## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.2, Desember 2020, pp. 163~173 e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Fuzzy Tsukamoto pada Alat Deteksi Penyakit Hipoksemia,
Hipotermia, Hipertensi, dan Diabetes untuk Health Care Kiosk
Heny Yuniarti 1* , Riyanto Sigit 2* , Muhammad Aunur Rofiq 3* *Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya heny@pens.ac.id 1 , riyanto@pens.ac.id 2 , pikivicky33@ce.student.pens.ac.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2020-11-16 Revised 2020-12-04 Accepted 2020-12-07 Most  of  people  in  Indonesia  need  fast,  right,  and  accurate  health  medical  service. But  as  we  know  in  hospital  takes  many  time  just  for  check  our  health  condition.
This  research  make  a  Health  Care  Kiosk  for  medical  check  up,  without  using  a doctor, so that kiosk can detect many deseases automatically. This research focused on 4 deseases such as hypothermia, hypoxemia, hypertension and diabetes. System using  Embedded  PC  for  data  processing  automatically.  There  are  many  medical sensor such as thermometer, heart rate sensor, blood pressure sensor, SPO2 sensor, and  glucometer  sensor  for  check  health  condition.  System  can  make  a  decision  if that  patient  healthy  or  not  automatically  because  it  uses  fuzzy  method  for  that decision. The result of this paper is this system can detect every deseases and that error  for  each  sensor  are  body  temperature  has  1.05%  error,  oxygen  level  has 1.90%  error,  heart  rate  has  5.78%  error,  blood  pressure  sistolic  has  4.16%  error, blood  pressure  diastolic  has  4.87%  error  and  glucosa  level  in  blood  has  4.01% error.  This  system  integrated  with  database  MySQL  for  save  that  result.  The accuracy from fuzzy method is 100% right and fuzzy tsukamoto can process input well.
Keyword:
Diabetes, Fuzzy Method, Hipertensi,
Hipoksemia, Hipotermia.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  zaman  yang  modern  ini  teknologi  berkembang sangatlah  cepat  di  berbagai  macam  bidang,  salah  satunya pada  bidang  medis  atau  yang  disebut  biomedical teknologi.Terdapat  banyak  penelitian  tentang  biomedical teknolgi  seperti  penelitian  tentang  pemantauan  data  medis pasien menggunakan 2 sensor [1], pemantauan detak jantung pasien  [2],  dan  masih  banyak  penelitian  lainnya.  Tetapi meskipun  sudah  banyak  penelitian  mengenai  biomedical teknologi,  masih  terdapat  masalah  yang  ada  di  rumah  sakit, puskesmas  dan  tempat  medis  lainnya  seperti  masalah lamanya  waktu  saat  ingin  melakukan  pengecekan  keadaan kondisi tubuh pasien atau yang sering disebut medical check up .
Seperti  yang  kita  ketahui  melakukan  pengecekan kesehatan  secara  rutin  merupakan  tindakan  yang  sangat
penting bagi manusia karena dengan melakukan pengecekan kesehatan secara rutin kita bisa mengetahui keadaan kondisi tubuh kita untuk mempersiapkan lebih awal apabila terdapat gejala-gejala  penyakit  yang  ada  pada  tubuh  kita,  untuk mengetahui  penyakit  yang  mungkin  bisa  mengenai  tubuh kita,  dan  melakukan  penanganan  yang  cepat  dan  tepat apabila  tubuh  kita  terkena  penyakit  secara  tiba-tiba.  Tetapi saat  melakukan  pengecekan  kesehatan  terdapat  suatu masalah  yang  sering  kita  alami  terutama  pada  bagian penanganan  pasien  yang  melakukan  pengecekan  kesehatan yaitu  terlalu  lama  pasien  menunggu  atau  mengantri  untuk melakukan pengecekan kesehatan. Berdasarkan Kompas.com  (2019),  tingkat  pelayanan  rumah  sakit  di Indonesia  relatif  rendah.  Ini  tercermin  dari  kendala masyarakat  dalam  mendapatkan  layanan  kesehatan  di beberapa rumah sakit. Pasien yang menderita penyakit berat
164
diminta  menanti  pelayanan  hingga  1  bulan  lamanya  di rumah.
Health  Care  Kiosk adalah  kios  kesehatan  yang  berfungsi untuk  melakukan  pengecekan  kesehatan,  untuk  mendeteksi gejala beberapa penyakit diantaranya hipotermia, hipertensi, hipoksemia  dan  diabetes.  Health  Care  Kiosk  menggunakan embedded  PC  untuk  melakukan  pemrosesan  data,  tetapi tidak  hanya  terdapat  embedded  PC  terdapat  juga  E-Health Sensor  Platform  yang  berfungsi  untuk  mengakses  semua sensor,  pada  sistem  terdapat  4  sensor  yaitu  sensor  suhu tubuh,  sensor  tekanan  darah,  sensor  SPO2  dan  sensor  gula darah.  Tiap  sensor  dapat  mendeteksi  tiap  penyakit  karena pada sistem ini mampu membuat keputusan secara otomatis menggunakan fuzzy logic.
E-Health  Sensor  Platform adalah  sebuah  platform  yang telah dikembangkan untuk digunakan alat medis dan aplikasi eHealth. E-Health  Sensor  Platform sudah  teruji  dan  sudah dipersiapkan  untuk  digunakan  pengembangan  pada  web, aplikasi  desktop,  dan  aplikasi  mobile. E-Health  Sensor Platform sudah termodifikasi dan diberi nama baru bernama MySignals, dengan menggunakan MySignals dapat mengukur lebih dari 20 parameter medis, seperti suhu tubuh, tekanan  darah,  gula  darah,  kadar  oksigen,  aliran  udara,  dan berbagai  macam  parameter  kesehatan  lainnya  [3].  Tetapi pada  penelitian  kali  ini  hanya  menggunakan  4  sensor  yaitu sensor  suhu  tubuh,  sensor  tekanan  darah,  sensor  spo2,  dan sensor  gula  darah.  MySignals  dapat  diakses  menggunakan microcontroller ,  dan  hanya  menggunakan  mikrokontroller arduino uno.
Dari beberapa penelitian sebelumnya arduino adalah salah satu  mikrokontroller  yang  banyak  digunakan  oleh  para peneliti seperti desain pengukur digital tingkat gula darah [4] yang  menggunakan  arduino  uno  untuk  mengakses  sensor dan  mengolah  data,  kemudian  pemantauan  dua  parameter data  medis  pasien  (suhu  tubuh  dan  detak  jantung) menggunakan  arduino  [1][8].  Arduino  masih  dapat digunakan untuk penelitian biomedical.
Pada  penelitian  ini  juga  membahas  mengenai  klasifikasi penyakit  hipoksemia,  hipotermia,  hipertensi  dan  diabetes menggunakan  fuzzy  tsukamoto.  Fuzzy  sendiri  memiliki  3 jenis  yaitu  fuzzy  tsukamoto,  fuzzy  mamdani  dan  fuzzy sugeno. Beberapa peneliti menggunakan metode fuzzy untuk membantu melakukan klasifikasi atau pengambilan keputusan  seperti  contoh  logika  fuzzy  untuk  membuat system  pengendali  lampu  lintas  di  jalan  [9],  logika  fuzzy untuk  membuat  perencanaan  transportasi  [5],  banyak  juga logika  fuzzy  diterapkan  pada  sebuah  robot  agar  robot  [6] dapat  membuat  keputusan  secara  dinamis,  dan  ada  juga logika  fuzzy  yang  digunakan  pada  dunia  biomedical  seperti untuk  mendeteksi  gejala  penyakit  hipoksia  atau  hipoksemia pada  seseorang  [8]  dan  masih  banyak  penelitian  yang menggunakan logika fuzzy.
II. D ESAIN , M ETODE DAN I MPLEMENTASI P ADA S ISTEM

