## SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN KELUARGA BERENCANA ALAMI MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Noviyanti P 1) , Yuliana 2)
1,2 Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana email: noviyanti@shantibhuana.ac.id , yuliana@shantibhuana.ac.id

## Abstract
Family Planning (KB) according to the BKKBN is a program that has a function to help married couples in the process of delaying the birth of their first child (postponing), spacing the birth of their next child (spacing) or limiting the number of children the husband wants. wife. In general, married couples do family planning using hormonal contraception. Several studies explain that the use of hormonal contraception has side effects that can be experienced by women, such as experiencing headaches, weight gain, menstrual disorders, changes in vaginal fluids, vaginal pain, mood changes, and changes in sexual desire. The side effects given by using hormonal contraception can be a consideration for married couples in determining how to do family planning. One of the family planning programs that can be said to be safe from side effects such as those caused by the use of hormonal contraception is KBA (Natural Family Planning). This study aims to help married couples determine a safe schedule for sexual intercourse with a guide that can be seen in the system based on input from the user, so this research requires the help of an expert or expert who understands  the  KBA  program,  such  as  a  midwife  or  nurse.  Obstetricians.  This  study  uses  the  Fuzzy Tsukamoto  method  by  utilizing  variables  that  affect  the  KBA  program  and  determining  the  degree  of membership, so that output will be obtained based on input from the user. Based on the tests that have been carried out, an accuracy of 100% is obtained based on 10 test data.
Keywords : Expert System, KBA, Natural Family Planning, and Fuzzy Tsukamoto.

## 1. PENDAHULUAN
Keluarga Berencana (KB) adalah program  untuk  membantu  keluarga  sehat  dan membatasi  kelahiran,  sehingga  dapat  membantu keluarga  menjadi  sejahtera.  Program  keluarga berencana merupakan program untuk kesejahteraan  masyarakat  yang  dikelola  oleh Badan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN). Terdapat  beberapa  cara  yang  diberikan  oleh petugas kesehatan dalam melakukan program KB dengan  menggunakan  alat-alat  kontrasepsi seperti  obat-obatan,  suntik,  implant,  dan  lain sebagainya. Penggunaan kontrasepsi ini memang menjadi pilihan para keluarga agar memudahkan program  KB  tiap  keluarga.  Namun  perlu diketahui  terdapat  berbagai  efek  samping  yang dapat  muncul  akibat  penggunaan  kontrasepsi tersebut  karena  kontrasepsi  tersebut  bersifat hormonal.  Tidak  sedikit  yang  mengalami perubahan  setelah  mengkonsumsi  kontrasepsi atau yang menggunakan alat kontrasepsi tersebut. Hal ini tentu dapat menjadi bahan pertimbangan
dalam  menggunakan  program  KB  berupa  obat- obatan atau alat kontrasepsi tersebut.
Kontrasepsi  hormonal  merujuk  pada kontrol  kelahiran  yang  bekerja  pada  sistem endokrin  dimana  kontrasepsi  ini  merupakan kombinasi antara hormon estrogen dan beberapa jenis  hormon  progestik  sintetik.  Macam-macam bentuk  alat  kontrasepsi  hormonal  diantarannya Pil  KB,  Cincin  Vagina,  Suntikan  atau  Injeksi, Patch/Koyo,  Implan,  dan  KB  Spiral/IUD.  Efek samping  yang  disebabkan  oleh  penggunaan  alat kontrasepsi  ini  terhadap  ibu  rumah  tangga  pada umumnya  mengalami  nyeri  kepala,  peningkatan berat  badan,  gangguan  haid,  perubahan  cairan vagina,  nyeri  vagina,  perubahan  mood,  dan perubahan  hasrat  seksual.  Setiap  ibu  rumah tangga  tidak  selalu  cocok  dengan  obat-obatan atau  alat  kontrasepsi,  sehingga  apabila  terjadi ketidakcocokan  obat  atau  alat  kontrasepsi  maka ibu  rumah  tangga  akan  disarankan  oleh  petugas kesehatan  untuk  mengganti  obat  atau  alat
kontrasepsi lain yang kemudian akan dicoba lagi oleh ibu rumah tangga [1].
