## Jurnal Ilmiah Informatika (JIF)
|    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049    |
Jurnal online di akses di http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif

## Artificial  Intellegence  Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Kelenjar  Getah  Bening (Lymphadennopathy) Menggunakan  Fuzzy Inference System (Fis)  Di Kota Batam
Sestri Novia Rizki,  Algifanri Maulana
Universitas Putera Batam, Jl. R. Soeprapto Mukakuning, Batam 29434,Indonesia.

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 1 Februari 2018
Revisi Akhir: 10 Maret 2018 Diterbitkan Online : 23 Maret 2018 Health is a basic thing to be maintained in life, because with a strong health and physical man can run his life. Batam is a rapidly growing city seen from many residents who live in the city of batam, but most of them are less healthy so that the disease is easy to come, another thing that is less his expert in the lymph node and  costly in his treatment.  The dangerous condition that causes swollen glands is a blood infection. A person suffering from a blood infection will look  very weak. And will also  experience a  fever that will worsen and also accompanied by a body that feels shivering. This infection is caused by a bacterial attack and someone who experienced it should be treated as soon as possible in hospital. The clear-spoken cleavage is part of the human body's defense system. output Solving production problems using the Sugeno and Sugeno  fuzzy methods corrects the weaknesses of the pure fuzzy system to add a simple mathematical calculation as part of THEN. In this change, the fuzzy system has a weighted average value (Values) in the IF- THEN fuzzy rules section. The Sugeno fuzzy system also has a disadvantage, especially in the THEN part, that is, by mathematical calculations that it can not provide a natural framework for representing human knowledge in fact. This method uses the mathematical constants or functions of the input variables, and in the defuzzification process uses the centralized mean method.
K ATA K UNCI
Kelenjer geta Bening, fuzzy inference system, metode Sugeno