## A. Gambaran Umum Sistem
Pada bagian ini menjelaskan tentang gambaran umum dari sistem yang telah dibuat.

## Gambar 1. Blok diagram sistem
Blok diagram yang ada pada Gambar 1 adalah gambaran umum sistem pada penelitian kali ini, terdapat 3 bagian yang penting  yaitu  masukkan,  proses,  dan  keluaran.  Masukkan atau input pada sistem ini adalah dari data medis pasien yang didapat  menggunakan  sensor  yang  ada  pada  sitem  ini,  data yang  diperoleh  dari  sensor  adalah  data  suhu  tubuh,  tekanan darah,  kadar  oksigen  dalam  darah  dan  gula  darah  pasien, setelah  itu  data  yang  didapat  diproses  menggunakan mikrokontroller arduino uno dan diklasifikasikan menggunakan  metode fuzzy tsukamoto.  Data  dari  pasien masuk  ke  proses  fuzzifikasi,  inferen  dan  defuzzifikasi, sampai  mendapatkan  hasil  tingkatan  hipoksemia  dan hipertensi  berdasarkan  aturan  yang  telah  dibuat.  Setelah proses  klasifikasi  menggunakan fuzzy maupun  dengan klasifikasi  sederhana,  hasil  tersebut  dikirim  ke  basis  data MySQL untuk di simpan dan ditampilkan pada monitor yang ada di Health Care Kiosk agar memudahkan pengguna untuk melihat hasilnya.

## B. Desain Sistem
Pada bagian ini menjelaskan mengenai desain sistem dari penelitian, terdapat 2 desain sistem yaitu desain sistem untuk perangkat  keras  (hardware)  dan  perangkat  lunak  (software). Desain  sistem  pada  perangkat  terdiri  dari  sensor, e-health sensor platform ,  dan health  care  kiosk .  Desain  sistem  pada perangkat  lunak  yaitu  klasifikasi  penyakit  menggunakan metode fuzzy tsukamoto.
e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Fuzzy Tsukamoto pada Alat Deteksi Penyakit Hipoksemia, Hipotermia, Hipertensi, dan Diabetes untuk Health Care Kiosk (Heny Yuniarti, Riyanto Sigit, Muhammad Aunur Rofiq)
Pada  Gambar  2 E-Health  Sensor  Platform dapat dihubungkan dengan beberapa sensor biomedical terdiri dari sensor posisi tubuh, sensor suhu tubuh,  sensor EMG, sensor ECG, sensor aliran udara, sensor GSR, sensor tekanan darah, sensor  spo2,  sensor  gula  darah  dan  masih  banyak  sensor lainnya  [3].  Namun  pada  penelitian  kali  ini  hanya menggunakan  4  sensor  yaitu  sensor  suhu  tubuh,  tekanan darah, spo2 dan gula darah. Beberapa sensor yang digunakan bersifat noninvasive yang  bermaksut  tanpa  melukai  pasien seperti sensor SPO2 [7], sensor tekanan darah [10], dan juga sensor  suhu  tubuh,  terdapat  1  sensor  memerlukan  darah pasien  sehingga  diperlukan  adanya  jarum  yaitu  sensor  gula darah,  meskipun  pada  penelitian  sebelumnya  terdapat peneliti yang telah menjelaskan mengenai pemantauan kadar gula  darah  pasien  tanpa  melukai  pasien  [11],  namun  tujuan kami  menggunakan  sensor  gula  darah invasive adalah  agar penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  untuk  menambahkan parameter  penyakit  seperti  kolesterol,  asam  urat  dan penyakit  lainnya  yang  menggunakan sample darah  pasien. Setelah  semua  sensor  terhubung  dengan e-health  sensor platform ,  modul  tersebut  terintegrasi  dengan  health  care kiosk.
Gambar 3. Health care kiosk
Berdasarkan  Gambar  3,  health  care  kiosk  terdiri  dari monitor touchscreen untuk  GUI, printer untuk  mencetak hasil,  RFID, bill  acceptor , embedded PC,  dan e-health sensor platform .  Selain  perangkat  keras,  sistem  ini mempunyai  perangkat  lunaknya  juga.  Berikut flow diagram untuk software pada sistem kali ini:
Gambar 4. Flowchart desain sistem software
Pada  Gambar  4  adalah flowchart desain  sistem  pada penelitian  kali  ini,  dapat  dilihat  data  dari  pasien  (data  suhu tubuh,  tekanan  darah,  spo2,  dan  gula  darah)  menjadi masukkan  pada  proses fuzzy ,  kemudian  hasil  dari  proses fuzzy tersimpan  pada  basis  data  MySQL  dan  ditampilkan pada monitor health care kiosk .

