Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Indrawati 1 , Lisa Rozanna 1
1 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe Email: windra 96@yahoo.com

## ABSTRAK
Kulit  merupakan  lapisan  terluar  dari  tubuh  yang  berfungsi  sebagai  lapisan pelindung.  Sebagai  lapisan  pelindung,  kulit    sering  mengalami  infeksi.  Penyakit infeksi  yang  terjadi  pada  kulit      paling  umum  biasanya  dideteksi  oleh  seorang dokter  melalui  pemeriksaan  medis.  Namun  pada  artikel  ini  digunakan  aplikasi dimana  kepakaran  dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit  kulit  diganti  oleh  sistem pakar.  Sistem  ini  dirancang  agar  dapat  mendiagnosa  penyakit  kulit  dengan menggunakan  metode Fuzzy  Multi  Creteria  Decision  Making. Dengan  metode  ini ditetapkan  alternatif  tertinggi  atau  terbaik  dari  sejumlah  alternative  berdasarkan beberapa  gejala  yang  dirasakan  pasien.  Dari  hasil  pengujian  pada  sistem  ini diketahui  bahwa  tingkat  keberhasilan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kulit  pada manusia  sebesar  87%.  Rata-rata  kategori  yang  menyatakan  aplikasi  sangat  baik adalah  51%,  sedangkan  43%  dinyatakan  dengan  nilai  baik  dan  6%  dinyatakan dengan kategori cukup.
Kata kunci : Penyakit kulit, fuzzy, kriteria

## ABSTRACT
The skin is the outer layer of the body  as a function of a protective coating layer. As  a  protective  layer,  skin  often  encounters  infections.  Infectious  diseases  that occur in the most common skin are usually detected by a doctor through a medical examination.  But  in  this  article  is  used  an  application  where  the  expertise  of doctors  to  diagnose  skin  diseases  replaced  by  an  expert  system.  The  system  is designed  to  diagnose  skin  diseases  using  Multi  creteria  Fuzzy  Decision  Making. Using  this  method,  the  highest  or  best  alternative  is  set  from  a  number  of alternatives based on some of the indication that patients feel. From the results of tests  on  this  system  noticed  that  the  success  rate  of  skin  disease  diagnosis  expert system in humans by 87%. Average category stating very good application is 51%, while 43% expressed with good value and 6% expressed with enough category.
Keywords: Skin diseases, fuzzy, criteria
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202

## PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  organ  terluas penyusun tubuh manusia yang terletak paling  luar  dan  menutupi  seluruh permukaan  tubuh.  (Fernando  Erick, dkk,  2016).  Kulit  salah  satu  organ yang rentang terhadap serangan penyakit.  Kulit  dapat  dengan  dilihat dan  diraba,  hidup  dan  menjamin kelangsungan hidup. Kulitpun menyokong penampilan dan kepribadian seseorang. Dengan demikian kulit pada manusia mempunyai  peranan  yang  sangat penting,  selain  fuungsi  utama  yang menjamin  kelangsungan  hidup  juga mempunyai arti llain yaitu estetik, ras, indicator sistemik, dan sarana komunikasi non verbal antara individu dengan  yang  lain  (Annisa  Nurul Fadhilah, dkk, 2012) Dalam kehidupan sehari-hari, gangguan kesehatan kulit pada pasien didiagnosa secara medis melalui  pemeriksaan  oleh  dokter  ahli kulit atau dokter umum. Kulit  adalah organ    tubuh    yang    terletak    paling luar    dan  membatasinya    dari lingkungan    hidup    manusia.    Pada kasus  yang  lain,  seperti  pada  daerah terpencil  atau  pada  daerah-daerah tertentu  dimana  kehadiran  tenaga dokter  umum  dan  dokter  spesialis penyakit  kulit  sangat  langka,  maka penyembuhan atas
gangguan kesehatan  terhadap  kulit  menjadi kendala.  Untuk  mengatasi  masalah tersebut,  maka  pada  penelitian  ini dibangun  suatu  sistem  pakar  berbasis Android  yang  bisa  diakses  oleh pasien sebagai user.
