DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i2.431

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PERNAFASAN DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Arial 11
Dhevi Dadi Kusumaningtyas 1) ; Muhammad Hasbi 2) ; Hendro Wijayanto 3)
1) Program Studi Sistem Informasi STMIK Sinar Nusantara
2, 3) Program Studi Teknik Informatika STMIK Sinar Nusantara
1) dhevi.dadi@gmail.com; 2) mhasbi@sinus.ac.id; 3) hendro@sinus.ac.id 3 ……. ……. 11

## ABSTRACT
Respiratory  diseases  are  one  of  the  most  common  diseases  in  Indonesia.  Respiratory diseases  increase  the  risk  of  fatal  if  not  treated  immediately.  However,  it  is  unfortunate  that knowledge  about  the  risk  of  respiratory  disease  is  still  lacking.  The  search  method  used  in making  this  expert  system  is  forward  chaining  with  binary  tree  structure.  Namely  doing  the processing of a set of data, then conducted inference in accordance with the rules applied to find the  optimal  conclusion.  Experts  provide  rules  for  determining  symptoms  and  illness.  While  the calculation and ranking of diseases that may suffer patients using the method fuzzy tsukamoto to provide  the results  of  calculations  that  are  certain  based  on  the  parameters.  Then the  patient's diagnostic process is done by the system. The Diagnostic Expert System for Respiratory Disease has been successfully established and can be used to assist in estimating the illness suffered by the patient as the result of the developed system is not much different from the running system. Based on the comparison of disease diagnosis result in expert system with manual system then the  system  accuracy  level  is  80%.  Based  on  the  website  view  has  the  largest  percentage  of 71.42  in  good  description,  for  user  friendly  /  ease  of  respiratory  system  experts  get  the  largest percentage  of  85.71  in  good  information,  to  assist  in  the  process  of  disease  information  and treatment get the largest percentage of 57.14 in a good description, to help the diagnosis process becomes easier to get the largest percentage of 71.42 in good information, for this expert system provides  information  on  respiratory  disease  treatment  accurately  get  the  largest  percentage  of 57.14 in either .
Keywords : Expert System, Respiratory Disease, Fuzzy Inference SystemTsukamoto