## K ORESPONDENSI
No HP: 082391170266 E-mail: noviasestri@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Profil  kesehatan  Kota  Batam  juga  diharapkan  dapat digunakan  sebagai  sarana  pemantauan,  pembinaan  dan pengawasan  upaya  program  dan  pelayanan  kesehatan Kota, karena sebagian besar masyarakat  Kota Batam baik di  kota    terutama  pedalaman  masih  sulit  mendapatkan pelayanan  kesehatan  walaupun  dalam  skala  minimal. Derajat  Kesehatan  dipengaruhi  banyak  hal  (faktor determinan)  diantaranya  faktor  geografis,  demografis, sosial  serta  budaya  serta  faktor  perilaku.  Mewujudkan derajat  kesehatan  yang  optimal  bagi  masyarakat  Kota Batam memerlukan kesadaran yang adekuat perlu proaktif masyarakat, bergandeng tangan dengan instansi terkait    pemerintah  kota  Batam  untuk  melaksanakan pembangunan  di  Kota  Batam  khususnya  dibidang kesehatan.  Faktor  perilaku  sangat  berperan  dalam meningkatkan  derajat  kesehatan  masyarakat,  untuk  itu upaya  meningkatkan  pengetahuan,  kepedulian  dan menumbuhkan  kesadaran  dan  kemauan  yang  pada
akhirnya  menumbuhkan  sikap  untuk  berperilaku  hidup sehat.
Kelenjar getah bening merupakan bagian dari sistem imun dalam tubuh yang terdapat di bagian bawah rahang, ketiak, dan pangkal paha. Kelenjar getah bening juga mempunyai peran untuk menangkal dan melawan bakteri, infeksi, dan virus  yang  menyerang  tubuh.  Namun  jika  getah  bening dalam  tubuh  seseorang  mengalami  pembesaran  atau pembengkakan,  justru  inilah  yang  bisa  menyebabkan kondisi  kesehatan  seseorang  menurun  dan  bisa  beresiko terhadap  munculnya  penyakit,  seperti  penyakit  kelenjar getah bening. Selain infeksi ringan, infeksi dari virus juga bisa  menimbulkan  terjadinya  pembengkakan  kelenjar. Seperti  infeksi  virus  rubella  atau  infeksi  dari  demam kelenjar.  Pembengkakan  kelenjar  juga  bisa  ditimbulkan oleh  penyakit  lupus,  campak,  dan rematoidarthritis . Namun  penyebab  pembengkakan  seperti  ini  kasusnya sangat jarang. Pembengkakan kelenjar getah bening selain jenis yang bisa pulih dengan sendirinya, ternyata ada juga jenis pembengkakan  yang tergolong kategori  mematikan. Pembengkakan  yang  tergolong  mematikan  ini  bisa  saja
disebabkan  karena  adanya  infeksi  darah  atau  adanya penyebaran  kanker  pada  jaringan  kelenjar  getah  bening. Logika  adalah  ilmu  yang  mempelajari  secara  sistematis kaidah-kaidah  penalaran  yang  absah  ( valid ).  Dewasa  ini terdapat  2  konsep  logika,  yaitu  logika  tegas  dan  logika fuzzy . Logika tegas hanya mengenal dua keadaan yaitu: ya atau  tidak, on atau off , high atau low ,  1  atau  0.  Logika semacam ini disebut dengan logika himpunan tegas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Logika Fuzzy
Profesor  L.  A.  Zadeh  pada  kesempatan  ulang  tahunnya yang  ke  95  dan  tahun  ke  50  kelahiran  logika fuzzy . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengusulkan  metode  baru untuk  menemukan  frequent  itemset  temporal  dalam himpunan bagian yang terus menerus dari dataset dengan transaksi  kuantitatif.  Penting  untuk  dicatat  bahwa meskipun  itemset  temporal  ini  mungkin  memiliki dukungan atau kejadian yang relatif tinggi dalam interval waktu  tertentu,  namun  tidak  perlu  mendapat  dukungan serupa di seluruh dataset, yang membuatnya hampir tidak mungkin  untuk  mengekstraknya  menggunakan  algoritma tradisional yang ada.
Beberapa  alasan  mengapa  orang  menggunakan  logika Fuzzy , antara lain:
1. Konsep  logika fuzzy mudah  dimengerti.  Karena logika fuzzy menggunakan  dasar  teori  himpunan, maka  konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy tersebut cukup mudah untuk dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat  fleksisbel,  artinya  mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan, dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.
3. Logika fuzzy memiliki  toleransi  terhadap  data  yang cukup  homogeny,  dan  kemudian  ada  beberapa  data “eksklusif”, maka logika fuzzy memiliki kemampuan untuk menangani data eksklusif tersebut
4. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus  melalui proses pelatihan. Dalam  hal  ini, sering  dikenal  dengan  istilah fuzzyexpertsistem menjadi bagian terpenting
5. Logika fuzzy didasari pada bahasa alami. Logika fuzzy menggunakan  bahasa  sehari-hari  sehingga  mudah dimengerti.

## Sistem Inference System
Sistem  Inferensi Fuzzy Metode  Mamdani  Metode Mamdani sering juga dikenal dengan  nama metode min – max .    Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani pada tahun 1975.  Untuk mendapatkan output diperlukan 4 tahapan, diantaranya :
1. Pembentukan himpunan fuzzy Pada metode mamdani baik  variabel input maupun  variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy .
2. Aplikasi  fungsi  implikasi  Pada  Metode  Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah min
3. Komposisi  aturan  Metode  yang  digunakan  dalam melakukan inferensi sistem fuzzy ,  yaitu Metode Max ( Maximum ).
4. Penegasan  ( defuzzy ) Defuzzyfikasi pada  komposisi aturan  mamdani  dengan  menggunakan  metode centroid .    Dimana  pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah.
a. Fuzzy Metode Centroid ( Composite Moment ) Pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan cara  mengambil  titik  pusat  ( z* )  daerah Fuzzy . Secara umum dirumuskan:
𝑧 ∗= ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑧 ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑧 → untuk semesta kontinu
𝑧 ∗= ∑ 𝑧 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝜇(𝑧 𝑗 ) ∑ 𝜇(𝑍 𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 → untuk semesta diskret
b. Metode Bisektor
Pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  pada  domain Fuzzy yang memiliki  nilai  keanggotaan  separuh  dari  jumlah total nilai keanggotaan pada daerah Fuzzy. Secara umum dituliskan:
Z p sedemikian sehingga
∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 =   ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑅𝑛 𝑝 𝑝 𝑅1 c. Metode Mean of Maximun (MOM)
Pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  rata-rata  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
d. Metode Largest of Maximum (LOM)
Pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  terbesar  dari  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum . e. Metode Smallest of Maximum (SOM)
Pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  terkecil  dari  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum . meningkat  saat  menguji  metode  pengendalian fuzzy Mamdani  yang  memberi  hasil  berlawanan dengan  intuisi  bila  diterapkan  pada  pemodelan pemodelan fuzzy untuk ekspresi linguistik seperti "kecil,  sangat  besar",  dan  lain-lain.  Belakangan, bahkan  telah  terbukti  bahwa  metode  Mamdani dalam  hal  ini  Kasus  tidak  bisa  bekerja  secara prinsip.  Model fuzzy /  linguistik  sejak  awal dikembangkan  dengan  menggunakan  logika formal. Namun, formulasi asli  berdasarkan versi predikat  dari,  disebut  demikian,  logika  fuzzy dengan  sintaks  yang  dievaluasi  ternyata  tidak memuaskan  secara  rapi.  Perumusan  baru  yang menggunakan  bahasa  logika fuzzy matematika tingkat  tinggi  jauh  lebih  sesuai  dan  transparan (NOV´AK, 2016)

