## Sistem Informasi Diagnosis Ikterus Neonatorum Menggunakan Logika Fuzzy
Jazil Ramadhanty Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember,
Jember, Indonesia dhanty12@gmail.com
Trismayanti Dwi Puspitasari
Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember, Jember, Indonesia trismayanti@polije.ac.id
Abstract— Infant Mortality Rate (IMR) in Indonesia is still quite  high  compared  to  Southeast  Asian  countries.  This  needs attention  because  a  country  can  be  assessed  on  the  level  of  its health from IMR. One of the causes of IMR that is still high is jaundice  in  infants  (Ikterus  Neonatorum).  Babies  can experience  physiological  jaundice  and  pathological  depending on  the  symptoms  caused.  It  is  difficult  to  distinguish  between normal and severe jaundice without further examination so that most people are wrong in doing initial treatment. Based on these problems, the author will create an information system for the diagnosis of Neonatal Jaundice. With this system, the public can find  out  the  severity  of  the  infants  suffered.  The  system  also provides an alternative solution about jaundice according to the severity. The author uses fuzzy logic with the Sugeno method to help make a diagnosis. The results displayed are in the form of a percentage of the severity of neonatal jaundice. After testing the blackbox, the result is that the system can run in accordance with the expected scenario. For testing UAT (User Acceptance Testing)  obtained  results  of  77.86%  which  can  be  interpreted that the system can be well received by the user. ( Abstract )
Keywords—  Fuzzy  Logic;  Information  Systems;  Neonatal Jaundice. ( key words )
Abstrak— Angka Kematian Bayi (AKB) di Indonesia masih tergolong  cukup  tinggi  dibandingkan  negara  –  negara  Asia Tenggara.  Hal  tersebut  perlu  mendapatkan  perhatian  karena suatu  negara  dapat  dinilai  tingkat  kesehatannya  dari  AKB. Salah  satu  penyebab  AKB  yang  masih  tinggi  yaitu  penyakit kuning pada bayi (Ikterus Neonatorum). Bayi dapat mengalami ikterus fisiologis (normal) maupun patologis (parah) bergantung dari gejala yang ditimbulkan. Dari kedua jenis ikterus tersebut sulit  membedakan  antara  ikterus  normal  dan  parah  tanpa melakukan  pemeriksaan  lebih  lanjut  sehingga  sebagian  besar masyarakat  salah  dalam  melakukan  penanganan  awal. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penulis  akan  membuat sistem  informasi untuk  diagnosis  Ikterus  Neonatorum.  Dengan sistem  tersebut,  masyarakat  mendapatkan  edukasi  mengenai ikterus  neonatorum  dan  dapat  mengetahui  tingkat  keparahan yang  diderita  oleh  bayi.  Sistem  juga  memberikan  alternatif solusi yang dapat dilakukan saat bayi mengalami ikterus sesuai dengan tingkat keparahan. Penulis menggunakan logika fuzzy dengan metode sugeno untuk membantu melakukan diagnosis. Hasil  yang  ditampilkan  yaitu  berupa  prosentase  tingkat keparahan  ikterus  neonatorum.  Setelah  melakukan  pengujian blackbox  didapatkan  hasil  bahwa  sistem  sudah  dapat  bejalan sesuai  dengan  skenario  yang  diharapkan.  Untuk  pengujian UAT (User Acceptance Testing) didapatkan hasil sebesar 77,86 %  yang  dapat  diartikan  bahwa  sistem  sudah  bisa  diterima dengan baik oleh pengguna. ( Abstrak )
Keywords—Logika Fuzzy; Penyakit Kuning; Sistem Informasi.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  indikator  suatu  negara  dikatakan  maju dapat dilihat dari angka kematian bayi dalam negara tersebut. Dengan melihat angka kematian bayi dapat diketahui kualitas kesehatan suatu negara, semakin tinggi angka kematian bayi maka  dapat  dikatakan  kualitas  kesehatan  negara  masih terbilang rendah. Di Indonesia angka kematian bayi pada saat ini  mengalami  penurunan,  seperti  yang  dinyatakan  oleh Badan  Kependudukan  Keluarga  Berencana  Nasional (BKKBN)  bahwa  dilihat  dari  hasil  Survei  Demografi Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  pada  tahun  2017  angka kematian  bayi  tercatat  sebesar  24  per  1000  kelahiran  hidup yang  artinya  1  dari  42  bayi  meninggal  pada  tahun  pertama kehidupannya.  Angka  tersebut  sudah  lebih  kecil  dari  SDKI 2012 yang menunjukkan angka kematian bayi sebesar 32 per 1000  kelahiran  hidup.  Akan  tetapi,  angka  kematian  bayi  di Indonesia  masih  tergolong  tinggi  daripada  negara  di  Asia Tenggara yang rata-rata sudah dibawah 10 per 1000 kelahiran hidup [1].
