Sistem Pakar Deteksi Autisme Pada Anak Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto

·         Berfokus pada data (SIA/EDP):

Austime dipergunakan untuk menunjukkan suatu gejala psikosis pada anak-anak yang unik dan menonjol yang sering disebut Sindrom Kanner. Ciri yang menonjol pada sindrom ini antara lain ekspresi wajah yang kosong seolah sedang melamun, kehilangan pikiran, dan sulit sekali bagi orang lain untuk menarik perhatian mereka atau berkomunikasi. Ciri-ciri autisme diantara lain adanya gangguan pada kognitif, bidang interaksi sosial, komunikasi, persepsi sensoris, perilaku, dan bidang perasaan.

·         Berfokus pada pendukung keputusan (SPK):

Sistem inferensi fuzzy merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy yang berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Pada metode Tsukamoto, implikasi setiap aturan berbentuk implikasi “sebab-akibat” di mana antara anteseden dan konsekuen harus ada hubungannya. Tahap-tahap dalam metode Fuzzy Tsukamoto adalah fuzzifikasi, pembentukan aturan, mesin inferensi, dan defuzzifikasi.

·         Berfokus pada konsultasi (sistem pakar):

Aplikasi yang dibangun berfungsi sebagai media informasi mengenai autisme dan perkembangan anak, serta sebagai alat bantu dalam mendeteksi indikasi autisme anak. Sistem yang dibangun ditujukan untuk penggunaan pada sisi end-user, yakni orang tua maupun pakar atau terapis yang berkaitan dengan autisme anak. Oleh karena itu, aplikasi dibangun berbasis Android dan antarmuka dirancang sederhana dan terstruktur alur operasionalnya. Sistem pakar yang dibangun dapat memberikan hasil deteksi autisme berdasarkan kondisi anak yang sesuai dengan aturan ASD Assessment Scale yang direpresentasikan dari pakar dan perhitungan dengan metode Fuzzy Tsukamoto.

Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Autis Pada Anak Dengan Metode Forward Chaining

·         Berfokus pada data (SIA/EDP):

Autis berasal dari kata ‘auto’ yang berarti sendiri. Penyandang autis seakan-akan hidup di dunianya sendiri. Autis merupakan gangguan pervasif yang mencakup gangguan-gangguan dalam komunikasi verbal dan non-verbal, interaksi sosial, perilaku, emosi, dan pengulangan perilaku yang terjadi dalam kontinum ringan sampai parah. Autisme adalah suatu kondisi mengenai seseorang sejak lahir atau saat masa balita yang membuat dirinya tidak dapat membentuk hubungan sosial atau komunikasi dengan cara normal. Gejala autis mulai terlihat sejak anak tersebut lahir atau masih kecil. Biasanya sebelum anak berusia tiga tahun. Diagnosa autis sesuai DSM-IV, harus ada sedikitnya enam gejala dari (1), (2), dan (3) dengan minimal dua gejala dari (1) dan masing-masing satu gejala dari (2) dan (3).

1.    Gangguan kualitatif dalam interaksi sosial yang timbal balik. Minimal harus ada dua gejala dari gejala-gejala di bawah ini:

a)    Tak mampu menjalin interaksi sosial yang cukup memadai: kontak mata sangat kurang, ekspresi muka kurang hidup, gerak-gerik yang kurang tertuju

b)    Tidak dapat bermain dengan teman sebaya

c)    Tidak dapat merasakan apa yang dirasakan oleh orang lain

d)    Kurangnya hubungan sosial dan emosional yang timbal balik.

2.    Gangguan kualitatif dalam bidang komunikasi seperti ditunjukkan oleh minimal satu dari gejala-gejala di bawah ini:

a)  Bicara terlambat atau bahkan sama sekali tak berkembang (dan tidak ada usaha untuk mengimbangi komunikasi dengan cara lain tanpa bicara)

b)    Bila bisa bicara, bicaranya tidak dapat untuk komunikasi

c)    Sering menggunakan bahasa yang aneh dan diulang-ulang

d)    Cara bermain kurang variatif, kurang imajinatif dan kurang bisa meniru.

3.  Suatu pola yang dipertahankan dan diulang-ulang dariperilaku, minat dan kegiatan. Sedikitnya harus ada satu dari gejala di bawah ini:

a) Mempertahankan satu minat atau lebih, dengan cara yang sangat khas dan berlebihlebihan

b)    Terpaku pada suatu kegiatan yang ritualistik atau rutinitas yang tidak ada gunanya

c)    Ada gerakan-gerakan yang aneh yang khas dan diulang-ulang

d)    Seringkali sangat terpukau pada bagian-bagian benda

·         Berfokus pada pendukung keputusan (SPK):

Forward chaining adalah pencocokkan fakta atau penyataan dimulai dari bagian sebelah kiri (IF dulu). Dengan kata lain, penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis.