## Metode Sugeno
Sistem  inferensi fuzzy menggunakan  metode  Sugeno, memiliki  karakteristik  yaitu  konsekuen  tidak  merupakan himpunan fuzzy , namun merupakan suatu persamaan linier dengan  variabel-variabel  sesuai  dengan  variabel-variabel inputnya.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. Ada 2 model untuk sistem inferensi
fuzzy dengan menggunakan metode TSK, yaitu model TSK orde-0  dan  model  TSK  orde-1.(Agus  Naba,  2009) Keluaran  aturan  demikian  bukan  dalam  bentuk  fungsi keanggotaan,  tetapi  sebuah  bilangan  yang  mana  berubah secara  linier  terhadap  variabel-variabel input ,  yaitu mengikuti suatu persamaan bidang z = av + bw + c. Jika b=0,  sistem  inferensi  dikatakan  berorder  satu  dimana keluarannya mengikuti persamaan garis, yaitu z = av + c. Jikaa=b=0, sistem inferensi dikatakan berorder nol, karena keluarannya berupa sebuah bilangan konstan, yaitu z=c. Penalaran  ini  hampir  sama  dengan  penalaran Mamdani , hanya  saja output (konsekuen)  sistem  tidak  berupa himpunan Fuzzy ,  melainkan  berupa  konstanta  atau persamaan linear.
a. Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol Bentuk Umum:
IF (X1 is A1) • (X2is A2) • (X3is A3) •…. • (XNisAN) THEN z = k (11) Dengan Ai adalah  himpunan fuzzy ke- I sebagai anteseden , dan k adalah konstanta (tegas)
sebagai konsekuen.
b. Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu BentukUmum: IF (X 1 is A 1 ) •….• (X N is A N ) THEN z = p 1 * x 1 + …+ p N * X N + q (12)
Dengan Ai adalah  himpunan fuzzy ke- I sebagai anteseden ,  dan pi adalah  suatukonstanta  ke- i dan q merupakan konstantadalam konsekuen.

## 3. METODOLOGI

## Desain Penelitian
Teori  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  memecahkan suatu masalah dan dapat pula digunakan untuk melakukan analisis masalah berdasarkan data yang telah dikumpulkan dari suatu penelitian.
Gambar 1 Desain Penelitian

## Lokasi Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  dalam    kegiatan  ini  dengan mengambil data responden yang dilakukan pada tanggal 20 November 2017. Pengambilan data diperoleh dengan cara menyebarkan  angket  kepada  Penduduk  kota  Batam Kepuluan Riau.

