Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 49-52 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Pakar Mendiagnosa Impetigo Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Tsukamoto

## Slamet Syariffuddin
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: slametsyariffuddin9193@gmail.com
Abstrak− Impetigo  adalah  penyakit  infeksi  kulit  yang  banyak  dijumpai  pada  anak  kecil  dan  balita.  Penyakit  ini  biasanya  ditandai dengan adanya kemerahan pada wajah, khususnya di bagian mulut dan hidung disertai dengan timbulnya jaringan seperti darah atau kotoran yang mengering. Impetigo termasuk penyakit yang menular sehingga berbaya bagi anak kecil dan balita. Penyakit Impetigo dapat  dilihat  dan  dirasakan  dari  beberapa  gejala  yang  timbul  pada  kulit  anak  kecil  dan  balita,  namun  tidak  banyak  yang  dapat memastikan  penyakit  yang  dialami  oleh  anak  kecil  dan  balita  dari  gejala  tersebut  sehingga  sering  diabaikan  saja  sampai  penyakit impetigo tersebut merusak kulit anak kecil dan balita. Sistem pakar merupakan suatu kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk mendapatkan  hasil  diagnosa  untuk  dijadikan  sebagai  referensi.Pada  penelitian  ini  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam memperoleh  hasil  diagnosa  penyakit  Impetigo  berdasarkan  gejala-gejala  yang  ada  penulis  membangun  sistem  pakar  menggunakan bahasa  pemrograman  visual  basic  net  2008.  Dalam  proses  diagnosa  penyakit  impetigo  pada  sistem  pakar  yang  dibangun  penulis mengimplementasikan metode variable centered intelligent rule system sebagai metode untuk pembuatan rule system dan tsukamoto sebagai metode untuk pengambilan keputusan atau penentu hasil akhir.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Impetigo; Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS); Tsukamoto
Abstract −Impetigo is a  skin infection that  is often found in young children and toddlers. This disease is usually characterized by redness of the face, especially in the mouth and nose accompanied by the appearance of tissue such as blood or dried feces. Impetigo is a contagious disease that makes it dangerous for young children and toddlers. Impetigo disease can be seen and felt from some of the symptoms that appear on the skin of young children and toddlers, but not many can confirm the disease experienced by young children and toddlers from these symptoms so they are often ignored until the impetigo disease damages the skin of young children and  toddlers.  The  expert  system  is  an  artificial  intelligence  that  can  be  used  to  obtain  diagnostic  results  to  serve  as  a  reference. diagnosis  of  impetigo  disease  in  the  expert  system  built  by  the  author  implements  the  method  of  variable  centered  intelligent  rule system as a method for making the rule system and Tsukamoto as a method for decision making or determining the final result.
Keywords : Expert System; Impetigo; Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS); Tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pakar adalah sistem yang mampu menirukan penalaran seorang pakar yang dapat  menyelesaikan masalah yang seperti biasa dilakukan oleh para ahli. Peran penting seorang pakar dapat digantikan oleh program komputer yang pada prinsipnya kerjanya untuk memberikan solusi yang pasti seperti yang biasa dilakukan oleh pakar. Sistem pakar biasanya digunakan untuk konsultasi, analisa, diagnosa, dan membantu mengambil keputusan