United  States  Agency  International  Development (USAID)  yang  melakukan  kerjasama  dengan  Kementerian
Kesehatan Republik Indonesia (Kemenkes) untuk menurunkan  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  dan  Angka Kematian Bayi (AKB) telah melakukan pengkajian terhadap beberapa  wilayah  di  Indonesia  dan  didapatkan  hasil  bahwa Provinsi Jawa Timur menempati tingkat AKB terbesar kedua setelah  Jawa  Barat.  Dilihat  dari  data  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Jawa  Timur  pada  tahun  2017,  Kabupaten  Jember merupakan  menyumbang  AKI  terbesar  kedua  setelah Probolinggo  dengan  angka  lebih  dari  50%  dari  jumlah kelahiran di Jember [2]. Bupati Jember, dr. Hj. Faidah, MMR menyatakan  dari  kasus  kematian  bayi  tersebut  disebabkan karena  Berat  Bayi  Lahir  Rendah  (BBLR),  kekurangan oksigen  (asfiksia),  kelainan  bawaan,  ikterus  dan  sepsis. Berdasarkan hal tersebut, ikterus yang terjadi pada bayi baru lahir perlu mendapatkan perhatian khusus.
Ikterus  yang  terjadi  pada  bayi  baru  lahir  (usia  0-1 bulan)  disebut Ikterus  Neonatorum . Ikterus  Neonatorum menyeripai penyakit hati yang disebabkan pewarnaan kuning yang tampak pada sklera (selaput putih mata) dan kulit bayi yang disebabkan oleh penumpukan bilirubin (pigmen kuning dalam  empedu,  darah  dan  tinja)[3].  Secara  umum Ikterus Neonatorum dibagi menjadi dua, yaitu ikterus fisiologis dan ikterus  patologis.  Ikterus  fisiologis  dapat  dikatakan  bahwa gejala kuning tersebut masih ditahap normal pada bayi baru
lahir karena fungsi hati masih belum bekerja secara optimal. Sedangkan ikterus patologis merupakan gejala kuning yang tidak  normal  pada  bayi  dapat  disebabkan  karena  penyakit yang menyerang fungsi hati[4]. Bayi yang mengalami ikterus patologis  membutuhkan  penanganan  khusus  yang  lebih intensif untuk mencegah gejala semakin memburuk[5]. Dari kedua  ikterus  tersebut  memiliki  gejala  yang  hampir  sama, sulit membedakan seorang bayi mengalami ikterus fisiologis atau patologis tanpa pemeriksaan lanjut oleh seorang dokter. Sedangkan  pemeriksaan  bayi  pada  posyandu  hanya dilakukan  setiap  1  bulan  sekali.  Kurangnya  kesadaran orangtua yang memiliki bayi usia 0-1 bulan terhadap bahaya penyakit  kuning  memungkinkan  orangtua  salah  melakukan penanganan  awal  terhadap  bayi  dengan  ikterus  patologis yang mengakibatkan tingginya resiko kematian bayi.
Dari  permasalahan  yang  diuraikan  diatas,  maka diperlukan  sebuah  sistem  informasi  untuk  membantu mendiagnosis  gejala  ikterus  pada  bayi  dan  memberikan informasi mengenai penanganannya. Sistem informasi yang akan  digunakan  yaitu  sistem  informasi  berbasis  website. Dengan  berbasis  website,  informasi  tentang ikterus neonatorum dapat  diakses  dimanapun  dan  kapanpun sehingga  lebih  efektif  dan  efisien.  Selain  itu,  website memiliki  sifat  yang  fleksibel  karena  dapat  diakses  melalui berbagai  macam  perangkat.  Hal  tersebut  mempermudah pengguna  untuk  menggunakan  sistem.  Sistem  informasi merupakan  interaksi  antara  manusia  sebagai  pengguna, komputer serta proses algoritma yang ada didalamnya untuk mendapat  data  dan  fakta  yang  sesuai  dengan  kebutuhan. Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  dalam  proses  sistem informasi  yaitu  logika  fuzzy.  Logika  fuzzy  merupakan sebuah  ilmu  pengetahuan  yang  diterapkan  dalam  komputer sehingga  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  suatu  hal seperti  manusia.  Kelebihan  metode  fuzzy  dengan  metode lainnya yaitu bisa memberikan solusi terhadap permasalahan yang memiliki ketidakpastian. Sama halnya untuk melakukan diagnosis ikterus neonatorum, yang memiliki gejala tampak dengan ketidakpastian terhadap tingkat keparahan.