Penggunaan kontrasepsi hormonal menjadi  salah  satu  penyebab  disfungsi  seksual karena  kandungan  yang  terdapat  didalam kontrasepsi tersebut dapat mempengaruhi fungsi fisiologis  hormonal  sehingga  hal  ini  dapat menimbulkan  berbagai  gangguan  seksual  [2]. Dari  21  sampel  yang  menggunakan  alat kontrasepsi hormonal terdapat 18 orang mengalami  kanker  serviks  dan  3  orang  lainya negatif kanker serviks, penggunanan kontrasepsi hormonal  beresiko  memicu  terjadinya  kanker serviks dan beresiko sebesar 0,18 kali [3].
Selain  kontrasepsi  hormonal  terdapat pula  cara  non  hormonal  yang  dikenal  dengan keluarga  berencana  alami  (KBA).  Program  non hormonal  memiliki  kelebihan  karena  tidak memberikan  efek  samping.  KBA  juga  dapat membantu  para  wanita  dari  berbagai  efek samping seperti efek samping yang ditimbulkan oleh  kontrasepsi  hormonal  dan  KBA  dapat memberikan  kelebihan  agar  wanita  tetap  dapat menjaga  kesehatan  dan  setidaknya  mengurangi potensi  mengalami  penyakit  serius.  Program  ini mengutamakan komitmen antara suami istri agar mengikuti  aturan  dari  program  non  hormonal keluarga berencana alami, yaitu tidak melakukan hubungan seksual ketika sedang pada masa subur dan dapat melakukan hubungan ketika melewati masa subur tersebut, sehingga dengan menggunakan program KBA ini suami istri tidak dapat melakukan hubungan seksual setiap hari.
Masa  subur  merupakan  fase  terjadinya ovulasi atau pelepasan sel telur dari ovarium [4]. Masa  subur  menjadi  fase  yang  baik  untuk berhubungan bagi pasangan yang ingin memiliki anak,  namun  tidak  bagi  yang  ingin  menunda memiliki  anak.  Masa  subur  dapat  diketahui menggunakan  beberapa  metode,  seperti  metode kalender, metode suhu basal tubuh, metode lendir serviks,  metode  sym  to  thermal,  dan  metode coitus interuptus [4].
Berdasarkan latar belakang di atas, maka dirancang  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat membantu pasangan suami istri dalam menggunakan metode keluarga berencana alami. Sistem  ini  menggunakan  metode  kalender  yang dapat mengetahui fase subur wanita berdasarkan siklus  menstruasi  wanita  dengan  mengetahui periode menstruasi di 5-6 bulan sebelumnya, dan
juga menggunakan metode lendir serviks. Kedua metode  ini  cukup  membantu  dan  memudahkan bagi pasangan yang ingin menggunakan metode keluarga  berencana  alami  (KBA).  Sistem  Pakar untuk  menentukan  KBA  (Keluarga  Berencana Alami) ini menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto.
Sistem pakar merupakan perangkat lunak yang dirancang sedemikian rupa untuk membantu  para  awam  [5],  [6],  [7].  Para  awam atau yang bukan pakar pada bidang tertentu dapat memperoleh  pengetahuan  dari  sebuah  sistem yang  telah  dikemas  dan  dapat  dengan  mudah diakses.  Pakar  memiliki  peran  penting  karena pengetahuan  atau  keahlian  yang  dimiliki  oleh pakar  tersebut  akan  membantu  dalam  proses penyelesaian  masalah  [8].  Metode  Fuzzy merupakan  metode  yang  berdasarkan  pada derajat keanggotaan suatu teori himpunan fuzzy. Nilai derajat keanggotaan menjadi konsep utama penalaran  menggunakan  logika  Fuzzy  [9],  [10], [11].  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  menggunakan penalaran  monoton  dengan  teknik  implikasi fuzzy. Aturan sederhana dari metode ini bersifat konsekuen dalam bentuk aturan IF-THEN [12].
Metode Fuzzy Tsukamoto cukup mampu dalam  memetakan  proposal  yang  memiliki kualitas layak hibah. Metode ini diterapkan untuk menentukan kualitas proposal layak hibah.Dengan adanya sistem yang terkomputerasi  dapat  membantu  dalam  proses pengajuan proposal hingga pelaporan [13]. Selain itu  penerapan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  pada sistem pakar juga dilakukan untuk mendiagnosa autisme pada anak [14]. Manfaat yang diberikan dari  penelitian  yang  dilakukan  tersebut  adalah dapat menghasilkan sistem atau perangkat lunak yang dapat memberikan pengetahuan pada orang tua untuk dapat mengetahui gejala awal autisme pada anak.
