝑖 (2)
Keterangan: 𝑛 𝑗 = Anggota kelas j dalam data train n 𝑛
= Data train yang dipakai
𝑗
= Data Kelas
Untuk mencari nilai keanggotaan setiap kelas dapat digunakan persamaan (3) [8].
𝑢 𝑖 (𝑎) = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 (|𝑎−𝑎𝑗| − 2 𝑚−1 ) 𝑘 𝑗=1 ∑ (|𝑎−𝑎𝑗| − 2 𝑚−1 ) 𝑘 𝑗=1 (3)
Keterangan: 𝑢 𝑖 (𝑎) = Nilai keanggotaan data a dalam kelas i 𝑘
= Total tetangga terdekat
𝑢 𝑖𝑗 = Nilai keanggotaan dari kelas i dalam vektor j 𝑎 − 𝑎 𝑗 = Perbedaan jarak data uji a dengan data latih aj dalam k neighbor terdekat 𝑚 = Bobot pangkat.

## Autism Spectrum Disorder
Autism  Spectrum  Disorder (ASD)  atau autisme  adalah  gangguan neurodevelopmental yang sering  muncul,  dapat  diwariskan,  dan  mencakup berbagai  elemen  dengan  ciri-ciri  kognitif  sebagai dasarnya.  ASD  adalah  kondisi neurodevelopmental yang rumit dan ditandai oleh gangguan dalam aspek kognitif,  perilaku,  dan  interaksi  sosial  [1].  ASD sering berkaitan dengan kondisi lain dan menyebabkan hambatan perkembangan anak, termasuk dalam komunikasi, perilaku, serta interaksi sosial dan emosional. Keterbatasan komunikasi pada anak-anak  dengan  ASD  menghambat  mereka dalam memahami informasi secara menyeluruh [15].
Dalam  banyak  kasus,  ASD  disebabkan  oleh gangguan struktur atau fungsi otak. Biasanya, tanda- tanda ASD muncul sebelum anak mencapai usia tiga tahun.  Indikasi  ASD  meliputi  keterbatasan  dalam komunikasi  yang  berulang  dan  masalah  dalam
interaksi sosial [16]. ASD bisa terjadi sejak lahir atau awal  perkembangan  anak,  ditandai  oleh  gangguan dalam  interaksi,  komunikasi,  imajinasi,  ekspresi emosi,  serta  kesulitan  dalam  membentuk  hubungan dengan  orang  lain.  Beberapa  anak  dengan  ASD memiliki  kemampuan  visual  di  atas  rata-rata  [17]. Tanda-tanda  umum  yang  sering  ditemui  pada individu dengan ASD melibatkan tingkah laku yang hiperaktif,  perilaku  berlebihan,  potensi  menjadi agresif, dan fluktuasi emosi yang sering [7].

## METODE

## Gambar 1. Alur Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  langkah, seperti yang ditunjukkan dalam  Gambar 1. Langkah pertama  adalah  pengumpulan  data  melalui  studi literatur  untuk  mengidentifikasi  referensi  yang relevan  terkait  masalah  penelitian,  kuesioner,  dan wawancara. Langkah berikutnya adalah preprocessing untuk  mengolah  data  sehingga  dapat digunakan secara optimal saat diimplementasikan ke dalam sistem. Kemudian, dalam tahap implementasi algoritma,  sistem  dibangun  menggunakan  algoritma Fuzzy  K-Nearest  Neighbor dan  memanfaatkan  data yang  telah  terkumpul.  Terakhir,  sistem  diuji  untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang digunakan.