## Variabel Penelitian
Adapun  variabel  yang  peneliti  gunakan  adalah  sebagai berikut:
1) Variabel Input
a) Pembesaran  kelenjar  getah  bening  di  leher, ketiak, atau selangkangan, tanpa merasakan sakit
b) Demam dan menggigil
c) Kelelahan yang terus-menerus
d) Penurunan  berat  badan  yang  tidak  jelas penyebabnya
e) Kehilangan seleran makan
2) Variabel Outpiut
a) Stadium 1
b) Stadium 2
c) Stadium 3
d) Stadium 4

## Analisis Data
Berikut  tabel  analisis  data  yang  akan  dilakukan  di  dalam penelitian yang peneliti lakukan
Tabel 1. Himpunan Kabur Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input Pembesaran Kelenjar [0 100] Demam dan Menggigil [0 100] Kelelahan [0 100] Penurunan Berat Badan [0 100] Hilang Selera [0 100] Output Prediksi [0 100] Mendefinisikan Ruang Lingkup Masalah
Mencari dan Mempelajari literatur Menganalisa Masalah Menentukan Tujuan Mengumpulkan data dan informasi Menentukan Tujuan Mengolah Data dengan Metode Mamdani Menganalisa data-data yang ada Menarik Kesimpulan Mengimplementasikan dengan Matlab 6.1
Tabel 2. Domain Himpunan Fuzzy Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Semesta Pembicaraan Pembesaran Kelenjar Besar [50 100] [50 70 100] Sedang [30 70] [30 50 70  ] Kecil [050] [0  30  50] Demam dan menggigil Tinggi [50 100] [50 70 100] Sedang [30 70] [30  50  70] Rendah [050] [0  30  50] Kelelahan Sangat lelah [50 100] [50 70 100] Lelah [30 70] [30  50  70] Tidaklelah [050] [0  30  50] Penurunan Berat badan Banyak [50 100] [50 70 100] Sedang [30 70] [30  50  70] Sedikit [0 50] [0   30  50] Hilang selera maka Banyak [50 100] [50 70 100] Sedang [30 70] [30 50 70] Kecil [0 50] [0   30  50] Keputusan Staduim 1 [0  0,25] [0] Stadium 2 [0,25 5] [0,25] Stadium 3 [5 0,75] [0,75] Stadium 4 [0,75 1] [1]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Sistem untuk Variabel Pembesaran kelenjar
Tabel 4. Himpunan Fuzzy Variabel Pembesaran Kelenjar
Semesta Pembicaraa n Nama Himpuna n Fuzzy Mode l MF Paramete r Domai n 0-100 Besar Trimf [50 70 100] 50-100 0-100 Sedang Trimf [30 50 70] 30-70 0-100 Kecil Trimf [0 30 50] 0-50
Diagram membership function untuk variabel Pembesaran kelenjerdapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2.  Membership Function Untuk Variabel

## Pembesaran Kelenjar

## Analisa Sistem untuk Variabel Demam dan Menggigil
Variabel    demam  dan  menggigil  adalah  penyakit  yang menimbulkan  gejala  demam.  Namun,  pada  pasien limfoma, demam yang terjadi biasanya tidak terlalu tinggi, yaitu sekitar 37 derajat celsius dan tidak pernah lebih dari 38  derajat  celsius.  Demam  pun  akan  hilang  timbul  Nilai variabel  Damam  dan  menggigil  dibagi  atas  3  penilaian yaitu:
Tabel 3.  Himpunan Fuzzy variabel Demam dan menggigil
Semesta Pembicaraan Nama Himpunan Fuzzy Model MF Parameter Domain 0-100 Tinggi Trimf [50 70 100] 50-100 0-100 Sedang Trimf [30 50 70] 30-70 0-100 Sedang Trimf [0 30 50] 0-50
Diagram membership function untuk variabel Demam dan Menggigil dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Membership Function Untuk VariabelDemam dan Menggigil

## Analisa Sistem untuk Variabel Kelelahan
Variabel Pasien limfoma biasanya juga akan merasa sangat lelah atau lemah. Misalnya, napas menjadi pendek dan sulit bernapas  saat  tingginya  aktivitas,  padahal  sebelumnya baik-baik  saja..  Nilai  variabel  Kelelahan  di  bagi  atas  3 Penilaian yaitu:
Tabel 5. Himpunan Fuzzy Variabel Kelelahan
Semesta Pembicaraa n Nama Himpuna n Fuzzy Mode l MF Paramete r Domai n 0-100 Sangat Lelah Trimf [50 70 100] 50-100 0-100 Lelah Trimf [30 50 70] 30-70 0-100 Tidak Lelah Trimf [0 30 50] 0-50
Diagram membership  function untuk  variabel  Kelelahan dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Membership Function Untuk VariabelKelelahan

