METODE LOGIKA
FUZZY
(Studi Kasus Badan Pendidikan dan Pelatihan Sekolah Khusus
Tandur Childhood Centre)
Skripsi
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Oleh:
Hana Fajriyah
107091002532
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
RANCANG BANGUN APLIKASI PENILAIAN HASIL TERAPI
ANAK AUTIS MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY
(Studi Kasus : Badan Pendidikan & Pelatihan Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre)
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Pada Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
HANA FAJRIYAH
107091002532
Menyetujui,
Pembimbing I Pembimbing II
Fitri Mintarsih, M. Kom Hata Maulana, M.T.I
NIP. 19721223 200710 2 004 NIDN. 0323108402
Mengetahui
Ketua Program Studi Teknik Informatika,
PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI
BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH
DIAJUKAN SEBAGI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN
TINGGI ATAUPUN LEMBAGA MANAPUN.
Jakarta, Oktober 2011
Hana Fajriyah
ABSTRAK
Hana Fajriyah (107091002532), Rancang Bangun Aplikasi Penilaian Hasil Terapi Anak Autis Menggunakan Metode Logika Fuzzy ( Studi Kasus: Badan Pendidikan & Pelatihan Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre ) dibawah bimbingan Fitri
Mintarsih, M.Kom dan Hata Maulana M.T.I.
Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre merupakan salah satu sekolah luar biasa yang memberikan pendidikan dan pelatihan kepada anak-anak berkebutuhan khusus terutama anak autis. Dalam penilaian hasil terapi anak autis yang berlangsung selama ini dilakukan dengan cara konvensional, dimana pihak guru hanya memberikan laporan pada kepala sekolah dan pihak yayasan berdasarkan laporan siswa yang tersusun dalam buku besar. Selain itu, laporan-laporan tersebut hanya dibuat oleh pihak guru secara periode tertentu saja dan tidak terarsip dengan baik sehingga terjadi kehilangan. Hal ini menyebabkan tidak adanya tolak ukur perbedaan antara laporan saat ini dengan laporan sebelumnya. Artinya ,belum terdapat sistem yang dapat menyimpan data nilai secara terorganisir dan dapat melakukan pemantauan secara otomatis serta sistem yang dapat melakukan penilaian hasil terapi yang memiliki kemampuan untuk mengolah data / fakta yang bersifat kabur. Oleh karena itu, Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre memerlukan pengolahan data agar setiap tahun ajarannya dapat menghasilkan peningkatan yang lebih baik.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka dilakukan sebuah rancang bangun aplikasi penilaian hasil terapi anak autis, yang diharapkan memberikan informasi yang akurat, penilaian yang objektif, serta pengolahan data yang fleksibel dan konsisten. Tujuan dari pembuatan tugas akhir ini yaitu untuk memberikan kemudahan kepada user dalam membantu menyelesaikan tugasnya terutama di bidang penilaian hasil terapi, dengan pemanfaatan suatu program aplikasi java. Dalam pengembangan sistem ini, penulis menggunakan metodologi pengembangan sistem Rational Unified Process (RUP). Bahasa pemprogaman yang digunakan yaitu JAVA sebagai antar muka pengguna dan MySQL sebagai databasenya serta pemodelan visual menggunakan UML.
KATA PENGANTAR
Bismillahirrahmannirrahiim………
Assalaamu’alaikum wr. wb
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, yang telah
memberikan rahmat, taufik dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat
menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Shalawat serta salam semoga Allah
limpahkan kepada Nabi besar Muhammad SAW yang telah membawa pertunjuk
dan pedoman hidup bagi manusia, juga kepada keluarga dan sahabat yang telah
mewariskan nilai Islam kepada kita semua.
Skripsi ini penulis buat sebagai syarat kelulusan dalam menempuh
pendidikan jenjang Strata-1 (S1) di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
Jakarta. Selain itu juga penulis berharap penelitian ini dapat bermanfaat sehingga
perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta dapat lebih maju dan lulusannya dapat bekerja secara kooperatif dengan
semua elemen informatika dari seluruh dunia.
Mengingat jasa dan bantuan dari semua pihak maka dalam kesempatan ini
penulis menghaturkan terima kasih yang sedalam-dalamnya :
1. Bapak Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis selaku Dekan Fakultas Sains
dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
2. Bapak Yusuf Durrachman, M.Sc, MIT, Ketua Program Studi Teknik
3. Ibu Fitri Mintarsih M.Kom, dosen pembimbing 1 yang telah banyak
meluangkan waktu dalam memberikan bimbingan.
4. Pak Hata Maulana, S.Si, M.T.I selaku Pembimbing 2 yang telah
pengarahan dan petunjuk - petunjuk yang berharga kepada penulis
sehingga skripsi dapat diselesaikan.
5. Staf Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre, yang telah bekerja sama
dalam penyelesaian skripsi ini.
6. Ibu Ria H.G sebagai Dosen Penguji I dan Ibu Hanifa S. sebagai Dosen
Penguji II yang telah banyak memberikan kritik dan saran pada skripsi ini.
7. Dosen-Dosen Fakultas Sains dan Teknologi yang telah mengajarkan
kepada penulis berbagai macam ilmu yang dapat penulis terapkan dalam
penulisan skripsi ini.
8. Kedua orang tua ku terutama mama tercinta & saudara ku dirumah serta
keluarga besar penulis, yang telah mendidik, membimbing serta
memberikan motivasi dan dukungan baik moril dan materiil dalam
penyusunan skripsi ini.
9. M. Ali F, Dwi W. (Master Programmer ), terimakasih atas pengarahan,
bimbingan, bantuan serta crazy coding-nya ya.
10.Sahabat-sahabatku di PoreperTogether Dede K, Miftahul J, Uyun F, Sarah
Agya E, R. Inge, Ifta A, Rizka Y, Ahmad Balhi, EkaJul, Thoyibah,
Syarifullah M. Nur, Hendra K, Triono dan sahabat-sahabat lainnya yang
terlalu banyak penulis bila disebutkan satu persatu. Penulis mengucapkan
11.Teman-Teman seperjuangan TI & SI UIN 2007, Grup Trobooz yang telah
membantu memberikan support dan motivasi kepada penulis, baik selama
perkuliahan terlebih selama menyelesaikan skripsi ini. Semoga segala
bantuan dan amal baik yang telah diberikan kepada penulis akan dibalas
oleh Allah SWT dengan pahala yang berlipat ganda.
12.Kakak Kelas, Ka Iche, Ka Fadli, Ka Haris yang selalu membantu,
mengajar dan membimbing saya serta memberi informasi seputar
perkuliahan serta penyusunan skripsi ini.
Penulis menyadari masih jauh dari sempurna dalam penelitian ini,
baik penulisan maupun aplikasinya sendiri. Oleh karena itu penulis
mengharapkan saran dan kritik yang dapat membangun skripsi ini lebih
baik lagi. Oleh karena itu kritik dan saran dapat disampaikan melalui e-mail ke hannaheitz@gmail.com. Semoga skripsi ini dapat berguna dan bermanfaat.
