## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.5, No.1, Agustus 2020, pp. 53 - 62  E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5088

## Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak
Nu’man 1 , Sri Kusumadewi 2 , Nurlaili Muzayyanah 3
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri , Universitas Islam Indonesia 1 Fakultas Teknologi Industri , Universitas Islam Indonesia 2 Fakultas Kedokteran , Universitas Islam Indonesia 3 16917217@students.uii.ac.id 1 , sri.kusumadewi@uii.ac.id 2 , nurlailimuzayyanah@yahoo.com 3
Article Info Abstrak History : Dikirim 26 Mei 2020 Direvisi 18 Juni 2020 Diterima 14 Juli 2020 Pneumonia  merupakan  penyakit  yang  dapat  menyerang  semua kalangan  umur,  mulai  dari  balita  sampai  dengan  dewasa.  Dokter sering  menemukan  pasien  yang  datang  ke  rumah  sakit  sudah mengalami  pneumonia  berat.  Pneumonia  memiliki  beberapa tingkatan  klasifikasi,  ada  pneumonia  ringan  dan  pneumonia  berat. Karena pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi sehingga memungkinkan  gejala  yang  dialami  juga  berbeda.  Ketepatan  dalam penegakan  diagnosis  sangat  penting,  karena  kesalahan  diagnosis dapat  berakibat  fatal  pada  kesehatan  anak.  Penelitian  ini menggunakan  fuzzy  tsukamoto  untuk  membantu  diagnosis pnuemonia  anak.  Input  sistem  diperoleh  dari  gejala  klinis  yang diderita  anak,  seperti  batuk,  sesak  napas,  napas  cepat,  retraksi  dan lainya. Basis pengetahuan diperoleh dari pakar dan dibangun dengan kaidah  ( IF-THEN ).  Selanjutnya fire  strength yang  diperoleh  pada setiap aturan fuzzy dikomposisikan menggunakan rata-rata terbobot. Hasil  rata-rata  terbobot  ini  merupakan output diagnosis  penyakit. Berdasarkan  hasil  uji  coba  dengan  10  data  uji,  fuzzy  tsukamoto berhasil  memberikan  rekomendasi  diagnosis  8  dari  10  data  yang sesuai  dengan  hasil  rekam  medis.  Fuzzy  tsukamoto  memberikan akurasi sebesar 80%, sensitifitas sebesar 75% dan spesitifitas sebesar 83%. Kata Kunci : Diagnosis Fuzzy Tsukamoto Pneumonia
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike
4.0 International License..

## Koresponden:
Nu’man Program Magister Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang KM 14.5, Sleman, Yogyakarta, 55584 Email : 16917217@students.uii.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pneumonia  merupakan  salah  satu  penyakit  infeksi  saluran  pernapasan  yang  menyebabkan kematian  tertinggi  pada  anak  di  Indonesia  [1].  Pneumonia  adalah  infeksi  akut  yang  mengenai jaringan  paru-paru  (alveoli)  yang  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  mikroorganisme  seperti  virus, jamur  dan  bakteri  [2].  Beberapa  bakteri  yang  biasa  menyebabkan  pneumonia  pada  anak  adalah Streptococcus Pneumoniae , Haemophillus Influenza tipe B, Staphyloccus aureus dan Mycoplasma pneumoniae [3]. Virus lebih sering ditemukan pada anak kurang dari 5 tahun. Respiratory syncytial virus (RSV) merupakan virus penyebab tersering pada anak dibawah 3 tahun [4].