## Analisa Sistem untuk Variabel Penurunan Berat Badan
Penurunan  berat badan tanpa  sebab  yang  jelas  juga perlu diwaspadai karena ini bisa menjadi salah satu gejala kanker getah bening. Biasanya, penurunan berat badan lebih dari 10 persen dan setidaknya terjadi selama 6 bulan.
Tabel  6 .Himpunan Fuzzy variabel Penurunan Berat
Badan Semesta Pembicaraa n Nama Himpuna n Fuzzy Mode l MF Paramete r Domai n 0-100 Banyak Trimf [50 70 100] 50-100 0-100 Sedang Trimf [30 50 70] 30-70 0-100 Sedikit Trimf [0 30 50] 0-50
Diagram membership  function untuk  variabel  Penurunan berat badandapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Membership Function Untuk Variabel Pembesaran Kelenjar

## Analisa Sistem untuk Variabel Hilang Selera Makan
Variabel hilang selera makan merupakan termasuk ciri ciri penyakit  kelenjer  getah  bening.  Variabel  Hilang  selera makan adalah input yang merupakan nilai rata-rata adalah Banyak kecil dan sedang.
Nilai  variabel  Hilang  selera  makan  dibagi  atas  3  kriteria yaitu:
Tabel 10. Himpunan Fuzzy Variabel Hilang Selera Makan Semesta Pembicaraa n Nama Himpuna n Fuzzy Mode l MF Paramete r Domai n 0-100 Banyak Trimf [50 70 100] 50-100 0-100 Sedang Trimf [30 50 70] 30-70 0-100 Sedang Trimf [0 30 50] 0-50
Diagram membership function untuk variabel Hilang selera makandapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Membership Function Untuk Variabel

## Pembesaran Kelenjar

## Analisa Sistem untuk Variabel Keputusan
Merupakan  hasil  akhir  dari  penalaran  akhir,  variabel keputusan terdiri dari Stadium 1, Stadium 2, Stadium 3 dan stadium 4.
Tabel 4.   Himpunan Fuzzy Variabel Keputusan
Semesta Pembicaraa n Nama Himpuna n Fuzzy Mode l MF Paramete r Domai n 0-100 Stadium 1 Trimf [00,25] 0 0-100 Stadium 2 Trimf [0,25] 0,25 0-100 Stadium 3 Trimf [0 0,75] 0,75 0-100 Stadium 4 Trimf [0,75 1] 1
Diagram membership  function untuk  variabel  Keputusan dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Membership Function Untuk Variabel Keputusan Sugeno

## Fuzzyfication
Input : Pembesaran kelenjer= 80; Demam dan Menggigil = 90; Kelelahan = 100;  Penurunan Berat  Badan= 85 ; Selera makan  = 75.
1. Pembesaran Kelenjer, terdiri dari 3 himpunan fuzzy , yaitu Besar, sedang, dan Kecil. Jika diketahui aspek Pembesaran Kelenjer80, maka: µ Kecil [80] = 0 µSedang [80] = 0 µ Besar[80] = (c-x)/(c-b) = (100-80)/(100-70) = 20/30 = 0,6
2. Demam dan menggigil, terdiri dari 3 himpunan fuzzy , yaitu  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Jika  diketahui
Damam dan menggigil sebesar 90, maka µ Rendah [90 ] = 0 µ Sedang [90] = 0 µ Tinggi [90] = (c-x)/(c-b) = (100-90)/(100-70) = 10/30 = 0,3
3. Kelelahan, terdiri dari 3 himpunan fuzzy , yaitu Tidak Lelah,  lelah,  dan  Sangat  lelah.  Jika  diketahui Kelelahan sebesar 100, maka: µ Sangat Lelah [100] = (c-x)/(c-b) = (100-100)/(100-70) = 0/70 = 0 µ Lelah [39] = 0 µ Tidak Lelah Lelah[39] = 0
4. Penurunan  Berat  Badan,  terdiri  dari  3  himpunan fuzzy ,  yaitu  Banyak,  sedang,  dan  Sedikit.  Jika diketahui Penurunan Berat Badan sebesar 85, maka:
µ Sedikit [85] = 0 µ Sedang   [85] = 0 µ Banyak [85] =(c-x)/(c-b)
= (100-85)/(100-70) = 15/30 = 0.5
5. Selera  Makan,  terdiri  dari  3  himpunan fuzzy ,  yaitu Banyak,  sedang,  dan  Sedikit.  Jika  diketahui
Penurunan Berat Badan sebesar 85, maka: µ Sedikit [75] = 0 µ Sedang [75] = 0 µ Banyak [85] = (c-x)/(c-b) = (100-75)/(100-70) = 25/30 = 0.83