Implementasi Fuzzy  Inference  System juga diterapkan untuk menentukan alat kontrasepsi  program  keluarga  berencana  [15]. Menurut penelitian tersebut pemilihan kontrasepsi  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor, diantaranya faktor ekonomi, kesehatan, dan lain sebagainya.  Tujuan  dilakukannya  penelitian tersebut  adalah  untuk  memudahkan  akseptor dalam  menentukan  kontrasepsi  yang  cocok berdasarkan pada beberapa faktor yang
mempengaruhi tersebut. Pada penelitian tersebut menggunakan fuzzy  inference  system untuk proses  pengambilan  keputusan.  Perbedaan penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian sebelumnya,  yaitu  bahwa  metode  keluarga berencana  alami  tidak  mempengaruhi  ekonomi maupun  kesehatan,  yang  paling  penting  adalah komitmen antara suami dan istri untuk mengikuti panduan  keluarga  berencana  alami  saat  ingin memiliki anak ataupun menunda untuk memiliki anak.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  secara  umum  yang dilakukan terdiri dari studi literatur, pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implemenatasi dan pengujian,  dan  terakhir  kesimpulan  saran.  Alur penelitian  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian Secara Umum Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  secara umum dan terjabar menjadi sebagai berikut : 1. Studi  Literatur,  mengumpulkan  materi  dan referensi  terkait  untuk  menunjang  penelitian yang akan dilakukan dan menjadi acuan dalam
menemukan masalah yang akan diangkat pada penelitian ini.
2. Pengumpulan  Data,  setelah  dilakukan  studi literatur dan telah menentukan topik penelitian, selanjutnya dilakukan pengumpulan data. Pengumpulan data dilakukan  dengan  mengumpulkan  buku  atau referensi  terkait  dan  bantuan  pakar,  yaitu dokter kandungan. Dalam melakukan pengumpulan  data  yang  perlu  diketahui adalah  apa  saja  yang  mempengaruhi  masa subur seorang wanita, sehingga pada penelitian  ini  menggunakan  dua  (2)  faktor yang dapat mempengaruhi masa subur, yaitu siklus  mentruasi  dan  kondisi  lendir  serviks. Siklus menstruasi setiap wanita berbeda-beda sehingga  jadwal  masa  subur  setiap  wanita pasti  berbeda.  Dengan  mengetahui  siklus menstruasi  minimal  5  –  6  bulan  sebelumnya dan  mengetahui  kondisi  lendir  serviks  yang terdiri  dari  kondisi  lendir  serviks  lengket, basah,  atau  licin,  maka  dapat  memprediksi kesuburan  seorang  wanita  pada  bulan berjalan. Fase  subur  wanita  menggunakan  metode kalender diperoleh berdasarkan siklus menstruasi wanita dengan mengetahui periode menstruasi di 5-6 bulan sebelumnya.
Kemudian  dari  periode  menstruasi  dibulan sebelumnya tersebut akan diperoleh hari awal masa  subur  dan  hari  terakhir  masa  subur dengan  menggunakan  rumus  perhitungan berdasarkan  referensi  dari  buku  dan  pakar, yaitu dokter kandungan. [4] ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑎 𝑚𝑎𝑠𝑎 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟
= ((𝑠𝑖𝑟𝑘𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 ℎ𝑎𝑖𝑑 𝑡𝑒𝑟𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑘) − 18)
ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝑚𝑎𝑠𝑎 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 = ((𝑠𝑖𝑟𝑘𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 ℎ𝑎𝑖𝑑 𝑡𝑒𝑟𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔) − 11)
Fase  subur  menggunakan  metode  lendir serviks  dapat  diketahui  dengan  melakukan cek  lendir  yang  keluar  pada  vagina  secara berkala.  Terdapat  3  kondisi  lender  serviks yang  dapat  menjadi  penentu  apakah  wanita masuk  pada  masa  subur  atau  tidak,  yaitu kondisi  lendir  serviks  lengket,  basah,  dan licin [4].
3. Analisis Kebutuhan, analisis  kebutuhan  pada penelitian  ini  terdiri  dari  perangkat  lunak ( software ) dan perangkat keras ( hardware ).