## I. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  kedokteran  kita  menjumpai sesuatu  yang  bersifat  pemikiran-pemikiran yang  semi  relative.  Konsep  sistem  pakar didasarkan  pada  asumsi  bahwa  pengetahuan pakar  dapat  disimpan  dan  diaplikasikan  ke dalam  komputer,  kemudian  diterapkan  oleh orang lain saat dibutuhkan. Dengan mengimplementasikan  sistem pakar ke dalam komputer,  dapat  menghasilkan  beberapa manfaat seperti ke akurasian, kecepatan, dan dapat  diakses  kapan  pun  sehingga  dapat meringankan  tugas  dari  para  pakar  di bidangnya.  Salah  satu  pemanfaatan  sistem pakar  adalah  dalam  bidang  kedokteran  atau kesehatan. Pengimplementasian sistem pakar pada  dunia  kedokteran  atau  kesehatan  dapat berupa diagnosa penyakit, konsultasi penjagaan  kesehatan  sampai  pemberian saran  penentuan  solusi  dari  hasil  diagnosa yang ada [1].
Penyakit  saluran  pernafasan  merupakan salah  satu  jenis  penyakit  yang  paling  banyak di  derita  oleh masyarakat  Indonesia.  Penyakit saluran  pernafasan  bisa  meningkatkan  risiko
fatal  apabila  tidak  segera  ditangani.  Namun sangat  disayangkan  bahwa  pengetahuan tentang resiko  penyakit saluran  pernafasan  di masyarakat  masih  sangat  kurang.  Inilah  yang melatarbelakangi  pembangunan  sistem  pakar diagnosa  dan  penanganan  untuk  penyakit saluran pernafasan [2]
Metode pencarian yang digunakan dalam pembuatan  sistem  pakar  ini  adalah  forward chaining  dengan  struktur  binary  tree  yaitu dengan  melakukan  pemrosesan  berawal  dari sekumpulan  data  untuk  kemudian  dilakukan inferensi sesuai dengan aturan yang diterapkan hingga ditemukan kesimpulan yang optimal.  Pakar  memberikan  rule-rule  atau aturan dalam menentukan gejala dan penyakit. Sedangkan perhitungan dan perangkingan  penyakit  yang  mungkin  diderita pasien, menggunakan metode fuzzy tsukamoto untuk memberikan hasil perhitungan  yang  bersifat  pasti  berdasarkan dengan  parameter  yang  ada,  kemudian proses  diagnosa  pasien  dilakukan  oleh sistem.
Berdasarkan  penjabaran  sebelumnya, maka  penulis  membuat  sistem  pakar  dengan judul “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PERNAFASAN
DENGAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTO” yang  berfungsi  memudahkan  user  yang  ingin mendiagnosa jenis penyakit saluran pernafasan apa yang di derita, penyebab dan untuk mengetahui informasi tentang penanganan penyakit saluran pernafasan dan untuk  mengurangi  terjadinya  human  error yang  terkadang  ditemui  dokter  melakukan kesalahan  diagnosa  selain  itu  memberikan penanganan yang konsisten, cepat dan akurat kepada pasien.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  dapat  dianggap  sebagai kotak  hitam  yang  berhubungan  antara  ruang input  menuju  ruang  output.  Kotak  hitam  yang dimaksudkan  adalah  metode  yang  dapat digunakan untuk mengolah data input menjadi output dalam bentuk informasi yang baik [3].
2.2. Fungsi  keanggotaan
Fungsi    keanggotaan  (member    function)
merupakan
sebuah kurva yang
pemetaannya  melalui  titik-titik  input  data  ke dalam nilai keanggotaan (derajat keanggotaan)  yang  di  dalamnya    terdapat nilai    0    sampai  1.  salah  satu  cara  untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan cara pendekataan fungsi, ada beberapa  fungsi  untuk  menentukan  sebuah nilai keanggotaan  yaitu linear, kurva segitiga, kurva trapesium dan metode lainnya [4].
2.3. Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto
Dalam metode Tsukamoto, setiap konsekuensi  dari  aturan  IF-THEN  harus diwakili  oleh  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan yang monoton. Akibatnya, output  setiap  aturan  yang  tegas  disajikan sesuai  dengan α-predikat  (firestrength).  Hasil akhir  diperoleh  dengan  rata-rata  tertimbang. Sebagai  contoh,  ada  dua  masukan  variabel  - variabel  1  (x)  dan  variabel  2  (y)  -  dan  satu variabel  output  -  variabel  3  (z).  Variabel  1 dibagi  menjadi  dua  set,  yaitu  A1  dan  A2. Variabel  2  adalah  dibagi  menjadi  dua  set, yaitu  B1  dan  B2.  Variabel  3  dibagi  menjadi dua  set,  yaitu  C1  dan  C2  (C1  dan  C2  harus monoton).  Dua  aturan  yang  digunakan sebagai berikut: [5] [6]
[ R1] IF (x is A1) AND (y is B2) THEN (z is C1)
[R2] IF (x is A2) AND (y is B2) THEN (z is C2)

## 2.4. DFD
Data  Flow  Diagram  atau  dalam  bahasa Indonesia  menjadi  Diagram  Alir  Data  (DAD) adalah representasi grafik yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi  informasi  yang  diaplikasikan sebagai  data  yang  mengatur  dari  masukan (input) dan keluaran (output) [7].

## 2.5. ERD (Entity Relationship Diagram)
Entity  Relationship  Diagram  digunakan untuk menggambarkan struktur Logical database  dalam  bentuk  diagram  ERD,  serta menyediakan  cara  yang  sederhana  dan mudah  untuk  memahami  bagian  berbagai komponen dalam desain database [7]

## III.  METODE PENELITIAN
Untuk  memperoleh  data  yang  tepat  dan akurat  guna  kesempurnaan  sistem  yang dibuat,  maka  digunakan  beberapa  metode pengumpulan data antara lain:

## 3.1. Metode Pengumpulan Data
Beberapa  teknik  pengumpulan  data. Teknik-teknik tersebut diantaranya :

## a.  Metode Wawancara
Dalam  metode  ini  penulis  mengadakan tanya  jawab  kepada  seorang.  Metode  ini bertujuan untuk memperoleh data yang akurat karena pakar/dokter dapat memberikan masukan  berdasarkan  pada  penanganan penyakit yang diderita.
b.  Metode Studi Kepustakaan
Yaitu dengan cara mencari referensi atau teori  yang  diperlukan  melalui  buku-buku acuan  dan  jurnal  ilmiah  yang  ada  kaitannya dengan  masalah-masalah  pembuatan  sistem pakar diagnosa penyakit pernafasan.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.  Analisis Tabel Keputusan
Tabel  keputusan  digunakan  sebagai acuan  dalam  membuat  pohon  keputusan  dan kaidah yang digunakan. Maka tabel keputusan pada sistem pakar untuk mendeteksi penyakit saluran pernafasan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Tabel Keputusan Sistem Pakar
K o d e G e ja la Kode Penyakit P0 1 P0 2 P0 3 P0 4 P0 5 P0 6 P0 7 P0 8 P0 9 P1 0 P1 1 P1 2 P1 3 G01 √ √ √ √ √ √ √ √ G02 √ √ √ √ √ √ G03 √ G04 √ √ G05 √ √ G06 √ √ √ √ √ √ √ G07 √ G08 √ √ √ √ G09 √ √ G10 √ G11 √ G12 √ √ G13 √ √ √ √ √ G14 √ √ √ √ G15 √ √ G16 √ √ G17 √ G18 √ G19 √ G20 √ √ √ G21 √ G22 √ G23 √ G24 √ G25 √ G26 √ G27 √ G28 √ G29 √ √ G30 √ G31 √ G32
√

## 4.2. Analisis Pohon Keputusan
Pembentukan  pohon  keputusan  pada sistem  pakar  untuk  mendeteksi  penyakit saluran  pernafasan  ini  adalah  menggunakan binary  tree.  Berdasarkan  analisis  metode pelacakan  maka  pohon  keputusan  yang digunakan  yaitu  pohon  keputusan  forward chaining  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dan Gambar 2.
Gambar 1. Binary Tree Forward Chaining

## Gambar 2 Binary Tree Forward Chaining
(lanjutan)

## 4.3. Analisis Kaidah Penyakit
Kaidah  aturan  produksi  metode  forward chaining dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Kaidah Aturan Produksi Metode Forward Chaining
RULE 1 RULE 2 RULE 3 IF  Batuk AND  Pilek AND  Bersin THEN  Command cold
IF  Batuk AND  Pilek AND  Mengi AND  Takipneu THEN  Bronkiolitis
IF  Sesak nafas AND  Batuk kering AND  Batuk berdahak AND  Demam AND  Sianosis
THEN  Bronkitis RULE 4 RULE 5 RULE 6 IF  Sesak nafas AND  Demam
AND  Sianosis AND  Diare THEN  Bronkopneumonia IF  Batuk AND  Pilek AND  Serak AND  Anoreksia AND  Nyeri menelan THE  Laringtis IF  Batuk AND  Pilek AND  Serak AND  Anoreksia THE  Partusis kataralis
RULE 7 RULE 8 RULE 9
IF  Batuk
AND  Pilek AND  Mengi AND  Muka kemerahan AND  Paroksismal THEN
Partusis spasmodik IF  Sesak Nafas AND  Demam
AND  Sianosis AND  Nyeri dada THEN  Pneumonia IF  Batuk AND  Pilek
AND  Takipneu AND  Nyeri Kepala AND  Kepala terasa berat
THEN  Sinusitis RULE 10 RULE 11 RULE 12 IF  Sesak nafas AND Demam AND Diare
AND Mudah lelah
AND Hilang nafsu makan AND Nyeri sendi
AND Infeksi selaput mata THEN Flu burung IF Batuk AND Sesak nafas AND Mengi AND Nyeri kepala AND Nyeri dada AND Mudah lelah AND Berdahak AND Berat badan turun AND Hilang nafsu makan THEN Kanker Paru IF Batuk AND Sesak nafas AND Demam AND Sianosis AND Mudah lelah AND Berdahak AND Nyeri otot AND Badan menggigil AND Hilang nafsu makan THEN Pneumotoraks RULE 13
IF Batuk AND Sesak nafas AND Demam AND Nyeri tulang AND Keringat berlebih AND Dahak hijau THEN Tuberkolosis