## Inference
Aturan  yang  dipakai  adalah  berdasarkan  angket  yang disebar  yaitu  dari  maksimal    aturan  yang  dapat  dibentuk dan  yang  terpilih  paling  banyak  oleh  responden  untuk menyatakan relasi antara input dan output . Dari pemetaan tersebut terlihat bahwa maksimal aturan  sebagai berikut :
1. [R1]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Besar)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
2. [R2]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
3. [R3]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Kecil)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
4. [R4]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Sangat Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
5. [R5]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Rendah) AND (Kelelahan is  Lelah  Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
6. [R6]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Tidak  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
7. [R7]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Barat  badan  is Sedang) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
8. [R8]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Sedikit) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 4).
9. [R9]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Sedang) Then (Keputusan is Stadium 4).
10. [R10]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Sedikit) Then (Keputusan is Stadium 3).
11. [R11]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Sangat  Kelelahan)  AND  (Penurunan  Brat  badan  is Banyak) AND (Kehilangan selera makan Is Banyak) Then (Keputusan is Stadium 3).
12. [R12]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 2).
13. [R13]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Tinggi) AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan  is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 2).
14. [R14]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is  Sangat Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND (Kehilangan selera makan Is Sedang) Then (Keputusan is Stadium 2).
15. [R15]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is banyak) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 2).
16. [R16]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Banyak)  Then (Keputusan is Stadium 2).
17. [R17]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedikit)  Then (Keputusan is Stadium 2).
18. [R18]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Kecil)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 2).
19. [R19]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan mengggil is Rendah) AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 2).
20. [R20]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Kurang Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND (Kehilangan selera makan Is Sedang) Then (Keputusan is Stadium 2).
21. [R21]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan
is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedikit) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 2).
22. [R22]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Sedang)  AND (Demam dan  mengggil  is Sedang)  AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedikit)  Then (Keputusan is Stadium 2).
23. [R23]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Kecil)  AND (Demam dan mengggil is Rendah) AND (Kelelahan is Tidak  Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedikit)  AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedikit) Then (Keputusan is Stadium 1).
24. [R24]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Kecil)  AND (Demam dan mengggil is Rendah) AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedang) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 1).
25. [R25]  IF  (Pembesaran  kelenjer  is    Kecil)  AND (Demam dan mengggil is Rendah) AND (Kelelahan is Kelelahan) AND (Penurunan Brat badan is Sedikit) AND  (Kehilangan  selera  makan  Is  Sedang)  Then (Keputusan is Stadium 1).
Gambar 8.  aturan Defuzzifikasi Gambar 9.  Kombinasi
Dengan  menggunakan  metode defuzzy  weighted average , maka  pencairan  prediksi  kelenjer  geta  bening  adalah sebagai berikut:
Z*= (0,6∗80)+(0,3∗90)+(100∗0)+(0,85∗0.5)+(75∗0,83) 0.6+0,3+0+0,5+0,83 Z*= 191.675
2.23 = 85.95
Z*= 68.91