Amin
Wassalaamu‟alaikum wr. wb
Jakarta, Oktober 2011
DAFTAR ISI
Halaman Judul ... i
Lembar Persetujuan Pembimbing ... ii
Lembar Pengesahan ... iii
Lembar Pernyataan... iv
Abstrak ... v
Kata Pengantar ... vi
Daftar Isi... ix
Daftar Gambar ... xiv
Daftar Tabel ... xvii
Daftar Simbol ... xix
Daftar Lampiran ... xx
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1Latar Belakang ... 1
1.2Rumusan Masalah ... 4
1.3Batasan Masalah ... 4
1.4Tujuan Penelitian ... 6
1.4.1 Tujuan Penelitian Umum ... 6
1.4.2 Tujuan Penelitian Khusus ... 6
1.5 Manfaat Penelitian ... 6
1.5.1 Bagi Penulis ... 6
1.5.2 Bagi Sekolah ... 7
1.5.3 Bagi Universitas... 7
1.6 Metodologi Penelitian ... 8
1.6.2 Metode Pengembangan Sistem ... 8
1.7 Sistematika Penulisan ... 9
BAB II LANDASAN TEORI ... 10
2.1 Rancang Bangun ... 10
2.2 Aplikasi ... 10
2.3 KonsepDasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) ... 11
2.4 Penilaian Hasil Terapi... 13
2.4.1 Hakikat Penilaian ... 13
2.4.2 Peristilahan Penilaian... 14
2.4.3 Pengertian Terapi ... 15
2.4.4 Tujuan dan Jenis Terapi ... 16
2.4.5 Aspek Penilaian Yang Diukur Dalam Penilaian Anak Autis 17 2.4.6 Penilaian Perkembangan Anak Autis Menggunakan Metode Applied Behavior Analysis (ABA) ... 19
2.5 Autis ... 22
2.5.1 Pengertian ... 22
2.5.2 Ciri-ciri dan Karakteristik Anak Autis ... 24
2.6 Logika Fuzzy ... 26
2.6.1 Fungsi Keanggotaan ... 28
2.6.2 Operator Dasar Zadeh Untuk Operasi Himpunan Fuzzy. ... 35
2.6.3 Fungsi Impilkasi ... 36
2.6.5 Variabel Linguistik ... 37
2.6.6 Fuzzyfikasi ... 37
2.6.7 Inferensi ... 38
2.6.8 Defuzzyfikasi ... 41
2.7Metodologi Rational Unified Process (RUP) ... 43
2.7.1 Fase RUP ... 43
2.7.2 Struktur Dinamis RUP ... 45
2.8Unified Modeling Language (UML) ... 47
2.9Basis Data ... 46
2.9.1 Database Management System (DBMS) ... 48
2.9.2 Relational Database Management System (RDBMS) ... 49
2.10 JAVA ... 49
2.11 MySQL ... 50
2.12 Netbeans IDE 6.9. ... 51
2.13 Literatur Sejenis ... 54
2.14 Pengujian Perangkat Lunak ... 56
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 58
3.1 Metodologi Pengumpulan Data ... 58
3.1.1 Metode Wawancara ... 58
3.1.2 Metode Observasi ... 59
3.1.3 Studi Pustaka ... 60
3.2 Metodologi Pengembangan Sistem ... 61
3.2.1 Fase Permulaan (Inception Phase) ... 61
3.2.2 Fase Pembangunan (Elaboration Phase) ... 63
3.2.3 Fase Konstruksi (Construction Phase) ... 64
3.2.4 Fase Transisi (Transition Phase) ... 65
3.3 Kerangka Berpikir Penelitian ... 66
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 68
4.1 Inception Phase (Fase Permulaan) ... 68
4.1.1 Project Management Workflow ... 68
4.1.1.1 Identifikasi Sistem Berjalan ... 68
4.1.1.2 Identifikasi Sistem Usulan ... 77
4.1.1.3 Estimasi Risk (Resiko) ... 80
4.1.1.4 Membuat Software Development Plan ... 82
4.1.2 Bussines Modelling Workflow ... 84
4.1.2.1Meninjau Usecase Model dari sistem ... 84
4.1.3 Requirement Workflow ... 97
4.1.4 Configuration and Change Management Workflow ... 98
4.1.5 Environment Workflow ... 98
4.2 Elaboration Phase (Fase Pembangunan) ... 100
4.2.1 Project Management Workflow ... 100
4.2.2 Analysis and Design Workflow ... 100
4.2.2.1 Metode Metode Logika Fuzzy Model Sugeno Orde 1 ... 100
Hasil Terapi Menerapkan Logika Fuzzy ... 103
4.2.2.3 Membuat Rancangan Antarmuka (Interface) Sistem ... 115
4.2.2.4Membuat Design Model dengan Pemodelan Object Oriented……….. 120
4.2.3 Implementation Workflow... 141
4.2.4 Test Workflow ... 141
4.3 Construction Phase (Fase Konstruksi) ... 143
4.3.1 Project Management Workflow ... 143
4.3.2 Implementation Workflow... 143
4.3.3 Test Workflow ... 143
4.3.4 Deployment Workflow ... 144
4.4 Transition Phase (Fase Transisi) ... 145
4.4.1 Project Management Workflow ... 145
4.4.2 Implementation Workflow... 145
4.4.21Instalasi Perangkat Lunak ... 145
4.4.3 Deployment Workflow ... 137
4.4.4 Test Workflow ... 147
BAB V PENUTUP ... 148
5.1 Kesimpulan ... 148
5.2 Saran ... 149
DAFTAR PUSTAKA ... 150
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 HimpunanFuzzy pada variabel temperatur ... 26
Gambar 2.2 Representasi Linier Naik ... 30
Gambar 2.3 Representasi Linier Turun ... 30
Gambar 2.4 Kurva Segitiga ... 30
Gambar 2.5 Kurva Trapesium ... 31
Gambar 2.6 Daerah „Bahu‟ pada variabel TEMPERATUR ... 32
Gambar 2.7 Himpunan fuzzy dengan kurva-S; PERTUMBUHAN ... 32
Gambar 2.8 Himpunan fuzzy dengan kurva-S; PENYUSUTAN ... 33
Gambar 2.9 Karakteristik fungsional kurva π ... 34
Gambar 2.10Arsitektur Rational Unified Process ... 44
Gambar 3.1 Kerangka Berpikir Penelitian ... 64
Gambar 4.1 Logo Tandur ... 67
Gambar 4.2 Struktur Organisasi Sekolah Khusus Tandur ... 68
Gambar 4.3 Sistem yang Sedang Berjalan ... 72
Gambar 4.4 Fungsi Keanggotaan input, Variabel Perilaku ... 85
Gambar 4.5 Fungsi Keanggotaan input, Variabel Perilaku ... 87
Gambar 4.6 Fungsi Keanggotaan input, Variabel Kemandirian ... 86
Gambar 4.7 Fungsi Keanggotaan input, Variabel Kemampuan Motorik ... 87
Gambar 4.8 Fungsi Keanggotaan input, Variabel Kognitif & Persepsi ... 88
Gambar 4.9 Fungsi Keanggotaan input, Variabel Komunikasi & Interaksi .... 89
Gambar 4.10 Use case Diagram ... 98
Gambar 4.11 Rancangan Antarmuka Halaman Utama ... 107
Gambar 4.12 Interface Halaman Login Admin & User ... 108
Gambar 4.13 Interface Halaman Utama Admin ... 108
Gambar 4.14 Interface Halaman Admin untuk Input Data Siswa ... 109
Gambar 4.15 Interface Halaman Admin untuk Lihat Data Siswa ... 109
Gambar 4.16 Interface Halaman Admin untuk Input Data Guru ... 110
Gambar 4.17 Interface Halaman Admin untuk Lihat Data Guru ... 111
Gambar 4.18 Interface Halaman User untuk Perhitungan Penilaian ... 111
Gambar 4.19 Interface Halaman User untuk Lihat Hasil Penilaian Semua Siswa ... 112
Gambar 4.20 Interface Halaman User untuk Lihat Hasil Penilaian ... 112
Gambar 4.21 Activity Diagram Use Case Login ... 113
Gambar 4.22 Activity Diagram Use Case Data Siswa ... 114
Gambar 4.23 Activity Diagram Use Case Data Guru ... 116
Gambar 4.24 Activity Diagram Use Case Penilaian ... 118
Gambar 4.25 Activity Diagram Use Case Hasil Penilaian ... 119
Gambar 4.26 Activity Diagram Use Case Bantuan ... 120
Gambar 4.28 Class Diagram ... 122
Gambar 4.29 Sequence Diagram Login ... 123
Gambar 4.30 Sequence Diagram Data Siswa ... 124
Gambar 4.31 Sequence Diagram Data Guru ... 125
Gambar 4.32 Sequence Diagram Penilaian ... 126
Gambar 4.33 Sequence Diagram HasilPenilaian ... 127
Gambar 4.34 Sequence Diagram Bantuan ... 128
Gambar 4.35 Sequence Diagram Logout ... 129
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Perbandingan Literatur Sejenis ... 55
Tabel 4.1 Estimasi Resiko Sistem ... 93
Tabel 4.2 Daftar Tools Pengembangan sistem ... 77
Tabel 4.3 Perbandingan Sistem Keseluruhan ... 80
Tabel 4.4 Variabel Input Penilaian Terapi Beserta Range ... 81
Tabel 4.5 Identifikasi Actor dan Use Case ... 96
Tabel 4.6 Daftar Diagram Use Case ... 97
Tabel 4.7 Skenario Use Case Login ... . 100
Tabel 4.8 Skenario Use Case Data Siswa ... 101
Tabel 4.9 Skenario Use Case Data Guru ... 102
Tabel 4.10 Skenario Use Case Penilaian ... 103
Tabel 4.11 Skenario Use Case Hasil Penilaian ... 104
Tabel 4.12 Skenario Use Case Bantuan ... 105
Tabel 4.13 Skenario Use Case Logout ... 106
Tabel 4.14 Tabel User ... 130
Tabel 4.15 Tabel Data Siswa ... 130
Tabel 4.16 Tabel Data Guru ... 131
Tabel 4.17 Tabel Nilai Fuzzy ... 131
Tabel 4.18 Tabel Tahun Pelajaran ... 132
Tabel 4.19 Tabel Laporan ... 132
DAFTAR SIMBOL
Diagram UML (Unified Modelling Language)
No Nama Diagram Simbol Nama
1 Use Case Diagram
Actor
Use Case Participant
2 Class Diagram
Class
Datatype
Interface Generalization
3 Sequence Diagram
Participant
Simpel Message Synchronous Asynchronous
4 Activity Diagram Titik Awal
Activity
Pilihan untuk mengambil
keputusan
Fork
<no send action> Tanda Pengiriman
<no receive action> Tanda Penerimaan
Interface
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pelaksanaan pendidikan di beberapa sekolah khususnya sekolah luar biasa
belum dipertimbangkan sesuai dengan kebutuhan anak, masalah, dan kemampuan
anak. Guru cenderung hanya mengejar keterlaksanaan apa yang ditargetkan dalam
kurikulum semata. Padahal, ciri khas dalam penyelenggaraan pendidikan anak
berkebutuhan khusus adalah selalu berorientasi pada kebutuhan anak. Layanan
pendidikan lebih ditekankan kepada layanan individual. Hal ini dikarenakan
kebutuhan dan kemampuan setiap anak berbeda-beda. Layanan pendidikan yang
diberikan harus sesuai dengan kebutuhan, masalah, dan kemampuan anak.