54
Berdasarkan  data  laporan  rutin  Subdit  ISPA  Tahun  2018,  didapatkan  insiden  (per  1000 balita) di Indonesia sebesar 20.06% hampir sama dengan data tahun sebelumnya 20.56% [2]. Data dari  Riset  Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS)  menyebutkan period  prevalens dan  prevalensi  dari pneumonia tahun 2013 adalah 1.8% dan 4.5% [5]. Angka kematian akibat pneumonia pada balita tahun  2016  sebesar  0,22%,  kemudian  pada    tahun  2017  mengalami  kenaikan  menjadi  0,34%. Sedangkan  angka  kematian  akibat  Pneumonia  pada  kelompok  anak  umur  1 – 4 tahun pada 2017 sebesar 0.23% [6]. Persentase kejadian pneumonia anak diindonesia terdapat gambar 1.
Gambar 1. Ditjen P2P, Kemenkes RI, 2019.
Gejala  pneumonia  memiliki  kemiripan  dengan  gejala  batuk  biasa,  sehingga  masyarakat  tidak begitu percaya dan peduli terhadap gejala yang biasanya muncul, hal ini terjadi karena kurangnya pengetahuan  masyakarat  tentang  pneumonia  [7].  Umumnya  pasien  yang  datang  ke  dokter  sudah mengalami  gejala  pneumonia  berat,  kondisi  tersebut  dapat  membahayakan  kesehatan  dan keselamatan anak, sehingga perawatan yang diberikan juga tidak maksimal. [8].
Beberapa penelitian terkait sebelumnya, penelitian [9], meneliti tentang pengembangan sistem menggunakan  algoritma  K-NN  untuk  mengenali  dan  melakukan  penanganan  terhadap  penyakit pneumonia pada balita  dengan nilai similarity terbesar adalah 81% dan termasuk pneumonia berat. Yang  diperoleh  dengan  melakukan  perhitungan  jarak  dan  nilai similarity antara  data testing dan training . Penelitian  lainnya [7], melakukan  diagnosis  pneumonia menggunakan case  based reasoning, diagnosis  ditegakkan  berdasarkan  input  gejala  yang  dimasukkan  pasien  seperti  sesak napas, batuk, demam dan lain sebagainya. Hasilnya sistem yang mampu membantu orang tua untuk diagnosis dan mencegah penyakit pneumonia pada anak dengan nilai similirity sebesar 45.5%.
Berdasarkan pemaparan serta fakta-fakta yang ada, untuk mengatasi permasalahan tersebut maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  proses  diagnosis  pneumonia  pada  anak berdasarkan gejala, pemeriksaan fisik serta pemeriksaan penunjang. Salah satu metode yang cocok dipakai adalah logika fuzzy. Logika fuzzy mampu memberikan nilai bagi suatu ketidakjelasan dan ketidakpastian  dari  berbagai  variabel  diagnosis  pneumonia  seperti  lambat,  normal,  dan  cepat [10][11]. Metode tsukamoto merupakan salah satu bentuk logika fuzzy yang bersifat intuitif yang dapat  memberikan  tanggapan  berdasarkan  informasi  yang  bersifat  kualitatif,  tidak  akurat  dan ambigu  [10].  Diharapkan  dengan  model  ini  dapat  membantu  dokter  mendiagnosis  pneumonia, sehingga penanganan yang cepat serta penatalaksanaan yang benar dapat diberikan kepada pasien dengan lebih baik.
55

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dibuat agar dapat mengetahui gambaran yang dibuat secara sistematis dan dijadikan  pedoman  dalam  menyelesaikan  permasalahan  terdapat  gambar  2.  Adapun  tahapan penelitian  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  (i)  Analisis  Kebutuhan,  (ii)  Pengumpulan  Data,  (iii) Perancangan dan Pemodelan, (iv) Pengembangan Sistem, dan (v) Pengujian.
Gambar 2. Tahapan Penelitian.