## 4.4. Analisis Fungsi Derajat Keanggotaan
Derajat  keanggotaan  merupakan  hasil perhitungan  yang  bersifat  pasti  atau  numerik. Berdasarkan batas domain yang telah
G01 G02 G03 Y T Y T Y T P01 G04 Y G05 G06 G07 Y T 0 Y P05 T P06 Y G14 G13 T 0 Y T Y T 0 T G08 G17 Y G19 Y Y P07 T 0 T T 0 G09 T Y P02 G12 Y G18 T 0 Y P09 T 0 0 G15 0 Y P04 T G16 Y T P08 G11 Y T G10 Y P03 0 T 0 Keterangan Gejala Penyakit
G06 G28 G12 Y T Y T Y T G21 Y G22 G14 T 0 Y T Y T 0 0 G23 0 Y P12 T G20 G01 Y T 0 0 Y G13 G27 Y T Y G30 G15 Y Y G32 Y G33 Y P10 T 0 0 T G16 T Y G08 Y T 0 0 T G31 Y T 0 P11 G29 T 0 Y T 0 P13 T G24 G25 Y T Y T 0 G26 0 Y T 0 P14 T 0 0 Keterangan Gejala Penyakit
ditentukan  penulis  maka  untuk  batas  tingkat penyakit dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Batas Tingkatan Gejala Tingkatan Batas min max Sedikit Mengganggu 0 3 Mengganggu 4 6 Sangat Mengganggu 7 10
Keterangan:
0  = tidak ada rasa sakit. merasa normal. 1   = nyeri hampir tak terasa (sangat ringan).
2   = nyeri ringan.
3   = nyeri sangat terasa (bisa ditoleransi).
4   = kuat, nyeri yang dalam (menyedihkan)
5   = kuat, dalam, nyeri yang menusuk (sangat menyedihkan)
6  =  kuat,  dalam,  nyeri  yang  menusuk  begitu kuat sehingga tampaknya sebagian
mempengaruhi sebagian indra.
7  =  sama  seperti  6  ditambah  rasa  sakit benar-benar  mendominasi  indra  anda menyebabkan  tidak  dapat  berkomunikasi dengan  baik  dan  tak  mampu  melakukan perawatan diri.
8  = nyeri begitu kuat sehingga anda tidak lagi dapat berpikir jernih, dan sering mengalami perubahan  kepribadian  yang  parah  jika sakit datang dan berlangsung lama.
9  =  Nyeri  begitu  kuat  sehingga  Anda  tidak bisa  mentolerirnya  dan  sampai-sampai menuntut  untuk  segera  menghilangkan rasa sakit apapun caranya.
10 = Nyeri begitu kuat tak sadarkan diri.
Dengan  rumus  tingkatan  penyakit  saluran pernafasan dengan G adalah:

## 4.5. Diagram Konteks
Diagram  konteks  pada  sistem  pakar  ini dapat dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3 Diagram Konteks Sistem Pakar

## 4.6. Data Flow Diagram (DFD) Level 0
DFD level 0 pada sistem pakar ini dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 4 Data Flow Diagram (DFD ) Level 0 Sistem Pakar

