## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Sistem Pendukung Keputusan Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan Basis Pengetahuan Framingham Risk Score
Arief Andy Soebroto #1 , Muhammad Tanzil Furqon #2 , Eko Ari Setijono Marhendraputro *3 , Wildan Ziaulhaq #4
# Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Jl. Veteran, Malang, Jawa Timur 65145
1 ariefas@ub.ac.id
2 m.tanzil.furqon@gmail.com
4 wildanzhq@gmail.com
* Program Studi Pendidikan Dokter, Fakultas Kedokteran, Universitas Brawijaya Jl. Veteran, Malang, Jawa Timur 65145
3 drekoarisetijono@gmail.com
Abstrak— Penyakit stroke adalah salah kerusakan pada otak yang  muncul  secara  mendadak  akibat  gangguan  peredaran darah otak non-traumatis. Gangguan tersebut dapat berupa pembuluh  darah  tersumbat  yang  dapat  menghambat  atau menghentikan  aliran  darah  ke  otak.  Penyakit  stroke  di Indonesia  telah  mengalami  peningkatan,  angka  prevalensi per  mil  telah  meningkat  dari  7%  pada  tahun  2013  menjadi sebesar  10,9%  pada  tahun  2018.  Penyakit  stroke  dapat dikurangi  dengan  melakukan  deteksi  dini  pada  masyarakat supaya  dapat  melakukan  tindakan  preventif.  Deteksi  dini penyakit stroke memiliki kondisi data yang semi terstruktur karena  banyaknya  faktor  untuk  mengidentifikasi  risiko penyakit  stroke.  Kondisi  data  semi  terstruktur  akan mempersulit deteksi dini penyakit stroke sehingga diperlukan alat  bantu  berupa  sistem  pendukung  keputusan  (SPK). Penelitian dilakukan dengan membangun sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit stroke menggunakan metode Fuzzy  Tsukamoto.  Model  basis  pengetahuan  menggunakan Framingham  Risk  Score  sebagai  dasar  untuk  pembuatan aturan  (rule)  klasifikasi  dengan  120  data  pasien  Puskesmas Kendalkerep Kota Malang. Hasil pengujian yang didapatkan adalah  akurasi  sebesar  0,8444,  presisi  sebesar  0,7801,  recall sebesar 0,796, specificity sebesar 0,8891, dan F1 score sebesar 0,751.
Kata  kunci — Deteksi  Dini,  Framingham  Risk  Score,  Fuzzy Tsukamoto, Penyakit Stroke, Sistem Pendukung Keputusan

