Sistem monitoring gangguan pemusatan perhatian dan hiperaktifitas (GPPH) pada anak menggunakan metode Fuzzy Mamdani

INDONESIA:

Salah satu gangguan pada anak yang sering kali diabaikan adalah GPPH. Hal ini dikarenakan ketidaktahuan orang tua tentang gejala yang dialami oleh anak. Penanganannya pun tidak boleh sembarangan, harus didampingi oleh ahli. Karena langkah-langkah untuk penyembuhannya membutuhkan tahapan-tahapan yang sesuai dengan gejala diperlihatkan. Seiring berkembangnya teknologi dan arus informasi yang semakin cepat proses penyembuhan GPPH dapat dilakukan oleh orangtua. Untuk menjembatani antara ahli dan orang tua adalah melakukan permodelan untuk pemberian stimulan kepada anak sesuai dengan gejala dan umur dari anak tersebut. Dengan dikembangkan permodelan diharapkan mampu mengatasi permasalahan ini.

Dalam pemodelan sistem pendukung keputusan ini diterapkan metode Fuzzy Mamdani untuk menentukan tingkatan stimulan yang digunakan untuk mendapat hasil monitoring. Keempat tahapan fuzzy Mamdani ialah pembentukan himpunan fuzzy dalam tahap ini membentuk himpunan fuzzy variabel input terdiri dari dua variabel yaitu variabel gejala dan umur. Variabel gejala dibagi menjadi 3 klasifikasi yaitu gejala ringan, gejala sedang, gejala akut. Untuk variabel umur dibagi menjadi variabel umur pra, umur middle, dan umur post. Tahap selanjutnya adalah membentuk fungsi implikasi menggunakan fungsi min dan komposisi aturan menggunakan fungsi max serta pada defuzzyfikasi menggunakan metode centroid. Metode ini menghasilkan solusi 9 rule dengan uji coba 4 user.

ENGLISH:

Disorder in children that often ignored is ADHD. This is due to the ignorance because it undetectable by parents. The handling should not be arbitrary and must be accompanied by an expert. Because the steps to healing requires stages according to the symptoms shown. Development of technology and information flow faster healing process ADHD can be done by parents. To solve this gap between experts and parents are doing modeling for giving stimulants to children in accordance with the symptoms and age of the child. With developed modeling is expected to overcome this problem.

In a decision support system modeling is applied Fuzzy Mamdani method for determining levels of stimulants used to obtain the results of the monitoring. The fourth step is the formation of fuzzy Mamdani fuzzy sets in this phase formed the input variable fuzzy set consists of two variables: the variable symptoms and age. Variable symptoms are divided into three classifications, namely low symptoms, medium symptoms, acute symptoms. For the variable age was divided into age variable pre, middle age, and the age of the post. The next stage is shaping functions using function min implications and composition rules using max function as well as on defuzzyfication using centroid method. This method produces a solution 9 4 test rule with the user.