## Pengumpulan Data
Dataset penelitian  ini  berisi  data  yang diperoleh  melalui  kuesioner  yang  disebar  kepada responden  dari  UPTD  Anak  Berkebutuhan  Khusus (ABK)  Kabupaten  Sidoarjo  dan  masyarakat  umum. Kuesioner  mencakup  pertanyaan  yang  berkaitan dengan  informasi  pribadi  anak  dan  kriteria identifikasi  ASD.  Kriteria  identifikasi  ASD  terdiri dari  13  pertanyaan  dengan  jawaban  "benar"  atau "salah"  berdasarkan  observasi  orang  tua  atau  wali selama  beberapa  bulan  terakhir.  Detail  atribut kuesioner dapat ditemukan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Atribut Kuesioner Atribut Deskripsi Tipe Data Timestamp Tanggal  di  saat  orang tua/wali mengisi kuesioner yang diberikan String Nama Nama anak dari responden (orang tua/wali). String Usia Usia anak dalam rentang 4 tahun – 13 tahun. String
Tahun Lahir Tahun  lahir  anak  dari responden (orang tua/wali). String Kota Lahir  Kota kelahiran anak. String Pertanyaan 1 Jarang  melakukan  kontak mata atau jarang menunjukkan emosi. Integer Pertanyaan 2 Sulit bermain dengan teman sebaya. Integer Pertanyaan 3 Kurang memiliki empati. Integer Pertanyaan 4 Kurang mampu mengadakan hubungan timbal balik sosial dan emosional. Integer Pertanyaan 5 Perkembangan bicara terlambat atau sama  sekali tidak berkembang. Integer Pertanyaan 6 Sering menggunakan bahasa  yang  aneh  dan diulang-ulang. Integer Pertanyaan 7 Cara bermain yang kurang variatif, kurang imajinatif, atau kurang dapat meniru. Integer Pertanyaan 8 Mempertahankan satu minat  atau  lebih  dengan cara yang khas dan berlebihan. Integer Pertanyaan 9 Terpaku pada suatu kegiatan  dengan  rutinitas yang berulang-ulang. Integer Pertanyaan 10 Ada  gerakan  aneh  yang khas dan diulang-ulang. Integer Pertanyaan 11 Sering kali sangat terpukau pada  bagian- bagian benda. Integer Pertanyaan 12 Sering  tidak  nyaman  jika dipeluk. Integer Pertanyaan 13 Suka berjalan dengan “jinjit" Integer Class Apakah anak terdiagnosis dengan Autism Spectrum Disorder (ASD)? Integer

## Preprocessing Data
Data  dari  kuesioner  memiliki  banyak  atribut yang sebagian besar berkaitan dengan identitas anak. Namun,  tidak  semua  atribut  ini  memiliki  relevansi yang  sama  dalam  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu, diperlukan  tahapan preprocessing data  untuk membersihkan dataset dan menghilangkan informasi yang  tidak  relevan  atau  mengganggu.  Hal  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas dataset dan mengatasi potensi noise . Proses ini dijelaskan dalam Gambar 2.
Gambar 2. Alur Preprocessing Data
Setelah  memasukkan  data,  langkah  pertama adalah
melakukan analisis data untuk mengidentifikasi  atribut  yang  tidak  relevan.  Tidak semua atribut memberikan kontribusi yang signifikan,  sehingga  dilakukan  penyaringan  untuk menghilangkan  atribut  yang  tidak  perlu  dalam langkah selanjutnya.
Selanjutnya, dilakukan pemeriksaan terhadap keberadaan nilai yang hilang. Hal ini bertujuan untuk menentukan  apakah  ada  data  yang  tidak  lengkap dalam  setiap  atribut.  Jika  ditemukan  atribut  yang memiliki data yang tidak lengkap atau ada data yang kosong, tindakan perbaikan akan diambil.

## Splitting Data
Proses  pembagian  data,  yang  juga  disebut sebagai data splitting , adalah tahap dalam penelitian ini yang memisahkan dataset menjadi data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk mengembangkan model dengan melatih algoritma, sementara data uji digunakan  untuk  menguji  sistem  yang  telah dikembangkan.
Dalam  proses  pembagian  data,  digunakan pendekatan  untuk  membagi  data  latih  dan  data  uji dengan  perbandingan  tertentu.  Ketika  melakukan pembagian dataset ,  keseimbangan  distribusi  kelas dalam  kedua  jenis  data  perlu  diperhatikan.  Hal  ini bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  distribusi  kelas tetap seimbang di kedua jenis data, sehingga tidak ada kelompok data yang kehilangan salah satu kelas.