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit  stroke  adalah  salah  satu  kerusakan  pada  otak yang muncul secara mendadak akibat gangguan peredaran darah otak non-traumatis. Gangguan tersebut dapat berupa pembuluh  darah  tersumbat  yang  dapat  menghambat  atau menghentikan  aliran  darah  ke  otak.  Hal  itu  dapat menyebabkan  gejala  seperti:  lumpuh  wajah  atau  anggota badan,  bicara  tidak  teratur,  gangguan  pengelihatan,  dan sebagainya.  Stroke  adalah  penyakit  berbahaya  yang
merupakan  penyebab  kematian  kedua  di  dunia  [1].  Di Indonesia,  penyakit  stroke  telah  mengalami  peningkatan, angka  prevalensi  per  mil  telah  meningkat  dari  7%  pada tahun 2013 menjadi sebesar 10.9% pada tahun 2018 [2].
Penyakit  stroke  dapat  dikurangi  dengan  melakukan deteksi  dini  pada  masyarakat  supaya  dapat  melakukan tindakan  preventif.  Dalam  melakukan  deteksi  dini,  perlu dilakukan  identifikasi  faktor-faktor  risiko  pada  penyakit stroke.  Terdapat  berbagai  macam  faktor  risiko  pada penyakit stroke, ada faktor yang dapat berubah (contohnya diet  dan  tekanan  darah)  dan  yang  tidak  dapat  diubah (contohnya  umur  dan  jenis  kelamin).  Risiko  faktor penyakit  stroke  juga  dapat  dibagi  menjadi  risiko  jangka pendek atau pemicu, jangka menengah, dan jangka panjang [3].
Stroke  risk  score adalah  metode  yang  berguna  untuk mengetahui  risiko  stroke  pada  masa  depan  dengan menghitung skor pada faktor yang mempengaruhi tingkat risiko  stroke.  Terdapat  banyak  macam risk  score stroke, misalnya  CHADS 2 Risk  Score ,  CHA 2 DS 2 -VASc Risk Score ,  ATRIA Risk  Score ,  dan  Framingham Risk  Score . CHADS 2 Risk  Score adalah  metode  skoring  risiko  stroke yang  paling  sederhana  karena  hanya  mempertimbangkan beberapa  faktor,  yaitu  riwayat  penyakit  gagal  jantung, hipertensi,  umur,  dan  riwayat  penyakit  stroke  [4]. CHA 2 DS 2 -VASc Risk  Score merupakan  pengembangan dari CHADS 2 Risk Score , memiliki faktor risiko yang sama, namun dengan tambahan riwayat penyakit pembuluh darah dan jenis kelamin [4]. ATRIA Risk Score memiliki factor risiko  yang  sama  dengan  CHA 2 DS 2 -VASc Risk  Score , namun dengan tambahan faktor kelainan ginjal yang diukur dengan estimated  glomerular filtration  rate (eGFR)  yaitu laju penyaringan darah dan end-stage renal disease (ESRD) yaitu  gagal  ginjal  kronis  [5]. Framingham Risk  Score adalah  cara  yang  umum  digunakan  untuk  memprediksi
risiko  penyakit  kardiovaskular  pada  populasi  umum, artinya  siapapun  bisa  dideteksi  tingkat  risiko  terkena penyakit kardiovaskular. Framingham Risk Score merupakan  metode  yang  paling  dapat  diterapkan  untuk memprediksi kemungkinan seseorang untuk mendapatkan penyakit  kardiovaskular  pada  jangka  panjang  [6]. Cara pemberian  skor  diatur  berdasarkan  hasil  penelitian Framingham  Heart  Study  dengan  menggunakan  faktor risiko umur, jenis kelamin, tekanan darah, total kolesterol, HDL-C, diabetes, dan kebiasaan merokok [7]. Perbandingan CHADS 2 Risk Score , CHA 2 DS 2 -VASc Risk Score ,  ATRIA Risk  Score ,  dan  Framingham Risk  Score berdasarkan faktor risiko yang dipertimbangkan ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I P ERBANDINGAN R ISK S CORE S TROKE Faktor Risiko CHADS 2 CHA 2 DS 2 - VASc ATRIA Framing ham Umur ✓ ✓ ✓ ✓ Jenis kelamin ✓ ✓ ✓ Tekanan darah ✓ ✓ ✓ ✓ Total kolesterol ✓ HDL-C ✓ Diabetes ✓ ✓ ✓ ✓ Merokok ✓ Riwayat stroke ✓ ✓ ✓ Riwayat gagal jantung ✓ ✓ ✓ Gangguan pembuluh darah ✓ Gangguan fungsi ginjal ✓ Proteinurea ✓
Pada  pengambilan  keputusan  terdapat  faktor  resiko potensi  tingkat  penyakit  stroke  seperti:  berat  badan, merokok,  olahraga,  dll.  Potensi  tingkat  penyakit  stroke dapat  berupa:  rendah,  sedang,  atau  tinggi.  Maka  setiap faktor  risiko  memiliki  nilai/ukuran  faktor  resiko  tertentu, seperti acuan pada Framingham Risk Score [7]. Jika semua faktor  risiko  potensi  penyakit  stroke  nilainya  memenuhi kriteria tniggi, maka secara terstruktur tingkat risiko stroke akan tinggi. Hal ini akan berbeda jika data tidak terstruktur sehingga  beberapa  faktor  resiko  ada  di  level  tinggi, beberapa  faktor  ada  di  level  sedang,  dan  beberapa  faktor risiko  ada  di  level  rendah.  Maka  dengan  data  kriteria tersebut jika ditentukan rekomendasinya akan akan ambigu (subjektif) jika dilakukan oleh seorang tenaga medis yang dapat berkaitan dengan tingkat pengetahuan dan umur.
Perlu  solusi  dengan  representasi  aturan  dan  basis pengetahuan  yang  diadopsi  dari  refernsi  bidang  medis seperti Framingham  Risk  Score .  Adopsi  pengetahuan dilakukan  agar  meminimalisir  pengambilan  keputusan yang  subjektif  dengan  menggunakan  metode  kecerdasan buatan [8].
Kondisi data semi terstruktur akan mempersulit deteksi dini penyakit stroke sehingga diperlukan alat bantu berupa sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  [9].  Dengan menggunakan  SPK,  diharapkan  dapat  memberikan keputusan  alternatif  sehingga  pengambilan  keputusan dapat  dilakukan  dengan  lebih  cepat  dan  tepat.  Penelitian tentang  SPK  deteksi  dini  penyakit  stroke  juga  telah dilakukan pada tahun 2019. Penelitian tersebut menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk mendiagnosis gejala dini penyakit stroke. Proses klasifikasi penelitian tersebut dibagi tiga tingkat, yaitu risiko rendah, sedang,  dan  tinggi.  Hasil  akurasi  yang  didapatkan  adalah sebesar 88% [10].
Metode  Fuzzy  Tsukamoto  telah  digunakan  pada penelitian sebelumnya pada SPK terkait dengan diagnosis penyakit pada tahun 2017. Penelitian tersebut menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk mendeteksi penyakit  reproduksi  sapi  menggunakan  parameter temperatur,  frekuensi  pernafasan,  retensio  sekundinae, purulent, lochia, urin, dan lochia. Akurasi yang didapatkan pada  penelitian  tersebut  sebesar  100%.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  metode  Fuzzy  Tsukamoto  mampu mendapatkan hasil yang baik dalam mendeteksi level risiko endimitris untuk penyakit reproduksi sapi [11].
Berdasarkan  uraian  yang  dijelaskan,  maka  penulis mengusulkan  sebuah  penelitian  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Deteksi  Dini  Penyakit  Stroke Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto”.  Penulis  akan menggunakan data pasien stroke sebelumnya di Puskesmas Kendalkerep  Kota  Malang  sebagai  data  penelitian.  Data tersebut kemudian akan dikonversi sehingga sesuai dengan aturan  pada Framingham  Risk  Score . Framingham  Risk Score merupakan  sistem  yang  sudah  banyak  digunakan untuk  menentukan  tingkat  level  risiko  penyakit  stroke berdasarkan  faktor  yang  telah  ditentukan  [3].  Setelah  itu, akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  Fuzzy Tsukamoto untuk mendapatkan hasil klasifikasi level risiko penyakit stroke. Keluaran yang dihasilkan dibagi menjadi tiga, yaitu level risiko rendah, sedang, dan tinggi. Penulis menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  karena  metode tersebut  mudah  diimplementasi  dan  dapat  menyediakan hasil  keputusan  berdasarkan  input  data  yang  ambigu. Metode  Fuzzy  Tsukamoto  juga  dipilih  karena  metode tersebut  dapat  menghasilkan  keluaran  aturan  yang crisp sehingga  memudahkan  dalam  mengidentifikasi  hubungan fungsional  antara  vektor  input  dan  output  sistem  [11]. Berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya,  metode  Fuzzy Tsukamoto mampu menghasilkan akurasi yang baik.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  membangun  sistem pendukung  keputusan  deteksi  dini  penyakit  stroke menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Tahapan  yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## A. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk menunjang penulis dalam penulisan  penelitian.  Tahap  ini  dilakukan  dengan  cara
mengumpulkan, mempelajari, dan menganalisis topik yang berkaitan dengan penelitian ini. Sumber berasal dari jurnal, laporan, atau penelitian sebelumnya.
1)  Sistem  Pendukung  Keputusan: Sistem  pendukung keputusan (SPK) adalah kombinasi dari system informasi dan  teknologi  pengambilan  keputusan.  SPK  umumnya fokus  pada  keputusan  yang  semi-terstruktur  atau  tidak terstruktur. SPK digunakan pengguna untuk memasukkan kebutuhan yang diperlukan untuk pengambilan keputusan ke  komputer  melalui  alat  interaktif.  Kemudian,  sistem memproses  permintaan  tersebut  dan  mengeluarkan  solusi keputusan yang optimal [12]. Dalam pengembangan sistem pendukung keputusan, dibagi menjadi beberapa subsistem, yaitu Data  Management,  Model  Management,  User Interface, dan Knowledge-based Management [13].
2)  Multi  Criteria  Decision  Making : Multi  Criteria Decision  Making (MCDM)  adalah  konsep  yang memungkinkan untuk memilih yang paling tepat di antara alternatif  yang  telah  ditentukan  dengan  mengevaluasinya dalam banyak kriteria [14]. Banyak implementasi dari SPK yang  berdasar  pada  pengaplikasian  dari  metode  analisis multi kriteria [15].
Metode  MCDM  dikategorikan  sebagai  konvensional dan  fuzzy,  yang  efektif  digunakan  untuk  mengurutkan berbagai alternatif. Metode MCDM konvensional dipandang  kurang  memadai  dalam  menangani  ketidak pastian  pada  istilah  linguistik.  Maka  dari  itu,  diusulkan untuk  menerapkan  metode  MCDM  dengan  himpunan fuzzy  untuk  mengatasi  ketidakjelasan  dalam  proses pengambilan  keputusan.  Selain  itu,  metode  fuzzy  dapat memperoleh hasil yang lebih konkret [14].
3)  Logika  Fuzzy: Logika fuzzy adalah  pemetaan nonlinier dari vektor data input menjadi output skalar, yang secara  bersamaan  mampu  menangani  data  numerik  dan pengetahuan  linguistik.  Logika  fuzzy  dapat  menangani sebuah  pernyataan,  yang  dapat  berarti  benar,  salah,  atau nilai pertengahannya yang tidak dapat dihitung menggunakan matematika tradisional [16].
Fungsi  keanggotaan  digunakan  untuk  memetakan masukan  crisp  menjadi term linguistik  fuzzy  dan sebaliknya. Fungsi keanggotaan merepresentasikan besarnya  partisipasi  dan  mengaitkan  bobot  dengan  setiap masukan  yang  mendefinisikan  tumpang  tindih  fungsional antara masukan [17]. Salah satu fungsi keanggotaan yang paling  sederhana  dan  paling  banyak  digunakan  untuk mendesain  sistem  logika  fuzzy.  Fungsi  keanggotaan segitiga ditunjukkan pada Gambar 1 [18].
Gambar. 1  Fungsi keanggotaan segitiga
Persamaan dari fungsi keanggotaan segitiga ditunjukkan pada Persamaan 1.
𝜇(𝑥) = { 0 ; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 (𝑥−𝑎) (𝑏−𝑎) ; 𝑎 < 𝑥 ≤ 𝑏 (𝑐−𝑥) (𝑐−𝑏) ; 𝑏 < 𝑥 < 𝑐 (1)
4)  Fuzzy Tsukamoto: Fuzzy Tsukamoto dikenalkan oleh Tsukamoto  pada  tahun  1979.  Misalkan  terdapat  dua  IF- THEN rule. Rule  tersebut  menggambarkan  relasi  antara variabel  masukan  dengan  keluaran.  Terdapat  variabel masukan  yang  dilambangkan  sebagai 𝑥 dan 𝑦 .  Variabel keluaran  dilambangkan  sebagai 𝑧 .  Variabel 𝑥 , 𝑦 ,  dan 𝑧 memiliki  variabel  linguistik  yang  dengan  fungsi keanggotaan 𝐴 𝑖 , 𝐵 𝑖 ,  dan 𝐶 𝑖 dengan 𝑖 = 1, 2 secara berurutan [19] . Rule ditunjukkan pada Persamaan 2.
𝑅 1 : 𝐼𝐹 𝑥 = 𝐴 1 𝐴𝑁𝐷 𝑦 = 𝐵 1 , 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑧 = 𝐶 1 𝑅 2 : 𝐼𝐹 𝑥 = 𝐴 2 𝐴𝑁𝐷 𝑦 = 𝐵 2 , 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑧 = 𝐶 2 (2)
Ketika  diperlukan  keluaran  terhadap  variabel  masukan 𝑥 = 𝑥 0 dan 𝑦 = 𝑦 0 ,  langkah  pertama  yang  dilakukan adalah melakukan fuzzifikasi terhadap masukan menggunakan fungsi keanggotaan dari rule yang tersedia. Setelah itu, diambil nilai derajat keanggotaan yang paling rendah  (MIN)  pada  setiap  rule  dan  mendapatkan  nilai 𝑎 𝑖 yang menggunakan Persamaan 3.
𝑎 1 = 𝐴 1 (𝑥 0 ) ∧ 𝐵 1 (𝑦 0 ) = min (𝐴 1 (𝑥 0 ), 𝐵 1 (𝑦 0 )) 𝑎 2 = 𝐴 2 (𝑥 0 ) ∧ 𝐵 2 (𝑦 0 ) = min (𝐴 2 (𝑥 0 ), 𝐵 2 (𝑦 0 )) (3)
Setelah  didapatkan  nilai 𝑎 𝑖 pada  setiap rule ,  dilakukan defuzzifikasi  dari  nilai 𝑎 𝑖 terhadap  fungsi  keanggotaan 𝐶 𝑖 sesuai dengan rule yang bersangkutan sehingga didapatkan nilai 𝑧 𝑖 . Langkah-langkah untuk mendapatkan nilai 𝑎 𝑖 dan 𝑧 𝑖 dari setiap rule ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar. 2 Fuzzy tsukamoto
Dengan  didapatkannya  nilai 𝑎 𝑖 dan 𝑧 𝑖 dari  setiap rule , langkah  terakhir  adalah  melakukan  defuzzifikasi  untuk mendapatkan nilai 𝑧 0 yang merupakan nilai keluaran crisp yang  dihasilkan  oleh  Fuzzy  Tsukamoto  [19].  Persamaan defuzzifikasi Fuzzy Tsukamoto ditunjukkan pada Persamaan 4.
𝑧 0 = ∑ 𝑎𝑖𝑧𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑎1 𝑛 𝑖=1 (4)