1. Identifikasi Masalah Tahap  ini  melakukan  identifikasi  untuk  memperoleh  informasi  tentang  permasalahan pneumonia anak. Mulai dari permasalahan yang dihadapi dokter dilapangan, tingkat resiko penyakit  pneumonia  anak  dan  gejala  gejala  yang  umumnya  terjadi  pada  anak  penderita pneumonia.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan observasi di salah satu rumah sakit di Yogyakarta.  Melakukan  wawancara  kepada  pakar  (dokter  spesialis  anak)  dan  kepala  IT dirumah sakit. Kemudian melakukan pengambilan data dengan range anak yang termasuk dalam  kategori  balita  (1-5  Tahun).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  sebanyak  30 Data.
3. Perancangan dan Pemodelan Aktifitas  pada  tahap  ini  merancang  gambaran  umum  sistem,  kemudian  melakukan pemodelan  untuk  penegakan  diagnosis  dan  melakukan  pembuatan  antarmuka  sistem. Gambar 3 meruapakan gambaran umum sistem yang dibuat.
Gambar 3. Gambaran Umum Sistem.
Gambar 3 merupakan gambaran umum sistem, dimulai dengan proses menginputkan gejala  yang  diderita  oleh  pasien  dan  hasil  pemeriksaan  fisis  yang  dilakukan  oleh  dokter, seperti  batuk,  napas  cepat,  wheezing  dan  lain  lainnya.  Lalu  sistem  mencari  klasifikasi pneumonia  berdasarkan  input  yang  dimasukkan.  Apabila  hasil  pencarian  sistem  tidak ditemukan  gejala  pneumonia  berat  sistem  akan  menyelesaikan  pencarian  dan mengeluarkan diagnosis pneumonia ringan akan tetapi apabila sistem menemukan adanya indikasi  pneumonia  berat,  makan  sistem  akan  meminta  hasil  pemeriksaan  lain  sebagai pendukung hasil diagnosis, seperti leukosit dan lainnya.
4. Pengembangan Sistem
Proses  pada  tahap  ini  melakukan  penerapan  semua  hasil  rancangan  dan  pemodelan yang  telah  dibuat  kedalam  perangkat  lunak.  Menjalankan  sistem  yang  dibuat  dan memastikan semua fungsi sudah berjalan dengan baik.
5. Pengujian
Tahap  pengujian  dan  validasi  untuk  mengetahui  karakteristik  sistem  dan mengidentifikasi  jika  terdapat  ketidakkonsistenan  dalam  sistem.  Pengujian  dilakukan menggunakan confusion  matrix. Terdapat  4  istilah  sebagai  representasi  hasil  proses klasifikasi pada confusion matrix . Keempat istilah tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN).

## 2.2 Konsep Teori
1. Pneumonia
Menurut  Pedoman  Pelayanan  Medis  IDAI,  Pneumonia  adalah  infeksi  akut  parenkim paru  yang  meliputi  alveolus  dan  jaringan interstitial [4].  Secara  klinis  pneumonia didefinisikan  sebagai  suatu  peradangan  paru  yang  disebabkan  oleh  mikroorganisme (bakteri,  virus,  jamur,  parasit)  [3].  Ciri  khas  pneumonia  pada  anak  dipengaruhi  oleh  usia dari anak tersebut, usia akan membedakan spektrum etiologi, gambaran klinis, serta strategi pengobatannya.
Gambaran  klinis  pneumonia  pada  anak  umumnya  ringan  hingga  berat.  Gejala  umum yang  biasa  dialami  seperti  demam,  gelisah,  penurunan  napsu  makan  dan  lainnya. Sedangkan  gejala  gangguan  respiratori  seperti  batuk,  sesak  napas,  takipnea,  dan  retraksi
dada  [3],  [4].  Pneumonia  pada  balita  diklasifikasikan  sesuai  gejala  atau  tanda  dan  akan diberikan  tindakan  dan  pelayanan  kesehatan  yang  sesuai  dengan  kondisi  balita  tersebut. Berikut  ini  adalah  klasifikasi  pneumonia  berdasarkan  pedoman  respirologi  pada  anak, antara lain [3], [4], [12]:
a. Pneumonia  Berat,  Pada  saat  dilakukan  pemeriksaan  ditemukan  tarikan  dinding  dada bagian  bawah  kedalam  (TTDK)  atau  saturasi  oksigen  <90  pada  balita.  Klasifikasi pneumonia ini harus dirawat dan diberikan antibiotik.