## C. Metode Fuzzy Tsukamoto
Terdapat  3  jenis  fuzzy  yaitu  tsukamoto,  sugeno,  dan mamdani.  Dari  ketiga  tersebut  memiliki  perbedaan  cara untuk  melakukan  klasifikasi,  pada  sistem  ini  menggunakan fuzzy  tsukamoto  karena  setiap  konsekuen  (output)  di representasikan dengan fuzzy set yang monoton membership function -nya. Pada sistem ini terdapat 2 metode fuzzy untuk 2  klasifikasi  penyakit  yaitu  penyakit  hipoksemia  dan hipertensi  karena kedua  penyakit  tersebut  memiliki  lebih dari  1  parameter  dan  dari  parameter  tersebut  dapat dikombinasikan.  Untuk  2  penyakit  lainnya  yaitu  hipotermia dan  diabetes  tidak  menggunakan  metode  fuzzy  karena  dari kedua  penyakit  tersebut  hanya  memiliki  1  parameter  dan tidak  dapat  dikombinasikan  dengan  yang  lainnya,  oleh karena itu untuk kedua penyakit tersebut hanya menggunakan  tingkatan  nilai,  dan  kedua  penyakit  tersebut dijelaskan pada bagian selanjutnya.

## 166
Pada  Gambar  5  metode fuzzy memproses  data  yang didapat  dari  sensor  spo2  yaitu  data  kadar  oksigen  dan  data detak  jantung.  Data  tersebut  masuk  ke  proses fuzzy secara berurutan  mulai dari fuzzifikasi, inferensi dan defuzzifikasi. Setelah  itu  maka  muncul  hasil  klasifikasi  penyakit hipoksemia berdasarkan data yang telah didapat.
Gambar 6. Alur diagram fuzzifikasi untuk hipoksemia
Pada  Gambar  6  nilai crisp pada  klasifikasi  ini  adalah nilai  spo2  dan  nilai  detak  jantung,  pada  tahap  fuzzifikasi berguna  untuk  mencari  nilai  derajat  keanggotaan  untuk  tiap variabel fuzzy .  Berikut  untuk Input  Membership  Function (IMF) untuk kedua parameter yaitu spo2 dan detak jantung.
Gambar 7. Input Membership Function dari Detak Jantung
Gambar 7 adalah IMF dari salah satu variabel fuzzy yaitu detak jantung. Terdapat 3 himpunan fuzzy yaitu lemah yang apabila  detak  jantungnya  sebanyak  kurang  dari  58  bpm, normal apabila detak jantungnya sebanyak 58 – 82 bpm dan Hyper apabila detak jantungnya sebanyak lebih dari 82 bpm.
Gambar 8. Input membership function dari spo2
Gambar 8 adalah IMF dari variabel fuzzy SPO2. Terdapat 4 himpunan fuzzy yaitu parah apabila nilai spo2 kurang dari 86%,  sedang  apabila  nilai  spo2  86  –  90%,  ringan  apabila
nilai spo2 91 – 94%, dan normal apabila nilai spo2 lebih dari 94%.
Gambar 9. Alur diagram inferensi untuk hipoksemia
Flow diagram  inferensi  seperti  pada  Gambar  9,  dimulai dari  data  hasil  tahap  fuzzifikasi  yaitu  nilai  derajat keanggotaan  tiap  variabel fuzzy .  Kemudian  pada  tahap inferensi  mencari  nilai alpha untuk  setiap  aturan  dengan menggunakan fungsi MIN pada aplikasi fungsi implikasinya. Pada tahap ini terdapat aturan atau rule set yang digunakan, berikut  aturan  klasifikasi  penyakit  hipoksemia  dapat  dilihat pada Tabel 1.
T ABEL I
R ULE S ET U NTUK K LASIFIKASI P ENYAKIT H IPOKSEMIA SPO2 \ Bpm Parah Sedang Ringan Normal Lemah Hipoksemia Parah Hipoksemia Sedang Hipoksemia Ringan Normal Normal Hipoksemia Parah Hipoksemia Sedang Hipoksemia Ringan Normal Hyper Hipoksemia Sedang Hipoksemia Sedang Hipoksemia Ringan Normal
Dari tabel rule set untuk klasifikasi penyakit hipoksemia terdapat  12  macam  kemungkinan  jenis  penyakit  untuk klasifikasi  penyakit  hipoksemia,  12  kemungkinan  tersebut didapat  dari  2  parameter  kesehatan  yaitu  SPO2  dan  detak jantung  pasien.  Selanjutnya  akan  masuk  ke  proses defuzzifikasi.
Penerapan Fuzzy Tsukamoto pada Alat Deteksi Penyakit Hipoksemia, Hipotermia, Hipertensi, dan Diabetes untuk Health Care Kiosk (Heny Yuniarti, Riyanto Sigit, Muhammad Aunur Rofiq)
Gambar 10. Alur diagram defuzzifikasi untuk hipoksemia