Menurut  penelitan  Buana,  Komang  dan  Adnyana (2017),  meskipun  penyakit  kuning  pada  bayi  ( Ikterus Neonatorum )  masih  dianggap  normal,  perlu  dilakukan pemantauan terhadap derajat ikterus bayi supaya mendapatkan penanganan yang sesuai. Pemantauan tersebut dilakukan dengan merancang sebuah aplikasi menggunakan teknik  pengolahan  citra.  Metode  pengolahan  citra  digital yang akan digunakan yaitu deteksi tepi Laplacian of Gaussian (LoG)  pada  foto  bayi  yang  diambil  [6].  Berdasarkan penelitian  Jusia  (2017),  penentuan  status  gizi  berdasarkan Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  dapat  dihitung  menggunakan logika fuzzy. Dengan menggunakan logika fuzzy maka akan ada  toleransi  terhadap  nilai  gizi  yang  mengakibatkan perubahan  dalam  perbedaan  kategori  menjadi  kecil.  Status gizi yang dihitung menggunakan logika fuzzy memiliki hasil yang lebih baik daripada perhitungan tegas karena prosesnya menjadi  lebih  halus    [7].  Menurut  penelitian  Wahyuni  dan Ramadhan  (2019),  logika  fuzzy  dapat  diterapkan  dalam sistem  diagnosis  pnemonia.  Hasil  dari  sistem  ini  yaitu memberikan informasi yang lebih spesifik mengenai tingkat penyakit  penumonia.  Setelah  dilakukan  pengujian user acceptance didapatkan nilai 95% yang menunjukkan bahwa sistem  tersebut  telah  memenuhi  kebutuhan  dan  membantu dokter  dalam  melakukan  penanganan  terhadap  pasien
penderita  pneumonia  [8].  Dari  penelitian  yang  telah disebutkan,  aplikasi  yang  akan  dibuat  hanya  dilakukan pemantauan  terhadap  penyakit  kuning  pada  bayi  dengan melihat  area  kuning  badan  bayi  menggunakan  metode pengolahan citra digital deteksi tepi LoG. Sedangkan untuk logika  fuzzy  dapat  diterapkan  dalam  sebuah  sistem  untuk mendiganosis penyakit sehingga dapat membantu memenuhi kebutuhan pengguna.
Pada  penelitian  ini,  akan  diterapkan  metode  fuzzy untuk  mendiagnosis ikterus yang  dialami  oleh  bayi. American  Academy  of  Pediatrics,  Committe  on  Fetus  and Newborn menganjurkan  untuk  mengetahui  terlebih  dahulu usia  kelahiran  dan  berat  bayi  supaya  dapat  diketahui pertumbuhan  bayi.  Selain  itu  berat  badan  bayi  baru  lahir merupakan salah satu indikator dalam menentukan kesehatan bayi. Untuk pemeriksaan derajat atau kadar kuning pada bayi digunakaan  pemeriksaan  kramer  yaitu  dengan  melihat persebaran  area  kuning  pada  anggota  tubuh  bayi.  Karena alasan yang telah disebutkan, maka penulis mengambil usia kelahiran,  berat  bayi  dan  derajat  kuning  sebagai  variabel input  dalam  perhitungan  fuzzy.  Dari  perhitungan  fuzzy terhadap  variabel  input  menghasilkan  informasi  mengenai diagnosis  tingkat  keparahan  bayi  yang  menderita ikterus . Sehingga  sistem  yang  dibuat  tidak  hanya  melakukan pemantauan  tetapi  juga  dilakukan  diganosis  tingkat keparahan ikterus  neonatorum .  Serta  dapat  diketahui  juga penanganan  awal  terhadap  bayi  sesuai  dengan  hasil diagnosis .

## METODE PENELITIAN
Dalam  proses  pengembangan  sistem  dilakukan  dengan metode prototype menurut  Roger  S.  Pressman  dengan  5 tahapan  yaitu communication,  quick  plan,  modeling  quick design,  construction  of  prototype dan deployment  delivery and feedback [9].