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mendapatkan data pasien penyakit stroke pada Puskesmas Kendal kerep Kota Malang.  Data  yang  dikumpulkan  berjumlah  120  data pasien.  Data  yang  dikumpulkan  memiliki  atribut  berupa: umur, jenis kelamin, tekanan darah, total kolesterol, HDL- C, diabetes miletus, dan kebiasaan merokok. Detail atribut tersebut ditunjukkan pada Tabel 2.
TABEL II D ETAIL A TRIBUT D ATA YANG D IGUNAKAN No Atribut Keterangan 1 Umur (UM) Umur dalam tahun 2 Jenis Kelamin (JK) Jenis kelamin (pria/wanita) 3 Systolic Blood Pressure (BP) Tekanan sistolik dalam satuan mmHg yang menunjukkan kekuatan kontraksi otot jantung saat memompa darah 4 Total Kolesterol (TK) Total kolesterol merupakan angka yang mewakili kadar HDL, LDL, dan trigliserida dalam darah dalam satuan mmol/L 5 HDL-C (HC) Kadar kolesterol baik dalam darah dalam satuan mmol/L 6 Diabetes (DS) Kadar gula dalam darah dalam satuan mg/dL 7 Merokok (MK) Kebiasaan merokok pasien (ya/tidak)

## C. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  dilakukan  untuk  mengetahui kebutuhan  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan dibangun.

## D. Perancangan
Perancangan  dilakukan  untuk  menetapkan  bagaimana arsitektur sistem yang akan digunakan sebagai acuan cara kerja  sistem  pendukung  keputusan  deteksi  dini  penyakit stroke  yang  akan  dibangun.  Perancangan  dibangun berdasarkan  analisis  kebutuhan  yang  telah  dilakukan. Arsitektur  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan dibangun ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar. 3  Arsitektur sistem pendukung keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  dibangun memiliki inputan berupa faktor risiko penyakit stroke yang
terdiri  dari  umur,  jenis  kelamin,  tekanan  darah,  total kolesterol,  HDL-C,  diabetes  miletus,  dan  kebiasaan merokok.  Tahap  pertama  dilakukan  fuzzifikasi  terhadap inputan faktor risiko penyakit stroke menggunakan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan. Tahap kedua dilakukan perhitungan  nilai  α  dan  z  setiap rule .  Tahap  ketiga defuzzifikasi unuk mendapatkan nilai crisp. Tahap terakhir adalah  menentukan  tingkat  risiko  penyakit  stroke  berupa rendah, sedang, atau tinggi. Diagram alir Fuzzy Tsukamoto ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar. 4  Diagram alir fuzzy tsukamoto
Pada  Gambar  4,  terdapat  empat  langkah  utama  dalam menentukan  tingkat  risiko  penyakit  stroke  menggunakan Fuzzy  Tsukamoto  dengan  menggunakan  inputan  berupa faktor risiko  penyakit  stroke yang  terdiri  dari  umur,  jenis kelamin, tekanan darah, total kolesterol, HDL-C, diabetes miletus, dan kebiasaan merokok. Langkah pertama adalah fuzzifikasi  yang  merupakan  proses  mencari  nilai  derajat keanggotaan setiap faktor risiko penyakit stroke. Kemudian dilakukan perhitungan nilai α dan z setiap rule . Setelah itu, dilakukan  defuzzifikasi  untuk  mendapatkan  mendapatkan nilai Z total. Langkah terakhir adalah menentukan tingkat risiko  penyakit  stroke  dengan  menghitung  derajat keanggotaan  nilai  Z  total  terhadap  fungsi  keanggotaan tingkat  risiko  panyakit  stroke,  kemudian  dipilih  tingkat risiko yang memiliki derajat keanggotaan paling tinggi.

## E. Implementasi
Implementasi  dilakukan  untuk  merealisasikan  hasil perancangan  sistem  pendukung  keputusan.  Implementasi sistem pendukung keputusan pada penelitian ini adalah:
• Implementasi Framingham  Risk  Score untuk mengubah format data pasien sesuai aturan penilaian risk score.
Database Manajemen Data Antarmuka Pengguna Pengguna Manajemen Model
Subsistem Berbasis pengetahuan
Mulai Selesai Faktor risiko penyakit stroke 1. Fuzzifikasi 2. Hitung α dan z 3. Defuzzifikasi Tingkat risiko penyakit stroke 4. Menentukan tingkat risiko penyakit stroke
• Implementasi  metode Fuzzy  Tsukamoto untuk mengklasifikasi data pasien .

## F. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  memahami  seberapa  baik performa  dari  sistem  pendukung  keputusan  yang  telah dibangun.  Pengujian  juga  dilakukan  untuk  menguji seberapa  baik  performa  deteksi  dini  penyakit  stroke menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Penelitian  ini menggunakan  pengujian confusion  matrix dengan membandingkan data hasil keluaran sistem dengan data asli dari  perhitungan  menggunakan Framingham Risk  Score . Confusion  matrix adalah  kumpulan  performa  yang digunakan untuk mengevaluasi suksesnya model klasifikasi.  Beberapa  kriteria  performa  pada confusion matrix adalah: akurasi, presisi, recall , specificity , dan F1- score . Pada confusion matrix ditunjukkan nilai aktual dan prediksi dengan ukuran 𝑛 × 𝑛 yang merupakan jumlah dari kelas  [20].  Hasil  dari confusion  matrix terdiri  dari  empat kategori. True  positive ( 𝑡𝑝 )  adalah  ketika  model memprediksi  kelas  positif  dengan  benar.  Ketika  model salah  memprediksi  kelas  positif,  itu  menghasilkan false positive ( 𝑓𝑝 ). True negative ( 𝑡𝑛 ) merupakan kasus  ketika model  memprediksi  kelas  negatif  dengan  benar.  Ketika model  salah  memprediksi  kelas  negatif,  hasilnya  adalah false negative ( 𝑓𝑛 ). Pada permasalahan dengan multiclass , kelas  positif  adalah  label  yang  kalkulasinya  sedang dilakukan dan kelas negatif adalah label sisanya [21].