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan penelitian dan analisa yang telah yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal, yaitu:
1. Untuk menentukan Predikisi penyakit kelenjer getah bening  membutuhkan  variabel input dan  variabel output .  Variabel input terdiri  dari  Pembesaran kelenjer, demam dan menggigil, Kelelahan, penurunan berat badan dan selera makan. Sedangkan variabel output hasil akhir berupa keputusan.
2. Fuzzy  Logic dengan metode  Sugeno  dapat diimplementasikan untuk menentukan kriteria penyakit kelenjer getah bening.
3. Dengan  menggunakan  metode Sugeno dalam  logika fuzzy bisa  menentukanPrediksi  penyakit  kelenjer getah bening,
4. Dengan  menerapkan  metode  Sugeno  dalam  logika fuzzy mampu  menghasilkan  keputusan  dalam penyakit kelenjer getah beningdi kota batam

## Saran
Dari  kesimpulan  di  atas  dan  setelah  dilihat  dari  hasil penelitian  yang  dilakukan  maka  dapat  dikemukakan beberapa saran yang diharapkan diantara nya
1. Dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  lebih  lanjut dalam  upaya  penentuan  penyakit  kelenjer  geta bening.
2. Dapat  mengembangkan  dengan  membuat  aplikasi dan mencoba untuk mengganti metode selain Sugeno.
3. Dapat  menembah  dan  dikembangkan  kedalam Penelitian yang lebih dalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aryanto, D., & Pujiyanta, A. (2013). Aplikasi Sistem Pakar  Penentuan  Asupan  Makanan  Bagi  Penderita Penyakit Gizi Buruk Dengan Inferensi Fuzzy. Jurnal Sarjana Teknik Informatika , 1 , 430–439.
[2] Budiman,  I.,  Pratama,  M.  A.,  &  Sofyan,  A.  (2017). Fuzzy  Dan  Dempster-Shafer  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Cabai. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer , 4 (2), 209–222.
[3] Kusumadewi Sri dan Hari Purnomo, (2013). Aplikasi Fuzzy  Logic  Untuk  Pendukung  Keputusan ,  Edisi  2, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4] Meimaharani,  R.,  &  Listyorini,  T.  (2014).  Analisis Sisteminference  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Menentukan Harga  Penjualan  Tanah  Untuk  Pembangunan Minimarket. Jurnal SIMETRIS , 5 (1), 89–96.
[5] NOV´AK, V. (2016). A Note To Interpretable Fuzzy Models  And  Their  Learning. Iranian  Journal  of Fuzzy Systems Vol. , 13 (7), 53–65.
[6] Primartha,  R.,  &  Fathiyah,  N.  (2013).  SISTEM PAKAR  FUZZY  UNTUK  DIAGNOSIS  KANKER PAYUDARA. Jurnal Generic , 8 , 190~197.
[7] Shakiba,  A.,  Hooshmandasl,  M.  R.,  Davvaz,  B.,  & Fazeli,  S.  A.  S.  (2017).  S-approximation  spaces:  a
fuzzy  approach. Iranian  Journal  of  Fuzzy  Systems ,
14 (2), 127–154.
[8] Yudanto, A. Y., Apriyadi, M., & Sanjaya, K. (2013). Optimalisasi  Lampu  Lalu  Lintas  dengan  Fuzzy
Logic. Ultimatics , V (2), 58–62.

## BIODATA PENULIS
Sestri  novia  rizki Lulus  S1  di  Program Studi  Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Putra  Indonesia “YPTK” Padang Tahun 2013, lulus S2 di
Program Magister Ilmu Komputer Konsentrasi Teknik Informatika Universitas  Putra  Indonesia  “YPTK”
Padang  Tahun  2014.  Saat  ini  menjadi dosen  pada  Prodi  Teknik  Informatika  pada  Universitas  Putera Batam.
Algifanri  Maulana Menyelesaikan  S1  di Program Studi Sistem Informasi di STMIK Putera  Batam  Tahun  2013,  lalu  S2  di Program  Magister  Managemen  Sistem Informasi  Universitas  Bina  Nusantara Tahun  2015.  Saat  ini  menjadi  dosen  pada Prodi  Teknik  Informatika  pada  Universitas Putera  Batam.  Fokus  Penelitian  di  bidang
Software Design, Networking, dan  Information System