Sistem pakar
ini, dapat menggantikan  peran  seorang  dokter apabila  dokter  disuatu  wilayah  tidak ada,  sehingga  pasien  masih  bisa
memperoleh informasi untuk mengatasi  gangguan  kesehatan  yang dialaminya. Sistem pakar ini dirancang  memiliki  kepakaran  yang sama  dengan  pengetahuan  yang dimiliki  oleh  dokter.  Sistem  pakar dapat  mendiagnosa  penyakit  kulit yang  diderita  oleh  pasien    dengan baik  yang  dimulai  dari  identifikasi gejala  dimana  gejala  yang  dirasakan oleh pasien terkadang memiliki faktor ketidakpastian.    Oleh  karena  itu dalam  sistem  pakar  perhitungan ketidakpastiannya menggunakan logika Fuzzy (Ardi  P.  dan  Ari Pujiantoro, 2013) .
Logika Fuzzy merupakan  suatu logika  yang memiliki nilai kekaburan atau  kesamaran  antara  benar  atau salah,  oleh  karena  itu  logika Fuzzy memungkinkan  nilai  keanggotaan berada  diantara  0  atau  1.  Logika Fuzzy yang  digunakan  yaitu Fuzzy Multi  Criteria
Decision  Making (Fuzzy  MCDM) ,  yaitu  sistem  yang dapat  melakukan  penalaran  dengan prinsip serupa seperti manusia melakukan penalaran dengan nalurinya  (Ardi  P.,  2012).  Pada metode Fuzzy MCDM, akan menerapkan alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu (Kusumadewi S., dkk, 2010). Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan  atau  standar  yang digunakan dalam
pengambilan keputusannya (Chen, dkk, 2007).
Penyakit  kulit  yang  akan  dibahas dibagi  atas  beberapa  jenis,  10 diantaranya ditunjukkan pada tabel 1. Dari  ke-10  macam  penyakit  kulit tersebut, maka masing-masing memiliki gejala sendiri-sendiri. Setiap penyakit  memiliki  gejala  yang  unik dan  gejala  tersebut    merupakan sumber pengetahuan untuk
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
mengidentifikasi masing-masing penyakit ter-sebut.
Tabel 1. Jenis-jenis Penyakit Kulit No. Nama Penyakit kulit 1. Pitriyasis Versikolor 2. Tinea Capitis 3. Tinea Carporis 4. Tinea Cruris 5. Tinea unguium 6. Tinea pedis 7. Tinea Mamaum 8. Piedra 9. Tinea Nigra Palmaris 10. Otomikosis
Arsitektur  sistem  pakar  disusun atas  dua  bagian,  yaitu  lingkungan pengembang dan lingkungan konsultasi.  Lingkungan  pengembang digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan  sistem  pakar,  sedangkan lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh pengguna  yang  bukan  pakar  untuk memperoleh pengetahuan pakar .
Gambar  1  merupakan  arsitektur sistem  pakar    yang  terdiri  dari beberapa  komponen  yaitu:  antarmuka pengguna,  basis  pengetahuan,  akuisisi pengetahuan,  mesin\motor  inferensi, workplace,  fasilitas  penjelasan  dan perbaikan  pengetahuan  (Bambang  Y., 2012).  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dgunakan adalah  metode  Fuzzy  MCDM  yang merupakan  salah  satu  metode  untuk menetapkan  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa  kriteria  tertentu.    Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan.
Beberapa  fitur  umum  yang  digunakan dalam MCDM yaitu: (Kusumadewi S., dkk, 2010)
1.  Alternatif,  merupakan  obyek-obyek yang berbeda dan memiliki kesempatan  yang  sama  untuk dipilih oleh pengambilan keputusan.
2. .. Atribut, merupakan  kriteria  dalam pengambilan keputusan.