## G. Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  dilakukan  untuk  menjawab rumusan  masalah  pada  penelitian  ini.  Kesimpulan dilakukan  setelah  semua  tahapan  selesai  dilakukan. Kesimpulan  diambil  berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan.  Pada  tahap  ini  juga  disebutkan  saran  yang bertujuan untuk pengembangan pada penelitian yang akan dilakukan selanjutnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem pendukung keputusan yang dibangun memproses inputan berupa faktor risiko penyakit stroke menggunakan Fuzzy Tsukamoto yang  memproses data dengan langkah- langkah  sebagai  berikut:  fuzzifikasi,  perhitungan  nilai  α dan  z  setiap rule ,  defuzzifikasi,  dan  menentukan  tingkat risiko penyakit stroke.

## A. Fuzzifikasi
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  sistem  ini adalah  fuzzifikasi.  Langkah  ini  mengubah  nilai  crisp menjadi nilai fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan dari setiap kriteria. Perhitungan derajat keanggotaan dilakukan sesuai dengan batas atas, batas bawah, dan batas tengah jika ada. Perhitungan derajat keanggotaan juga dilakukan sesuai dengan  tipe  fungsi  keanggotaannya.  Di  sistem  ini menggunakan fungsi keanggotaan linear naik, linear turun, dan segitiga. Misalkan terdapat data uji yang ditunjukkan pada Tabel 3.
TABEL III D ATA U JI UM JK BP TK HC DS MK 43 0 150 8,9 3 93 0
Dilakukan  pencarian  seluruh  derajat  keanggotaan  data uji menggunakan fungsi keanggotaan faktor risiko penyakit stroke.
1)  Fungsi  Keanggotaan UM: Fungsi keanggotaan UM ditentukan  sesuai  dengan  grup  umur  yang  terdapat  pada peraturan scoring di Framingham Risk Score [7]. Sepuluh rentang  nilai  yang  ada  pada Framingham  Risk  Score digabung  menjadi  empat  agar  rule  yang  dibentuk  dapat mempresentasikan  data  lebih  baik.  Referensi  klasifikasi umur  untuk  istilah  variabel  linguistik  berdasarkan Kementrian Kesehatan yang ditunjukkan pada Tabel 4 [22]. Pembagian  variabel  linguistik  ditunjukkan  pada  Tabel  5. Kurva fungsi keanggotaan UM ditunjukkan pada Gambar 5.
TABEL IV
K LASIFIKASI UM Klasifikasi Rentang (tahun) Balita 0-5 Kanak-kanak 5-11 Remaja awal 12-16 Remaja akhir 17-25 Dewasa awal 26-35 Dewasa akhir 36-45 Lansia awal 46-55 Lansia akhir 56-65 Manula >65 TABEL V P EMBAGIAN F UNGSI K EANGGOTAAN UM
No Rentang (tahun) Dewasa Akhir Lansia Awal Lansia Akhir Manula
1 30-34
1 2
2 35-39
3 40-44 4 45-49 3 5
50-54
6 55-59
7 60-64 4 8 65-69
9 70-74 10 75+

## Gambar. 5  Fungsi keanggotaan UM
Persamaan  fungsi  keanggotaan  UM  Dewasa  Akhir ditunjukkan pada Persamaan 5.
𝜇𝐷𝑒𝑤𝑎𝑠𝑎𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟(𝑥) = { 1 45−𝑥 15 0 ; ; ; 𝑥  ≤ 30
30 < 𝑥  ≤ 45 𝑥 > 45
(5)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  UM  Lansia  Awal ditunjukkan pada Persamaan 6.
𝜇𝐿𝑎𝑛𝑠𝑖𝑎𝐴𝑤𝑎𝑙(𝑥) = { 0 𝑥−30 15 60−𝑥 15 ; ; ; 𝑥  ≤ 30 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 60 30 < 𝑥  ≤ 45 45 < 𝑥  ≤ 60 (6)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  UM  Lansia  Akhir ditunjukkan pada Persamaan 7.
𝜇𝐿𝑎𝑛𝑠𝑖𝑎𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟(𝑥) = {
0 𝑥−45 15 60−𝑥 15 ; ; ; 𝑥  ≤ 45 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 75 45 < 𝑥  ≤ 60 60 < 𝑥  ≤ 75 (7)
Persamaan fungsi keanggotaan UM Manula ditunjukkan pada Persamaan 8.
𝜇𝑀𝑎𝑛𝑢𝑙𝑎(𝑥) = { 0 𝑥−60
15 1 ; ; ; 𝑥  ≤ 60
60 < 𝑥  ≤ 75 𝑥 > 75 (8)
Menggunakan  persamaan  fungsi  keanggotaan  UM, maka fuzzifikasi terhadap data uji didapatkan:
𝜇𝐷𝑒𝑤𝑎𝑠𝑎𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟(43) = 45−43 15 = 2 15 = 0,1333
𝜇𝐿𝑎𝑛𝑠𝑖𝑎𝐴𝑤𝑎𝑙(43) = 43−30 15 = 13 15 = 0,8666 𝜇𝐿𝑎𝑛𝑠𝑖𝑎𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟(43) = 0 𝜇𝑀𝑎𝑛𝑢𝑙𝑎(43) = 0
2)  Fungsi Keanggotaan JK: Faktor JK hanya memiliki dua nilai sehingga fungsi keanggotaan dari JK Perempuan ditunjukkan pada Persamaan 9.
𝜇𝑃𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛(𝑥) = {1 0 ; ; 𝑥 = 0 𝑥 = 1 (9)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  JK  Laki  ditunjukkan pada Persamaan 10.
𝜇𝐿𝑎𝑘𝑖(𝑥) = {1 0 ; ; 𝑥 = 1 𝑥 = 0 (10)
Menggunakan persamaan fungsi keanggotaan JK, maka fuzzifikasi terhadap data uji didapatkan:
𝜇𝑃𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛(0) = 1 𝜇𝐿𝑎𝑘𝑖(0) = 0
3)  Fungsi  Keanggotaan  BP: Fungsi  keanggotaan  BP ditentukan sesuai dengan grup systolic blood pressure yang terdapat pada peraturan scoring di Framingham Risk Score [7].  Enam  rentang  nilai  yang ada  pada Framingham  Risk Score digabung menjadi tiga agar rule yang dibentuk dapat mempresentasikan  data  lebih  baik.  Referensi  klasifikasi systolic  blood  pressure untuk  istilah  variabel  linguistik berdasarkan  jurnal  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6  [23]. Pembagian  variabel  linguistik  ditunjukkan  pada  Tabel  7. Kurva fungsi keanggotaan BP ditunjukkan pada Gambar 6.
TABEL VI K LASIFIKASI BP
Klasifikasi Rentang (mmHg) Normal <120 Prehipertensi 120-139 Stage 1 Hipertensi 140-159 Stage 2 Hipertensi ≥160
TABEL VII
P EMBAGIAN F UNGSI K EANGGOTAAN BP No Rentang (mmHg) Prehipe rtensi Stage 1 Stage 2 1 <120 1 2
2 120-129
3 130-139
4 140-149 3
5 150-159 6 160+