4. Perancangan  Sistem,  perancangan  sistem dilakukan dengan membangun basis
pengetahuan  berupa  aturan  yang  diperoleh dari  pakar  dan  membangun  mesin  inferensi dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.  Adapun  diagram  alir  penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Gambar 2 merupakan diagram alir penelitian. Pada diagram alir penelitian tersebut rancangan  khusus  dan  harus  ada  pada penelitian  ini,  yaitu  basis  pengetahuan  dan mesin inferensi. Basis pengetahuan dan mesin inferensi merupakan komponen yang terdapat pada sistem pakar. Mesin inferensi menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto dengan  alur  untuk  mesin  inferensi  sendiri dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Mesin Inferensi menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Gambar  3  merupakan  mesin  inferensi menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto. Pada mesin inferensi tersebut pengguna akan menginput  parameter  yang  diperlukan  untuk dapat  mengetahui  kesuburannya.  Parameter yang  diinput  terdiri  dari  siklus  menstruasi
sebelumnya  minimal  5  bulan  terakhir  dan kondisi  lendir  serviks  pengguna,  setelah  itu menginput  tanggal  yang  ingin  diketahui kesuburannya.  Pengguna  selanjutnya  akan memperoleh  hasil  subur  atau  tidak  subur ditanggal  input  tersebut.  Proses  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  akhir tersebut merupakan inti dari mesin inferensinya  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto,  dari  proses  fuzzifikasi, menentukan predikat aturan, dan defuzzifikasi. 5. Implementasi  dan  Pengujian,  implementasi dan pengujian dilakukan untuk mengimplementasikan rancangan sistem yang telah  dibuat  dan  untuk  memperoleh  hasil berupa akurasi yang didapatkan dari keakuratan  antara  hasil  diagnosa  pakar  dan diagnosa sistem atau aplikasi.
6. Kesimpulan  dan  Saran,  tahap  akhir  dari penelitian ini adalah memperoleh kesimpulan dan saran.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  input  terdiri  dari  siklus menstruasi  dan  lendir  serviks.  Untuk  dapat menentukan  hasil,  pada  penelitian  ini  dilakukan analisa secara manual dan analisa sistem. Analisa manual  berisi  perhitungan  manual  dan  analisa sistem berisi hasil yang diperoleh dari sistem atau aplikasi. Untuk pengujian akan dilakukan dengan melakukan  perbandingan  antara  hasil  diagnosa pakar dan diagnosa sistem atau aplikasi.
1. Analisa Manual
Pengguna terlebih dahulu menginputkan
5-6 siklus menstruasi dibulan-bulan sebelumnya untuk dapat memperoleh tanggal awal subur dan tanggal berakhir masa subur. Tabel 1. Siklus Menstruasi Pengguna Bulan Siklus Menstruasi Februari 28 Maret 30 April 28 Mei 29 Juni 31 Juli 30
Tabel  1  merupakan  variabel  input  siklus menstruasi  dari  6  bulan  sebelumnya.  Kemudian
untuk menentukan tanggal awal masa subur dan tanggal berakhir masa subur menggunakan rumus yang memang sudah diperoleh dari pakar, yaitu: Rumus untuk menentukan Hari awal masa subur adalah nilai terkecil dari siklus menstruasi  – 18, sehingga diperoleh perhitungan

## 28 − 18 = 10
Jadi hari pertama masa subur adalah pada tanggal 10  Agustus  2021.  Kemudian  menentukan  hari berakhir  masa  subur  adalah  nilai  terbesar  dari siklus  menstruasi  –  11,  sehingga  diperoleh perhitungan
31 − 11 = 20
Jadi hari terakhir masa subur adalah pada tanggal 20 Agustus 2021. Selanjutnya apabila pengguna menginput tanggal 10 Agustus 2021, maka akan dihitung  derajat  keanggotaan  dari  tanggal  10 Agustus  2021  tersebut  menggunakan  rumus dengan  kurva  trapesium  kategorinya  subur  dan tidak subur sebagai berikut:
Gambar 4. Kurva Trapesium Variabel Tanggal Input