Dalam upaya memahami masalah dan kebutuhan anak berkebutuhan
khusus, seorang guru membutuhkan data yang akurat berkenaan dengan
kebutuhan dan masalah yang dihadapi setiap anak didiknya. Untuk dapat
menggali data dan informasi tentang kebutuhan dari masalah yang dihadapi anak,
guru dapat melakukannya melalui kegiatan yang disebut penilaian (asesmen).
Asesmen dapat dipandang sebagai suatu upaya pengumpulan informasi yang akan
digunakan untuk membuat pertimbangan dan keputusan yang berhubungan
dengan anak. Untuk itu, asesmen sangat penting untuk dipergunakan sebagai
Sebuah sekolah luar biasa sebagai salah satu lembaga pendidikan formal juga
berperan penting dalam meningkatkan sumber daya manusia. Oleh karena itu
diperlukan evaluasi atau pemantauan perkembangan penilaian hasil terapi anak
agar berkembang lebih baik.
Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre merupakan salah satu sekolah
luar biasa tingkat sekolah dasar berwawasan di Tangerang. Selain berusaha untuk
menghasilkan anak didik yang berestetika, sekolah ini juga menghasilkan lulusan
yang cerdas, mandiri dan berkarakter. Oleh karena itu, Sekolah Khusus Tandur
Childhood Centre memerlukan pengevaluasian dalam kegiatan belajar mengajar
agar setiap tahunnya dapat menghasilkan peningkatan. Namun sayangnya saat ini
pengevaluasian belum berjalan optimal, dimana pihak guru hanya memberikan
laporan pada kepala sekolah dan pihak yayasan berdasarkan nilai raport siswa
yang tersusun dalam legger atau buku besar. Selain itu, laporan-laporan tersebut
hanya dibuat oleh pihak guru secara periode tertentu saja dan tidak terarsip
dengan baik sehingga terjadi kehilangan data. Hal ini menyebabkan tidak adanya
tolak ukur perbedaan antara laporan saat ini dengan laporan sebelumnya.
Oleh karena itu, Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre memerlukan
pengevaluasian penilaian hasil terapi anak baik dalam kegiatan belajar mengajar
dan terapi. Hal itu bertujuan agar setiap tahun ajarannya dapat menghasilkan
peningkatan yang lebih baik. Dalam penilaian hasil terapi anak autis yang
berlangsung selama ini dilakukan dengan cara konvensional.
Melihat masalah yang ada, penulis merasa perlu membangun aplikasi
pengolahan data serta penilaian hasil terapi anak autis pada Sekolah Khusus
Tandur Childhood Centre dalam menilai kemampuan peserta didiknya dari
berbagai aspek penilaian. Sehingga mendapatkan hasil yang maksimal dalam
pengolahan dan penyimpanan data, yang selama ini membutuhkan waktu yang
cukup lama serta manual agar menjadi aplikasi yang terkomputerisasi, sehingga
pengolahan data dapat berjalan dengan tertib, cepat, tepat dan akurat.
Seiring perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi penelitian mengenai
sistem pendukung keputusan telah banyak digunakan dalam berbagai bidang
diantaranya dalam dunia pendidikan. Dalam dunia pendidikan, Khoirudin,
melakukan penelitian dengan judul Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan
Pembiayaan Usaha Kecil Menengah (UKM) dengan Menggunakan Logika
Fuzzy” Studi Kasus : Bank BPRS Mulya Artha (Siti Nurjannah, β007), Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Calon Rintisan Sekolah Bertaraf International
Dengan Metode Fuzzy Associative Memory (Khoirudin,2008). Adanya penelitian tentang fuzzy dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bank BRI Menggunakan FMADM (Wibowo et, al 2009).. Perancangan Sistem Penempatan & Peminatan Siswa Menggunakan Algoritma
Logika Fuzzy (Edwin Kurnianto,2008). Sistem Penilaian Kinerja Pegawai
Menggunakan Metode Fuzzy (Sanita,2008). Penentuan Bidang Peminatan
Mahasiswa Program Studi TI menggunakan Fuzzy Logic (Tri Hadiyanto
Wobowo,2009).
Metode fuzzy merupakan bagian dari salah satu bidang ilmu komputer yaitu
rangka mencari nilai tengah antara bilangan 0 dan 1. Hal ini seiring dengan usaha
untuk membuat komputer yang bekerja seperti cara manusia berpikir, sebab
komputer pada dasarnya adalah sebuah mesin hitung yang tidak berpikir
(Kusumadewi,2004).
Berdasarkan uraian tersebut diatas, maka saya selaku penulis tertarik
melakukan studi analisis tentang “Rancang Bangun Aplikasi Penilaian Hasil
Terapi Anak Autis Menggunakan Metode Logika Fuzzy” pada Badan
Pendidikan dan Pelatihan Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre. Dengan
adanya penelitian ini diharapkan mampu membantu guru/terapis dalam
memproses penilaian hasil terapi anak autis
1.2 Rumusan Masalah
Sesuai dengan masalah yang diangkat pada latar belakang penulisan, maka
masalah yang akan dibahas adalah :
1. Bagaimana penerapan logika fuzzy dalam penilaian hasil terapi anak autis dapat dikelola dengan menggunakan aplikasi ini sehingga penanganannya
bisa dilakukan dengan optimal pada Sekolah Khusus Tandur Childhood
Centre?
2. Bagaimana membantu guru/terapis dalam memberikan penilaian hasil
1.3 Batasan Masalah
Berdasarkan perumusan masalah diatas maka batasan masalah yang akan
dibahas adalah sebagai berikut :
1. Penulis membatasi tulisan hanya pada ruang lingkup bagaimana membuat
aplikasi penilaian yang berguna untuk memberi nilai serta menganalisa
tingkat hasil terapi anak autis pada Badan Pendidikan & Pelatihan Sekolah
Khusus Tandur Childhood Centre.