## Gambar. 6  Fungsi keanggotaan BP
Persamaan  fungsi  keanggotaan  BP  Prehipertensi ditunjukkan pada Persamaan 11.
𝜇𝑃𝑟𝑒ℎ𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖(𝑥) = { 1 140−𝑥 20 0 ; ; ; 𝑥  ≤ 120 120 < 𝑥  ≤ 140 𝑥 > 140 (11)
Persamaan fungsi keanggotaan BP Stage 1 ditunjukkan pada Persamaan 12.
𝜇𝑆𝑡𝑎𝑔𝑒1(𝑥) = { 0 𝑥−120 20 160−𝑥 20 ; ; ; 𝑥  ≤ 120 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 160 120 < 𝑥  ≤ 140 140 < 𝑥  ≤ 160 (12)
Persamaan fungsi keanggotaan BP Stage 2 ditunjukkan pada Persamaan 13.
𝜇𝑆𝑡𝑎𝑔𝑒2(𝑥) = { 0 𝑥−140 40 1 ; ; ; 𝑥  ≤ 140 140 < 𝑥  ≤ 160 𝑥 > 160 (13)
Menggunakan persamaan fungsi keanggotaan BP, maka fuzzifikasi terhadap data uji didapatkan:
𝜇𝑃𝑟𝑒ℎ𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖(150) = 0 𝜇𝑆𝑡𝑎𝑔𝑒1(150) = 160−150 20 = 10 20 = 0,5 𝜇𝑆𝑡𝑎𝑔𝑒2(150) = 150−140 20 = 10 20 = 0,5
4)  Fungsi  Keanggotaan  TK: Fungsi  keanggotaan  TK ditentukan  sesuai  dengan  grup  total  kolesterol  yang terdapat pada peraturan scoring di Framingham Risk Score [7].  Lima  rentang  nilai  yang  ada  pada Framingham  Risk Score digabung menjadi tiga agar rule yang dibentuk dapat
mempresentasikan  data  lebih  baik.  Referensi  klasifikasi total kolesterol untuk istilah variabel linguistik berdasarkan jurnal  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  8  [24].  Pembagian variabel linguistik ditunjukkan pada Tabel 9. Kurva fungsi keanggotaan TK ditunjukkan pada Gambar 7.
TABEL VIII
K LASIFIKASI TK Klasifikasi Rentang (mmol/L) Normal ≤5,2 Batas Tinggi 5,2-6,2 Tinggi ≥6,2
TABEL IX P EMBAGIAN F UNGSI K EANGGOTAAN TK
No Rentang (mmol/L) Normal Batas Tinggi Tinggi 1 <4.1 1 2 2 4.1-5.19 3 5.2-6.19
3 4 6.2-7.2 5 <4.1

## Gambar. 7  Fungsi keanggotaan TK
Persamaan fungsi keanggotaan TK Normal ditunjukkan pada Persamaan 14.
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(𝑥) = { 1 5,2−𝑥 1,1 0 ; ; ; 𝑥  ≤ 4,1 4,1 < 𝑥  ≤ 5,2 𝑥 > 5,2 (14)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  TK  Batas  Tinggi ditunjukkan pada Persamaan 15.
𝜇𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = { 0 𝑥−4,1 1,1 7,2−𝑥 2 ; ; ; 𝑥  ≤ 4,1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 7,2 4,1 < 𝑥  ≤ 5,2 5,2 < 𝑥  ≤ 7,2 (15)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  TK  Tinggi  ditunjukkan pada Persamaan 16:
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = { 0 𝑥−5,2 2 1 ; ; ; 𝑥  ≤ 5,2 5,2 < 𝑥  ≤ 7,2 𝑥 > 7,2 (16)
Menggunakan persamaan fungsi keanggotaan TK, maka fuzzifikasi terhadap data uji didapatkan:
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(8,9) = 0 𝜇𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(8,9) = 0 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(8,9) = 1
5)  Fungsi  Keanggotaan  HC: Fungsi  keanggotaan  HC ditentukan sesuai dengan grup HDL-C yang terdapat pada peraturan  scoring  di Framingham  Risk  Score [7].  Lima rentang  nilai  yang  ada  pada Framingham  Risk  Score digabung  menjadi  tiga  agar  rule  yang  dibentuk  dapat mempresentasikan  data  lebih  baik.  Referensi  klasifikasi total  kolesterol  HDL-C  untuk  istilah  variabel  linguistik berdasarkan  jurnal  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  10  [24]. Pembagian variabel linguistik ditunjukkan pada Tabel  11. Kurva fungsi keanggotaan HC ditunjukkan pada Gambar 8.
TABEL X
K LASIFIKASI HC
Klasifikasi Rentang (mmol/L) Rendah ≤1 Sedang 1-1,6 Tinggi ≥1,6 TABEL XI P EMBAGIAN F UNGSI K EANGGOTAAN HC
No Rentang (mmol/L) Renda h Sedang Tinggi
1 >1.6 1
2
2 1.3-1.6 3 1.2-1.29
3 4 0.9-1.19 5
<0.9

## Gambar. 8  Fungsi keanggotaan HC
Persamaan fungsi keanggotaan HC Rendah ditunjukkan pada Persamaan 17.
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝑥) = { 1 1,3−𝑥 0,4 0 ; ; ; 𝑥  ≤ 0,9 0,9 < 𝑥  ≤ 1,3 𝑥 > 1,3 (17)
Persamaan fungsi keanggotaan HC Sedang ditunjukkan pada Persamaan 18.
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) = { 0 𝑥−1
0,4 1,6−𝑥 0,3 ; ; ; 𝑥  ≤ 0,9;  𝑥 ≥ 1,6 0,9 < 𝑥  ≤ 1,3 1,3 < 𝑥  ≤ 1,6 (18)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  HC  Tinggi ditunjukkan pada Persamaan 19.
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = { 0 𝑥−1,3 0,3 1 ; ; ; 𝑥  ≤ 1,3 1,3 < 𝑥  ≤ 1,6 𝑥 > 1,6 (19)
Menggunakan persamaan fungsi keanggotaan HC, maka fuzzifikasi terhadap data uji didapatkan:
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(3) = 0 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(3) = 0 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(3) = 1
6)  Fungsi  Keanggotaan  DS: Fungsi  keanggotaan diabetes  ditentukan  sesuai  dengan  penelitian  oleh American  Diabetes  Association yang  ditunjukkan  pada Tabel 12 [25]. Kurva fungsi keanggotaan DS ditunjukkan pada Gambar 9.
TABEL XII
K LASIFIKASI DS Klasifikasi Rentang (mg/dL) Prediabetes 100 – 125 Diabetes ≥126
Gambar. 9  Fungsi keanggotaan DS
Persamaan fungsi keanggotaan DS Prediabetes ditunjukkan pada Persamaan 20.
𝜇𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠(𝑥) = { 1 126−𝑥 26 0 ; ; ; 𝑥  ≤ 100 100 < 𝑥  ≤ 126 𝑥 > 126 (20) Persamaan fungsi keanggotaan DS Diabetes ditunjukkan pada Persamaan 21.
𝜇𝐷𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠(𝑥) = { 0 𝑥−100 26 1 ; ; ; 𝑥  ≤ 100
100 < 𝑥  ≤ 126 𝑥 > 126 (21)
Menggunakan persamaan fungsi keanggotaan DS, maka fuzzifikasi terhadap data uji didapatkan:
𝜇𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠(93) = 1 𝜇𝐷𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠(93) = 0
7)  Fungsi  Keanggotaan  MK: Faktor  MK  hanya memiliki  dua  nilai  sehingga fungsi  keanggotaan dari  MK Tidak ditunjukkan pada Persamaan 22.
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘(𝑥) = {1 0 ; ; 𝑥 = 0 𝑥 = 1 (22)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  MK  Ya  ditunjukkan pada Persamaan 23.
𝜇𝑌𝑎(𝑥) = {0 1 ; ; 𝑥 = 0 𝑥 = 1 (23)
Menggunakan  persamaan  fungsi  keanggotaan  MK, maka fuzzifikasi terhadap data uji didapatkan:
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘(0) = 1 𝜇𝑌𝑎(0) = 0
8)  Fungsi Keanggotaan Risiko Penyakit Stroke: Kurva fungsi  keanggotaan  risiko  penyakit  stroke  ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar. 10  Fungsi keanggotaan risiko penyakit stroke
Persamaan  fungsi  keanggotaan  risiko  penyakit  stroke Rendah ditunjukkan pada Persamaan 24.
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝑥) = { 1 2−𝑥
2−1 0 ; ; ; 𝑥  ≤ 1 1 < 𝑥  ≤ 2 𝑥 > 2 (24)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  risiko  penyakit  stroke Sedang ditunjukkan pada Persamaan 25.
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) = {
0 𝑥−1.5 2−1.5 3−𝑥 3−2.5 ; ; ; 𝑥  ≤ 1.5;  𝑥 ≥ 2.5 1.5 < 𝑥  ≤ 2 2 < 𝑥  ≤ 2.5 (25)
Persamaan  fungsi  keanggotaan  risiko  penyakit  stroke Tinggi ditunjukkan pada Persamaan 26.
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = { 0 𝑥−2 3−2 1 ; ; ; 𝑥  ≤ 2 2 < 𝑥  ≤ 3 𝑥 > 3 (26)
Hasil  derajat  keanggotaan  data  uji  setelah  dilakukan fuzzifikasi ditunjukkan pada Tabel 13.
TABEL XIII D ETAIL D ERAJAT K EANGGOTAAN D ATA U JI
Kode Variabel Linguistik Derajat Keanggotaan UM Dewasa Akhir 0,1333 Lansia Awal 0,8666 Lansia Akhir 0 Manula 0 JK Perempuan 1 Laki 0 BP Prehipertensi 0 Stage 1 0,5 Stage 2 0,5 TK Normal 0 Batas Tinggi 0 Tinggi 1 HC Rendah 0 Sedang 0 Tinggi 1 DS Prediabetes 1 Diabetes 0 MK Ya 0 Tidak 1