·         Berfokus pada konsultasi (sistem pakar):

Jika dari ketiga kelompok itu didapatkan tanda tanda minimal dua gejala pada bagian gangguan kualitatif dalam interaksi sosial, satu gejala dari gangguan kualitatif dalam bidang komunikasi, dan satu gejala dari bentuk pola yang dipertahankan secara berulang-ulang dari perilaku, minat dan kegiatan maka dari hasil diagnosa anak tersebut mengalami gangguan autis.

Form Data Gangguan: Untuk memasukkan data gangguan yang baru ketikkan Id gangguan pada text-field Id gangguan dan tuliskan jenis gangguannya pada text-field jenis gangguan.

Form Gejala:

Form Diagnosa:

Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Autis Pada Anak Menggunakan Metode Certainity Factor

·         Berfokus pada data (SIA/EDP):

Autisme merupakan salah satu bentuk gangguan tumbuh kembang, berupa sekumpulan gejala akibat adanya kelainan syaraf-syaraf tertentu yang menyebabkan fungsi otak tidak bekerja secar normal sehingga mempengaruhi tumbuh kembang, kemampuan komunikasi, dan kemampuan interaksi social seseorang. Gejala-gejala autisme dapat terlihat dari adanya penyimpangan dari ciri-ciri tumbuh kembang anak secara normal, yaitu adanya gangguan komunikasi, interaksi sosial, dalam bermain, perilaku, perasaan dan emosi.

·         Berfokus pada pendukung keputusan (SPK):

Faktor kepastian (Certanity Factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN (Kusumadewi, 2003). Certanity Factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. CF menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Certanity Factor menggunakan suatu nilai untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.

CF[H,E]=MB[H,E]-MD[H,E]……………………(1)

dengan:

CF[H,E] = Certainty Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala (evidence) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai 1.Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.

MB[H,E] = ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.

MD[H,E]= ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. Certainty factor untuk kaidah premis tunggal.

CF[H,E]1= CF[H] * CF[E] ]……………………(2)

Nilai certainty factor ada 2, yaitu:

1. Nilai certainty factor kaidah yang nilainya melekat pada suatu kaidah/rule tertentu dan besarnya nilai diberikan oleh pakar.

2. Nilai certainty factor yang diberikan oleh pengguna untuk mewakili derajat kepastian/keyakinan atas premis (misalnya gejala, kondisi, ciri) yang dialami pengguna.

Pada sistem pakar diagnosa gangguan autis ini, ukuran ketidakpercayaan diabaikan atau dianggap nol. Nilai CF diberikan pada tiap gejala yang menyertai suatu penyakit, sehingga didapat banyak nilai CF untuk tiap gejala. Untuk menentukan nilai CF akhir pada suatu diagnosa maka menggunakan rumus CF paralel sebagai berikut:

CF[h,e1^e2] = CF[h,e1] + CF[h,e2] . (1 – CF[h,e1])....(3)

Keterangan :

CF[h,e1^e2] = faktor kepastian paralel

CF[h,e1] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e pertama (antara 0 dan 1)

CF[h,e2] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e kedua (antara 0 dan 1)

Dalam aplikasinya, CF(H,E) merupakan nilai kepastian yang diberikan oleh pakar terhadap suatu aturan, sedangkan CF(E,e) merupakan nilai kepercayaan yang diberikan oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya. Dalam diagnosa suatu penyakit, sangat dimungkinkan beberapa aturan yang menghasilkan satu hipotesis dan suatu hipotesis menjadi evidence bagi aturan lain. Dengan demikian perhitungan diperlukan sebanyak CF gejala yang dipilih sesuai dengan masukan pengguna program ini.

·         Berfokus pada konsultasi (sistem pakar):

Menu login berfungsi untuk validasi user dan menentukan hak akses. Cara pertama, memilih menu login kemudian memasukkan username, password dan level untuk masuk kedalam aplikasi.

 

By: Rayi A.

Source:

Chaq, A., dan Nudin, S. (2016). Sistem pakar untuk mendiagnosa gangguan autis pada anak menggunakan metode certainty factor. Jurnal manajemen informatika, 5(1), 18-26.

Gardenia, M., Tursina, Pratiwi, H. (2016). Sistem pakar deteksi autisme pada anak menggunakan metode fuzzy tsukamoto. Jurnal sistem dan teknologi informasi, 4(1).

Gusman. (2015). Sistem pakar untuk mendiagnosa gangguan autis pada anak dengan metode forward chaning. Jurnal pendidikan dan teknologi informasi, 2(1), 25-42.