Gambar  4  merupakan  kurva  trapesium  untuk menentukan  derajat  keanggotaan  pada  variabel tanggal input dengan fungsi himpunannya, yaitu sebagai berikut :
𝜇(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟) = {

## 1;              𝑥 ≤ 𝑎
(𝑏−𝑥) (𝑏−𝑎) ;              𝑎 < 𝑥 < 𝑏 0;             𝑥 ≥ 𝑏 (1)
𝜇(𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟) =
{ 1;              𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
(𝑥−𝑎)
(𝑏−𝑎) ;           𝑎 ≤ 𝑥 < 𝑏
(𝑑−𝑥)
(𝑑−𝑐) ;             𝑐 < 𝑥 ≤ 𝑑
(2) 𝜇(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟) = { 0;              𝑥 ≤ 𝑐
(𝑥−𝑐) (𝑑−𝑐) ;              𝑐 < 𝑥 < 𝑑 1;             𝑥 ≥ 𝑑 (3)
Sehingga diperoleh:
Gambar 5. Himpunan Keanggotaan Variabel Tanggal Input
Gambar  5  merupakan  himpunan  keanggotaan variabel  tanggal  input.  Untuk  nilai 𝑎  =  8 diperoleh  dari  nilai 𝑏 − 2 karena  sebagai pertimbangan  user  telah  mengalami  masa  subur ditanggal  tersebut  (hasil  konsultasi  dengan pakar), begitu pula dengan tanggal berakhir masa subur 𝑑  =  𝑐 + 2 . Sehingga untuk tanggal yang diinput oleh pengguna, yaitu 10 Juli 2021 maka derajat  keanggotaan  yang  diperoleh  dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan (2).
𝜇(𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟) = 1
Selanjutnya pengguna menginput variabel lendir serviks.  Pada  variabel  lendir  serviks  terdapat  3 kategori.  Pengguna  akan  menginput  ketiga kategori  ini  dengan  mengukur  sendiri  kadar lendir  serviksnya.  Pada  sistem  akan  terdapat gambar  dan  ciri-ciri  lendir  serviks  untuk  tiap kategori, seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Kategori pada Variabel Lendir Serviks
Sehingga  untuk  memperoleh  nilai  derajat keanggotaannya  maka  digunakan  kurva  linier naik dengan 3 kategori, yaitu lengket, basah, dan licin.
Gambar 6. Kurva Linear Naik Variabel Lendir
Serviks
Gambar 6 merupakan kurva linear naik variabel lendir  serviks  untuk  3  kategori,  yaitu  lengket, basah, dan licin dengan himpunan
keanggotaannya sebagai berikut:
𝜇(𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑒𝑡) = { 0, 𝑥 < 𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑥 > 𝑏 (𝑥−𝑎) (𝑏−𝑎) ,        𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 (4)
Sehingga apabila pengguna menginput nilai yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Inputan Pengguna pada Variabel Lendir Serviks
Berdasarkan  inputan  pengguna  pada  tabel  3, kondisi  lendir  serviks  lengket  diinput  oleh user dengan  nilai  perkiraan  1,  kondisi  lendir  serviks basah dengan nilai perkiraan 3, dan kondisi lendir serviks  licin  dengan  nilai  perkiraan  8,  sehingga diperoleh derajat keanggotaan untuk tiap kategori dengan  menggunakan  persamaan  (4)  adalah sebagai berikut:
𝜇(𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑒𝑡) = (1 − 0) (10 − 0) = 1 10 = 0,1 𝜇(𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ) = (3 − 0) (10 − 0) = 3 10 = 0,3
𝜇(𝑙𝑖𝑐𝑖𝑛) = (8 − 0) (10 − 0) = 8 10 = 0,8
Langkah selanjutnya setelah memperoleh derajat  keanggotaan  pada  tiap  variabel,  yaitu menentukan  aturan.  Jadi  terdapat  6  aturan  yang akan diperoleh dari kombinasi variabel yang ada dan dari konsultasi yang dilakukan dengan pakar, sehingga diperoleh aturan sebagai berikut : R1 = IF tanggal input subur AND lendir serviks lengket THEN subur.
R2 = IF tanggal input subur AND lendir serviks basah THEN subur.
R3 = IF tanggal input subur AND lendir serviks licin THEN subur.
R4  =  IF  tanggal  input  tidak  subur  AND  lendir serviks lengket THEN tidak subur.
R5  =  IF  tanggal  input  tidak  subur  AND  lendir serviks basah THEN tidak subur.
R6  =  IF  tanggal  input  tidak  subur  AND  lendir serviks licin THEN subur.
