Autisme atau biasa disebut Gangguan Spektrum Autisme (GSA) merupakan kelainan perkembangan gangguan fungsi sistem
saraf di otak yang mengganggu proses berpikir manusia sehingga mempengaruhi kemampuan komunikasi dan interaksi seseorang,
gangguan perilaku serta dapat membatasi minat penderitanya. Autisme bukan merupakan penyakit kejiwaan karena merupakan
suatu gangguan yang terjadi pada otak yang menyebabkan berkurangnya fungsi otak dan dapat mempengaruhi perilaku
penderitanya. Penyebab autisme belum diketahui tetapi berdasarkan penelitian autisme disebabkan oleh interaksi antara faktor
genetik dan berbagai paparan negatif dari lingkungan. Gejala gangguan perkembangan ini umumnya dapat diwaspadai sejak anak
berumur 6 bulan. Meskipun autisme tidak bisa disembuhkan tetapi berbagai terapi dapat dilakukan untuk menangani autisme yang
bertujuan agar penderita dapat menyesuaikan diri dalam kehidupan sehari-hari. Berdasarkan data yang dihimpun WHO, rasio anak
yang memiliki gangguan autisme yaitu 1:160, pada tahun 2013 diperkirakan lebih dari 112.000 anak penderita autisme di Indonesia.
Laporan Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit Amerika Serikat (CDC) menyatakan 1% atau 1:100 amak di dunia memiliki
gangguan pekembangan ini. Dengan tercatatnya kasus yang tinggi dan seiring dengan perkembangan teknologi informasi maka
data tersebut membutuhkan metode pengolahan yang tepat agar dapat dimanfaatkan secara maksimal. Salah satu teknik untuk
mengolah data menjadi informasi yaitu data mining. Support Vector Machine termasuk salah satu metode klasifikasi yang dapat
digunakan untuk mendiagnosis autism. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan yaitu Autistic Spectrum Disorder Screening for
Children Dataset yang diperoleh dari UCI machine learning repository yang terdiri dari 292 record dan 21 atribut. Tujuan dari
penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi metode Support Vector Machine untuk diagnosis autisme pada anak.