Fig. 1. Metode Prototype
Communication merupakan  langkah  untuk  merumuskan masalah  yang  akan  diteliti,  dapat  memperjelas    batas penelitian yang akan dilakukan serta dapat menentukan objek penelitian  dengan  tepat  dan  fokus  pada  permasalahan  yang akan diambil. Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan mencari  literatur  terdahulu  dengan  tema  atau  objek  yang hampir  sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan,  yang diperoleh  dari  jurnal-jurnal  penelitian  dan  beberapa  buku serta  wawancara  terhadap  seorang  ahli  atau  pakar  dibidang kesehatan. Tujuan dari wawancara dengan pakar supaya data yang  diperoleh  benar-benar  valid  karena  bersumber  dari
ahlinya, sehingga data yang diolah dalam sistem merupakan data  yang  benar.  Setelah  memperoleh  data,  maka  dapat ditentukan aturan sebagai dasar penyelesaian masalah dalam sistem yang akan dibangun.
Tahap quick  plan mendefinisikan  kebutuhan  meliputi kebutuhan fungsional dan non-fungsional untuk membangun sebuah sistem. Kebutuhan fungsional merupakan kebutuhan utama  sistem  untuk  menjalan  proses  yang  diinginkan meliputi input, proses dan output . Sedangkan kebutuhan non- fungsional merupakan kebutuhan pendukung bagi pembangunan  sebuah  sistem.  Kebutuhan  non-fungsional meliputi hardware utama, hardware pendukung,  sistem operasi dan tools .
Modelling  Quick  Design merupakan  tahap  mendesain sistem  menggunakan  metode  UML  ( Unified  Modelling Language ) yang didalamnya meliputi Flowchart Sistem[10], Context  Diagram,  Data  Flow  Diagram (DFD) dan  Entity Relationship Diagram (ERD).
Fig. 2. Flowchart Sistem
Pada  tahap Construction  of  prototype dilakukan perancangan  desain  tampilan  dari  sistem  yang  terdiri  dari tampilan  untuk  admin  dan  tampilan  untuk  pengguna. Kemudian  pada deployment  delivery  and  feedback penerjemahan desain yang telah dirancang ke dalam bahasa pemrograman  atau  dapat  juga  disebut  dengan  proses pengkodean. Hal tersebut dilakukan supaya komputer dapat
memahami  setiap  proses  dari  desain  yang  telah  dirancang. Pada proses pengkodean diterapkan juga perhitungan dengan logika  fuzzy  pada  setiap  proses  dalam  desain  untuk membangun aplikasi berbentuk website dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan framework CodeIgniter . Alat yang digunakan untuk membangun website tersebut yaitu Sublime text editor.
Selanjutnya  melakukan  pengujian  terhadap  hasil  dari proses pengkodean. Tujuannya untuk mendapatkan feedback yang  maksimal  dengan  mengetahui  apakah  sistem  yang dibangun  sesuai  dengan  desain  dan  proses  yang  telah ditentukan  atau  tidak.  Juga  untuk  mengetahui  setiap  fitur sudah  menjalankan  fungsinya  dengan  baik  atau  masih  ada yang  harus  diperbaiki.  Metode  pengujian  yang  akan dilakukan  yaitu  metode Black  Box dan  UAT  ( User Acceptance  Testing ).  Pengujian  UAT  merupakan  pengujian yang  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  penerimaan pengguna  terhadap  sistem.  Pengguna  akan  mencoba  untuk menjalankan aplikasi kemudian mengisi kuesioner yang telah ditentukan. Kuesioner berisi pertanyaan mengenai sistem dan pengguna  memberikan  nilai  berdasarkan  skala  yang  telah disiapkan.  Pengguna yang  dimaksud  adalah  orang  tua yang memiliki bayi dengan usia 0-1 bulan. Setelah semua tahapan dilakukan maka dapat dilakukan dokumentasi sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Communication
Melakukaan  analisis  permasalahan  mengenai  tingkat kematian  bayi  di  Indonesia  yang  masih  terbilang  tinggi daripada  negara  lain.  Setelah  meninjau  hasil  penelitian Kemenkes,  didapatkan  beberapa  provinsi  penyumbang kematian  bayi  terbanyak  salah  satunya  Jawa  Timur.  Dalam data  BPS  Jawa  Timur  2017  didapatkan  bahwa  Kabupaten Jember masuk dalam tiga kabupaten dengan tingkat kematian bayi  tertinggi,  sehingga  masalah  tersebut  membutuhkan perhatian  khusus.  Salah  satu  penyebab  kematian  pada  bayi yaitu penyakit kuning ( ikterus neonatorum ). Pada penelitian sebelumnya, aplikasi dirancang untuk melakukan pemantauan  terhadap  area  kuning  pada  badan  bayi  melalui foto bayi dan metode yang digunakan yaitu pengolahan citra digital dengan pengenalan garis tepi.