2. Parameter yang digunakan dalam penilaian hasil terapi anak autis yaitu
perilaku, kemandirian, kemampuan motorik, kognitif & persepsi dan
komunikasi & interaksi, dimana parameter tersebut merupakan parameter
baku.
3. Pembuatan fungsi keanggotaan fuzzy pada tahap fuzzyfikasi dengan model representasi kurva bahu dan segitiga.
4. Penerapan logika fuzzy pada tahap inferensi menggunakan metode Sugeno. 5. Pada tahap defuzzyfikasi menggunakan metode Weight Average (rata-rata
terbobot).
6. Penilaian yang dilakukan hanya untuk menentukan hasil terapi anak autis
yang diajukan oleh Badan Pendidikan & Pelatihan Sekolah Khusus Tandur
Childhood Centre.
7. Sistem dibuat menggunakan perangkat lunak NetBeans IDE 6.9.1 dan
MySQL versi 5.1.4 sebagai perangkat lunak sistem basis data.
1.4 Tujuan Penelitian
1.4.1 Tujuan Umum
Bagaimana terwujudnya sebuah “Aplikasi Penilaian Hasil Terapi Anak Autis Menggunakan Metode Logika Fuzzy” pada Badan Pendidikan & Pelatihan Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre.
Dimana kehadiran suatu aplikasi penilaian disekolah ini sangatlah
tepat untuk mengatasi penilaian, memonitor serta menganalisa
perkembangan hasil terapi anak berkebutuhan khusus terutama anak autis.
1.4.2 Tujuan Khusus
1. Merancang suatu sistem yang dapat menganalisis dan
mengidentifikasi kriteria-kriteria yang menjadi aspek penilaian dalam
mengevaluasi penilaian hasil terapi anak autis.
2. Merancang suatu aplikasi penilaian hasil terapi anak autis yang
menarik dan mudah dalam penggunaannya.
3. Merancang suatu aplikasi desktop yang efektif dan efisien sehingga bermanfaat untuk semua pihak.
1.5 Manfaat Penelitian
1.5.1 Bagi Penulis
1. Menerapkan dan mengembangkan ilmu-ilmu yang diperoleh selama
mengikuti kuliah serta memenuhi tugas akhir untuk menyelesaikan
2. Menambah pengalaman, memperluas wawasan pemikiran dan
mengembangkan potensi diri.
3. Membandingkan teori yang di dapat diperkuliahan dengan masalah
sebenarnya.
1.5.2 Bagi Sekolah
2. Lembaga pendidikan mendapat masukan bagaimana meningkatkan
hasil terapi anak didiknya melalui sistem yang telah dibuat dalam
mengelola data-data siswa.
3. Meningkatkan kinerja penilaian hasil terapi anak autis.
4. Upaya peningkatan mutu pendidikan dan memberikan sumbangsih
teoritis pada dunia pendidikan khususnya yang berkaitan dengan
anak yang berkebutuhan khusus terutama anak autis.
1.5.3 Bagi Universitas
2. Diharapkan sebagai sumbangan karya ilmiah dalam disiplin ilmu
khususnya dalam bidang teknologi informasi.
3. Berguna sebagai penambah hasil-hasil penelitian yang dapat
dijadikan bahan bacaan bagi peneliti lain dalam mengkaji
1.6 Metodologi Penelitian
1.6.1 Metode Pengumpulan Data
1. Metode Wawancara (Interview)
Metode pengumpulan data dengan mengajukan
pertanyaan-pertanyaan menyangkut penilaian hasil terapi kepada anak autis
kepada pakar psikologi anak berkebutuhan khusus, para pengajar
yang berada di Badan Pendidikan & Pelatihan Sekolah Khusus
Tandur Childhood Centre.
2. Metode Pengamatan
Metode pengumpulan data dan informasi dengan cara meninjau dan
mengamati secara langsung kegiatan yang terjadi di Badan
Pendidikan & Pelatihan Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre.
3. Metode Studi Pustaka & Studi Literatur
Metode pengumpulan data dan informasi dengan membaca
buku-buku referensi serta mempelajari hasil penelitian sejenis sebelumnya
yang pernah dilakukan oleh orang lain.
1.6.2 Metode Pengembangan Sistem
Di samping metode pengumpulan data, metode yang digunakan
dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem
menggunakan Rational Unified Process (RUP). Terdapat 4 fase utama dalam metode ini yaitu inception, elaboration, construction
1.7 Sistematika Penulisan
Untuk memperjelas dan mempermudah pembaca dalam pemahaman yang
dibahas maka konsep sistem yang telah disusun ini dibagi menjadi lima bab.
Adapun sistematika penulisan skripsi ini sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini dibahas mengenai latar belakang, rumusan
masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian,
metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini menjelaskan mengenai teori-teori yang digunakan
sebagai landasan atau dasar dari penulisan skripsi.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini menjelaskan mengenai metode yang penulis
gunakan dalam pengumpulan data maupun metode untuk
merancang sistem yang dilakukan dalam penelitian ini.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini menguraikan hasil dan pembahasan dari rancang
bangun aplikasi penilaian hasil terapi anak autis menggunakan
metode logika fuzzy pada Sekolah Khusus Tandur Childhood Centre.
BAB V PENUTUP
Pada bab ini menguraikan kesimpulan dan saran dari penelitian
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Rancang Bangun
Rancang atau merancang dapat diartikan sebagai mengatur atau
merencanakan segala sesuatu (sebelum bertindak, mengerjakan atau melakukan
sesuatu), yang akan menghasilkan sebuah rancangan dalam bentuk apilkasi.
Sedangkan bangun dapat diartikan sebagai cara dalam menyusun atau susunan
yang merupakan suatu wujud, struktur dan sebagainya (Kamus Besar Bahasa
Indonesia). Jadi, rancang bangun merupakan pengaturan dan perencanaan segala
sesuatu untuk membangun atau menyusun suatu struktur yang ada untuk
menghasilkan rancangan yang baru.
2.2 Aplikasi
Aplikasi adalah penggunaan atau penerapan suatu konsep yang menjadi
pokok pembahasan. Aplikasi dapat diartikan juga sebagai program komputer yang
dibuat untuk menolong manusia dalam melaksanakan tugas tertentu. Aplikasi
software yang dirancang untuk penggunaan praktisi khusus, klasifikasi luas ini dapat dibagi menjadi 2 (dua) yaitu:
1. Aplikasi software spesialis, program dengan dokumentasi tergabung yang dirancang untuk menjalankan tugas tertentu.
2. Aplikasi paket, suatu program dengan dokumentasi tergabung yang
2.3 Konsep Dasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Istilah kecerdasan buatan sebenarnya berasal dari bahasa Inggris:
“Artificial Intelligence”. Jika diartikan tiap kata, artificial artinya buatan, sedangkan intelligence adalah kata sifat yang berarti cerdas. Jadi artificial intelligence maksudnya adalah sesuatu buatan atau suatu tiruan yang cerdas. Cerdas di sini kemungkinan maksudnya adalah kepandaian atau ketajaman dalam
berpikir, seperti halnya otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah.
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem seperti ini umumnya dianggap
sebagai komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan kedalam suatu mesin
(komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan
manusia. Kecerdasan buatan ini bukan hanya ingin mengerti apa itu sistem
kecerdasan, tapi juga mengkonstruksinya.
Stuart Russel dan Peter Norvig (Suyanto, 2007:2) mengelompokkan
kecerdasan buatan menjadi empat kategori. Empat kategori ini mereka dapatkan
setelah mengutip dari beberapa buku yang terkait dengan bidang ini, yaitu :
1. Sistem yang berpikir seperti manusia (Thinking Humanly) Pendekatan ini dilakukan dengan dua cara sebagai berikt :
a. Melalui introspeksi : Mencoba Menangkap pemikiran-pemikiran kita
sendiri pada saat kita berpikir.
2. Sistem yang berpikir secara rasional (Thinking Rationally) Ada dua masalah dalam pendekatan ini, yaitu :
a. Tidak dapat membuat pengetahuan informal dan menyatakan
pengetahuan tersebut kedalam formal term yang diperlukan oleh notasi logika, khususnya ketika pengetahuan tersebut memiliki kepastian
kurang dari 100%.
b. Terdapat perbedaan prinsip antara dapat memecahkan masalah “dalam
prinsip” dan memecahkannya “dalam dunia nyata”.