Penyakit  Impetigo  merupakan  salah  satu  penyakit  kulit  yang  dapat  berbahaya  bagi  manusia  di  bagian  tengah tubuh  antara  pinggang  dan  leher  atau  lengan,  tungkai,    mulut  dan  hidung.  Penyakit  ini  dapat  menular  karena  kontak secara  langsung  antara  kulit  dengan  kulit  atau  dengan  barang-barang  perantara,  seperti  handuk,  baju,  atau  peralatan makan  yang  telah  terkontaminasi  bakteri.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  untuk  memperoleh  informasi  diagnosa penyakit Impetigo yaitu terbatasnya jam peraktek dan kejadian banyak pasien yang memaksa harus melakukan antrian saat melakukan konsultasi kepada pakar yang merupakan dokter ahli diagnosa penyakit Impetigo.
Metode Variable-Centered Intelligent Rule System (VCIRS) merupakan perkawinan dari SBA (Sistem berbasis Aturan)  dan  RDR  (Ripple  Down  Rule).  Istilah  Intelligent  dalam  metode Variable-Centered  Intelligent  Rule  System (VCIRS)  dapat  meningkatkan  kinerja  sistem  dalam  proses  pembangunan  pengetahuan  (melalui  analisis  nilai)  dan penghalusan  pengetahuan  (dengan  pembangkitan  rule).  Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran monoton. Pada metode Tsukamoto, Setiap konsekuen pada suatu aturan yang berbentuk IF-THEN harus dipresentasikan dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  bersifat  monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat ( fire strength ).
Pada penelitian sebelumnya oleh Dewi Atika Lubis dengan judul penelitian Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hepatitis  Menggunakan  Metode  Variable  Centered  Intelligent  Rule  System  (VCIRS)  pada  tahun  2018  disimpulkan bahwa  penerapan  metode  Variable  Centered  Intelligent  Rule  System  (VCIRS)  dalam  mendiagnosa  penyakit  hepatitis dapat menghasilkan nilai akurasi yang baik, serta memberikan informasi penyakit yang diderita pasien dan bagaimana solusi pencegahannya. Pada penelitian sebelumnya oleh Achmad Igaz Falatehan dengan judul penelitian sistem pakar diagnosis penyakit hati menggunakan metode fuzzy tsukamoto Berbasis Android pada tahun 2018 disimpulkan bahwa fuzzy  tsukamoto  memiliki  akurasi  yang  baik  dalam  pengambilan  keputusan  akhir  untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa Penyakit Hati.
Dalam penelitian ini  penulis memberikan solusi penyelesaian masalah terkait dengan proses diagnosa penyakit Impetigo,  dalam  hal  ini  penulis  melakukan  perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Impetigo  berbasis  komputer menggunakan  bahasa  pemrograman  guna  memperoleh  informasi  yang  efektif  dan  efesien  terhadap  diagosa  penyakit tersebut.
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 49-52 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  merupakan  bagian  dari  ilmu  pengetahuan  komputer  yang  khusus  ditujukan  dalam  perancangan otomatisasi tingkah laku cerdas dalam sistem kecerdasan komputer. Bagian utama dari kecerdasan buatan adalah basis pengetahuan ( knowledge base ), yaitu suatu pengertian atau pemahaman tentang wilayah subjek yang diperoleh melalui pembelajaran  dan  pengalaman[1].  Perangkat  lunak dan  perangkat  keras  merupakan  slah satu  bentuk  untuk  menirukan tindakan  manusia  pada  kecerdasan  buatan.  Aktivitas  manusia  yang  ditirukan  seperti  penalaran,  penglihatan, pembelajaran,  pemecahan  masalah,  pemahaman  bahasa  alami  dan  sebagainya.  Teknik  kecerdasan  buatan  merupakan perangkat luna yang dapat melakukan kebijakan manusia yang dimasukkan ke dalam komputer[2].