## Implementasi FKNN
Tahapan  ini  merupakan  langkah  merancang model  sistem  yang  akan  digunakan.  Pada  tahap  ini, data  akan  diolah  dengan  menggunakan  algoritma FKNN  untuk  tujuan  klasifikasi  dan  diagnosis  awal ASD pada anak. Detail proses perhitungan algoritma FKNN dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Proses Algoritma FKNN
Dalam  langkah  awal  klasifikasi  ASD  pada anak dengan KNN, jarak Euclidean antara titik data dan  seluruh  titik  data  pelatihan  dihitung  dengan Persamaan  (1).  Hasil  jarak  diurutkan,  kemudian
dipilih  k  tetangga  terdekat.  Pada  algoritma  KNN, kelas mayoritas dari tetangga-tetangga ini digunakan sebagai  hasil  klasifikasi.  Namun,  pada  algoritma FKNN  proses  berhenti  ketika  menghasilkan  k tetangga terdekat.
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung  nilai keanggotaan fuzzy untuk  setiap  kelas  dalam kelompok  tetangga  terdekat.  Proses  ini  dimulai dengan  inisialisasi fuzzy menggunakan  Persamaan (2).
Setiap  kelas  dalam  kelompok  tetangga terdekat memiliki nilai keanggotaan fuzzy yang telah dihitung.  Pada  tahap  ini,  nilai-nilai  keanggotaan tersebut  diproses  menggunakan  Persamaan  (3). Proses  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  nilai keanggotaan  akhir  dalam  setiap  kelas.  Nilai keanggotaan akhir ini digunakan untuk mengklasifikasikan  data  uji  ke  dalam  kelas  yang sesuai.

## Skenario Pengujian Sistem
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian sistem  untuk  mengukur  akurasinya.  Pengujian  ini melibatkan  variasi  dalam  persentase  pembagian dataset (80:20, 70:30, 60:40), variasi nilai cv dalam K-Fold  Cross  Validation (cv=3,  cv=5,  cv=7),  dan variasi nilai parameter k pada algoritma FKNN (k=3, k=5, k=7). Hasil pengujian tersebut digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  sistem  dalam  berbagai skenario.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Penelitian
Data penelitian berisi data-data hasil kuesioner yang telah dilakukan. Data yang digunakan telah  diolah  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal. Adapun data penelitian yang telah diolah ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Dataset Penelitian
No.  P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  P10  P11  P12  P13  Class
1. 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 Tidak 2. 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 ASD 3. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 ASD
4. 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 ASD 5. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ASD
…  …  …  …  …  …  …  …  …  … … … … … … 83. 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 ASD 84. 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ASD 85. 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 ASD Hasil Pengujian Pengujian sistem dilakukan untuk
mengevaluasi  akurasi  dalam  berbagai  skenario. Skenario  ini  mencakup  variasi  dalam  pembagian dataset (80:20, 70:30, 60:40), variasi nilai cv pada K- Fold (cv=3,  cv=5,  cv=7),  dan  variasi  parameter  k dalam  algoritma  FKNN  (k=3,  k=5,  k=7). Dataset awal  terdiri  dari  85  data,  dan  hasil  pengujian