3.  Konflik    antar  kriteria,  beberapa kriteria biasanya mempunyai konflik    antara  satu  dengan  yang lainnya.
4. .. Bobot  keputusan,  menunjukkan kepen-tingan  relative  dari  setiap kriteria,  W = (w 1 , w 2 , w 3 ,.....w n ). 5. .. Matrik  keputusan,  suatu  matriks keputusan    x  yang  berukuran  mxn, berisi  elemen-elemen  x ij yang merepresen-tasikan rating dari alternatif  A i ;                                  i  = 1,2,3,....,m terhadap criteria C j ;   j = 1,2,3,....,n.
Selanjutnya  ada 3 aktifitas yang harus dilakukan  yaitu :
a.  Memilih    himpunan    rating    untuk bobot-bobot    kriteria    dan    derajat kecocokan  setiap  alternatif  dengan kriterianya.
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
b. Mengevaluasi  bobot-bobot  kriteria,
dan    derajat    kecocokan    setiap alter-natif dengan kriterianya.
c. Mengagregasikan bobot-bobot kriteria,  dan  derajat  kecocokan setiap alternatif dengan  kriterianya dengan persamaan (1) berikut.
( ) ) ( ) ( 2 k t t tt k W S W S W S k i F             = .

## ..…(1)
Untuk  melakukan    agregasi    terhadap hasil    keputusan    pada    pengambil keputusan,  antara    lain  yaitu  mean, median,    max,    min,    dan    operator campuran.    Dari    beberapa  metode tersebut,  metode  mean  yang  paling banyak  digunakan.  Operator ⊕ dan ⨂ adalah    operator    yang    digunakan untuk    penjumlahan    dan    perkalian fuzzy. Dengan
menggunakan operator    mean,    W t adalah  bobot,  F i adalah  indeks  kecocokan  dari  Fuzzy. Adapun  struktur hirarki dari beberapa alternatif terhadap kriteria agar mendapat  suatu  tujuan  dapat  dilihat pada gambar 2 dibawah.
Gambar 2. Struktur hirarki
Kriteria  jenis  penyakit  kulit  pada penelitian in dapat dilihat pada tabel 2 berikut :
Tabel 2. Kriteria jenis penyakit Gejala Jenis Penyakit P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P 10 G01 * G02 *  *  *  *  *  *  * * * G03 * * * G04 * G05 * *  * G06 * G07 * G08 * * G09 * * * * G10 * G11 *  * G12 * G13 * G14 * G15 * G16 * G17 * G18 * G19 * G20 * G21 *
Dari  tabel  2  terlihat  bahwa  untuk gejala  penyakit  disimbolkan  dengan G01  sampai  G21  sedangkan  jenis penyakit  disimbolkan  dengan  P1 sampai  dengan  P10.  Nama  penyakit diperlihatkan  pada  tabel  1  di  atas.
Sebagai  contoh  untuk  penyakit  P2 dengan  nama  penyakit    Tinea  Capitis memiliki  4  gejala    yaitu  G02,  G03, G04  dan  G09.  Dari  gejala-gejala setiap  penyakit    memiliki  rating kepentingan  untuk  setiap  kriteria  dan rating  kecocokan  setiap  alternatif terhadap  setiap  kriteria  seperti  yang ditunjukkan pada tabel  3 berikut ini.
Tabel 3.  Rating kepentingan dan kecocokkan terhadap setiap kriteria.
ID Gejala Rating (A) Rating (B) G01 Bercak-bercak ber- warna-warni, bentuk teratur, batas jelas sampai difus. SR S
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
G02 Gatal ST K G03 Bercak-bercak putih/hitam SD K G04 Rontoknya rambut SR
S G05 Timbulnya  ruam  kulit yang  semakin  meluas pada saat berkeringat.
T S
G06 Kulit  berwarna  merah yang menyebar dari
lipatan  pangkal  paha hing-ga    paha  bagian atas yang berbentuk setengah lingkaran. SR S G07 Rusaknya kuku dan
warnanya menjadi suram SR S G08 Nyeri
R J G09 Timbulnya sisik T K
G10 Pecah-pecah  pada  kulit, pengerasan jaringan kulit kaki dan
menimbulkan  bau  tidak sedap.