b. Pneumonia Ringan, Pada saat proses pemeriksaan tidak ditemukan tarikan dinding dada bagian bawah kedalam (TTDK), akan tetapi ditemukan napas cepat 50 x/menit pada anak 2 bulan sampai 12 bulan dan 40 x/menit atau lebih pada anak 12 bulan sampai 59 bulan. Klasifikasi pneumonia ini tidak harus dirawat tetapi diberikan antibiotic oral.
2. Logika Fuzzy Logika Fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar  logika fuzzy adalah  teori  himpunan  fuzzy.  Pada  teori  himpunan  fuzzy,  peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama  dari  penalaran  dengan fuzzy  logic tersebut  [13].  Logika fuzzy dapat  diangggap sebagai kotak hitam yang menghubungkan antara ruang input dengan ruang output. Kotak hitam  tersebut  berisi  cara  atau  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  input menjadi output dalam bentuk informasi yang baik [13].
Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input ke dalam  nilai  keanggotaan  yang  memiliki  interval  0  sampai  1.  Salah  satu  cara  yang  dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Beberapa fungsi keanggotaan fuzzy , yaitu [11]:
a. Representasi Linier
Pada  representasi  linier,  pemetaan  input  ke  derajat  keanggotaannya  digambarkan sebagai  garis  lurus.  Ada  2  keadaan  himpunan  fuzzy  yang  linier.  Pertama,  Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke  kanan  menuju  nilai  domain  yang  memilki  derajat  keanggotaan  lebih  tinggi.  Kedua, Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian  bergerak  menurun  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih rendah.
b. Representasi Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier).
c. Representasi Kurva Trapesium
Kurva  trapesium  pada  dasarnya  seperti  bentuk  segitiga,  hanya  saja  pada  rentang tertentu ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1 [11].
3. Fuzzy Tsukamoto
Metode  tsukamoto  adalah  perluasan  dari  penalaran  monoton.  Setiap  konsekuen  pada aturan  berbentuk IF-THEN harus  dipresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan fungsi  keanggotaan  yang  menoton. Output hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan  α-predikat  ( fire  strength ).  Proses  agregasi  antar  aturan dilakukan, dan hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan defuzzy dengan konsep rata- rata terbobot [11].
Rata rata terbobot sebagai berikut:
𝑧 = ! ! " ! # ! $ " $ #⋯#! % ! ! #! $ #⋯ ! % (1)
58
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Model Fuzzy Tsukamoto
1. Fuzzyfikasi Langkah  awal  dari  perancangan  mesin  inferensi fuzzy adalah  menentukan  himpunan fuzzy dari  tiap-tiap  variabel fuzzy .  Tabel  1  memaparkan  batasan  variabel  dan  himpunan fuzzy sebagai  inputan  di  mesin  inferensi fuzzy .  Tabel  2  terkait  variabel  non  fuzzy  yang memiliki  nilai  pasti  yaitu  YA  dan  TIDAK,  dan  tabel  3  berisi  himpunan  fuzzy  yang memiliki range yang diperoleh dari pengetahuan pakar.
Tabel 1. Variabel Fuzzy.