Defuzzifikasi  seperti  pada  Gambar  10  adalah  tahap terakhir pada klasifikasi kali ini. Pada tahap ini mencari nilai hasil  menggunakan  COA  dan  kemudian  hasil  klasifikasi berdasarkan  nilai  hasil  COA  dengan output  membership function (OMF).  Selanjutnya  adalah  penjelasan  mengenai metode fuzzy pada klasifikasi penyakit hipertensi.
Gambar 11. Desain fuzzy untuk penyakit hipertensi
Pada Gambar 11 sudah terlihat bahwa pada proses fuzzy untuk  penyakit  hipertensi  membutuhkan input berupa  data dari  sensor  tekanan  darah  yaitu  tekanan  darah  sistolik  dan tekanan  darah  diastolik.  Proses fuzzy berjalan  sesuai  urutan yaitu  mulai  dari  tahap  fuzzifikasi,  inferensi  dan  kemudian defuzzifikasi,  Setelah  itu  maka  muncul  hasil  klasifikasi penyakit hipertensi berdasarkan data yang telah didapat.
Gambar 12. Alur diagram fuzzifikasi untuk hipertensi
Gambar  12  menunjukkan  tahap  fuzzifikasi  nilai crisp yang  merupakan  nilai  dari  tekanan  darah  sistolik  dan  nilai tekanan  darah  diastolik.  Tahap  fuzzifikasi  ini  bertujuan untuk  menghitung  nilai  derajat  keanggotaan  tiap  variabel fuzzy yaitu  tekanan  darah  sistolik  dan  tekanan  darah diastolik.  Berikut Input  Membership  Function (IMF)  untuk kedua variabel fuzzy yaitu sistolik dan diastolik.
Gambar 13. Input membership function dari sistolik
Gambar  13  adalah  IMF  dari  salah  satu  variabel fuzzy yaitu  tekanan  darah  sistolik.  Pada  IMF  ini  terdapat  4 himpunan fuzzy yaitu  rendah  apabila  nilai  tekanan  darah sistolik kurang dari 90 mmHg, normal apabila nilai tekanan darah  sistolik  berkisar  antara  90  –  120  mmHg,  waspada apabila nilai tekanan darah sistlik berkisar antara 121  – 139 mmHg  dan  tinggi  apabila  nilai  tekanan  darah  sistolik  lebih dari 139 mmHg.
Gambar 14. Input membership function dari diastolik
Gambar  14  adalah  IMF  dari  tekanan  darah  diastolik, terdapat 4 himpunan fuzzy yatu rendah apabila nilai tekanan darah  kurang  dari  60  mmHg,  normal  apabila  nilai  tekanan
168
darah  diastolik  berkisar  antara  60  –  80  mmHg,  waspada apabila nilai tekanan darah diastolik berkisar antara 81  – 89 mmHg, dan tinggi apabila nilai tekanan darah diastolik lebih dari 89 mmHg.
Gambar 15. Alur diagram inferensi untuk hipertensi
Alur diagram tahap inferensi pada fuzzy hipertensi sesuai dengan  Gambar  15,  dengan  masukkan  berupa  nilai  derajat keanggotaan  tiap  variabel fuzzy .  Kemudian  pada  tahap inferensi  mencari  nilai alpha untuk  setiap  aturan  dengan menggunakan fungsi MIN pada aplikasi fungsi implikasinya. Pada tahap ini terdapat aturan atau rule set yang digunakan, berikut  aturan  klasifikasi  penyakit  hipertensi  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 2.
T ABEL II R ULE S ET U NTUK K LASIFIKASI P ENYAKIT H IPERTENSI
Sistolik \ Diastolik Rendah Normal Waspada Tinggi Rendah Hipotensi Normal Pra Hipertensi Hipertensi Normal Hipotensi Normal Pra Hipertensi Hipertensi Waspada Hipotensi Normal Pra Hipertensi Hipertensi Tinggi Hipotensi Pra Hipertensi Hipertensi Hipertensi
Dari  tabel rule  set untuk  klasifikasi  penyakit  hipertensi terdapat  16  kemungkinan  untuk  klasifikasi  penyakit hipertensi.  16  kemungkinan  tersebut  didapat  dari  gabungan dari  dua  parameter  tekanan  darah  yaitu  tekanan  darah sistolik dan tekanan darah diastolic. Selanjutnya akan masuk kedalam proses defuzzifikasi.
Gambar 16. Alur diagram defuzzifikasi untuk hipertensi
Gambar  16  adalah  tahap  terakhir  yaitu  tahap defuzzifikasi. Pada tahap ini mencari nilai hasil menggunakan  COA  dan  kemudian  hasil  klasifikasi berdasarkan  nilai  hasil  COA  dengan output  membership function (OMF).