3. Sistem yang bertindak seperti manusia (Acting Humanly)
Pada tahun 1950, Alan Turing merancang suatu ujian bagi komputer
berintelenjesia untuk menguji apakah komputer tersebut mampu mengelabui
seorang manusia yang menginterogasinya melalui teletype (komunikasi berbasis teks jarak jauh). Komputer tersebut memiliki kemampuan :Natural Language Processing, Knowledge Representation, Automated Reasoning, Machine Learning, Computer Vision, Robotics
4. Sistem bertindak secara rasional ( Acting Rationally)
Membuat inferensi yang logis merupakan bagian dari suatu rational agent.
Hal ini disebabkan satu-satunya cara untuk melakukan aksi secara rasional
adalah dengan menalar secara logis. Dengan menalar secara logis, maka bisa
didapatkan kesimpulan bahwa aksi yang diberikan mencapai tujuan atau
Dalam keempat kategori Artificial Intellijen diatas logika fuzzy masuk dalam kategori keempat, yaitu Acting Rationally, karena logika fuzzy memiliki kemampuan untuk menalar secara logis. Didalam bukunya, Russel dan Norvig
memasukan logika fuzzy ke dalam teknik penalaran dengan pendekatan nilai samar. Penjelasan mengenai logika fuzzy akan dijelaskan pada sub bab selanjutnya.
2.4 Penilaian Hasil Terapi
2.4.1 Hakikat Penilaian
Penilaian merupakan rangkaian kegiatan untuk memperoleh,
menganalisis, menafsirkan data tentang proses dan hasil terapi peserta
didik yang dilakukan secara sistematis dan berkesinambungan, sehingga
menjadi informasi yang bermakna dalam pengambilan keputusan.
Penilaian merupakan bagian yang penting dalam pembelajaran. Dengan
melakukan penilaian, pendidik sebagai pengelola kegiatan pembelajaran
dapat mengetahui kemampuan yang dimiliki peserta didik, ketepatan
metode mengajar yang digunakan, dan keberhasilan peserta didik dalam
meraih kompetensi yang telah ditetapkan. Berdasarkan hasil penilaian,
pendidik dapat mengambil keputusan secara tepat untuk menentukan
langkah yang harus dilakukan selanjutnya. Hasil penilaian juga dapat
2.4.2 Peristilahan Penilaian
Dalam penilaian terdapat beberapa istilah yaitu, evaluasi,
pengukuran, tes dan asesmen. Untuk menyamakan persepsi,
masing-masing istilah akan ditinjau secara lebih rinci.
a. Istilah
1) Pengukuran
Pengukuran adalah proses penetapan ukuran terhadap suatu gejala
menurut aturan tertentu (Guilford, 1982). Pengukuran pendidikan
berbasis kompetensi berdasar pada klasifikasi observasi unjuk kerja
atau kemampuan peserta didik dengan menggunakan suatu standar.
Pengukuran dapat menggunakan tes atau non-tes. Pengukuran
pendidikan bisa bersifat kuantitatif atau kualitatif. Kuantitatif hasilnya
berupa angka, sedangkan kualitatif hasilnya bukan angka (berupa
predikat atau pernyataan kualitatif, misalnya sangat baik, baik, cukup,
kurang, sangat kurang), disertai deskripsi penjelasan peserta didik.
Pengujian merupakan bagian dari pengukuran yang dilanjutkan
dengan kegiatan penilaian.
2) Pengujian
Pengujian dapat diartikan sebagai suatu pernyataan atau tugas atau
seperangkat tugas yang direncanakan untuk memperoleh informasi
tentang atribut pendidikan yang setiap butir pertanyaan atau tugas
tersebut mempunyai jawaban atau ketentuan yang dianggap benar
3) Penilaian
Penilaian adalah kegiatan mengevaluasi pendidikan dengan cara
mengumpulkan informasi mengenai siswa untuk menentukan strategi
pengajaran yang tepat (Wallace & Larsen, 1979). Proses penilaian
mencakup pengumpulan bukti yang menunjukan pencapaian belajar
peserta didik.
4) Evaluasi
Evaluasi adalah penilaian yang sistematik tentang manfaat atau
kegunaan suatu objek (Mehrens & Lehmann, 1991). Evaluasi lebih
diarahkan pada seberapa jauh sesuatu proses atau suatu hasil
seseorang atau program telah dicapai/ diperoleh (Zainul, 1993:6).
2.4.3 Pengertian Terapi
Terapi berarti berusaha untuk memulihkan kesehatan orang yang
sedang sakit atau pengobatan penyakit atau juga diartikan sebagai
perawatan penyakit (Kamus Besar Bahasa Indonesia, 2008) Sedangkan,
pengertian istilah terapi dalam Autisme menurut Kamus Istilah Psikologi
(Dali, 1982), yaitu penanganan atau intervensi terhadap penyandang autis
yang diberikan secara intensif dan terpadu dan memerlukan kerjasama tim
yang berasal dari berbagai disiplin ilmu antara lain psikiater, psikolog,
2.4.4 Tujuan dan Jenis Terapi
A. Tujuan Terapi
1. Sebagai salah satu usaha untuk memulihkan kesehatan orang
yang sakit
2. Sebagai metode pengobatan penyakit
3. Untuk mengurangi dan menghilangkan penyandang / kelainan
wicara dan bahasa.
B. Jenis terapi
a. Terapi Perilaku
Berbagai jenis terapi perilaku telah dikembangkan untuk
mendidik anak-anak dengan berkebutuhan khusus, termasuk
penyandang autism, mengurangi perilaku yang tidak lazim dan
menggantinya dengan perilaku yang bisa diterima dalam
masyarakat.
1. Terapi Okupasi
Terapi okupasi seringkali dilakukan menggunakan Sensory Integration (SI) untuk mentrapi kelainan sensoris pada anak autisma.
2. Terapi Wicara
Bagi anak dengan Speech Delay, maka terapi wicara merupakan pilihan utama. Untuk memperoleh hasil yang
3. Sosialisasi Dengan Menghilangkan Perilaku yang Tidak
Wajar
Untuk menghilangkan perilaku yang tidak dapat diterima
oleh umum, perlu dimulai dari kepatuhan dan kontak mata.
Kemudian diberikan pengenalan konsep atau kognitif
melalui bahasa reseptif dan ekspresif.
b. Terapi Biomedik (obat, vitamin, mineral, suplemen makanan)
c. Sosialisasi Ke Sekolah Regular
d. Sekolah (Pendidikan) Khusus
2.4.5 Aspek Penilaian Yang Diukur Dalam Penilaian Anak Autis
Berikut ini uraian penilaian untuk anak autis dalam
memperoleh peningkatan pengetahuan, keterampilan serta
sikapnya yang dinilai dari beberapa aspek, yaitu Perilaku,
Kemandirian, Kemampuan Motorik, Kognitif & Persepsi serta
Komunikasi & Interaksi.
1. Perilaku
Penilaian yang dilakukan dengan melihat perkembangan
perilaku yang dilakukan anak dalam bersikap dengan lawan
bicaranya. Seperti anak sering mengalami tantrum, tidak ada
2. Kemandirian
Kemandirian ialah mengarahkan dan mengendalikan diri
sendiri dalam berfikir dan bertindak serta tidak bergantung
kepada orang lain secara emosional. Penilaian ini dengan
melihat sejauh mana kemampuan anak untuk mampu mandiri,
tidak bergantung pada orang lain, untuk dirinya sendiri dalam
bersikap dan mengambil keputusan dan mempunyai rasa
tanggung jawab. Seperti anak yang masih perlu dibantu atau
tidak untuk membersihkan diri.
3. Kemampuan Motorik
Penilaian seberapa mampu si anak melakukan koordinasi
gerakan motorik kasar dalam satu aktifitas seperti dalam hal
melompat, berjalan, yang mana mampu dilakukan tapi tidak
terkoordinasi dengan baik.