menghasilkan  nilai accuracy , precision , recall ,  dan F1-score yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Data Pengujian Rasio Pembagian Data Rasio (%) Nilai k Accuracy Precision Recall F1- Score 80:20 3 88,3% 100% 77,8% 87,5% 5 94,1% 100% 88,9% 94,1% 7 82,3% 100% 66,7% 80% 70:30 3 88,4% 100% 78,5% 88% 5 96,1% 100% 92,8% 96,2% 7 84,6% 100% 71,4% 83,3% 60:40 3 88,2% 100% 78,9% 88,2% 5 91,1% 100% 84,2% 91,4% 7 85,2% 100% 73,6% 84,8% Pengujian K-Fold Cross Validation Nilai cv Nilai k Accuracy Precision Recall F1- Score 3 3 84,7% 91,5% 80,3% 85,4% 5 87% 91,5% 85% 87,9% 7 84,7% 91,5% 80,3% 85,4% 5 3 88,2% 93,76% 84,8% 88,5% 5 89,3% 95,5% 84,8% 89,4% 7 88,2% 93,2% 84,8% 88,3% 7 3 89,3% 94% 86,7% 89,3% 5 90,5% 96,4% 86,7% 90,4% 7 90,5% 96,4% 86,7% 90,4%
Berdasarkan  Tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa dalam percobaan dengan berbagai skenario pembagian data, terutama pada rasio 70:30, tercapai akurasi maksimum sebesar 96,1% saat parameter k=5 digunakan. Sementara itu, pada skenario pembagian data dengan K-Fold Cross Validation (cv=7), akurasi tertinggi dicapai ketika menggunakan parameter k=5 dan k=7, yaitu sekitar 90,5%. Oleh karena itu, dapat diketahui  akurasi  tertinggi  dalam  implementasi algoritma  FKNN  untuk  diagnosis  awal  ASD  pada anak adalah 96,1% .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  implementasi algoritma  FKNN  dalam  sistem  diagnosis  ASD  anak melibatkan langkah-langkah mencari tetangga terdekat  dari  data  uji  dengan  menghitung  jarak Euclidean .  Kemudian,  inisialisasi fuzzy dilakukan pada setiap kelas dalam tetangga terdekat, dan hasil diagnosis  ASD  anak  didasarkan  pada  nilai keanggotaan fuzzy terbesar.
Hasil  pengujian  algoritma  FKNN  dalam sistem diagnosis awal ASD pada anak menunjukkan beberapa  temuan.  Dalam  pengujian  variasi  rasio pembagian  data,  rasio  70:30  dengan  parameter  k=5 memberikan  akurasi  tertinggi  sebesar  96,1%.  Pada pengujian  menggunakan K-Fold  Cross  Validation , nilai rata-rata akurasi tertinggi adalah 90,5% dengan cv=7  dan  parameter  k=5  atau  k=7.  Dapat  diketahui bahwa  parameter  k=5  menghasilkan  akurasi  terbaik dibandingkan dengan k=3 dan k=7. Dengan demikian dapat  disimpulkan  bahwa  pembagian  data  dengan
rasio  70:30  dan  parameter  k=5  memberikan  akurasi tertinggi, yaitu 96,1%.
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk pengembangan lebih lanjut dan hasil yang lebih baik yaitu  menambahkan  atribut  dan  variasi  data  pada dataset untuk memperkaya informasi dan memperluas  data  latih  sistem.  Selain  itu  dapat dilakukan  eksplorasi  algoritma  selain  FKNN  dalam membangun  sistem  diagnosis  awal  ASD  pada  anak. Dapat pula dipertimbangkan untuk penerapan metode preprocessing tambahan sehingga dapat meningkatkan  akurasi  dan  memungkinkan  adanya perbandingan yang lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Maritska,  B.  A.  Prananjaya  and  N.  Parisa, "The First Look in Autism Spectrum Disorder (ASD)  Geographical  Distribution  in  National Reference  Hospital,  South  Sumatera  Region, Indonesia," Bioscientia  Medicina:  Journal  of Biomedicine  and  Translational  Research, vol. 4, no. 2, pp. 26-31, 2020.
[2]   C. Lord, T. S. Brugha, T. Charman, J. Cusack, G.  Dumas,  T.  Frazier,  E.  J.  H.  Jones,  R.  M. Jones, A. Pickles, M. W. State, J. L. Taylor dan J.  Veenstra-VanderWeele,  “Autism  Spectrum Disorder,” Nature  Reviews  Disease  Primers,
pp. 1-53, 16 January 2020.
[3]   Yoannita,  "Perancangan  Sistem  Diagnosis Autisme  pada  Anak  dengan  Menggunakan Naïve Bayes," Jutisi (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 588-597, 2017.
[4]   A. R. K. Siwi and N. R. N. Anganti, "Strategi Pengajaran  Interaksi  Sosial  Kepada  Anak Autis," Indigenous:  Jurnal  Ilmiah  Psikologi, vol. 2, no. 2, pp. 184-192, 2018.