## D. Klasifikasi Penyakit Hipotermia dan Diabetes
1) Klasifikasi  Penyakit  Hipotermia  : Pada  klasifikasi penyakit  hipotermia  dan  diabetes  tidak  menggunakan metode fuzzy untuk melakukan klasifikasi penyakit tersebut, karena kedua penyakit tersebut dapat dideteksi hanya dengan menggunakan  1  parameter  untuk  tiap  penyakitnya,  untuk penyakit hipotermia dilihat dari suhu tubuh pasien dan untuk penyakit  diabetes  dilihat  dari  kadar  gula  pasien  nya.  Oleh karena  itu  pada  penelitian  kali  ini  untuk  klasifikasipenyakit hipotermia dan diabetes hanya menggunakan tingkatan nilai. Berikut  Tabel  3  yang  memperlihatkan  tingkatan  nilai  pada klasifikasi penyakit hipotermia
T ABEL III K LASIFIKASI P ENYAKIT H IPOTERMIA
Kategori
Suhu ( o C) Anak - Anak Dewasa Hipotermia < 36 < 36 Normal 36.1 – 37.5 36.1 37.7 Demam 37.6 - 40 37.8 – 40 Hiperpireksia > 40 > 40
Pada  tabel  klasifikasi  penyakit  suhu  tubuh  dibagi  dua jenis  yaitu  suhu  tubuh  untuk  kalangan  anak-anak  dan dewasa,  untuk  kalangan  anak-anak  berkisar  umur  kurang dari sama dengan 10, dan dewasa lebih dari 10.
2) Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  : Pada  klasifikasi penyakit  diabetes  juga  mengguanakn  tingakatan  nilai seperti  klasifikasi  penyakit  hipotermia,  hanya  saja  pada klasifikasi  penyakit  diabetes  memiliki  3  jenis  yaitu  gula darah  puasa  (GDP),  gula  darah  2  jam  postprandial (GD2PP), dan gula darah sewaktu (GDS), jadi pembedanya adalah  waktu  saat  pasien  melakukan  pengecekan.  GDP adalah  kisaran  batasan  kadar  gula  yang  normal  sebelum makan,  berikut  untuk  klasifikasi  gula  darah  berdasarkan
Penerapan Fuzzy Tsukamoto pada Alat Deteksi Penyakit Hipoksemia, Hipotermia, Hipertensi, dan Diabetes untuk Health Care Kiosk (Heny Yuniarti, Riyanto Sigit, Muhammad Aunur Rofiq)
GDP, GD2PP adalah jenis tes yang dilakukan 2 jam setelah waktu  makan  terakhir  untuk  mengecek  perubahan  kadar gula  dalam  darah  sebelum  makan,  GDS  adalah  salah  satu tes gula darah yang dapat dilakukan kapan saja secara acak sepanjang  hari.  Berikut  Tabel  4  untuk  klasifikasi  penyakit diabetes berdasarkan 3 jenis waktu pengecekan tersebut.
T ABEL IV K LASIFIKASI P ENYAKIT D IABETES Kategori Gula Darah (mg/dl) GDP GD2PP GDS Normal < 108 < 140 < 200 Prediabetes 108 – 125 140 – 199 - Diabetes > 125 > 200 > 200
Pada  tabel  klasifikasi  penyakit  diabetes  dapat  dilihat bahwa terdapat nilai tingkatan gula darah berdasarkan waktu pengecekan.

## E. Implementasi Sistem
Implementasi sistem dapat dilihat pada gambar berikut:
(a) (b) (c) (d)
Gambar  17.  Implementasi  (a)  Sensor  suhu  tubuh  (b)  Sensor  SPO2  (c) Sensor tekanan darah dan (d) Sensor gula darah
Gambar 17 adalah implementasi untuk setiap sensor yang telah  terhubung  dengan  arduino  uno  dan e-health  sensor platform .  Penggunaan  tiap  sensor  berbeda-beda,  untuk sensor  suhu  tubuh  dapat  diletakkan  pada  ujung  jari  namun disarankan  untuk  diletakkan  pada  bagian  tubuh  yang  lebih sensitif  seperti  bagian  ketiak,  kemudian  untuk  sensor  spo2 dapat diletakkan pada ujung jari, untuk sensor tekanan darah diletakkan  pada  lengan,  dan  untuk  sensor  gula  darah memerlukan sampel darah dari pasien.

## Gambar 18. Implementasi pada health care kiosk
Gambar 18 adalah tampilan hasil pengecekan pasien pada health care kiosk, pada tampilan tersebut terdapat nilai yang didapat dari sensor, hasil klasifikasi dan rekam medis pasien.

## III. H ASIL DAN D ISKUSI
Tujuan  dari  pengujian  adalah  untuk  mengetahui  tingkat keakuratan  tiap  sensor,  hasil  dari  tiap  sensor  dibandingkan dengan  alat  medis  yang  sudah  teruji,  atau  alat  yang  sering digunakan dokter untuk melakukan pengecekan.
A. Pengujian Hasil Data Keluaran Suhu Tubuh
Pada pengujian pertama yaitu menguji sensor suhu tubuh yang ada pada sistem ini dengan alat medis yang sudah teruji keakuratannya.  Pada  Tabel  5  merupakan  data  pengujian sensor  suhu  tubuh  dengan  alat  medis,  pada  pengujian dilakukan sebanyak 12 kali dan mendapatkan rata-rata error sebanyak 1.05%.
T ABEL V D ATA P ENGUJIAN S UHU T UBUH No Hasil Sistem ( o C) Alat Medis ( o C) Error ( o C) Error (%) 1 36.41 36.1 0.31 0.86 2 36.09 36.3 0.21 0.58 3 36.72 36.5 0.22 0.60 4 35.52 36.2 0.68 1.88 5 37.36 35.7 1.66 4.65 6 36.36 36.8 0.44 1.20 7 36.27 36.5 0.23 0.63 8 36.36 36.4 0.04 0.11 9 35.52 36.4 0.88 2.42 10 36.32 36.9 0.58 1.57 11 36.27 36.7 0.43 1.17 12 36.24 36.2 0.04 0.11 Rata-Rata Error 0.38 1.05

## B. Pengujian Hasil Data Keluaran SPO2
Pengujian  selanjutnya  adalah  pengujian  antara  data keluaran  sensor  spo2  dengan  alat  medis  yang  sudah  teruji keakuratannya,  data  yang  dikeluarkan  oleh  sensor  spo2 terdapat  2  yaitu  spo2  dan  detak  jantung,  kali  ini membandingkan  data  spo2.  Pada  Tabel  6  pengujian  spo2 dilakukan  pengujian  sebanyak  20  kali  dan  menghasilkan rata-rata error sebesar 1.90% untuk spo2.
170
T ABEL VI D ATA P ENGUJIAN S PO 2 No Hasil Sistem (%) Alat Medis (%) Error Error (%) 1 98 98 0 0.00 2 96 98 2 2.04 3 96 98 2 2.04 4 99 99 0 0.00 5 99 98 1 1.02 6 94 94 0 0.00 7 99 99 0 0.00 8 96 91 5 5.49 9 97 97 0 0.00 10 98 98 0 0.00 11 99 99 0 0.00 12 98 98 0 0.00 13 98 98 0 0.00 14 98 98 0 0.00 15 97 97 0 0.00 16 98 96 2 2.08 17 94 95 1 1.05 18 75 99 24 24.24 19 97 97 0 0.00 20 98 98 0 0.00 Rata-Rata Error 1.85 1.90