4. Kognitif & Persepsi
Penilaian kemampuan berpikir si anak seperti kemampuan
pemahaman materi, pengetahuan, analisa dan evaluasi.
5. Komunikasi & Interaksi
Penilaian yang terhadap gerak adaptif dan keterampilan
komunikasi berkesinambungan yang mencakup gerak
2.4.6 Menggunakan Metode Applied BehaviPenilaian Perkembangan
Anak Autis or Analysis (ABA)
Metode ABA (Applied Behavior Analysis) yaitu suatu ilmu perilaku terapan untuk mengajarkan dan melatih seseorang agar menguasai
berbagai kemampuan yang sesuai dengan standar yang ada di masyarakat.
Penggunaan ABA tidak hanya terbatas pada autisme saja, tetapi sangat
luas diterapkan dalam berbagai bidang, yaitu misalnya olahraga,
manajemen, pendidikan, vocational-skill
Salah satu kelebihan dari penggunaan metode ABA sebagai
metode terapi untuk anak autis adalah karena metode ABA ini sistematik,
terstruktur dan terukur.
1. Sistematik yaitu terapi dimulai dari tingkat kemampuan anak saat
assessment (penilaian/pemeriksaan) dibuat, dan apakah prasyarat untuk mengajarkan/melatih aktivitas/program/kurikulum bersangkutan
sudah dikuasai oleh anak, bila belum maka diajarkan/dilatih terlebih
dahulu prasyaratnya. Kemudian, setelah suatu aktivitas dikuasai,
dilanjutkan dengan aktivitas berikutnya yang sudah jelas
urutan-urutan/tahapannya sampai program/kurikulum berakhir/selesai yaitu
anak masuk ke dalam mainstreaming (yaitu anak masuk sekolah reguler, berkembang seperti anak lain sepantarannya, dan kemudian
bisa hidup mandiri di masyarakat).
2. Terstruktur, artinya dalam penyusunan program untuk anak dengan
perkembangan yang sedang terjadi pada anak, sehingga pembuatan
programnya harus terstruktur dimulai dari yang mudah sampai ke
yang paling sulit tidak boleh meloncat-loncat, sebagai contoh : Kita
tidak boleh mengajarkan perintah sederhana tangan keatas kepada
anak jika anak belum dapat melakukan imitasi gerakan motorik kasar
berupa tangan keatas. Kita tidak boleh mengajarkan kontak mata
selama detik kalau anak belum dapat kontak mata selama 1 detik.
Jelasnya bahwa proses terapi harus dilakukan secara terstruktur
dimulai dari aktivitas yang paling mudah, ditingkatkan sedikit demi
sedikit ke aktivitas yang lebih kompleks.
3. Terukur, artinya dalam proses terapi selalu dilakukan penilaian tiap
harinya terhadap perkembangan anak. Untuk penilaian ini ada dua
form yang dapat digunakan.
Form 1 dengan bentuk vertikal, ini digunakan untuk melakukan
penilaian terhadap anak yang baru memulai program terapi (masih
suka menolak instruksi), ada tiga penilaian yang digunakan yaitu : (-)
jika anak tidak melakukan respon terhadap instruksi yang kita berikan,
sebagai contoh : Anak hanya diam saja saat kita instruksikan pegang
kepala. (x) jika anak memberikan respon yang salah terhadap instruksi
yang kita berikan, sebagai contoh : Anak melakukan tepuk tangan saat
kita instruksikan untuk tepuk kepala. (+) jika anak merespon dengan
penilaian yang kita berikan jika anak telah melakukan dua kali
kesalahan.
Form 2 dengan bentuk horizontal digunakan untuk anak-anak yang
sudah cukup baik (tidak banyak menolak instruksi yang diberikan),
ada tiga penilaian yang digunakan yaitu : (A) jika anak dapat memberi
respon secara benar atau cuma salah satu kali dari 15 intruksi yang
diberikan (maksimal instruksi yang harus diberikan pada setiap
aktivitas hanya 15 kali). (C) jika anak melakukan kesalahan dua kali
atau lebih dari 15 instruksi yang diberikan. (P) jika bantuan dari
terapis lebih banyak daripada respon benar dari anak.
2.4.6 Prosedur Pemberian Prompter
Prompter atau bantuan akan kita berikan jika anak telah
melakukan dua kali kesalahan dalam merespon instruksi yang kita berikan,
baik dengan skor (-) atau dengan skor (x). yang harus diperhatikan
prompter harus kita berikan dengan disertai penghargaan atau hadiah,
sebagai contoh:
Instruksi 1 : Terapis : Simon pegang A
Simon : Memegang B
Terapis : Tidak
Nilai : (x)
Instruksi 2 : Terapis : Simon pegang A
terapis : Tidak
Nilai : (-)
Instruksi 3 : Terapis : Simon pegang A
Simon : Baru mau pegang…
Terapis : Segera menarik tangan Simon dan membantunya memegang
huruf A, sebelum Simon memegang salah satu dari huruf A dan B dan
berkata bagus simon ini A
Nilai : P
Di Tandur, Pencacatan harian hasil terapi disebut juga
penilaian A-P. Huruf A dipakai sebagai tanda bahwa anak mampu
melakukan instruksi secara mandiri tanpa promt. Huruf P dipakai untuk
tanda bahwa seorang anak masih perlu diprompt untuk melakukan
instruksi. Apabila secara berturu-turut 3 kali pada instruksi pertama
seorang anak mampu melakukan apa yang diinstruksikan terapis dan pada
waktu yang berlainan juga dilakukan oleh 2 terapis yang lain, dan pada
waktu yang berlainan juga, jadi hasilnya adalah 3 (terapis) X 3 A, maka
untuk aktivitas tersebut anak dianggap sudah mastered.
2.5 Autis
2.5.1 Pengertian
mengenai seseorang sejak lahir ataupun saat masa balita, yang membuat
dirinya tidak dapat membentuk hubungan sosial atau komunikasi yang
normal. Istilah autism baru diperkenalkan sejak tahun 1943 oleh Leo
Kanner, sekalipun kelainan ini sudah ada sejak berabad-abad yang lampau.
Perilaku autistik digolongkan dalam 2 jenis, yaitu perilaku yang
eksesif (berlebihan) dan perilaku yang defisit (berkekurangan). Yang
termasuk perilaku eksesif adalah hiperaktif dan tantrum (mengamuk)
berupa menjerit, menyepak, mengigit, mencakar, memukul dan
sebagainya. Perilaku defisit ditandai dengan gangguan bicara, perilaku
social kurang sesuai, defisit sensoris sehingga dikira tuli, bermain tidak
benar, serta emosi yang tidak tepat
Autisme dalam Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorder R-IV merupakan salah satu dari lima jenis gangguan dibawah payung PDD (Perpasive Development Disorder) di luar ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder) dan ADD (Attention Deficit Disorder). Dibawah ini adalah beberapa pengertian autis menurut para ahli :
a. Kartono (2000) berpendapat bahwa Autisma/Autisme adalah gejala
menutup diri sendiri secara total, dan tidak mau berhubungan lagi
dengan dunia luar keasyikan ekstrim dengan fikiran dan fantasi sendiri.
b. Kartono (1989) berpendapat bahwa Autisma/Autisme adalah cara
berpikir yang dikendalikan oleh kebutuhan personal atau diri sendiri,
menanggapi dunia berdasarkan penglihatan dan harapan sendiri dan
penyandang akan berbuat semaunya sendiri, baik cara berpikir maupun
berperilaku.
c. Yuniar (2002) menambahkan bahwa Autisma/Autisme adalah
gangguan perkembangan yang komplek, mempengaruhi perilaku,
dengan akibat kekurangan kemampuan komunikasi, hubungan sosial
dan emosional dengan orang lain, sehingga sulit untuk mempunyai
ketrampilan dan pengetahuan yang diperlukan sebagai anggota
masyarakat.
Dari keterangan diatas, maka dapat disimpulkan bahwa
Autisma/Autisme adalah gejala menutup diri sendiri secara total, dan tidak
mau berhubungan lagi dengan dunia luar, merupakan gangguan
perkembangan yang komplek, mempengaruhi perilaku, dengan akibat
kekurangan kemampuan komunikasi, hubungan sosial dan emosional
dengan orang lain dan tidak tergantung dari ras, suku, strata-ekonomi,
strata sosial, tingkat pendidikan, geografis tempat tinggal, maupun jenis
makanan.