Pada  penelitian  ini  sistem  tidak  hanya  melakukan pemantuan  area  kuning  tetapi  juga  melakukan  diagnosis terhadap ikterus yang diderita bayi sehingga dapat diketahui tingkat  keparahan ikterus  neonatorum serta  menampilkan solusi  yang  harus  dilakukan  pada  bayi.  Metode  yang digunakan  yaitu  logika  fuzzy  karena  pada  penelitian  yang telah  dilakukan  sebelumnya,  logika  fuzzy  dapat  melakukan diganosis  terhadap  beberapa  jenis  penyakit  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Dengan  bentuk website ,  sistem  dapat dengan  mudah  diakses  oleh  masyarakat  dari  mana  pun  dan kapan  pun.  Dari  uraian  tersebut,  maka  dibangun  sistem informasi  yang  dapat  memberikan  informasi  mengenai Ikterus  Neonatorum secara  cepat  dan  tepat  sehingga  dapat mempersingkat  waktu  dalam  melakukan  diagnosis . Setelah didapatkan  solusi  dari  permasalahan  yang  terjadi,  maka dilakukan studi literatur dengan membaca buku dan berbagai jurnal  dari  penelitian  sebelumnya  serta  melakukan wawancara kepada seorang dokter. Berikut daftar pertanyaan dan  jawaban  setelah  melakukan  wawancara  disajikan  pada Tabel I.
TABEL I. H ASIL WAWANCARA DENGAN PAKAR No Pertanyaan Jawaban 1. Bagaimana ciri- ciri bayi mengalami gejala ikterus ? Ikterus yang diderita oleh bayi dapat  digolongkan  menjadi  2 jenis,  yaitu  ikterus  normal (fisiologis)  dan  ikterus  yang tidak normal (patologis). Gejala hampir sama yaitu kulit bayi  yang  tampak  kuning hingga  kehijauan,  tidak  mau minum  Air  Susu  Ibu  (ASI), tangisan bayi sangat melengking, kotoran bayi berwarna  pucat  dan  kadar bilirubin (pigmen kuning) pada
darah yang meningkat. 2. Bagaimana membedakan gejala bayi mengalami ikterus fisiologis (normal) dan patologis (berbahaya)? Gejala  dari  dua  jenis  ikterus tersebut hampir sama
sebenarnya,
cukup sulit membedakan jika hanya dilihat dari  gejala  fisiknya  saja.
Diperlukan pemeriksaan
laboratorium lebih lanjut terhadap  kadar  bilirubin  bayi. Tetapi  selain  dari  gejala  fisik dan  pemeriksaan  dapat  dilihat juga  dari  faktor-faktor  yang mempengaruhi terjadinya ikterus pada bayi. 3. Faktor apa saja yang dapat mempengaruhi bayi mengalami ikterus? Faktor  yang  mempengaruhi ikterus  pada  bayi  yaitu  usia kehamilan  saat  bayi  tersebut dilahirkan  seperti  dilahirkan ketika  usia  prematur  atau normal,  berat  badan  bayi,  dan derajat  ikterus  yang  dialami bayi dengan melihat persebaran warna kuning pada anggota  tubuh  bayi  serta riwayat kehamilan ibu bayi. 4. Dari faktor yang mempengaruhi ikterus,
bagaimana detail kategori dari tiap- tiap faktor?
Pertama  untuk  usia  kehamilan dapat  digolongkan  menjadi usia  kurang  bulan  (prematur), cukup bulan (normal) dan lebih bulan  (posterm).  Kedua,  berat badan  bayi  diklasifikasikan menjadi  berat  lahir  rendah, berat lahir cukup (normal) dan berat lahir lebih. Untuk derajat ikterus,  jika  mengacu  pada Metode Kramer dapat  dibagi  menjadi  5  yaitu derajat  ikterus  1  pada  daerah kepala  dan  leher,  derajat ikterus  2  sampai  badan  atas, derajat ikterus 3 sampai badan bawah  hingga  tungkai  kaki, derajat ikterus 4 sampai daerah lengan,  kaki  bawah,  lutut  dan derajat ikterus 5 sampai daerah telapak  tangan  dan  kaki.  Jika
untuk riwayat kehamilan seperti ibu bayi yang sebelumnya  pernah  memiliki bayi dengan gejala ikterus atau belum. 5. Apakah perlakuan yang dibutuhkan oleh bayi dengan ikterus fisiologis sama dengan yang mengalami ikterus patologis? Perlakuan bayi yang menderita ikterus fisiologis jelas berbeda dengan  bayi  yang  mederita ikterus  patologis.  Karena  saat bayi mengalami ikterus secara normal  (fisiologis)  orangtua dapat  melakukan  perawatan bayinya secara mandiri. Tetapi saat  bayi  mengalami  ikterus patologis, orangtua harus berhati-hati  dalam  bertindak. Perawatan sebaiknya dilakukan  oleh  orang  yang lebih ahli (dokter). 6. Bagaimana cara mengatasi bayi
yang mengalami gejala ikterus sesuai dengan jenis ikterus yang diderita? Ketika  bayi  dengan  ikterus fisiologis bisa ditangani dengan
menjemur bayi dibawah sinar matahari selama beberapa  waktu.  Maka  ikterus pada  bayi  dapat  berangsur- angsur menghilang. Tetapi jika bayi  dengan  ikterus  patologis tidak bisa jika hanya dilakukan penjemuran  di  bawah  sinar matahari  saja.  Perlakuan  yang dilakukan harus melihat terlebih dahulu tingkat keparahan ikterus yang terjadi.