## B. Hitung α dan z
Setelah  didapatkan  nilai  derajat  keanggotaan  data  uji dari  tahapan  fuzzifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah menghitung  nilai  α  dan  z  setiap rule . 𝑥 𝑛 merupakan  data crisp. 𝐴 𝑖𝑛 merupakan  fungsi  keanggotaan 𝐴 𝑖𝑛 (𝑥 𝑛 ) merupakan  derajat  keanggotan 𝑥 𝑛 terhadap  fungsi keanggotaan 𝐴 𝑖𝑛 . Kemudian menghitung nilai z setiap rule dengan  defuzzifikasi  terhadap  nilai  α  dengan  fungsi keanggotaan consequent  rule .  Misalkan  terdapat  10 rule , maka  perhitungan  nilai  α  dan  z  terhadap  data  uji  adalah sebagai berikut:
[R1] IF UM LansiaAwal AND JK P AND BP Stage1 AND TK  Tinggi  AND  HC  Tinggi  AND  DS  Prediabetes AND MK Tidak THEN Risiko Sedang
𝑎 1 = 0,5 0,5 = 𝑧1−1,5 2−1,5 𝑧 1 = 1,75
[R2] IF UM LansiaAwal AND JK P AND BP Prehipertensi AND  TK  Tinggi  AND  HC  Tinggi  AND  DS Prediabetes AND MK Tidak THEN Risiko Rendah
𝑎 2 = 0 0 = 2−𝑧2 2−1 𝑧 2 = 2
[R3] IF UM Manula AND JK P AND BP Stage2 AND TK Tinggi AND HC Tinggi AND DS Diabetes AND MK Tidak THEN Risiko Tinggi 𝑎 3 = 0 0 = 𝑧3−2 3−2 𝑧 3 = 2
[R4]  IF  UM  DewasaAkhir  AND  JK  L  AND  BP  Stage1 AND TK Tinggi AND HC Tinggi AND DS Diabetes AND MK Tidak THEN Risiko Rendah 𝑎 4 = 0 0 = 2−𝑧4 2−1 𝑧 4 = 2
[R5] IF UM Manula AND JK P AND BP Stage1 AND TK Tinggi AND HC Tinggi AND DS Prediabetes AND MK Tidak THEN Risiko Sedang 𝑎 5 = 0 0 = 𝑧 5 − 1,5 2 − 1,5 𝑧 5 = 1,5
[R6]  IF  UM  DewasaAkhir  AND  JK  L  AND  BP Prehipertensi AND TK Tinggi AND HC Tinggi AND DS Prediabetes AND MK Ya THEN Risiko Rendah 𝑎 6 = 0 0 = 2−𝑧6 2−1 𝑧 6 = 2
[R7] IF UM LansiaAwal AND JK P AND BP Stage1 AND TK Tinggi AND HC Tinggi AND DS Diabetes AND MK Tidak THEN Risiko Sedang 𝑎 7 = 0
0 = 𝑧 7 − 1,5 2 − 1,5 𝑧 7 = 1,5
[R8] IF UM LansiaAwal AND JK P AND BP Stage2 AND TK  Tinggi  AND  HC  Tinggi  AND  DS  Prediabetes AND MK Tidak THEN Risiko Sedang 𝑎 8 = 0,5
0,5 = 𝑧 1 − 1,5 2 − 1,5 𝑧 8 = 1,75
[R9] IF UM Manula AND JK P AND BP Stage2 AND TK Tinggi AND HC Tinggi AND DS Diabetes AND MK Tidak THEN Risiko Tinggi
𝑎 9 = 0
0 = 𝑧9−2 3−2 𝑧 9 = 2
[R10]  IF  UM  DewasaAkhir  AND  JK  P  AND  BP Prehipertensi AND TK Tinggi AND HC Tinggi AND DS  Prediabetes  AND  MK  Tidak  THEN  Risiko Rendah
𝑎 10 = 0 0 = 2 − 𝑧 10 2 − 1 𝑧 10 = 2
Setelah perhitungan di atas, hasil dari α dan z setiap rule ditunjukkan pada Tabel 14.
TABEL XIV H ASIL Α DAN Z S ETIAP R ULE
Rule α z R1 0,5 1,75 R2 0 2 R3 0 2 R4 0 2 R5 0 1,5 R6 0 2 R7 0 1,5 R8 0,5 1,75 R9 0 2 R10 0 2

## C. Defuzzifikasi
Tahap ini dilakukan menggunakan masukan dari nilai α dan  z  setiap  rule  yang  telah  dihitung  pada  tahap sebelumnya.  Perhitungan  nilai  Z  total  adalah  sebagai berikut:
𝑧 0 = 0,75 1 = 1,75

## D. Menentukan Tingkat Risiko Penyakit Stroke
Langkah  terakhir  yang  dilakukan  adalah  melakukan defuzzifikasi  terhadap  nilai  Z  total  menggunakan  derajat keanggotaan  risiko  penyakit  stroke.  Perhitungan  derajat keanggotaan  risiko  penyakit  stroke  terhadap  nilai  Z  total adalah sebagai berikut:
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(1,75) = 2 − 1,75 2 − 1 = 0,25
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(1,75) = 1,75 − 1,5 2 − 1,5 = 𝟎, 𝟓

## 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(1,75) = 0
Setelah  diketahui  nilai  derajat  keanggotaan  risiko penyakit  stroke,  hasil  keputusan  diambil  dari  derajat keanggotaan yang  memiliki  nilai  paling  tinggi.  Sehingga, tingkat risiko yang menjadi hasil klasifikasi adalah tingkat risiko sedang dengan nilai derajat keanggotaan 0,5.