2.5.2 Ciri-ciri dan Karakteristik Anak Autis
Ciri-ciri umum yang ditemui pada anak penderita autis adalah
sebagai berikut:
a. Kesendirian yang ekstrim dan ketidakresponsifan terhadap orang lain
b. Ketidakmampuan mendalam dalam menggunakan bahasa dengan cara
normal.
c. Tekanan, keharusan dan obsesi yang benar-benar ikut campur dengan
proses belajar dan hidup mandiri (Kanner, 245).
Kombinasi dari beberapa atau semua perilaku ini memberikan
karakteristik bagi individu yang menderita autisme. Perilaku-perilaku ini
bervariasi dalam sindrom dan sikapnya dari penderita satu dengan lainnya.
Sedangkan menurut Asosiasi Psikiater Amerika dalam Diagnostic and Statictical Manual of Mental Disorder (2000), merinci kembali kriteria anak-anak berkebutuhan khusus menurut Kanner tersebut menjadi beberpa
kategori karakteristik yang terdapat pada anak penyandang autis, yaitu :
1. Mengalami penurunan kualitatif dalamm interaksi sosial
2. Mengalami penurunan berbagai perilaku non-verbal, seperti kontak
mata, ekspresi wajah, perawakan badan dan isyarat dalam interaksi
sosial
3. Memiliki sorot mata yang tidak jernih, tidak fokus dan tidak bersinar
4. Kegagalan untuk mengembangkan hubungan kerja sama sesuai dengan
tingkatan perkembangannya
5. Tidak adanya timbale balik emosional
6. Penurunan seara kualitatif dalam komunikasi
7. Ketertarikan pada satu hal dengan intensitas yang berlebihan
Namun sejauh ini, belum ditemukan tes klinis yang dapat mendiagnosa
secara langsung autism. Diagnosa yang paling tepat adalah dengan
cara seksama mengamati perilaku anak dalam berkomunikasi,
bertingkah laku dan tingkat perkembanganya (Puterakembara, 2003).
2.6 Logika Fuzzy
Logika fuzzy (Kusumadewi, 2004 : 1) adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Antara input dan
output terdapat suatu kotak hitam yang harus memetakan input ke output yang sesuai. Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy, antara lain:
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi non linier yang sangat kompleks.
5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan
pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses
pelatihan.
6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy, yaitu: a. Variabel fuzzy dapat berupa bilangan positif maupun negatif.
Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem
fuzzy.
b. Himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
Contoh:
1.Variabel umur, terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu: MUDA, PAROBAYA, dan TUA
2.Variabel temperatur, terbagi menjadi 5 himpunan fuzzy, yaitu: DINGIN, SEJUK, NORMAL, HANGAT, dan PANAS
Gambar 2.1 Himpunan Fuzzy pada variabel temperatur
c. Semesta Pembicaraan
Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan
secara menonton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat
berupa bilangan positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta
pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya.
d. Domain
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan
fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara
monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif
maupun negatif.
Contoh domain himpunan fuzzy:
a. MUDA = [0, 45]
b. PAROBAYA = [35, 55]
c. TUA = [45, +∞] d. DINGIN = [0, 20]
e. SEJUK = [15, 25]
f. NORMAL = [20, 30]
g. HANGAT = [25, 35]
h. PANAS = [30, 40]
2.6.1 Fungsi Keanggotaan
keangggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang
memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan
untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan
fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan :
a. Representasi Linier
Pada representasi liner, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana
dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang
kurang jelas.
Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linier. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat
keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang
memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi
Gambar 2.2 Representasi Linier Naik
Fungsi Keanggotaan:
Representasi linear turun merupakan kebalikan dari linear naik.
tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai
domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.
Gambar 2.3 Representasi Linier Turun
Fungsi Keanggotaan :
b. Representasi Kurva Segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis
linear seperti terlihat pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4 Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotaan :
c. Representasi Kurva Trapesium
Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada
Gambar 2.5 Kurva Trapesium
Fungsi Keanggotaan :
d. Representasi Kurva Bentuk Bahu
Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang
direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya
akan naik dan turun (misalkan: DINGIN bergerak ke SEJUK bergerak
ke HANGAT dan bergerak ke PANAS). Tetapi terkadang salah satu
sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan. Sebagai contoh,
apabila telah mencapai kondisi PANAS, kenaikan temperatur akan
tetap berada pada kondisi PANAS. Himpunan fuzzy ‟bahu‟, bukan
segitiga, digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy. Bahu kiri bergerak dari benar ke salah, sebaliknya bahu kanan
bergerak dari salah ke benar. Gambar 2.6 menunjukkan variabel
Gambar 2.6 Daerah ‘Bahu’ pada variabel TEMPERATUR
e. Representasi Kurva-S
Kurva PERTUMBUHAN dan PENYUSUTAN merupakan kurva-S
atau sigmoid yang berhubungan dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tak linier.
1. Representasi Kurva-S PERTUMBUHAN
Kurva-S PERTUMBUHAN akan bergerak dari sisi paling kiri
dengan nilai keanggotaan nol (0) ke sisi paling kanan dengan nilai
keanggotaan satu (1). Fungsi keanggotaannya akan bertumpu pada
50% nilai keanggotaannya yang sering disebut titik infleksi
(Gambar 2.7).
Gambar 2.7 Himpunan fuzzy dengan kurva-S; PERTUMBUHAN
2. Representasi Kurva-S PENYUSUTAN
Kurva-S PENYUSUTAN merupakan kebalikan dari Kurva-S
PERTUMBUHAN. Nilai keanggotaannya akan bergerak dari sisi
kiri dengan nilai keanggotaan satu (1) ke sisi kanan dengan nilai
keanggotaan nol (0). Seperti Gambar 2.8.
Gambar 2.8 Himpunan fuzzy dengan kurva-S; PENYUSUTAN
Sedangkan fungsi keanggotaan pada kurva PENYUSUTAN adalah
f. Representasi Kurva Bentuk lonceng (Bell Curve) Untuk
merepresentasikan himpunan fuzzy, biasanya digunakan kurva bentuk lonceng. Kurva bentuk lonceng ini terbagi atas 3 kelas, yaitu: Kurva π, BETA, dan GAUSS. Perbedaan ketiga kurva ini terletak pada
gradiennya.
1. Kurva π
Kurva π berbentuk lonceng dengan derajat keangotaan 1
terletak pada pusat dengan domain ( ), dan lebar kurva ( ). Seperti
Gambar 2.9 Karakteristik fungsional kurva π
Fungsi Keanggotaan:
2. Kurva BETA
Seperti halnya kurva PI, kurva beta juga berbentuk lonceng namun
lebih rapat. Kurva ini juga didefinisikan dengan 2 parameter, yaitu
nilai pada domain yang menunjukan pusat kurva ( ), dan setengah
lebar kurva ( ).
Fungsi Keanggotaan:
B (x; , ) = 3. Kurva Gauss
jika kurva PI dan kurva BETA menggunakan 2 parameter yaitu ( )
dan ( ), kurva GAUSS juga menggunakan ( ) untuk menunjukan
nilai domain pada pusat kurva dan (k) yang menunjukan lebar
kurva.
Fungsi Keanggotaan :
2.6.2 Operator Dasar Zadeh Untuk Operasi Himpunan Fuzzy
Seperti halnya himpunan konvensional, ada bebrapa operasi yang
didefinisikan secaara khusus untuk mengkombinasikan dan memodifikasi
himpunan fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau α-predikat. Ada 3 operator dasar yang diciptakan oleh Zadeh, yaitu:
1. Operator AND
Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan.α -predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan
mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada
himpunan-himpunan yang bersangkutan.
μA∩B = min(μA[x], μB[y])
2. Operator OR
Operator ini berhubungan dengan operasi union pada himpunan.α- predikat sebagai hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan
mengambil nilai keanggotaan terbesar anatr elemen pada
himpunanhimpunan yang bersangkutan.