## 4.7. Implementasi Program
1) Halaman Web Login Member
Halaman  ini  digunakan  untuk  masuk  ke halaman  member,  untuk  menjadi  member user  harus  mendaftar  terlebih  dahulu,  untuk mendaftar  dapat  melalui  link  daftar.  Pada halaman  ini  user  diminta  memasukkan username dan password pada saat mendaftar,  lalu  tekan  tombol  login  apabila berhasil  akan  masuk  tetapi  apabila  terdapat kesalahan  pemasukkan  atau  kosong  maka muncul  peringatan.  Halaman  web  ini  dapat dilihat pada Gambar 5.
{ 1; 0; 3 – G 3 - 0 ; G ≤  0 G 0 3 ≤ ≤ G 3 ≥ { 1; 6 – G 6 - 4 ; G ≤  4 G 4 6 ≤ ≤ G 6 ≥ Atau ; G 6 ≥ { 0; 1; G - 7 10 - 7 ; G ≤  7 G 7 10 ≤ ≤ G 10 ≥ u Sedikit Menggangu[TG] uMenggangu[TG] uSangat Menggangu[TG] 0;
sistem pakar pendeteksi penyakit saluran pernafasan Admin Data gejala Data tingkatan gejala Data penyakit Data relasi Info data gejala Info data tingkatan gejala Info data penyakit Info data relasi Info data login pakar Data login pakar member Account Member Pakar Data diagnosa Info data gejala Info data penyakit Alternatif penyakit Data pengunjung Data Hasil Diagnosa Member Info Hasil Diagnosa Member
(1)

## Gambar 5 Halaman Web Login Member Sistem Pakar
2) Halaman Web Tampil Data Gejala Halaman ini
digunakan untuk menampilkan data gejala, didalam halaman ini data  gejala  dapat  ditambah,  diubah,  dan dihapus  untuk  menambah  klik  link  tambah data  gejala,  untuk  merubah  klik  edit  pada tabel sedangkan untuk menghapus klik delete pada  tabel.  Halaman  ini  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Web Tampil Data Gejala Sistem Pakar
3) Halaman  Web  Tampil  Data  Tingkat Gejala Halaman
ini digunakan untuk menampilkan  data  tingkatan  gejala,  didalam halaman ini data tingkatan gejala hanya dapat diubah  untuk  merubah  klik  logo  edit  pada tabel . Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Halaman Web Tampil Data Tingkat Gejala Sistem Pakar
4) Halaman Web Tampil Data Relasi
Halaman
ini digunakan untuk menampilkan data relasi, didalam halaman ini data  relasi  dapat  ditambah,  diubah,  dan dihapus  untuk  menambah  klik  link  tambah
data relasi, untuk merubah klik edit pada tabel sedangkan untuk menghapus klik delete pada tabel.  Halaman  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar 8.

## Gambar 8 Halaman Web Tampil Data Relasi Sistem Pakar
5) Halaman Web Diagnosa Penyakit Halaman ini digunakan untuk memasukkan data seperti pertanyaan ya atau tidak  bahwa  member  menderita  gejala  yang muncul di user interface dan apabila ya maka akan  diminta  untuk  memasukkan  tingkatan gejala  antara  1-10  tetapi  apabila  tidak  maka input tingkatan gejala akan nonaktif setelah itu klik  tombol  proses  maka  sistem  akan memproses  sampai  penyakit  ditemukan. Halaman ini dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Halaman Web Diagnosa Penyakit Sistem Pakar

## 4.8. Pengujian Validitas
Pengujian  validitas  merupakan  pengujian yang dilakukan untuk membandingkan apakah hasil  antara  perhitungan  manual  metode tsukamoto  dengan  perhitungan  Tsukamoto pada  sistem  aplikasi  sesuai  atau  tidak.  Pada pengujian  ini  diberikan  contoh  masukkan seperti  yang  telah  diujikan  pada  pengujian sistem yaitu sebagai berikut:
1.  Mengalami  gejala  batuk  dengan  tingkat gejala = 2
2.  Mengalami  gejala  pilek  dengan  tingkat gejala = 2
3.  Mengalami gejala serak dengan tingkatan gejala = 4
4.  Mengalami  gejala  anoreksia  (tidak  nafsu makan) dengan tingkatan gejala = 7
5.  Mengalami gejala nyeri menelan Tingkatan Gejala = 5
Hasil  dari  diagnosa  dengan  menggunakan penelusuran forward chaining dan perhitungan
metode  Tsukamoto  yang  dihasilkan  oleh aplikasi seperti pada Gambar 10.
Gambar 10 Hasil Pengujian Sistem Pakar Proses Diagnosa Penyakit
4.9. Pengujian perbandingan