## E. Pengujian dan Analisis
Pengujian dilakukan agar mengetahui bagaimana kinerja sistem  dalam  mendeteksi  dini  risiko  penyakit  stroke menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Pengujian  yang telah  dilakukan  menggunakan confusion  matrix untuk memperoleh nilai akurasi, presisi, recall , specificity , dan F1 score .  Hasil  akhir  performa  didapatkan  dari  rata-rata performa  setiap  iterasi.  Perhitungan  menggunakan confusion  matrix dilakukan  terhadap  setiap  kelas  (rendah sedang, dan tinggi) dan terhadap seluruh kelas. Visualisasi hasil  confusion  matrix  yang  didapatkan  pada  pengujian ditunjukkan pada Gambar 11. Pada Gambar 11 ditunjukkan jumlah  dari  data  uji dengan kelas  asli  yang dibandingkan dengan hasil klasifikasi.
Gambar. 11  Visualisasi confusion matrix
1)  Kelas  Rendah: Berdasarkan  Gambar  11,  nilai true positive , false  negative , false  positive ,  dan true  negative terhadap kelas rendah secara berturut-turut adalah: 37, 8, 6, dan  69.  Dengan  begitu,  hasil  pengujian  terhadap  kelas rendah  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  0,8833,  presisi sebesar  0,865, recall sebesar  0,868, specificity sebesar
0,9216,  dan  F1 score sebesar  0,8493.  Berdasarkan  hasil tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  memiliki performa  yang  sangat  baik  terhadap  kelas  rendah.  Nilai akurasi,  presisi, recall , specificity ,  dan  F1 score kelas rendah ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar. 12  Grafik performa kelas rendah
2)  Kelas  Sedang :  Berdasarkan  Gambar  11,  nilai true positive , false  negative , false  positive ,  dan true  negative terhadap  kelas  sedang  secara  berturut-turut  adalah:  26,  8, 18, dan 68. Dengan begitu, hasil pengujian terhadap kelas sedang  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  0,7833,  presisi sebesar  0,5921, recall sebesar  0,81, specificity sebesar 0,7882,  dan  F1 score sebesar  0,6615.  Berdasarkan  hasil tersebut, didapatkan nilai presisi yang rendah menandakan model  kesulitan  dalam  mengklasifikasi  kelas  positif  dan banyak menghasilkan false positive yang berarti pada hasil klasifikasi model sedang, terdapat banyak data yang kelas aslinya rendah atau tinggi. Nilai recall yang tinggi berarti model  sedikit  menghasilkan false  negative yang  berarti pada  data  asli  sedang,  model  dapat  mengklasifikasinya sebagai  kelas  sedang.  Nilai  akurasi,  presisi, recall , specificity ,  dan  F1 score kelas  sedang  ditunjukkan  pada Gambar 13.
Gambar. 13  Grafik performa kelas sedang
3)  Kelas  Tinggi: Berdasarkan  Gambar  11,  nilai true positive , false  negative , false  positive ,  dan true  negative terhadap kelas tinggi secara berturut-turut adalah: 29, 12, 4, dan  75.  Dengan  begitu,  hasil  pengujian  terhadap  kelas tinggi  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  0,8666,  presisi sebesar  0,8833, recall sebesar  0,71, specificity sebesar 0,9575,  dan  F1 score sebesar  0,7421.  Berdasarkan  hasil tersebut, didapatkan nilai akurasi yang tinggi berarti model dapat  mengklasifikasi  kelas  tinggi  dengan  baik.  Nilai
0,8833 0,865 0,868 0,9216 0,8493 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Akurasi Presisi Recall Specificity F1 Score
0,7833 0,5921 0,81 0,7882 0,6615 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Akurasi Presisi Recall Specificity F1 Score
presisi  yang  lebih  tinggi  daripada recall menandakan bahwa  model  menghasilkan  lebih  banyak false  negative dibandingkan false  positive yang  berarti  pada  hasil klasifikasi kelas tinggi, terdapat sedikit data yang memiliki kelas asli rendah atau sedang. Namun pada kelas asli tinggi, banyak data yang memiliki hasil klasifikasi kelas sedang. Nilai specificity yang  tinggi  berarti  model  dapat mengklasifikasi true negative dengan sangat baik, artinya data asli rendah dan sedang sedikit diklasifikasikan sebagai kelas  tinggi.  Nilai  akurasi,  presisi, recall , specificity ,  dan F1 score kelas tinggi ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar. 14  Grafik performa kelas tinggi
4)  Seluruh  Kelas: Hasil  pengujian  terhadap  seluruh kelas  didapatkan  berdasarkan  rata-rata  dari  kelas  rendah, sedang, dan tinggi. Dengan begitu, didapatkan nilai akurasi sebesar 0,8444, presisi sebesar 0,7801, recall sebesar 0,796, specificity sebesar  0,8891,  dan  F1 score sebesar  0,751. Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa model  memiliki  performa  yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasi  keseluruhan  kelas.  Nilai  akurasi,  presisi, recall , specificity ,  dan  F1 score kelas  tinggi  ditunjukkan pada Gambar 15.
Gambar. 15  Grafik performa seluruh kelas
5)  Perbandingan  Akurasi :  Nilai  akurasi  paling  tinggi dimiliki  oleh  kelas  rendah  dengan  nilai  0,8833.  Nilai akurasi  terhadap  kelas  sedang  memiliki  nilai  yang  paling rendah dibandingkan dengan kelas yang lain dengan nilai 0,7833. Perbandingan nilai akurasi setiap kelas ditunjukkan pada Gambar 16.

## Gambar. 16  Perbandingan akurasi setiap kelas
6)  Perbandingan  Presisi :  Nilai  presisi  paling  tinggi dimiliki oleh kelas tinggi dengan nilai 0,8833. Nilai presisi terhadap  kelas  sedang  memiliki  nilai  yang  paling  rendah dibandingkan dengan kelas yang lain dengan nilai 0,5921. Perbandingan  nilai  presisi  setiap  kelas  ditunjukkan  pada Gambar 17.
Gambar. 17  Perbandingan presisi setiap kelas
7)  Perbandingan  Recall: Nilai recall paling  tinggi dimiliki oleh kelas rendah dengan nilai 0,868. Nilai recall terhadap  kelas  tinggi  memiliki  nilai  yang  paling  rendah dibandingkan  dengan  kelas  yang  lain  dengan  nilai  0,71. Perbandingan  nilai recall setiap  kelas  ditunjukkan  pada Gambar 18.
Gambar. 18  Perbandingan recall setiap kelas
8)  Perbandingan  Specificity :  Nilai specificity paling tinggi dimiliki oleh kelas tinggi dengan nilai 0,9575. Nilai specificity terhadap kelas sedang memiliki nilai yang paling rendah dibandingkan dengan kelas yang lain dengan nilai 0,7882.  Perbandingan  nilai specificity setiap  kelas ditunjukkan pada Gambar 19.
0,8666 0,8833 0,71 0,9575 0,7421 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Akurasi Presisi Recall Specificity F1 Score 0,8444 0,7801 0,796 0,8891 0,751 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Akurasi Presisi Recall Specificity F1 Score
0,8833 0,7833 0,8666 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Rendah Sedang Tinggi 0,865 0,5921 0,8833 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Rendah Sedang Tinggi 0,868 0,81 0,71 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Rendah Sedang Tinggi
Gambar. 19  Perbandingan specificity setiap kelas
9)  Perbandingan F1 Score : Nilai F1 score paling tinggi dimiliki  oleh  kelas  rendah  dengan  nilai  0,8493.  Nilai  F1 score terhadap  kelas  sedang  memiliki  nilai  yang  paling rendah dibandingkan dengan kelas yang lain dengan nilai 0,6615.  Perbandingan  nilai  F1 score setiap  kelas ditunjukkan pada Gambar 20.
Gambar. 20  Perbandingan F1 score setiap kelas
Berdasarkan  pebandingan  performa  di  atas,  dapat disimpulkan bahwa performa model terhadap kelas sedang memiliki  hasil  yang  paling  rendah  dibandingkan  dengan kelas  lainnya.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  proporsi  kelas pada  dataset  tidak  seimbang.  Kelas  yang  tidak  seimbang dapat  mempengaruhi  performa  model,  menghasilkan  bias terhadap  kelas  mayoritas  [26].  Dataset  yang  digunakan memiliki  jumlah  klasifikasi  kelas  sedang  yang  paling sedikit dibandingkan dengan kelas yang lain.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  deteksi  dini  penyakit stroke menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto melakukan proses  deteksi  dini  penyakit  stroke  dengan  menggunakan faktor-faktor  risiko  yang  ada  pada  pasien.  Sistem pendukung  keputusan    ini  menggunakan  model  basis pengetahuan  berdasarkan Framingham  Risk  Score untuk pembuatan  aturan  ( rule )  klasifikasi.  Hasil  tingkat  risiko penyakit  stroke  yang  didapatkan  berupa  rendah,  sedang, dan tinggi dari nilai defuzzifikasi paling tinggi.
Berdasarkan pengujian akurasi yang dilakukan menggunakan pengujian confusion matrix , didapatkan nilai akurasi,  presisi, recall , specificity ,  dan  F1 score terhadap keseluruhan  kelas  secara  berturut-turut  adalah:  0,8444, 0,7801,  0,796,  0,8891,  0,751  yang  merupakan  hasil  yang cukup baik.
Pada  penelitian  selanjutnya,  disarankan  menggunakan dataset  dengan  distribusi  jumlah  kelas  yang  seimbang
sehingga  diharapkan  mendapat  hasil  performa  yang  lebih baik.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  dan  penghargaan kepada  Puskesmas  Kendalkerep  Kota  Malang  yang memberikan  model  data  untuk  digunakan  penelitian  dan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya yang telah menyediakan  Laboratorium  Komputasi  Cerdas  untuk pelaksanaan penelitian.