Jika  ikterus  patologis  masih dalam  tingkat  cukup  parah, dapat dilakukan fototerapi pada bayi. Jika ikterus patologis ditingkat yang parah, maka bayi
diharuskan melakukan transfusi darah.

## B. Quick Plan
Setelah  proses  wawancara  diperoleh  data  untuk mengidentifikasi  kebutuhan  yang  akan  digunakan  dalam membangun sistem. Data yang akan digunakan dapat dilihat pada  Table  II.  Proses  input  berupa  data  variabel  yang  akan diproses  oleh  sistem  dengan  fuzzy  Sugeno  yaitu  usia kelahiran, berat badan bayi dan derajat kuning disajikan pada fig 3.
TABEL II. D ATA VARIABEL INPUT No Nama Variabel Kategori Rentang Nilai 1 Usia Kelahiran Prematur 28 – 36 Minggu Normal 36 – 40 Minggu Posterm 41 – 43 Minggu 2 Berat Badan Bayi Kurang 1.800 – 2.500 Gram Normal 2.500 – 3.500 Gram Lebih 3.500 – 4.000 Gram 3 Derajat Kuning Normal 0 – 1 Cukup Tinggi 2 – 3
3 – 5

## Fig. 3. Proses Fuzzy Sugeno
Pada  proses  perhitungan  menggunakan  fuzzy  Sugeno terdapat 3 tahapan sebagai berikut [11].
1. Fuzzyfikasi,  proses  mengubah  nilai  himpunan  tegas (crisp)  menjadi  nilai  fuzzy  menggunakan  fungsi keanggotaan.  Berikut  fungsi  keanggotaan  dari  masing- masing variabel yang digunakan disajikan pada fig. 4-6.
Fig. 4. Fungsi Keanggotaan Usia Kelahiran
Fig. 5. Fungsi Keanggotaan Usia Kelahiran
Fig. 6. Fungsi Keanggotaan Derajat Ikterus
2. Inferensi
Aturan yang digunakan sistem untuk menarik kesimpulan. Berdasarkan pakar dan melihat dari variabel
yang digunakan serta fungsi keanggotaan masing-masing variabel, aturan yang terbantuk berjumlah 21 aturan. 3. Defuzzyfikasi Menghasilkan  tingkat  keparahan  ikterus  berdasarkan aturan  yang  telah  dibentuk  dalam  sistem.  Proses defuzzyfikasi  pada  fuzzy  Sugeno  menggunakan Weight Average (WA) [12]. 𝑍
= 𝛼1 ∗ 𝑧1 +  𝛼2 ∗ 𝑧2 +  𝛼3 ∗ 𝑧3+. . . + 𝛼𝑛 ∗ 𝑧𝑛 𝛼1 + 𝛼2 +  𝛼3 + . . . + 𝛼𝑛
(1)

## C. Modelling Quick Design
Dilakukan  analisis  mengenai  desain  sistem  yang dibangun  dengan  melakukan  pemodelan  terhadap  sistem berupa Context Diagram dan Data Flow Diagram [13] yang disajikan pada Fig 7 dan 10. Sistem memiliki dua pengguna yaitu admin dan user biasa. Admin dapat memasukkan data admin, data keanggotaan, data variabel dan data rule (aturan). Dari  data  yang  dimasukkan  tersebut,  admin  mendapatkan informasi  akun  admin,  informasi  variabel,  informasi keanggotaan  dan  informasi  aturan  dari  sistem.  Untuk  user, dapat  memasukkan data  diagnosis,  data  bayi dan data  akun user.  Dari  data  yang  dimasukkan  user  dalam  sistem,  maka user  dapat  menerima  informasi  hasil  diagnosis,  informasi bayi dan informasi akun user.