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  ( Expert  System )  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud di sini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat  diselesai  kan  oleh  orang  awam.  Sebagai  contoh,  dokter  adalah seorang  pakar  yang  mampu  mendiagnosis  penyakit  yang  diderita  pasien  serta  dapat  memberikan  penetalaksanaan terhadap  penyakit  tersebut.  Tidak  semua  orang  dapat  mengambil  keputusan  mengenai  diagnosis  dan  memberikan penetalaksanaan  suatu  penyakit.  Contoh  yang  lain,  montir  adalah  seorang  yang  mempunyai  keahlian  dan  pengalaman dalam  menyelesaikan  kerusakan  mesin  motor  atau  mobil;  psikolog  adalah  orang  yang  ahli  dalam  memahami kepribadian seseorang, dan laian-lain[3]–[5].

## 2.3 Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS)
Variable-Centered  Intelligent  Rule  System  (VCIRS) adalah  sistem  yang  melakukan  modifikasi  terhadap  sistem  yang sudah ada (yakni SBA dan RDR )[6], sebagai berikut: 1. SBA - Pembangunan pengetahuan (mudah)
2. RDR - Inferensia (kemampuan inferensia ala SBA ) 3. Kinerja sistem Cakupan pengetahuan (ditingkatkan oleh pembangkitan rule ) Persamaan  (1)  menghitung VUR untuk  variabel  ke-i,  (2)  menghasilkan NUR untuk  node  ke-j,  sedangkan  (3) mendefinisikan RUR untuk rule ke-k.
VUR i = Credit ×Weighti
(1)
NUR j = ∑ 𝑁 1 𝑉𝑈𝑅𝑖𝑗
𝑁 VUR ij untuk variabel ke-i dalam node j
(2)
RUR k = ∑ 𝑁 1 𝑁𝑈𝑅𝑗𝑘
𝑁 NUR jk untuk variabel ke-j dalam rule k (3)
Dimana: 1. Credit i = kejadian dari variable i dalam Node Structure
(4)
Credit didapatkan dari node structure . Nilainya akan meningkat saat pengguna membuat node yang menyetujui nilai dari case lama.
2. Weight i = NS i × Cd i
(5)
Weight menghitung  bobot (weight) dari  variabel  ke  node  yang  memilikinya.  Ada  2  faktor  yang  berkonstribusi kebobot dari sebuah variabel. Pertama adalah jumlah node yang berbagi ( sharing ) sebuah variabel dan kedua adalah CD (Closeness Degree) , yaitu derajat kedekatan sebuah variabel pada sebuah node . NS i = jumlah node yang berbagi (sharing) varabel i
(6)
CD i = 𝑉𝑂𝑖 𝑇𝑉 (7)
CD  adalah  singkatan  dari Closeness  Degree ,  yaitu  derajat  kedekatan  sebuah  variabel  pada  sebuah node . CD i dalam node j, menghitung derajat kedekatan dari variabel i dalam node j. Makin dekat sebuah variabel pada konklusi yang dipunya suatu node (catatan: node adalah rangkaian dari variable-variable ). CD dihitung dengan urutan variabel VO, dibagi dengan total variabel TV, yang dimiliki oleh sebuah node. VO i = urutan dari variabel i dalam suatu node (8) TV = total variabel yang dimiliki oleh suatu node (9)

## 2.4 Tsukamoto
Pada  metode Fuzzy  Tsukamoto ,  setiap  konsekuen  pada Rule yang  berbentuk IF-Then harus  direpresentasikan  dengan suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton  sebagai  hasilnya  (proses fuzzifikasi ).  keluaran  hasil inferensi  dari  tiap-tiap rule diberikan  secara  tegas (crisp) berdasarkan α-predikat .  Hasil  akhirnya  di  peroleh  dengan menggunakan defuzzifikasi rata-rata terbobot [7], [8]. Dalam proses inferensinya, metode Fuzzy Tsukamoto memiliki beberapa tahapan, yaitu : 1. Fuzzifikasi
2. Pembentukan Rules IF-Then 3. Mesin Inferensi
4. Defuzzifikasi
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 49-52 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2.5 Impetigo
Impetigo adalah penyakit berupa infeksi kulit yang disebabkan oleh bakteri-bakteri yang dapat berbahaya bagi manusia di bagian tengah tubuh antara pinggang dan leher atau lengan, tungkai,  mulut dan hidung. Penyakit ini dapat menular karena kontak secara langsung antara kulit dengan kulit atau dengan barang-barang perantara, seperti handuk, baju, atau peralatan makan yang telah terkontaminasi bakteri. Impetigo lebih sering terjadi pada anak-anak daripada orang dewasa. Tingginya  interaksi  fisik dengan  teman-teman  sebaya  di  lingkungan  sekolah  atau  taman  bermain  membuat  anak-anak lebih sering menjadi korban Impetigo .
Gambar 1. Impetigo

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyakit  Impetigo  merupakan  salah  satu  penyakit  kulit  yang  dapat  berbahaya  bagi  manusia  di  bagian  tengah  tubuh antara  pinggang  dan  leher  atau  lengan,  tungkai,    mulut  dan  hidung.  Penyakit  ini  dapat  menular  karena  kontak  secara langsung  antara  kulit  dengan  kulit  atau  dengan  barang-barang  perantara,  seperti  handuk,  baju,  atau  peralatan  makan yang telah terkontaminasi bakteri. Beberapa struktur basis pengetahuan pada sistem pakar  diagnosa penyakit impetigo yang  dirancang  pada  penelitian  ini  yaitu  basis  pengetahuan  penyakit  dan  basis  pengetahuan  gejala  yang  didapat  dari pakar.
1. Basis pengetahuan penyakit
Tabel 1. Basis Pengetahuan Penyakit KODE PENYAKIT P1 Impetigo bulosa P2 Impetigo nonbulosa