Sehingga  berdasarkan  contoh  kasus  yang  telah diinput oleh pengguna sebelumnya, maka proses inferensinya dengan menggunakan metode Max, adalah sebagai berikut: R1  =  IF  tanggal  input  subur  (1)  AND  lendir serviks lengket (0,1) THEN = subur
𝛼1 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [1],
𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑒𝑡 [0,1] = 1
R2  =  IF  tanggal  input  subur  (1)  AND  lendir serviks basah (0,3) THEN = subur
𝛼2 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [1], 𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ [0,3] = 1
R3  =  IF  tanggal  input  subur  (1)  AND  lendir serviks licin (0,8) THEN = subur
𝛼3 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [1],
𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑖𝑐𝑖𝑛 [0,8] = 1
R4 = IF tanggal input tidak subur (0) AND lendir serviks lengket (0,1) THEN = tidak subur
𝛼4 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [0], 𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑒𝑡 [0,1] = 0,1
R5 = IF tanggal input tidak subur (0) AND lendir serviks basah (0,3) THEN tidak subur
𝛼5 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [0], 𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑏𝑎𝑠𝑎 [0,3] = 0,3
R6 = IF tanggal input tidak subur (0) AND lendir serviks licin (0,8) THEN subur
𝛼6 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [0],
𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑖𝑐𝑖𝑛 [0,8] = 0,8
Langkah  selanjutnya  adalah  proses defuzzifikasi  dengan  menentukan  nilai  Z  pada tiap  aturan  dengan  menggunakan  2  jenis  kurva, yaitu kurva linier naik untuk aturan yang bernilai subur  dan  kurva  linier  turun  untuk  aturan  yang bernilai tidak subur.
Gambar 7. Kurva Linier Naik Aturan Bernilai Subur
Gambar  7  merupakan  kurva  linier  naik  aturan bernilai  subur  dengan  fungsi  keanggotaannya seperti pada persamaan 5.
𝑍 𝑖𝑛 = 𝛼(𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛) + 𝑚𝑖𝑛 (5)
Gambar 8. Kurva Linier Turun Aturan Bernilai Tidak Subur
Gambar  8  merupakan  kurva  linier  turun  aturan bernilai  subur  dengan  fungsi  keanggotaannya seperti pada persamaan 6.
𝑍 𝑖𝑛 = −(𝛼(𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛) − 𝑚𝑖𝑛 (6) Dengan nilai 𝑚𝑎𝑥  = 1 dan 𝑚𝑖𝑛  =  0 Sehingga  diperoleh  nilai  Z  menggunakan persamaan 5 dan 6 berdasarkan aturannya, yaitu sebagai berikut:
R1  =  IF  tanggal  input  subur  (1)  AND  lendir serviks lengket (0,1) THEN = subur 𝛼1 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [1], 𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑒𝑡 [0,1] = 1 𝑍1 = 1(1 − 0) + 0 = 1
R2  =  IF  tanggal  input  subur  (1)  AND  lendir serviks basah (0,3) THEN = subur 𝛼2 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [1],
𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑏𝑎𝑠𝑎ℎ [0,3] = 1

## 𝑍2 = 1(1 − 0) + 0 = 1
R3  =  IF  tanggal  input  subur  (1)  AND  lendir serviks licin (0,8) THEN = subur 𝛼3 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [1],
𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑖𝑐𝑖𝑛 [0,8] = 1
𝑍3 = 1(1 − 0) + 0 = 1
R4 = IF tanggal input tidak subur (0) AND lendir serviks lengket (0,1) THEN = tidak subur 𝛼4 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [0],
𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑒𝑡 [0,1] = 0,1 𝑍4 = −0,1(1 − 0) + 0 = −0,1
R5 = IF tanggal input tidak subur (0) AND lendir serviks basah (0,3) THEN tidak subur
𝛼5 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [0], 𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑏𝑎𝑠𝑎 [0,3] = 0,3 𝑍5 = −0,3(1 − 0) + 0 = −0,3
R6 = IF tanggal input tidak subur (0) AND lendir serviks licin (0,8) THEN tidak subur
𝛼6 = 𝑀𝑎𝑥(𝜇)𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑢𝑟 [0], 𝜇 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑘𝑠 𝑙𝑖𝑐𝑖𝑛 [0,8] = 0,8
𝑍6 = 0,8(1 − 0) + 0 = 0,8
Sehingga diperoleh nilai output dengan menggunakan persamaan 7.
