Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Autisme Pada Anak - Neng Ika Kurniati; R. Reza El Akbar; Panji Wijaksono (Informatika Universitas Siliwangi, 2019)
Autisme merupakan gangguan perkembangan yang dapat dideteksi sejak dini. Setiap tahunnya anak yang mengidap spektrum autisme jumlahnya semakin meningkat. Menurut data dari UNESCO pada tahun 2011, terdapat 35 juta orang penyandang auitisme di seluruh dunia. Rata – rata 6 dari 1000 orang di dunia telah mengidap autisme. Di Amerika Serikat, autisme dimiliki oleh 11 dari 1000 orang. Sedangkan di Indonesia perbandingannya 8 dari setiap 1000 orang. Oleh karena itu, penting bagi orang tua untuk peka terhadap adanya kelainan yang ditunjukkan anak dalam masa perkembangannya agar dapat segera ditangani dan mengurangi resiko yang mengganggu pada perkembangan selanjutnya. Dengan dasar tersebut maka diperlukan sebuah sistem pakar yang dapat membantu orang tua untuk mendeteksi indikasi autisme pada anaknya. Adapun sistem pakar yang dibangun menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto sebagai metode penalaran untuk menentukan hasil deteksi berdasarkan gejala yang ditunjukkan. Sistem pakar ini dibangun berbasis web agar dapat digunakan oleh orang tua maupun instansi/lembaga yang membutuhkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun suatu program aplikasi sistem pakar yang mampu memberikan diagnosis autisme pada anak yang memiliki gangguan ADHD. Manfaat yang dapa dihasilkan dari hasil penelitian ini adalah Memberikan pengetahuan tentang gejala awal autisme pada anak bagi para orang tua, diharapkan mampu membantu para orang tua untuk melakukan penangan awal bagi anak autisme, dapat digunakan untuk mempermudah dokter spesialis anak, guru / psikiater yang menangani autisme untuk memeriksa pasien.