No  Fungsi  Kode  Nama Variabel Semesta Pembicaraan Satuan 1 Input GP01  Detak Jantung  [70,110] x/menit GP02  Pernapasan [20,40] x/menit GP03  Suhu Tubuh [35,38] Celcius GP04  Leukosit [6000,15000] /mm 3 2 Output Pneumonia Ringan Pneumonia Berat Tabel 2. Variabel Non Fuzzy. No  Fungsi  Kode Nama Variabel 1 Input GP05 Batuk 2 GP06 Sesak Napas 3 GP07 Pernapasan Cuping Hidung 4 GP08 Wheezing 5 GP09 Ronchi 6 GP10 Retraksi 7 GP11 Sianosis 8 GP12 Kesulitan Makan Minum 9 GP13 Letargis 10 GP14 Kejang 11 GP15 Foto Toraks Tabel 3. Himpunan Fuzzy. No  Kode  Variabel Himpunan Fuzzy Domain 1 GP01  Detak Jantung (x/menit) Lambat [70 – 80] Normal [70 - 110] Cepat [100 -110] 2 GP02  Pernapasan (x/menit) Lambat [20 – 25] Normal [20 – 40] Cepat [35 - 40] 3 GP03  Suhu (celcius) Normal [35 - 40] Demam [37.5 - 40] 4 GP04  Leukosit (/mm) Rendah [6000 - 9000] Normal [6000 – 15000] Tinggi [12000 – 15000]
Variabel non fuzzy memiliki nilai keanggotaan 1 dan 0. Nilai 1 jika variabelnya ADA dan bernilai 0 jika variabelnya TIDAK ADA.

## 2. Basis Pengetahuan Fuzzy
Basis  pengetahuan  dalam  perancangan  sistem  ini  sangatlah  diperlukan  yang  berisi aturan-aturan  atau rule yang  berguna  dalam  penentuan  keputusan  sebagai  hasil  output sistem.  Aturan  diperoleh  dari  Pedoman  Pelayanan  Medis  IDAI,  serta  wawancara  dengan dokter  spesialis  anak.  Jumlah  aturan  atau  rule  yang  digunakan  pada  sistem  sebanyak  30 aturan.  Tabel  4  merupakan  contoh  aturan  atau  rule  yang  digunakan  sebagai  dasar penentuan keputusan sebagai berikut.
Tabel 4. Aturan Rule  IF Kondisi Then  Pneumonia R1 IF  GP01 Cepat AND GP02 Cepat AND GP03 Panas AND
GP04 Tinggi AND GP05 Ya AND GP06 Ya AND GP07 Ya
AND GP08 Ya AND GP09 Ya AND GP10 Ya AND GP11 Ya AND GP12 Ya AND GP13 Ya AND GP14 Ya AND GP15 Ya Then Pneumonia Berat - - - - - R 30 IF  GP01 Normal AND GP02 Cepat AND GP03 Normal AND GP04 Tinggi AND GP05 Ya AND GP06 Ya AND GP07 Ya AND GP08 Ya AND GP09 Ya AND GP10 Tidak AND GP11 Tidak AND GP12 Tidak AND GP13 Tidak AND GP14 Tidak AND GP15 Tidak Then Pneumonia Ringan
3. Mesin inferensi
Mesin inferensi merupakan proses mengubah input fuzzy menjadi output fuzzy dengan mengikuti  rules  yang  sudah  ada.  Dalam  proses  inferensi  metode  fuzzy  tsukamoto menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan nilai α-predikat tiap-tiap rules (α1, α2, α3 …. αn). Kemudian masing – masing nilai α-predikat ini digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas (crips) masing- masing rules (z1, z2, z3 ….. zn) [14].
4. Defuzzyfikasi Langkah terakhir dari tahapan metode fuzzy tsukamoto adalah melakukan defuzzifikasi atau mengubah nilai himpunan fuzzy menjadi nilai tegas atau crisp . Setelah didapatkan nilai alpha - predikat ,  selanjutnya  adalah  proses  menghitung  nilai  setiap  konsekuen  setiap rules atau nilai z. Defuzzifikasi dilakukan dengan cara membagi nilai sigma alpha - predikat dikali z dengan sigma alpha - predikat .