SR S
G11 Lepuhan yang berisi cairan bening/kental R
K G12 Bisul  kecil  dan  luka pada area terinfeksi SR K
G13 Merasakan seperti terbakar SR S G14 Krutsta melekat erat sekali  pada  rambut  yang ter-serang,  dan  dapat sangat kecil sing- gahannya
SR S
G15 Benjolan  yang  be-sar mudah  dilihat,  diraba dan  tera-sa  kasar  bila rambut  diraba  dengan jari-jari SD J G16 Bila rambut disisir terdengar suara klik SR J G17 Membentuk benjolan tengguli  hitam  /coklat muda dike-pala SD S G18 Membengkak  dan  pecah untuk  me-nyebar  sekitar ram-but R SS G19 Rasa penuh didalam telinga SD S G20 Liang telinga merah sembab dan banyak krusta
R S
G21 Supurasi (proses pembetukan nanah) T
S

## Keterangan :
Rating  (A)  merupakam    rating kepentingan  untuk  setiap  kriteria dimana :
Sangat  Rendah  (SR),  Rendah  (R), Sedang  (SD),Tinggi(T)    dan  Sangat Tinggi (ST)
Sedangkan  Rating  (B)  merupakan rating  untuk  kecocokkan  alternatif terhadap setiap kriteria dimana : Tidak Pernah (TP), Jarang (J) , Kadang–Ka-dang  (K),  Sering(S)  dan Sangat Sering (SS)
Untuk  mendiagnosa  penyakit  kulit manusia dengan menggunakan metode
fuzzy MCDM dilakukan seperti diuraikan  pada  gambar  5.  Kegiatan penelitian untuk mendiagnosa
penyakit  kulit  dilakukan  dengan tahapan berikut :
Gambar 5. Metode penelitian User melalui tampilan GUI menginput data tentang gejala penyakit yang dialami. Untuk
mendiagnosa  penyakit  kulit  apa  yang dialami  oleh  pasien,  maka  sistem pakar  akan  membandingkan  dengan basis  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh aplikasi. Basis pengetahuan terdiri dari jenis penyakit, gejala penyakit,
pencegahan dan solusi pengobatannya. Basis pengetahuan merupa-kan  fakta- fakta  yang  dibutuhkan  oleh  mesin, sedangkan  mesin  inferensi  digunakan untuk  menganalisis  fakta-fakta  yang diinputkan oleh pasien, sehingga dapat ditemukan  kesimpulan  dari  diagnosis penyakit.
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
Ada  sepuluh  jenis  penyakit  kulit yang ditanamkan dalam basis pengetahuan  dengan  masing-masing gejalanya. Output dari basis pengetahuan adalah menentukan kriteria  atau    hasil  diagnosis  penyakit yang diderita serta solusi pengobatannya. Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah dibuat.  Pengujian  dilakukan  untuk mengamati
ketepatan dalam pengambilan  keputusan  terhadap  hasil diagnosa penyakit.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  halaman  utama  terdapat beberapa  tombol  menu  yang  dibahas diantaranya yaitu menu konsultasi dan hasil diagnosa. Tampilan menu konsultasi    dapat  dilihat  pada  gambar 6. Pada halaman ini  berisi pertanyaan- pertanyaan    pada  pasien  tentang gejala-gejala  penyakit  kulit  yang dialami  oleh  pasien.  Gejala    yang diinputkan  oleh user tersebut   yaitu jawaban dari pertanyaan yang diajukan  oleh  sistem  dan  sebagai acuan  bagi  sistem  untuk  mendiagnosa penyakit.
Gambar 6. Tampilan halaman konsultasi Setelah user mengisi  halaman konsultasi, maka sistem akan menampilkan informasi hasil diagnosa penyakit kulit. Hasil diagnosa  sistem  berdasarkan  hasil presentase  nilai  tertinggi  dengan menggunakan    metode  fuzzy  MCDM. Untuk  lebih  jelasnya    seperti  yang diperlihatkan  pada  gambar  7.    Selain dari itu user juga dapat melihat solusi pengobatan  dan  pencegahan  terhadap 10 penyakit kulit yang dibahas.