## 2. Basis pengetahuan gejala
Tabel 2. Basis Pengetahuan Gejala KODE GEJALA G1 Kulit  melepuh  dan  berisi  cairan  berukuran  1-2  sentimeter  yang  terasa  sakit  dan membuat kulit di sekitarnya gatal G2 Kulit  yang  melepuh,  dalam  waktu  singkat  dapat  menyebar  kemudian  pecah  dalam beberapa hari. G3 Pecahan kulit yang melepuh kemudian meninggalkan kerak berwarna kuning.
G4 Setelah sembuh, kerak kuning tersebut hilang tanpa meninggalkan bekas sama sekali.
G5 Munculnya bercak merah menyerupai luka yang tidak terasa sakit, namun gatal.
G6 Bercak bisa menyebar dengan cepat ketika disentuh atau digaruk, kemudian berganti menjadi kerak berwarna kecokelatan.
G7
Setelah  kerak  yang  ukurannya  sekitar  2  sentimeter  ini  kering,  yang  tersisa  adalah bekas berwarna kemerahan.
G8 Bekas  berwarna  kemerahan  ini  dapat  sembuh  tanpa  bekas  dalam  jangka  waktu beberapa hari atau minggu.

## 3.1 Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Tsukamoto
Pada  penerapan  metode Variable Centered  Intelligent  Rule  System  (VCIRS) dan Tsukamoto dilakukan  tahap-tahap perhitungan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam  proses  mendiagnosa  penyakit Impetigo .  Berikut  ini  proses menghitung  nilai  VUR  ( Variabel  Usage  Rate dari  8  gejala Impetigo )  menggunakan  metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) : VUR i = Credit ×weight i VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 49-52 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 1 8 ) = 0,125 VUR dari variabel G2 VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 2 8 ) = 0,25 VUR dari variabel G3 VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 3 8 ) = 0,375 VUR dari variabel G4 VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 4 8 ) = 0,5 VUR dari variabel G5 VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 5 8 ) = 0,625 VUR dari variabel G6 VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 6 8 ) = 0,75 VUR dari variabel G7 VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 7 8 ) = 0,875 VUR dari variabel G68 VUR = Credit× (NumOfNudeId × 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1× (1× 8 8 ) = 1 NUR ( Node Usage Rate ) dari Penyakit Impetigo
NUR j = ∑ 𝑉𝑈𝑅𝑖𝑗 𝑁 1
𝑁
NUR j = 0,125+ 0,25+0,375 + 0,5+ 0,625+0,75+0,875+1 8 = 4,5 8
= 0,5625
Berdasarkan perhitungan di atas disimpulkan bahwa hasil diagnosa penyakit Impetigo pada pasien adalah 56%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang penulis uraikan dari hasil penelitian ini prosedur diagnosa penyakit Impetigo dilakukan berdasarkan data  gejala  yang  diperoleh  dari  pakar  (Dokter)  spesialis  diagnosa  penyakt Impetigo .  Penerapan  metode VCIRS dan Tsukamoto  dapat  mempermudah  perolehan  hasil  diagnosa  yang  akurat  dan  terpercaya  dalam  mendiagnosa  penyakit Impetigo .

## REFERENCES
[1] D. A and M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta, 2006.
[2] T. Sutojo, E. Mulyanto, and V. Suhartono, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi, 2011.
[3] Z. Azmi and V. Yasin, Pengantar Sistem Pakar Dan Metode . Surabaya: Mitra Wacana Media, 2019.
[4] D. P. Utomo and S. D. Nasution, “SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN TONER DENGAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED-REASONING,” J. Ris. Komput. (JURIKOM , vol. 3, no. 5, pp. 3–6, 2016.
[5] Hapipuddin and M. Syahrizal, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolera Menerapkan Metode Hybrid Case Based,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 13–19, 2020.
[6] R. Efendi and I. R. Widiasari, “Perancangan Sistem Pakar Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode VCIRS,” Metod. VCIRS , vol. 2, no. 2, pp. 291–297, 2013.
[7] M.  I.  Perangin-angin,  W.  Fitriani,  N.  Mayasari,  A.  Putera,  and  U.  Siahaan,  “Tuition  Reduction  Determination  Using  Fuzzy Tsukamoto,” Int. J. Eng. Sci. Invent. , vol. 5, no. 9, pp. 68–72, 2016.
[8] S.  Omara,  A.  S.  Honggowibowo,  and  H.  Wintolo,  “Perbandingan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Mamdani  Untuk Merekomendasi Nilai Simpanan Tabungan Berdasarkan Saldo Rata-Rata Harian Pada Koperasi Jasa Keuangan Syariah (Studi Kasus Di Bmt Bina Ihsanul Fikri),” Compiler , vol. 1, no. 1, pp. 117–131, 2012.