## 3.2 Implementasi
Tampilan  ini  merupakan  halaman  diagnosis  dan  hasil  pemeriksaan  yang  dilakukan  oleh dokter.  Dokter  dapat  melakukan  pemeriksaan  terhadap  pasien  dengan  menginputkan  gejala  yang diderita  pasien.  Kemudian  sistem  melakukan  proses  diagnosis.  Gambar  4  merupakan  halaman diagnosis, berisi semua data yang diperoleh dari wawancara dan pemeriksaan, dan gambar 5 adalah hasil  akhir  dari  proses  diagnosis,  yang  dijadikan  pendukung  pakar  dalam  menegakkan  diagnosis akhir.
Gambar 4. Halaman Diagnosis.
Gambar 5. Halaman Hasil Pemeriksaan.

## 3.3 Pengujian
Hasil  pengujian  validitas  sistem  direpresentasikan  menggunakan single  decision  theshold (one feature) antara data rekam medis dengan sistem yang dibuat. Tabel 5 merupakan tabel hasil pengujian dari 10 data uji:
Tabel 5. Hasil Pengujian Data Ke  Rekam Medis  Sistem Nilai Persentase   Keterangan 1 Ringan Ringan 85% SESUAI 2 Ringan Ringan 80% SESUAI 3 Berat Berat 80% SESUAI 4 Ringan Ringan 70% SESUAI 5 Berat Berat 89% SESUAI 6 Ringan Berat 63% TIDAK SESUAI
7 Berat Berat 80% SESUAI 8 Berat Berat 75% SESUAI 9 Berat Ringan 55% TIDAK SESUAI 10 Berat Berat 90% SESUAI
Dari data uji yang dilakukan, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Sensitifitas
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 !" !"#$% 𝑥 100% (2) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 3 3 + 1 𝑥 100% = 75%

## 2. Spesifisitas
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 !% $"#!% 𝑥 100 (3) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 5 1 + 5 𝑥 100% = 83% 3. Akurasi
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 !"#!% !&'() 𝑥 100% (4)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 3 + 5 10 𝑥 100% = 80%
Jadi, setelah melihat hasil pengujian yang telah dilaksanakan, dari 10 data uji yang dilakukan terdapat 8 data yang sesuai dengan hasil rekam medis, dan 2 data yang tidak sesuai yaitu data ke 6 dan data ke 9. Data ke 6, output sistem menghasilkan pneumonia berat tidak sesuai dengan rekam medis  yang  hasilnya  pneumonia  ringan,  sedangkan  data  ke  9,  output  sistem  hasilnya  pneumonia ringan  tidak  sesuai  dengan  rekam  medis  yang  hasilnya  pneumonia  berat.  Dua  data  uji  tersebut memiliki  variabel  berbeda  dengan  variabel  yang  digunakan  sehingga  menghasilkan  output  yang tidak  sesuai  dengan  diagnosis  sistem.  Dengan  demikian  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  80%, nilai  sensitifitas  sebesar  75%  dan  nilai  spesitifitas  sebesar  83%.  Secara  keseluruhan  sistem  dapat diterima dan dipergunakan untuk membantu proses diagnosis pneumonia pada anak.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian sistem diagnosis pneumonia dengan fuzzy tsukamoto berhasil diimplementasikan dan di ujicoba. Berdasarkan hasil dan pengujian yang dilakukan mampu mendiagnosis pneumonia dengan klasifikasi yang benar berdasarkan gejala yang diderita pasien. Berdasarkan hasil uji coba dengan  10  data  uji,  fuzzy  tsukamoto  berhasil  memberikan  rekomendasi  diagnosis  8  dari  10  data yang  sesuai  dengan  hasil  rekam  medis.  Fuzzy  tsukamoto  memberikan  akurasi  sebesar  80%, sensitifitas sebesar 75% dan spesitifitas sebesar 83% dalam membantu diagnosis pneumonia pada anak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Fendi,  U.  P.  Iswati,  and  Y.  Ika,  “Evaluasi  penggunaan  antibiotik  pada  penyakit pneumonia di RSUD PURBALINGGA,” Pharmacy , vol. 08, no. 01, pp. 140–152, 2011.