𝑍 = 𝛼1(𝑍1)+𝛼2(𝑍2)+𝛼3(𝑍3)+𝛼4(𝑍4)+𝛼5(𝑍5)+𝛼6(𝑍6) 𝛼1+𝛼2+𝛼3+𝛼4+𝛼5+𝛼6
(7)

## 𝑍
= 1(1) + 1(1) + 1(1) + 0,1(−0,1) ± 0,3(−0,3) + 0,8(0,8)
1 + 1 + 1 + 0,1 + 0,3 + 0,8
= 0,84285714
Diperoleh  hasil  akhir  bahwa  pengguna  pada tanggal  10  Agustus  2021  tersebut  adalah  masa subur  dengan  derajat  keanggotaan  0,84285714 dan jika dibulatkan menggunakan ROUND maka hasilnya  adalah  1,  sehingga  solusinya  “Boleh berhubungan apabila ingin mempunyai anak dan jangan berhubungan apabila tidak ingin memiliki anak.”  Jadi  apabila  dibulatkan  hasilnya  1  maka outputnya  subur  dan  jika  terbulatkan  hasilnya  0 atau terdapat minus maka outputnya tidak subur.
2. Analisa Sistem
Pada  penelitian  ini,  dibangun  sebuah aplikasi yang dapat digunakan untuk memperoleh tingkat  kesuburan  seorang  wanita  berdasarkan pada  variabel  tanggal  input  dan  lendir  serviks yang  diinput  oleh  pengguna  pada  aplikasi tersebut. Adapun tampilan awal dari aplikasi ini, yaitu  menampilkan  penjelasan  umum  terkait penggunaan kontrasepsi hormonal dan penjelasan tentang kondisi lendir serviks pada wanita, dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Awal Aplikasi
Gambar  9  merupakan  tampilan  awal aplikasi  yang  memberikan  penjelasan  umum terkait kontrasepsi hormonal pada wanita. Selain informasi terkait kontrasepsi hormonal, pengguna  juga  dapat  menggunakan  aplikasi untuk mengetahui masa kesuburannya. Untuk  cek  kesuburan  tampilan  aplikasi  dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan untuk Input Siklus Menstruasi
Gambar  10  merupakan  tampilan  untuk menginputkan  siklus  menstruasi.  Pada  gambar tersebut  diinput  siklus  menstruasi  yang  sama dengan  contoh  pada  analisa  manual.  Setelah menginput  siklus  menstruasi,  pada  aplikasi diarahkan untuk input kondisi lendir serviks yang dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Input Kondisi Lendir Serviks
Gambar  11  merupakan  tampilan  untuk menginputkan  kondisi  lendir  serviks  pengguna. Setelah  pengguna  menginput  kondisi  lendir serviks, selanjutnya pengguna dapat mengetahui kesuburannya  dengan  menginputkan  tanggal yang ingin diketahui, dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Tanggal Input dan Hasil Diagnosa Aplikasi
Gambar  12  merupakan  tampilan  tanggal input oleh pengguna dan hasil diagnosa aplikasi. Berdasarkan  analisa  manual  dan  analisa  sistem yang telah dilakukan, antara analisa manual dan analisa  sistem  memberikan  hasil  diagnosa  yang sama, yaitu Subur.

## 3. Pengujian
Pada  penelitian  sistem  pakar  untuk menentukan  KBA  (Keluarga  Berencana  Alami) ini menggunakan 10 data uji. 10 data uji tersebut berisikan  variabel  yang  harus  diinputkan  oleh pengguna.  10  data  uji  tersebut  telah  diberikan kepada seorang pakar, yaitu dokter kandungan dr. Aqua Rossalinda, Sp. OG. Diagnosa pakar yang telah  diterima  kemudain  dibandingkan  dengan diagnosa  yang  diperoleh  pada  aplikasi  untuk
dapat mengetahui tingkat akurasi dari penelitian ini. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel  4  merupakan  hasil  pengujian dengan membandingkan diagnosa dari pakar dan diagnosa  dari  aplikasi.  Berdasarkan  pengujian yang  telah  dilakukan,  diperoleh  bahwa  antara diagnosa pakar dan diagnosa aplikasi memberikan hasil yang sama. Pada aplikasi juga memberikan  penilaian  hasil  untuk  tingkat kesuburan seseorang, semakin nilainya mendekati 1 dan berlaku sebaliknya. Berdasarkan hasil  pengujian  tersebut  dapat  dihitung  tingkat akurasi  yang  diperoleh  berdasarkan  10  data tersebut dengan perhitungan akurasi berikut :
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 10 10 ∗ 100% = 100%
(8)
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑒𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙𝑎𝑛 = 100% − 100% = 0
(9)
Tabel 4. Hasil Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Aplikasi untuk menentukan KBA (Keluarga Berencana  Alami)  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto ini dapat diimplementasikan. 2. Tingkat  kesuburan  yang  dicapai  untuk  tiap tanggal  yang  diinput  oleh  pengguna  juga dapat membantu pengguna dalam menentukan pilihan ingin memiliki anak atau tidak, sehingga pengguna dapat menentukan kapan  harus  berhubungan  intim  dan  kapan tidak boleh berhubungan intim.