## C. Pengujian Hasil Data Keluaran Detak Jantung
Selanjutnya  adalah  pengujian  data  keluaran  sensor  spo2 yang  kedua  yaitu  data  detak  jantung  pasien  dengan membandingkannya  dengan  alat  medis  yang  sudah  teruji keakuratannya.  Tabel  7  merupakan  hasil  pengujian  data keluaran  sensor  spo2  yaitu  data  detak  jantung  dengan melakukan  sebanyak  20  kali  dan  mendapatkan  hasil  rata  – rata error sebanyak 5.78%.
T ABEL VII D ATA P ENGUJIAN D ETAK J ANTUNG No Hasil Sistem (Bpm) Alat Medis (Bpm) Error Error (%) 1 89 87 2 2.30 2 97 87 10 11.49 3 105 106 1 0.94 4 82 83 1 1.20 5 85 85 0 0.00 6 107 103 4 3.88 7 107 109 2 1.83 8 68 111 43 38.74 9 88 87 1 1.15 10 120 123 3 2.44 11 96 96 0 0.00 12 111 112 1 0.89 13 85 78 7 8.97 14 87 85 8 2.35 15 106 106 0 0.00 16 89 92 3 3.26 17 85 88 3 3.41 18 79 72 7 9.72
19 80 104 24 23.08 20 85 85 0 0.00 Rata-Rata Error 5.7 5.78

## D. Pengujian Hasil Data Keluaran Tekanan Darah
Pengujian  selanjutnya  adalah  pengujian  data  keluaran sensor tekanan darah dan membandingkan dengan alat medis yang  sudah  teruji  keakuratannya.  Keluaran  sensor  tekanan darah  terdapat  2  data  yaitu  tekanan  darah  sistolik  dan tekanan  darah  diastolik,  berikut  untuk  pengujian  data tekanan  darah  sistolik.  Berdasarkan  Tabel  8  pengujian tekanan  darah  sistolik  dilakukan  sebanyak  15  kali  dan memiliki  rata  –  rata  error  sebanyak  4.16%.  Selanjutnya adalah  pengujian  data  keluaran  sensor  tekanan  darah  untuk data tekanan darah diastolik.
T ABEL VIII D ATA P ENGUJIAN T EKANAN D ARAH S ISTOLIK No Hasil Sistem (mmHg) Alat Medis (mmHg) Error Error (%) 1 125 124 1 0.81 2 114 115 1 0.87 3 104 100 4 4.00 4 120 128 8 6.25 5 123 124 1 0.81 6 109 110 1 0.91 7 120 123 3 2.44 8 126 129 3 2.33 9 126 120 6 5.00 10 90 110 20 18.1 11 111 111 0 0.00 12 112 120 8 6.67 13 119 110 9 8.18 14 103 98 5 5.10 15 120 119 1 0.84 Rata-Rata Error 4.73 4.16
Kemudian  dapat  dilihat  dari  Tabel  9,  pengujian  data sensor tekanan darah untuk data tekanan darah memiliki rata –  rata  error  sebanyak  4.87%  dan  pengujian  dilakukan sebanyak 15 kali.
T ABEL IX D ATA P ENGUJIAN T EKANAN D ARAH D IASTOLIK No Hasil Sistem (mmHg) Alat Medis (mmHg) Error Error (%) 1 72 66 6 9.09 2 82 80 2 2.50 3 88 72 16 22.22 4 79 80 1 1.25 5 82 82 0 0.00 6 84 80 4 5.00 7 82 79 3 3.80 8 75 89 14 15.73 9 93 93 0 0.00
e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Fuzzy Tsukamoto pada Alat Deteksi Penyakit Hipoksemia, Hipotermia, Hipertensi, dan Diabetes untuk Health Care Kiosk (Heny Yuniarti, Riyanto Sigit, Muhammad Aunur Rofiq)
10 57 61 4 6.56 11 74 71 3 4.23 12 79 78 1 1.28 13 89 85 4 4.17 14 90 90 0 0.00 15 105 95 10 10.53 Rata-Rata Error 3.87 4.87

## E. Pengujian Hasil Data Keluaran Gula Darah
Selanjutnya  adalah  pengujian  hasil  data  keluaran  gula darah,  hasil  sensor  gula  darah  dibandingkan  dengan  hasil yang  didapat  dengan  alat  medis  yang  sudah  teruji keakuratannya.  Berdasarkan  Tabel  10,  pengujian  untuk membandingkan  keluaran  sensor  gula  darah  dilakukan sebanyak 15 kali dan mendapatkan rata – rata error sebanyak 4.01% tiap percobaan.
T ABEL X
D ATA P ENGUJIAN G ULA D ARAH No Hasil Sistem (mmol/L) Alat Medis (mmol/L) Error Error (%) 1 4.9 5.2 0.3 5.76 2 5.6 5.5 0.1 1.81 3 7.2 7.4 0.2 2.70 4 6.0 6.0 0.0 0.00 5 7.6 7.5 0.1 1.33 6 8.4 8.0 0.4 5.00 7 5.4 5.6 0.2 3.57 8 5.8 5.7 0.1 1.75 9 4.7 4.9 0.2 4.08 10 5.0 5.0 0.0 0.00 11 8.4 7.2 1.2 16.66 12 7.6 7.3 0.3 4.10 13 6.5 6.6 0.1 1.51 14 8.0 8.4 0.4 4.76 15 7.5 7.0 0.5 7.14 Rata-Rata Error 4.1 4.01