Fig. 7. Context Diagram

## D. Construction Of Prototype
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembangunan  terhadap rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Tampilan beranda  pengguna  disajikan  pada  Fig  8.  Untuk  tampilan diagnosis  bayi  dijadikan  pada  Fig  9  dan  tampilan  hasil diagnosis  berupa  prosentase  tingkat  keparah  dan  solusi ditampilkan pada Fig 11.
Fig. 9. Tampilan Diagnosis Bayi
Fig. 10. Data Flow Diagram Level 2
Fig. 11. Tampilan Hasil Diagnosis

## E. Deployment Delivery And Feedback
Dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibangun dengan  menggunakan  pengujian Blackbox dan  pengujian UAT  ( User  Acceptance  Testing ).  Pengujian Blackbox dilakukakan  untuk  menguji  fungsionalitas  sistem  sehingga dapat mengetahui kesesuaian fungsi sistem terhadap skenario yang  telah  dibuat  serta  kekurangannya[14].  Sedangkan pengujian  UAT  dilakukan  untuk  mengetahui  penerimaan calon  pengguna  terhadap  sistem  yang  telah  dibuat  [15]. Dalam  pengujian  UAT  terdapat  10  pertanyaan  dengan  5 pilihan  jawaban  pada  kuesioner  yang  dibagikan  kepada  5 orang calon pengguna yaitu orangtua yang memiliki bayi usia 0-1  bulan.  Hasil  pengujian  UAT  menunjukkan  prosentase rata-rata total sebesar 77,87 % dapat dilihat pada Tabel III

## TABEL III.
H ASIL P ENGUJIAN UAT
No Pertanyaan Nilai Rata-rata Prosentase Nilai (%) Jml Rata- rata % Usability 1 Apakah informasi yang diberikan oleh sistem dapat dengan mudah dipahami ? 20 4 80 77,6 2 Apakah letak menu pada sistem mudah dikenali atau dilihat oleh pengguna? 23 4,6 92 3 Apakah sistem ini mudah dipelajari dan dipahami? 18 3,6 72 4 Apakah tampilan sistem nyaman bagi pengguna ? 17 3,4 68 5 Secara keseluruhan apakah tampilan sistem menarik? 19 3,8 76

## User Satisfaction
6 Apakah sistem ini dapat membantu pengguna? 19 3,8 76 76 7 Apakah sistem memiliki
kemampuan yang sesuai dengan harapan pengguna? 18 3,6 72
8 Secara
keseluruhan apakah penggunaan sistem ini memuaskan? 20 4 80
Sistem Metric
9 Apakah menu yang ada pada sistem dapat dijalankan dengan baik? 20 4 80 80 10 Apakah saat mengoperasikan sistem, tombol dalam menu sudah berfungsi dengan baik? 20 4 80
Rata- Rata Total
77,87
TABEL IV. K RITERIA H ASIL P ENGUJIAN UAT No Jumlah Skor (%) Kriteria 1 20,00 – 36,00 Tidak baik 2 36,01 – 52,00 Kurang baik 3 52,01 – 68,00 Cukup 4 68,01 – 84,00 Baik 5 84,01 – 100 Sangat Baik
Dari  Tabel  IV  kriteria  hasil  pengujian  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian  UAT  terhadap  sistem termasuk dalam kriteria baik yaitu dapat dengan baik diterima oleh  pengguna.  Dilihat  dari  penelitian  sebelumnya  yang masih  dalam  bentuk  rancangan  sistem  dengan  metode pengolahan  citra  digital  untuk  melakukan  pengamatan terhadap area kuning pada tubuh bayi, belum memiliki hasil penerimaan pengguna.
Untuk  hasil  penelitian  sistem  ini  dengan  menggunakan logika  fuzzy  metode  sugeno  sudah  dapat  dikatakan  akurat sesuai  diagnosis  dokter.  Sistem  berupa website juga  dapat diakses  dengan  cepat  oleh  pengguna  sehingga  proses diganosis juga dilakukan dengan lebih efektif dan efisien

## KESIMPULAN
Dengan  membangun  sistem  informasi  diagnosis ikterus neonatorum yang  berbasis website ,  maka  diganosis  dapat dilakukan  dari  berbagai  tempat  dan  fleksibel  sesuai  waktu yang  diinginkan  sehingga  proses  diagnosis  dapat  dilakukan dengan  cepat  dan  tepat  dengan  menggunakan  logika  fuzzy metode  sugeno  serta  menggunakan  tiga  variabel  penelitian. Tingkat  akurasi  sistem  berdasarkan  hasil  pakar  memiliki prosentase  yang  cukup  bagus  yaitu  sebesar  80%  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  hasil  sistem  akurat . Menurut  hasil pengujian Blackbox sistem  sudah  berjalan  sesuai  dengan skenario  yang  diharapkan.  Dan  untuk  hasil  pengujian  UAT menghasilkan  prosentase  rata-rata  total  sebesar  77,86  % dengan kategori sistem sudah bisa diterima dengan baik oleh pengguna.