## Antara

## Manual dan Sistem
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan satu  studi  kasus  antara  hasil  manual  dengan sistem pakar saluran pernafasan didapat data seperti pada tabel 4.
Tabel 4 Perbandingan Hasil Diagnosa Pakar dengan Sistem
T a n g g a l In isi a l Pa si e n Je n is Ke la mi n G e ja la H a si l Pa ka r H a si l Si st e m Ke si mp u la n 07-02- 2017 NK Laki dewasa Batuk, pilek, nyeri kepala Sinusitis Sinusitis Sesuai 07-02- 2017 NKA Wanita dewasa Batuk, pilek, mengi, sesak nafas Bronkiolitis Bronkiolitis Sesuai
06-02-
2017 FRE Wanita anak Batuk, Pilek, Serak, Susah makan Pertusis kataralis Pertusis kataralis Sesuai 06-02- 2017 OA Wanita anak Batuk, pilek Command cold Sinusitis Tidak sesuai 04-02- 2017 MA Laki anak Batuk, demam, sesak nafas Bronkitis Tuberkolosis Tidak sesuai 03-02- 2017 ABR Laki anak Demam, pucat, sesak nafas, diare Bronkopneumonia Bronkopneu monia Sesuai 02-02- 2017 N Wanita dewasa Batuk, pilek, mengi Bronkiolitis Pertusis Spasmodik Tidak Sesuai 01-02- 2017 S Laki dewasa Batuk, sesak nafas, demam, pucat Pneumotoraks Pneumotorak s Sesuai 31-01- 2017 MM Laki dewasa Batuk, pilek, bersin
Command cold Command cold Sesuai 31-01- 2017 FC Laki dewasa Bersin, pilek, batuk Command cold Command cold Sesuai 30-01- 2017 NA Laki anak Bersin, batuk, pilek Command cold Command cold Sesuai 17-01- 2017 PA Laki dewasa Demam, batuk, pilek, nyeri dada Pneumonia Pneumonia Sesuai 14-12- 2016 A Laki dewasa Batuk, pilek
Command cold Command cold Sesuai 13-12- 2016 LH Laki dewasa Batuk, pilek, serak
Laringitis
Bronkiolitis Tidak sesuai 10-12-
2016 FRA Laki anak Batuk, pilek, bersin Command cold
Command cold Sesuai 03-12- 2016 DTW Wanita dewasa Batuk, berdahak, serak Command cold Command cold Sesuai 30-11- 2016 CP Wanita dewasa Batuk, berdahak, pilek, bersin Command cold Command cold Sesuai 30-11- 2016 SA Laki anak Batuk, pilek
Command cold Command cold Sesuai 21-11- 2016 AS Laki anak Panas, batuk, pilek Command cold Command cold Sesuai 17-11- 2016 KP Laki anak Batuk, sesak nafas, demam, mengi, pucat Kanker Paru Kanker Paru Sesuai
Berdasarkan  perbandingan  pada  Tabel  4 dapat diambil data bahwa Banyak data yang diuji = 20 data Hasil Pengujian yang sesuai = 16 data Hasil pengujian yang tidak sesuai = 4 data Jadi nilai keakuratan adalah
𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑢𝑗𝑖 𝑥 100 16 20 𝑥 100 = 80%