## F. Hasil Klasifikasi
Pada klasifikasi yang ada pada sistem ini terbagi menjadi 2  jenis  klasifikasi,  yang  pertama  klasifikasi  menggunakan metode fuzzy  tsukamoto yang  digunakan  pada  klasifikasi penyakit  hipoksemia  dan  hipertensi,  yang  kedua  klasifikasi yang  sederhana  hanya  menggunakan  tingkatan  nilai  yang digunakan pada klasifikasi penyakit hipotermia dan diabetes. Berikut untuk hasil klasifikasi.
1) Klasifikasi  Menggunakan  Metode  Fuzzy :  Tabel  11 merupakan  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto,  nilai  didapatkan  dari  sensor  yang  ada  pada sistem.
TABEL XI HASIL KLASIFIKASI UNTUK PENYAKIT HIPOKSEMIA
No Nilai SPO2 Nilai Detak Jantung Hasil Fuzzy pada Sistem Hasil Perhitungan Manual 1 98 89 Normal Normal 2 96 97 Normal Normal 3 96 105 Normal Normal 4 99 85 Normal Normal 5 99 85 Normal Normal 6 94 107 Hipoksemia Ringan Hipoksemia Ringan 7 99 107 Normal Normal 8 96 68 Normal Normal 9 97 88 Normal Normal 10 98 120 Normal Normal 11 99 96 Normal Normal 12 98 111 Normal Normal 13 98 85 Normal Normal 14 98 87 Normal Normal 15 97 106 Normal Normal 16 98 89 Normal Normal 17 94 85 Hipoksemia Ringan Hipoksemia Ringan 18 75 79 Hipoksemia Parah Hipoksemia Parah 19 97 80 Normal Normal 20 98 85 Normal Normal
Penelitian  ini  menggunakan  20  sampel  yang  sudah didapatkan  dengan input dan output yaitu  normal, hipoksemia  sedang,  hipoksemia  ringan,  dan  hipoksemia parah.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menganalisis  dari rumus  fuzzy  yang  telah  diterapkan  pada  sistem  yang kemudian  memberikan  keputusan  atau  kesimpulan  pada output  yang  sesuai dengan perhitungan fuzzy . Terdapat juga perbandingan  output  perhitungan  secara  manual  dengan output  sistem  yang  ternyata  akurasi  data  sensor  dan perhitungan secara manual fuzzy hasilnya sama.
Pada  Tabel  12  menggunakan  20  sampel  yang  sudah didapatkan dengan input dan output yaitu normal, hipotensi, pra  hipertensi  dan  hipertensi.  Pengujian  dilakukan  sama seperti  pengujian  klasifikasi  penyakit  hipoksemia.  Hasil pengujian diatas adalah akurasi data sensor dan perhitungan secara manual fuzzy hasilnya sama.
T ABEL XII H ASIL K LASIFIKASI U NTUK P ENYAKIT H IPERTENSI No Tekanan darah sistolik Tekanan darah diastolik Hasil fuzzy pada sistem Hasil perhitungan manual 1 140 90 Hipertensi Hipertensi 2 121 75 Pra Hipertensi Pra Hipertensi 3 110 80 Normal Normal 4 120 73 Normal Normal 5 98 89 Pra Hipertensi Pra Hipertensi 6 100 90 Pra Hipertensi Pra Hipertensi 7 89 59 Hipotensi Hipotensi
172 8 100 60 Normal Normal 9 115 78 Normal Normal 10 106 100 Pra Hipertensi Pra Hipertensi 11 130 68 Pra Hipertensi Pra Hipertensi 12 117 70 Normal Normal 13 120 59 Normal Normal 14 95 80 Normal Normal 15 89 65 Hipotensi Hipotensi 16 126 86 Pra Hipertensi Pra Hipertensi 17 114 74 Normal Normal 18 145 54 Hipertensi Hipertensi 19 107 72 Normal Normal 20 111 65 Normal Normal
2)  Klasifikasi Menggunakan Tingkatan Nilai : Berikut hasil klasifikasi  yang  hanya  menggunakan  tingkatan  nilai  untuk klasifikasinya terlihat pada Tabel 13 .
T ABEL XIII
H ASIL K LASIFIKASI U NTUK P ENYAKIT H IPOTERMIA No Suhu Tubuh ( O C) Umur Kategori Hasil klasifikasi pada sistem Hasil perhitungan manual 1 34.29 22 Dewasa Hipotermia Hipotermia 2 37.28 10 Anak- Anak Normal Normal 3 36.12 19 Dewasa Normal Normal 4 39.51 21 Dewasa Demam Demam 5 35.12 20 Dewasa Hipotermia Hipotermia 6 37.72 10 Anak- Anak Demam Demam 7 36.00 10 Anak- Anak Hipotermia Hipotermia 8 36.83 20 Dewasa Normal Normal 9 34.54 21 Dewasa Hipotermia Hipotermia 10 38.45 22 Dewasa Demam Demam 11 40.21 20 Dewasa Hiperpreksia Hiperpireksia 12 35.33 10 Anak- Anak Hipotermia Hipotermia 13 34.25 23 Dewasa Hipotermia Hipotermia 14 37.00 24 Dewasa Normal Normal 15 37.50 23 Dewasa Normal Normal 16 35.64 24 Dewasa Hipotermia Hipotermia 17 36.27 20 Dewasa Normal Normal 18 37.90 22 Dewasa Demam Demam 19 38.00 21 Dewasa Demam Demam 20 36.52 21 Dewasa Normal Normal
Hasil  klasifikasi  menggunakan  tingkatan  nilai  atau rentang  nilai  untuk  tiap  klasifikasinya,  terdapat  4  jenis output yaitu  normal,  hipotermia,  demam,  dan  hiperpreksia. Pada  pengujian  kali  ini  dilakukan  sebanyak  20  kali  dengan 20 orang yang berbeda-beda.
Tabel  14  merupakan  hasil  klasifikasi  penyakit  diabetes dengan  klasifikasinya  menggunakan  tingkatan  nilai  atau rentang  nilai  untuk  tiap  jenis  penyakitnya,  terdapat  3  jenis output yaitu  normal,  pradiabetes  dan  diabetes.  Pada pengujian  kali  ini  dilakukan  sebanyak  20  kali  dengan  tipe pengujian yang berbeda-beda.
T ABEL XIV H ASIL K LASIFIKASI U NTUK P ENYAKIT D IABETES No Kadar gula (mg/dL) Tipe Hasil klasfikasi pada sistem Hasil perhitungan manual 1 120.72 GDP Pradiabetes Pradiabetes 2 136.93 GD2PP Normal Normal 3 133.33 GD2PP Normal Normal 4 97.29 GDP Normal Normal 5 110.21 GDP Pradiabetes Pradiabetes 6 104.10 GDP Normal Normal 7 89.00 GDP Normal Normal 8 93.56 GDP Normal Normal 9 140.25 GD2PP Pradiabetes Pradiabetes 10 105.33 GD2PP Normal Normal 11 148.75 GD2PP Pradiabetes Pradiabetes 12 80.33 GDP Normal Normal 13 120.72 GDS Normal Normal 14 98.29 GDP Normal Normal 15 108.65 GD2PP Normal Normal 16 145.33 GDS Normal Normal 17 135.25 GDS Normal Normal 18 155.22 GD2PP Pradiabetes Pradiabetes 19 87.68 GDP Normal Normal 20 165.12 GDS Normal Normal