3. Akurasi yang diperoleh dari penelitian yang dilakukan mencapai 100%.

## 5. REFERENSI
[1] F. Liwang et al. , “Gambaran penggunaan kontrasepsi hormonal dan non hormonal di wilayah kerja UPT Puskesmas Tampak Siring 1,” Fak. Kedokt. Univ.
Sam Ratulangi , vol. 9, no. 3, pp. 41–46,
2018, doi: 10.1556/ism.v9i3.301.
[2] Z. Zettira and K. Nisa, “Analisis Hubungan Penggunaan Kontrasepsi
Hormonal dengan Disfungsi Seksual pada Wanita,” Majority , vol. 4, no. 7, pp. 103–108, 2015.
[3] S. Abdullah, J. Bawotong, and R. Hamel, “Hubungan Pemakaian Kontrasepsi
Hormonal dan Non Hormonal dengan Kejadian Kanker Serviks di Ruang D Atas BLU Prof. Dr. R.D. Kandou Manado,” J. Keperawatan UNSRAT , vol. 1, no. 1, p. 105599, 2013.
[4] D. A. D. Agustina, M. J. D. Sunarto, and Romeo, “Rancang Bangun Aplikasi
Penentu Masa Subur Wanita Berbasis
Android dengan Metode Keluarga
Berencana Alamiah,” J. JSIKA , vol. Vol
6, no. No 3, 2017.
[5] Fricles Ariwisanto Sianturi, “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa keguguran pada ibu hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf.
dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/
Tekinkom/article/view/78.
[6] J. A. W. Simamora, “Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Sepeda Motor N-
Max Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” TeIKa , vol. 11, no. 2, pp. 143–151, 2021, doi: 10.36342/teika.v11i2.2611.
[7] H. T. SIHOTANG, E. Panggabean, and H. Zebua, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Herpes Zoster Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” vol. 3, no. 3, pp. 192–196, 2019, doi:
10.31227/osf.io/rjqgz.
[8] D. V. S. T.Sutojo,Edy Mulyanto, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta:
Yogyakarta : Andi Offset, 2011, 2011.
[9] S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung
Keputusan Edisi 2 . Yogyakarta: Graha
Ilmu, 2005.
[10] A. M. Husein, M. Harahap, S. Aisyah, W. Purba, and A. Muhazir, “The implementation of two stages clustering (k-means clustering and adaptive neuro fuzzy inference system) for prediction of medicine need based on medical data,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 978, p. 12019, Mar.
2018, doi: 10.1088/1742-
6596/978/1/012019.
[11] D. Sitanggang et al. , “Diagnosing chicken diseases using fuzzy Tsukamoto web-based expert system,” {IOP} Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 505, no. 1, p. 12086, May 2019, doi: 10.1088/1757- 899x/505/1/012086.
[12] F. Susilo, Himpunan dan Logika Kabur serta Aplikasinya . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[13] A. Haris, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Menentukan Kualitas Proposal Layak Hibah,” vol. 12, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[14] N. I. Kurniati, R. R. El Akbar, and P. Wijaksono, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Autisme Pada Anak,”
Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 1, pp.
21–27, 2019, doi:
10.37058/innovatics.v1i1.676.
[15] V. A. Lestari and E. L. Amalia, “Implementasi Fuzzy Inference System untuk Menentukan Alat Kontrasepsi Program Keluarga Berencana,”
Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 239, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1198.