Gambar 7. Tampilan halaman hasil diagnosa
Selanjutnya dilakukan pengujian sistem,  pada  pengujian  sistem  dibagi menjadi dua tahap yaitu :
1. Pengujian  tingkat  keberhasilan sistem. 2. Pengujian  tingkat  kelayakan sistem. Pada  tahap  pertama  pengujian sistem yang dilakukan yaitu pengujian tingkat  keberhasilan  sistem  yang berguna    untuk  megetahui  seberapa besar  sistem  dapat mendiagnosa penyakit  kulit  yang  diderita  oleh pasien  melalui  basis  pengetahuan  dan sistem  inferensi  dari  sistem  atau aplikasi.  Untuk  mengukur  seberapa besar  tingkat  keberhasilan  tersebut,
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
maka diuji sebanyak 15   pasien untuk didiagnosa penyakitnya melalui sistem dan  dibandingkan  dengan  diagnosa yang  dilakukan  oleh  dokter.  Hasilnya diperlihatkan  pada tabel  4  berikut.

## Tabel 4. Hasil diagnosa sistem dan dokter
Dari  15  responden  pasien  yang didiagnosa,  13  responden  memiliki tingkat  kesamaan  hasil  diagnosa  yang dilakukan  oleh  dokter,  dan  2  pasien diagnosanya  gagal.  Kegagalan  ini disebabkan karena aplikasi tidak dapat mendiagnosa  secara  benar  penyakit yang  diderita  oleh  pasien,  sedangkan diagnosa  dokter  sudah  dinyatakan menderita  penyakit  kulit  Piedra  dan Tinea Manuum. Ini terjadi pada pasien nomor  urut  6  dan  9.    Dari  data  hasil pengujian  tingkat  keberhasilan  pasien diketahui  bahwa  keberhasilan  sistem mencapai  87%,  selebihnya  gagal. Kegagalan  ini  disebabkan  kurang lengkapnya  data  yang  diinput  oleh pasien saat menjawab pertanyaan yang diajukan  oleh  sistem,  sehingga  sistem inferensi  dari  aplikasi  tidak  dapat menganalisa dengan benar jenis
penyakit  kulit  yang  diderita  oleh pasien.
Selanjutnya  tahap  kedua  yaitu pengujian  tingkat  kelayakan  sistem.
Yang dimaksud dengan tingkat kelayakan adalah besarnya nilai keberhasilan  penggunaan  dari  sebuah aplikasi  yang  menunjukkan  bahwa aplikasi tersebut dapat atau tidak dapat digunakan dengan mudah, bermanfaat,
akurat  dan  tampilannya  menarik seperti yang ditunjukkan pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Kuisioner tingkat
Kelayakan
Berdasarkan  kriteria  tersebut  di atas, maka dilakukan pengujian terhadap responden yang telah menggunakan  sistem  pakar  tersebut. Ada  5  pertanyaan  yang  diajukan  pada masing-masing responden
dan hasilnya  ditunjukkan  pada  tabel  5. Dari tabel terlihat hasil survei terhadap 15 orang responden untuk menjawab 5 pertanyaan  dengan  4  kategori  yaitu sangat  baik,  baik,  cukup  dan  kurang. Lebih rinci hasilnya dapat dilihat pada kurva gambar 8.
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
Gambar 8. Hasil survei tingkat kelayakan
Dari hasil survey responden diketahui  bahwa  33%  menjawab kategori sangat baik terhadap pertanyaan kuisioner yang menyatakan  aplikasi  sangat  mudah digunakan, 60% menyatakan baik dan 7% menyatakan cukup. Untuk kuisioner dengan pertanyaan apakah aplikasinya menarik, responden menjawab dengan kategori    sangat  baik  40%      dan kategori  baik 60 %.
Selanjutnya  untuk    pertanyaan kuisioner apakah aplikasi dapat membantu mendiagnosa penyakit.