## 4.10. Skenario Pengujian Beta
Adapun beberapa poin pertanyaan yang ditanyakan kepada koresponden meliputi: a.  Tampilan antar muka yang user friendly
b.   Website  dapat  memenuhi  kebutuhan informasi pelanggan. c.  Memudahkan pelanggan dalam melakukan diagnosa penyakit . d.  Website dapat mengatasi penyakit secara dini.
Berikut  ini  adalah    hasil  prosentase masing-masing jawaban. Kuesioner ini diujikan  kepada  6  pasien  dan  1  orang  pakar dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Tabel Hasil Kuisioner
Pertanyaan Keterangan Responden Prosentase (%) 1 Sangat Baik 2 28,57 Baik 5 71,42 Kurang Baik 0 0 Sangat Kurang Baik 0 0 2 Sangat Baik 0 0 Baik 6 85,71 Kurang Baik 1 14,29 Sangat Kurang Baik 0 0 3 Sangat Baik 3 42,86 Baik 4 57,14 Kurang Baik 0 0 Sangat Kurang Baik 0 0 4 Sangat Baik 0 0 Baik 5 71,42 Kurang Baik 2 28.57 Sangat Kurang Baik 0 0 5 Sangat Baik 3 42,86 Baik 4 57,14 Kurang Baik 0 0 Sangat Kurang Baik 0 0
Berdasarkan  tabel  kesimpulan  di  atas bahwa  untuk  tampilan  website  memiliki prosentase terbesar yaitu 71,42 di keterangan baik,  untuk    user  friendly/kemudahan  sistem pakar saluran pernafasan mendapatkan prosentase terbesar yaitu 85,71 di keterangan baik, untuk membantu dalam proses informasi penyakit  dan  pengobatan/terapi  mendapatkan prosentase terbesar yaitu 57,14 di keterangan baik,  untuk  membantu  proses  diagnosa menjadi lebih mudah mendapatkan prosentase terbesar yaitu 71,42 di keterangan
baik,  untuk  sistem  pakar  ini  memberikan informasi pengobatan penyakit saluran pernafasan secara akurat mendapatkan prosentase terbesar yaitu 57,14 di keterangan baik.

## V.  PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan pengujian  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Saluran  Pernafasan  yang  telah  dibuat  dapat ditarik simpulan sebagai berikut :
a.  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Saluran Pernafasan  telah  penulis  buat  dan  dapat digunakan untuk membantu dalam memperkirakan  penyakit  yang  diderita oleh  pasien  karena  hasil  sistem  yang dikembangkan tidak jauh berbeda dengan sistem yang berjalan.
b.  Berdasarkan  hasil  diagnosa  penyakit pada sistem pakar dengan sistem manual maka  tingkat  keakuratan  sistem  adalah 80%.

## 5.2  Saran
Berdasarkan  pembuatan  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pernafasan dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  maka untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  agar sistem  ini  dapat  dikembangkan  menjadi  lebih baik, yaitu : a.  Dengan mengkolaborasikan metode fuzzy Tsukamoto dengan metode atau
algoritma lain.
b.  Menambahkan  data  penyakit  yang  tidak hanya berasal dari gejala fisik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Rubino  and  E.  W.  Puspitarini,  “Gigi Dan  Mulut  Dengan  Metode  Forward Chaining  Berbasis  (  Studi  Kasus  Klinik Taruna Manggala Grup Surabaya ),” J I M P  -  J.  Inform.  Merdeka  Pasuruan ,  vol.  1, no. 1, pp. 29 –45, 2016.
[2]  C. Pada, R. Yang, D. I. Jual, D. I. Sekitar, and K. Universitas, “Hubungan Penggunaan  Apd  Masker,  Kebiasaan Merokok  Dan  Volume  Kertas  Bekas
Dengan ISPA,” Unnes J. Public Heal. , vol.
2, no. 3, pp. 1 –8, 2016.
[3]  S.  Kusumadewi, Aplikasi  Logika  Fuzzy . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[4]  K. Waluyo, Didik Nugroho, “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Dbd  Dan  Demam Tifoid Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto ,”
TIKomSiN , pp. 17 –24, 2015.
[5]  R. Ramlan, A. P. Cheng, S. W. Chan, and

## Y.  Ngadiman,  “Implementation  of  Fuzzy
Inference System for Production Planning Optimisation,” 2016  Int.  Conf.  Ind.  Eng. Oper. Manag. , pp. 2151 –2158, 2016.
[6] N.  R.  Sari  and  W.  F.  Mahmudy,  “Fuzzy
Inference System Tsukamoto Untuk Menentukan  Kelayakan  Calon  Pegawai,” Semin.  Nas.  Sist.  Inf.  Indones. ,  no. November, pp. 2 –3, 2015.
[7]  O.  Muhamad  Muslihudin, Analisis  dan Perancangan Sistem Informasi Menggunakan  Model  Terstruktur  dan
UML . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2015.