μA B = max (μA[x], μB[y])
3. Operator NOT
Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen pada
himpunan.α-predikat sebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang
2.6.3 Fungsi Impilkasi
Tiap-tiap aturan (proposisi) pada basis pengetahuan fuzzy akan berhubungan dengan suatu relasi fuzzy. Bentuk umum dari aturan yang berhubungan dalam fungsi impikasi adalah:
IF X IS A THEN Y IS B
Dengan x dan y adalah scalar, dan A dan B adalah himpunan fuzzy.
Proposisi yang mengikuti IF disebut anteseden, sedangkan proposisi yang mengikuti THEN disebut konsekuen. Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan operator fuzzy, seperti:
IF (X1 IS A1) o (X2 IS A2) o...o(XN IS AN) THEN Y IS B
Dengan O adalah operator (missal: OR atau AND).
Secara umum ada 2 fungsi impilkasi yang dapat digunakan, yaitu:
a. Min (minimum). Fungsi ini akan memotong output himpunan fuzzy. b. Dot (production). Fungsi ini akan menskala output himpunan fuzzy.
2.6.4 Penalaran Monoton
Metode penalaran secara monoton digunakan sebagai dasar untuk
teknik implikasi fuzzy. Meskipun penalaran ini sudah jarang sekali digunakan namun terkadang masih digunakan untuk penskalaaan fuzzy. Jika 2 daerah fuzzy direlasikan dengan implikasi sederhana sebagai berikut:
IF X IS A THEN Y IS B
Transfer fungsi:
Maka sistem fuzzy dapat berjalan tanpa harus melalui komposisi dan dekomposisi fuzzy. Nilai output dapat diestimasi secara langsung dari nilai keanggotaan yang berhubungan dengan antesedennya.
2.6.5 Variabel Linguistik
Variabel linguistik adalah suatu internal numerik dan mempunyai
nila-nilai linguistik, yang semantiknya didefinisikan oleh fungsi
keanggotaannya (Suyanto, 2008 : 27).
Misalnya, nilai pelajaran adalah suatu variabel linguistik yang bisa
didefinisikan pada interval [50-100]. Variabel tersebut bisa memiliki
nilai-nilai linguistik seperti, „Buruk‟.„Sedang‟, „Baik‟ yang didefinisikan oleh
fungsi-fungsi keanggotaan tertentu. Suatu sistem berbasis aturan fuzzy
terdiri dari tiga komponen utama, yaitu fuzzyfikasi, inferensi, dan
defuzzyfikasi.
2.6.6 Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi merupakan proses pemetaan nilai-nilai input (crisp input) yang berasal yang berasal dari sistem yang dikontrol (besaran non
fuzzy) ke dalam himpunan fuzzy menurut fungsi keanggotaannya. Himpunan
fuzzy tersebut merupakan fuzzy input yang akan diolah secara fuzzy pada proses berikutnya. Untuk mengubah crisp input menjadi fuzzyinput, terlebih dahulu harus menentukan membership function untuk tiap crisp input,
membandingkan dengan membership function yang telah ada untuk menghasilkan harga fuzzyinput.
2.6.7 Inferensi
Setelah fungsi keanggotaan untuk variabel masukan dan
keluarannya ditentukan, basis aturan pengendalian dapat dikembangkan
untuk menghubungkan aksi keluaran pengendali terhadap kondisi
masukannya. Tahap ini disebut sebagai tahap inferensi, yakni bagian
penentuan aturan dari sistem logika fuzzy. Sejumlah aturan dapat dibuat untuk menentukan aksi pengendali fuzzy. Pada basis aturan, aturan If-Then tersebut dapat menghubungkan banyak variabel masukan dan keluaran.
Masukan x dipetakan menjadi keluaran y. Aturan if-then diinterpretasikan sebagai implikasi fuzzy. Terdapat banyak sekali model interpretasi implikasi yang telah dikembangkan.
Sistem inferensi fuzzy merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN dan penalaran fuzzy. Sistem inferensi fuzzy melakukan penalaran menggunakan fuzzy input dan fuzzy rules yang telah ditentukan sehingga menghasilkan fuzzyoutput. Ada 3 metode dalam inferensi yaitu :
1. Metode Tsukamoto
Menurut Kusumadewi dan Purnomo (2004 : 33), pada metode
Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk If-Then
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 terbobot.
Misalkan ada 2 variabel input, Var-1 (x) dan Var-2 (y), serta 1 variabel output, Var-3 (z), dimana Var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan A2 terbagi atas 2 himpunan B1 dan B2, Var-3 juga terbagi
atas 2 himpunan yaitu C1 dan C2 (C1 dan C2 harus monoton). Ada
aturan yang digunakan, yaitu:
[R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is C1)
[R1] IF (x is A2) and (y is B1) THEN (z is C2)
2. Metode Mamdani
Menurut Kusumadewi dan Purnomo (2004 : 39), Metode ini sering
disebut metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Dalam metode mamdani, untuk
mendapatkan output diperlukan empat tahapan yaitu : 1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada metode ini, baik variabel input maupun variabel output
dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. 2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan)
Fungsi aplikasi turunan yang dipergunakan adalah Min.
Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem
fuzzy, yaitu Max, Additive dan probabilistic OR (probor). 4. Penegasan (defuzzy)
Input dari proses defuzzy adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan
fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crips tertentu sebagai output.
3. Metode Sugeno
Menurut Kusumadewi dan Purnomo (2004:49), penalaran dengan
metode sugeno hampir sama dengan mamdani, hanya saja output
(konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linier. Metode ini diperkenalkan oleh
Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985.
Ada 2 Model Fuzzy Sugeno : 1. Model Fuzzy Orde-Nol
Bentuk umum Metode Sugeno Orde 0 adalah :
IF (X1 is A1)o(X2 is A2)o(X3 is A3)o…o(XN is AN) THEN z=k
2. Model Fuzzy Orde-Satu
Secara umum bentuk model fuzzy sugeno Orde-Satu adalah : IF (X1 is A1)o…o(XN is AN) THEN z= p1*x1 + … + pN*xN + q dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai anteseden, dan pi adalah suatu konstanta (tegas) ke-i dan q juga merupakan konstanta
dalam konsekuen. Apabila komposisi aturan menggunakan metode
Sugeno, maka defuzzy dilakukan dengan cara mencari nilai
rata-ratanya.
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode sugeno.
Menurut Kusumadewi (2002 : 99) metode Sugeno lebih cocok untuk
analisis secara matematis serta komputasinya pun lebih efisien dibanding
metode Mamdani dan Tsukamoto.
2.6.8 Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi atau penegasan berfungsi untuk mengubah fuzzy output menjadi nilai crips value berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan. Terdapat beberapa metode defuzzyikasi yang telah berhasil
diaplikasikan untuk berbagai macam masalah.
Disini penulis hanya menampilkan empat metode dalam
defuzzifikasi, yaitu :
1. Height Method
Metode ini dikenal juga sebagai prinsip keanggotaan maksimum karena
keanggotaan maksimum. Oleh karena itu, metode ini hanya bisa dipakai
untuk fungsi keanggotaan yang memiliki keanggotaan 1 pada suatu
nilai crips tunggal dan 0 pada semua nilai crips yang lain. Fungsi seperti ini disebut juga sebagai singleton.
2. First (or Last) of Maxima
Metode ini juga menggunakan generalisasi dari Height Method untuk kasus dimana fungsi keanggotaan output memiliki lebih dari satu nilai maksimum. Sehingga, nilai crips yang digunakan adalah salah satu dari nilai yang dihasilkan dari maksimum pertama atau maksimum terakhir
(tergantung aplikasi yang dibangun).
3. Center Of Area
metode ini menghitung nilai crips menggunakan rumus : y * =
Dimana y * adalah suatu nilai crips, y adalah crips input dan μR adalah
derajat keanggotaan dari y.
4. Weight Average
Metode ini mengambil nilai rata-rata dengan menggunakan pembobotan
berupa derajat keanggotaan. Metode ini menghitung nilai crips
menggunakan rumus :
Z =
Dimana m adalah nilai minimum dari derajat keanggotaan pada aturan