## R EFERENSI
[1] WHO, “Global health estimates: Leading causes of death,” 2019.
[2] Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan  RI,  “Laporan Nasional  Riset  Kesehatan  Dasar  2018,”  Kementrian  Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta, 2018.
[3] A.  K.  Boehme,  C.  Esenwa  and  M.  S.  V.  Elkind,  “Stroke  Risk Factors, Genetics, and Prevention,” Circulation Research, vol. 120, no. 3, pp. 472-495, 2017.
[4] X.  Huang,  H.  Lv,  Z.  Liu,  Y.  Liu  and  X.  Yang,  “Study  on  the predictive  ability  of  emergency  CHADS2  score  and  CHA2DS2- VASc score for coronary artery disease and prognosis in patients with acute ST-segment elevation myocardial infarction,” Journal of Thoracic Disease, vol. 14, no. 7, pp. 2611-2620, 2022.
[5] G.  Çetinkal,  C.  Koçaş,  B.  B.  Koçaş,  Ş.  Arslan,  O.  Abacı,  O.  Ş. Karaca, Y. Dalgıç, Ö. S. Ser, K. Keskin, A. Yıldız and S. M. Doğan, “Comparative performance of AnTicoagulation and Risk factors In Atrial  fibrillation  and  Global  Registry  of  Acute  Coronary  Events risk scores in predicting long-term adverse events in patients with acute myocardial infarction,” Anatolian Journal of Cardiology, vol. 20, no. 2, pp. 77-84, 2018.
[6] L.  Jahangiry,  M.  A.  Farhangi  and  F.  Rezaei,  “Framingham  risk score for estimation of 10-years of cardiovascular diseases risk in patients with metabolic syndrome,” Journal of Health, Population and Nutrition, vol. 36, 2017.
[7] R.  B.  D'Agostino,  R.  S.  Vasan,  M.  J.  Pencina,  P.  A.  Wolf,  M. Cobain, J. M. Massaro and W. B. Kannel, “General Cardiovascular Risk  Profile  for  Use  in  Primary  Care:  The  Framingham  Heart Study,” Circulation, vol. 117, no. 6, pp. 743-753, 2008.
[8] M. C. Claudy, K. Aquino, and M. Graso, “Artificial Intelligence Can’t  Be  Charmed:  The  Effects  of  Impartiality  on  Laypeople’s Algorithmic Preferences,” Frontiers in Psychology, vol. 13, 2022.
[9] J.  K.  Kazak  and  J.  v.  Hoof,  “Decision  support  systems  for  a sustainable  management  of  the  indoor  and  built  environment,” Indoor and Built Environment, vol. 27, no. 10, pp. 1303-1306, 2018.
[10] D.  A.  Putra,  M.  D.  S.  Sanapiah,  A.  I.  Hanifah  and  T.  Afirianto, “SEED  (Stoke  Disease  Early  Detection  Application)  -  Rancang Bangun  Aplikasi  Mobile  Berbasis  Android  untuk  Mendiagnosis Gejala  Dini  Penyakit  Stroke  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor (K-NN),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 3, pp. 287-294, 2019.
[11] Suharjito,  Diana,  Yulyanto  and  A.  Nugroho,  “Mobile  Expert System Using Fuzzy Tsukamoto for Diagnosing Cattle Disease,” Procedia Computer Science, vol. 116, pp. 27-36, 2017.
[12] Y. Yun, D. Ma and M. Yang, “Human–computer interaction-based Decision  Support  System  with  Applications  in  Data  Mining,” Future Generation Computer Systems, vol. 114, pp. 285-289, 2021.
[13] A. L. Turban, Decision Support Systems and Intelligent Systems, New Delhi: Prentice-Hall of India, 2007.
[14] İ. Kaya, M. Çolak and F. Terzi, “A comprehensive review of fuzzy multi  criteria  decision  making  methodologies  for  energy  policy making,” Energy Strategy Reviews, vol. 24, pp. 207-228, 2019.
[15] I. Siksnelyte, E. K. Zavadskas, D. Streimikiene and D. Sharma, “An Overview of Multi-Criteria Decision-Making Methods in Dealing with  Sustainable Energy  Development  Issues,”  Energies, vol.  11, no. 10, 2018.
[16] P.  Ampririt,  Y.  Liu,  M.  Ikeda,  K.  Matsuo,  L.  Barolli  and  M. Takizawa,  “Effect  of  Slice  Priority  for  admission  control  in  5G Wireless  Networks:  A  comparison  study  for  two  Fuzzy-based
0,9216 0,7882 0,9575 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Rendah Sedang Tinggi 0,8493 0,6615 0,7421 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Rendah Sedang Tinggi
systems considering Software-Defined-Networks,” Journal of High Speed Networks, vol. 26, pp. 169-183, 2020.
[17] K.  Raza,  “Fuzzy  logic  based  approaches  for  gene  regulatory network inference,” Artificial Intelligence In Medicine, vol. 97, pp. 189-203, 2019.
[18] A.  Jain  and  A.  Sharma,  “Membership  Function  Formulation Methods  for  Fuzzy  Logic  Systems:  A  Comprehensive  Review,” Journal of Critical Reviews, vol. 7, no. 19, pp. 8717-8733, 2020.
[19] P. K. Gupta and P. K. Muhuri, “Extended Tsukamoto’s inference method  for  solving  multi-objective  linguistic  optimization problems,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 377, pp. 102-124, 2019.
[20] M. Koklu, S. Sarigil and O. Ozbek, “The use of machine learning methods in classification of pumpkin seeds (Cucurbita pepo L.),” Genetic  Resources  and  Crop  Evolution,  vol.  68,  pp.  2713-2726, 2021.
[21] K. Ali, Z. A. Shaikh, A. A. Khan and A. A. Laghari, “Multiclass skin cancer classification using EfficientNets – a first step towards
preventing  skin  cancer,”  Neuroscience  Informatics,  vol.  2,  no.  4, 2022.
[22] L.  N.  Hakim,  “Urgensi  Revisi  Undang-Undang  tentang Kesejahteraan  Lanjut  Usia,”  Aspirasi:  Jurnal  Masalah-Masalah Sosial, vol. 11, no. 1, pp. 43-55, 2020.
[23] National Heart, Lung, and Blood Institute, The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and  Treatment  of  High  Blood  Pressure,  Bethesda  Md.:  National Institutes  of  Health,  National  Heart,  Lung  and  Blood  Institute, National High Blood Pressure Education Program, 2003.
[24] A. H. Lichtenstein, “Encyclopedia of Food Sciences and Nutrition,” Atherosclerosis, pp. 338-347, 2003.
[25] American Diabetes Association, “Classification and Diagnosis of Diabetes:  Standards  of  Medical  Care  in  Diabetes—2020},” Diabetes Care, vol. 43, pp. S14-S31, 2019.
[26] J. L. Leevy, T. M. Khoshgoftaar, R. A. Bauder and N. Seliya, “ A survey on addressing high ‐ class imbalance in big data, ” Journal of Big Data, vol. 5, no. 42, 2018.