[5]   A. D. Hernawan, A. Diningrum, S. N. Jati and M.  Nasip,  "Risk  Factors  of  Autism  Spectrum Disorder  (ASD)," Unnes  Journal  of  Public Health, vol. 7, no. 2, pp. 104-112, 2018.
[6]   A.  Aditya,  V.  L.  T.  Lotussa  and  D.  S.  Putric, "Rancang  Bangun  Aplikasi  Monitoring  Anak Penyandang Autism Spectrum Disorder (ASD) berbasis  Website," Jurnal  Nasional  Teknologi dan  Sistem  Informasi, vol.  7,  no.  3,  pp.  138- 146, 2021.
[7]   E.  S.  Dewi,  "Klasifikasi  Autism  Spectrum Disorder  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes," MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 9, no. 1, pp. 27-35, 2021.
[8]   W.  G.  Akbari,  N.  Hidayat  and  N.  Santoso, "Diagnosis  Penyakit  Cabai  Menggunakan Metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN)," Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer, vol.  3,  no.  1,  pp.  1070- 1074, 2019.
[9]   C.  Zai,  "Implementasi  Data  Mining  Sebagai Pengolahan Data," Jurnal Portal Data, vol. 2, no. 3, 2022.
[10]  H.  T.  Wijaya,  Mardji  and  M.  T.  Furqon, "PENERAPAN FUZZY K-NEAREST
NEIGHBOR  (FKNN)  UNTUK  DIAGNOSA PENDERITA LIVER BERDASARKAN INDIAN LIVER PATIENT DATASET (ILPD)," Repository Jurnal Mahasiswa PTIIK
UB, vol. 5, no. 9, 2015.
[11]  A. Khairi, A. F. Ghozali and A. D. N. Hidayah, "Implementasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN) untuk  Klasifikasi  Masyarakat  Pra  Sejahtera Desa Sapikerep Kecamatan Sukapura," TRILOGI:  Jurnal  Ilmu  Teknologi,  Kesehatan, dan  Humaniora, vol.  2,  no.  3,  pp.  319-323, 2021.
[12]  A.  R.  D.  N.,  K.  Auliasari  and  Y.  A.  Pranoto, "Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  Seleksi  Calon  Karyawan  Baru (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya)," JATI: (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 4, no. 2, pp. 14-20, 2020.
[13]  C. A. Pamungkas, "Aplikasi Penghitung Jarak Koordinat Berdasarkan Latitude dan Longitude dengan  Metode  Euclidean  Distance  dan Metode Haversine," Jurnal INFORMA Politeknik  Indonusa  Surakarta, vol.  5,  no.  2, pp. 8-13, 2019.
[14]  R. R. W. Tigusti, D. E. Ratnawati and S. Anam, "Implementasi  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FK-NN) Untuk Mengklasifikasi Fungsi
Senyawa  Berdasarkan  Simplified  Molecular Input  Line  Entry  System  (SMILES)," Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 2, no. 12, pp. 6331-6338, 2018.
[15]  E. Y. Astuti, L. S. Martina and Y. B. Santoso,
"Pengembangan
Instrumen Asesmen Komunikasi Bagi Anak ASD (Autism Spectrum  Disorder)," Inclusive:  Journal  of Special  Education, vol.  8,  no.  1,  pp.  53-61,
2022.
[16]  S. Rahayu, J. J. Purnama, H. M. Nawawi and F. S. Nugraha, "Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk  Memprediksi  Gejala  Autism  Spectrum Disorders Pada Anak-Anak," in Prosiding TAU
SNAR-TEK  2019  Seminar  Nasional  Rekayasa dan Teknologi , 2019.
[17]  S.  P.  Martana  and  Hafilda,  "Kriteria  Ruang Sekolah  Khusus  Penyandang  Autisme," Waca Cipta  Ruang:  Jurnal  Ilmiah  Desain  Interior, vol. 7, no. 1, pp. 18-26, 2021.