Respon  menjawab  dengan  kategori sangat  baik  sebanyak  47%,  40%  baik dan 13%  untuk kategori cukup.  Pada pertanyaan  kuisioner  apakah  aplikasi ini akurat mendiagnosa penyakit kulit, responden  memberi  jawaban  dengan kategori  sangat  baik  13%,  47%  baik dan  40%  untuk  kategori  cukup sedangkan untuk pertanyaan kuisioner apakah aplikasi ini bermanfaat bagi user untuk mendiagnosa penyakit kulit, responden  menberi  jawaban  dengan kategori    sangat  baik  93%  ,    dan
kategori baik 7%. Dari ke-5 pertanyaan  kuisioner  di  atas  dapat dinyatakan  bahwa  aplikasi  diagnose penyakit  kulit  menggunakan  metode fuzzy MCDM  layak  digunakan  untuk menjadi alat bantu untuk mendiagnosa penyakit kulit. S IMPULAN
Dari pembahasan yang telah diuraikan di  atas,  maka  kegiatan  penelitian  ini dapat disimpulkan  sebagai berikut: Sistem diagnose penyakit didasarkan      pada  sistem  penilaian persentase nilai diagnosa yang tertinggi. Tingkat keberhasilan pasien
tersebut  diketahui  bahwa  keberhasilan sistem  mencapai  87%,  selebihnya gagal.  Kegagalan  ini  disebabkan kurang  lengkapnya  data  yang  diinput oleh pasien saat menjawab pertanyaan yang  diajukan  oleh  sistem,  sehingga sistem  inferensi  dari  aplikasi  tidak dapat menganalisa dengan jenis penyakit  kulit  yang  diderita  oleh pasien.
Dari  lima  5  pertanyaan  yang diajukan  pada  15  responden,  maka rata-rata  kategori  yang  menyatakan aplikasi  sangat  baik  adalah  51%, sedangkan  43%  dinyatakan  dengan nilai  baik  dan  6%  dinyatakan  dengan kategori cukup.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardi  P.  dan  Ari  Pujiantoro.  2013. Sistem  Pakar  Penentuan  Jenis Penyakit  Hati  Dengan  Metode
Inferensi Fuzzy Tsukamoto (Study Kasus di RS PKU Muhammadiyah  Yogyakarta) , Jurnal Informatika, Vol. 6, No. 1.
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 15  No.1, Juni  2017 ISSN (CETAK) 1693-248X ISSN (ONLINE) 2549-1202
Ardi  P.,  2012. Teori  dan  Aplikasi Fuzzy Logic, Yogyakarta :
Ardana Media.
Bambang  Y.,  2012. Pengembangan Sistem  Pakar  Pada  Perangkat Mobile Untuk Mendiagnosa Penyakit  Gigi .  Prosiding  Seminar Nasional Infor-matika UPN ”Veteran” Yogyakarta, ISSN: 1979-2328. Chen, Mei-Fang, Tzeng, Gwo Hshiung,  Tang,  Tzung-I,  2007. Fuzzy  MCDM  Approach  For Evaluation Of Expratiate Assignments , International Journal of  Information  Technology  & Decision Making, Vol. 4 No.2 .
Fernando,  Erick  dan  Rico,  2016. Prototype  Content  Based  Image Retrieval  untuk  Deteksi  Penyakit
Kulit dengan Metode Edge Detection, Jurnal IPTEKS Terapan, ISSN: 1979-9292. Kusumadewi S. and Idham Guswaludin.  2010. Fuzzy  Multi- Criteria  Decision  Making ,  Jurnal Media Informatika, Vol. 3,
No.1, ISSN : 0854-4743.
Nurul  Fadhilah,  Annisa,  dkk.  2012.
Perancangan Aplikasi Sistem Pakar  Penyakit  Kulit  pada  Anak dengan  Metode  Expert  System
Development  Life  Cycle ,  Jurnal Algoritma,  Vol.9,  No.13,  ISSN  : 2302-7339.