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  kali  ini  implementasi  health  care  kiosk untuk mendeteksi penyakit hipoksemia, hipotermia, hipertensi  dan  diabetes  menggunakan  metode fuzzy untuk melakukan  klasifikasinya,  terdapat  error  pembacaan  sensor untuk  tiap  sensor  untuk  sensor  suhu  tubuh  memiliki  error sebesar  1.05%,  untuk  spo2  memiliki  error  sebesar  1.90%, untuk  detak  jantung  memiliki  error  sebesar  5.78%,  untuk tekanan  darah  sistolik  memiliki  error  sebesar  4.16%,  untuk tekanan  darah  diastolik  memiliki  error  sebesar  4.87%  dan untuk  sensor  gula  darah  memiliki  error  sebesar  4.01%. Untuk  pengambilan  data  dari  tiap  sensor  memakan  waktu yang  berbeda-beda  untuk  sensor  suhu  tubuh  memerlukan waktu  2  menit,  untuk  sensor  tekanan  darah  memerlukan waktu 30-35 detik, untuk sensor spo2 memerlukan waktu 5- 10  detik  dan  untuk  gula  darah  memerlukan  waktu  5  detik untuk  mengambil  data.  Kemudian  pada  tahap  klasifikasi menggunakan  metode fuzzy  tsukamoto yang  sudah  teruji dengan  20  kali  percobaan  dan  berhasil  sebesar  100%,  dan fuzzy tsukamoto dapat mengolah input dengan baik. Dengan keseluruhan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa health care  kiosk  dapat  digunakan  pasien  untuk  cek  kesehatan secara  mandiri  dengan  hasil  yang  cukup  akurat  ( error di bawah 5%), cepat, dan mudah digunakan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  sebesar-besarnya  diucapkan  kepada semua pihak yang membantu penelitian ini dan juga UP2AI PENS yang telah mendanai riset ini.
Penerapan Fuzzy Tsukamoto pada Alat Deteksi Penyakit Hipoksemia, Hipotermia, Hipertensi, dan Diabetes untuk Health Care Kiosk (Heny Yuniarti, Riyanto Sigit, Muhammad Aunur Rofiq)
173 D AFTAR P USTAKA
[1] Isyanto Haris, Jaenudin Irwan, “Monitoring dua parameter data medik pasien  (suhu  tubuh  dan  detak  jantung)  berbasis  arduino  nirkabel”, eLEKTUM , Vol. 15, No. 1, 2018.
[2] W.  Widodo,  “Monitor  denyut  jantung  menggunakan  metode  sensor cahaya,” WAKTU , vol. 9, no. 1, pp. 55-61, 2011.
[3] N.  Mohd  Zainee  and  K.  Chellappan,”Emergency  clinic  multi-sensor continuous monitoring prototype using e-Health platform,” 2014 IEEE Conference  on  Biomedical  Engineering  and  Sciences  (IECBES), Kuala Lumpur, 2014, pp. 32-37.
[4] Ahmed  S.  Abd  El-Hamid,  Amani  E.  Fetohi,  R.S.  Amin,  R.M.  Abdel Hameed,  “Design  of  digital  blood  glucose  meter  based  on  arduino uno ” , 2015 Ijournals : International Journal of Software & Hardware Research in Engineering , 2015.
[5] Amrita Sarkar, G. Sahoo, U.C. Sahoo, “Application of fuzzy logic in transport planning ” , International Journal on Soft Computing , 2012.
[6] Ari  Azhar,  Kartina  Diah  Kesuma  W.,Heri  Subagiyo,  “perancangan fuzzy  logic  model  sugeno  untuk  wall  tracking  pada  robot  pemadam
api ” , Vol 1 No 1 : Jurnal Elektro dan Mesin Terapan (ELEMENTER), 2015.
[7] C. Chu, Y. Wang and P. Liao, “Ferroelectric RAM MSP430 real-time calculation  and  record  for  optics  non-invasive  SPO2  data”,  2016 5th International  Symposium  on  Next-Generation  Electronics  (ISNE), Hsinchu, 2016, pp. 1-2.
[8] Budi  D.,  Maulana  R.,  Fitriyah  H.,”Sistem  deteksi  gejala  Hipoksia berdasarkan saturasi oksigen dan detak jantung menggunakan metode fuzzy  berbasis  arduino”, Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 2, p. 1925-1933, 2019.
[9] Emmanuel  Agung  Nugroho,  “Sistem  pengendali  lampu  lalulintas berbasis logika fuzzy”, Jurnal SIMETRIS , Vol. 8, No. 1, 2017.
[10] Norman  Yazid,  Agus  Harjoko,  “Pemantau  tekanan  darah  digital berbasis  sensor  tekanan  MPX2050GP , ” 2011  IJEIS  (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation System), 2011, pp. 35-39.
[11] S. Haxha and J. Jhoja, “Optical based noninvasive glucose monitoring sensor protoype , ” in IEEE Photonics Journal, vol. 8, no. 6, pp. 1-11, 2016.