[2] Kementrian Kesehatan Indonesia, Profil kesehatan Indonesia 2018 . 2018.
[3] IDAI, “Buku Ajar RESPIROLOGI ANAK,” Buku ajar respirologi anak , pp. 10–47, 2008.
[4] IDAI,  “PEDOMAN  PELAYANAN  MEDIS  IKATAN  DOKTER  ANAK  INDONESIA,” Pedoman Pelayanan Medis , p. 23, 2009.
[5] Kementrian  Kesehatan  Indonesia,  “Hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  Kementerian  RI  2013,” Proceedings, Annu. Meet. - Air Pollut. Control Assoc. , vol. 6, 2013.
62
[6] Kementrian Kesehatan Indonesia, PROFIL KESEHATAN INDONESIA TAHUN 2017 . 2018.
[7] J.  Razky,  S.  Rini,  and  Mandala  Eka  Praja  Wijata,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pneumonia Pada Anak Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” SAINTEKS , vol. 6, no. ISBN : 978-602-52720-1-1, pp. 868–872, 2019.
[8] E.  G.  Wahyuni  and  A.  S.  Ramadhan,  “Sistem  diagnosis  pneumonia  menggunakan  logika Fuzzy Tsukamoto,” CITEE , no. ISSN: 2085-6350, pp. 24–26, 2018.
[9] E.  P.  Silmina  and  T.  Hardiani,  “PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR  PENYAKIT PNEUMONIA PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITME K-NN ( K-NEAREST NEIGHBOR ),” J. pseudocode , vol. V, no. September, 2018.
[10]  F.  Thamrin  and  E.  Sediyono,  “Studi  Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Penentuan  Faktor Pembebanan Trafo PLN,” vol. 01, pp. 1–5, 2012.
[11]  S. Kusumadewi, Artificial intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Graha Ilmu, 2003.
[12]  Kementrian  Kesehatan  Indonesia, MODUL  TATALAKSANA  STANDAR  PNEUMONIA . Jakarta, 2012.
[13]  S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Edisi untuk Pendukung Keputusan Edisi 2 . Graha Ilmu, 2010.
[14]  Y. A. Maulana and B. Nurhadiyono, “Implementasi Fuzzy Tsukamoto dalam mendiagnosa penyakit diabetes melitus.”

## BIOGRAFI PENULIS
Nu’man, memperoleh gelar sarjana Teknik Informatika pada tahun 2016, di STMIK Amik Riau. Saat  ini  menempuh  Program  Magister  Teknik  Informatika,  mengambil  kosentrasi  Informatika Medis  di  Universitas  Islam  Indonesia.  Penulis  dapat  dihubungi  melalui  email: 16917217@students.uii.ac.id
Sri Kusumadewi, memperoleh gelar sarjana Ilmu Komputer di Universitas Gadjah Mada pada tahun 1994. Magister Teknik Elektro di Universitas Gadjah Mada pada tahun 1997, dan Doktor Ilmu  Komputer  di  Universitas  Gadjah  Mada  pada  tahun  2008.  Saat  ini  sebagai  Dosen  di Universitas  Islam  Indonesia.  Selain  itu  juga  aktif  menulis  buku,  diantaranya  Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) dan Aplikasi Logika Fuzzy untuk Mendukung Keputusan.
Nurlaili Muzayyanah, menyelesaikan Pendidikan Dokter di FK Universitas Gadjah Mada pada tahun 1999. Kemudian Spesialis Ilmu Kesehatan Anak di Universitas Gadjah Mada pada tahun 2012. Saat  ini sebagai Dosen di Fakultas Kedokteran Universitas Islam Indonesia, juga sebagai Dokter di Rumah Sakit JIH Yogyakarta