## PENGHARGAAN
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Politekik Negeri Jember yang telah mendukung berjalannya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional, et al, Survei Demografi dan Kesehatan  Indonesia.  Jakarta : Badan Kependudukan dan  Kelauarga  Berencana,  Badan  Pusat  Statistika,  USAID  dan Kemeterian Kesehatan. 2017.
[2] Badan Pusat Statistika, Angka Kematian Bayi (AKB) Penduduk Jawa Timur  Menurut Kabupaten/Kota 2012-2016,  Surabaya  : Badan  Pusat Statistika. 2016.
[3] M.  Sowwam  dan  S.N.  Aini,  “Fototerapi  dalam  Menurunkan Hiperbilirubin pada Asuhan Keperawatan Ikterus Neonatorum”, Jurnal Keperawatan CARE, Sragen, Vol.8, pp. 82-90, 2018.
[4] M.S.  Kosim,  et  al.,  Buku  Ajar  Neonatologi.  1st  ed.,  Jakarta  :  Badan Penerbit Ikatan Dokter Anak Indonesia. 2009.
[5] S.  Widiawati,  “Hubungan  Sepsis  Neonatorum  ,  BBLR  dan  Asfiksia dengan  Kejadian  Ikterus  pada  Bayi  Baru  Lahir”,  Riset  Informasi Kesehatan, Jambi,  vol. 6,  pp. 52-57, Juni 2017.
[6] K.S.  Buana,  I.K.D.  Suyawan  dan  I.M.B  Adnyana,  “Perancangan Aplikasi  Diagnosis  Kadar  Bilirubin  Berdasarkan  Ikterus  Pada  Bayi Dengan Acuan Kramer”, Konferensi Nasional Sistem dan Informatika, Bali, pp. 462-467, Agustus 2017.
[7] P.A.  Jusia,  “Prototype  Logika  Fuzzy  Inference  Sistem  Penentuan Status  Gizi  Berdasarkan  Indeks  Masa  Tubuh  (IMH)  Menggunakan Metode Mamdani”, Jurnal Ilmiah Media Sisfo, Jambi, vol. 10, pp. 421– 434, September 2017.
[8] E.G  Wahyuni  dan  A.S.  Ramadhan,  “Aplikasi  Diagnosis  Tingkatan Pneumonia  dan  Saran  Pengobatan  dengan  Fuzzy  Tsukamoto”,  Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Yogyakarta, vol. 8. Pp. 115-122,  Mei 2019.
[9] R.S.  Pressman,  Software  Engineering  A  Practitioner’s  Approach,
Seventh Edition. New York : McGraw-Hill Companies. 2010.
[10] A.R.  Barakbah,  T.  Karlita  dan  A.S.  Ahsan,  Logika  dan  Algoritma. Surabaya : Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik
Elektronika Negeri Surabaya. 2013.
[11] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik
dan Aplikasinya).Yogyakarta : Graha Ilmu. 2003.
[12] D. Syahputra dan Muhatmir, “Perhitungan Metode Fuzzy Sugeno dan Antropometri dalam Memprediksi Status Gizi  Indeks Massa Tubuh”, JITE ( Journal  of  Informatics  And  Telecommunication  Engineering ),
Sumatera Utara, vol.2,  pp. 16-22 , Juli 2018
[13] K.E. Kendall dan J.E. Kendall, Systems Analysis And Design, Eighth.
New Jersey : Pearason Education, Inc. 2011.
[14] U.  Salamah  dan    F.N.  Khasanah,  “Pengujian  Sistem  Informasi
Penjualan
Undangan Pernikahan
Online Berbasis Web Menggunakan  Blackbox  Testing”,  Information  Management  For Educators  And  Profesionals,  Bekasi  Timur,  Vol.2,  pp.  35-46, Desember 2017.
[15] D.W.  Utomo,  D.  Kurniawan  dan  Y.P.  Astuti,  “Teknik  Pengujian
Perangkat  Lunak  dalam  Evaluasi  Sistem  Layanan  Mandiri Pemantauan Haji pada Kementerian Agama Provinsi Jawa Tengah”, SIMETRIS, Semarang, vol.9, pp. 731-746, November 2018.