## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1864 − 1869 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3214

## Penggunaan Sistem Pakar dan Algoritma Fuzzy Tsukamoto untuk Mendiagnosis Mucopolysaccharidosis Type II

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak- Suatu  kondisi  langka  yang  dikenal  sebagai  mucopolysaccharidosis  Tipe  II,  sering  dikenal  sebagai  sindrom  Hunter, ditandai dengan  metabolisme  mucopolysaccharide yang  rusak  akibat kekurangan  enzim lisosom.  Kelas  penyakit  metanol  yang dikenal  sebagai  MPS  tipe  II  diwariskan  secara  progresif  dan  resesif.  Organ  dan  jaringan  terus-menerus  dirusak  oleh mucopolysaccharidosis  tipe  II  (MPS  tipe  II).  Oleh  karena  itu  penanganan  dini  dianjurkan.  Meski  berkembang  sangat  lambat, kerusakan yang ditimbulkan oleh penyakit ini mengganggu fungsi organ, pertumbuhan mental, dan kemampuan fisik. Suatu sistem yang dikenal sebagai sistem pakar bertujuan untuk memasukkan pengetahuan manusia ke dalam komputer sehingga mereka dapat memecahkan  masalah  dengan  cara  yang  sama  seperti  yang  dilakukan  para  pakar.  Pendekatan  fuzzy  Tsukamoto,  yang  sangat fleksibel  dan  memiliki  toleransi  terhadap  data,  digunakan  dalam  investigasi  ini.  Pendekatan ini  diharapkan  akan  memudahkan untuk menentukan apakah pasien memiliki MPS tipe II positif atau MPS tipe II negatif. Pada penelitian ini dihasilkan nilai 0,78 dengan menggunakan proses perhitungan metode fuzzy Tsukamoto .
Kata Kunci: Sistem Pakar; Metode Fuzzy Tsukamoto; Mucopolysaccharidosis Tipe II
Abstract- A  rare  condition  known  as  Type  II  mucopolysaccharidosis,  often  known  as  Hunter  syndrome,  is  characterized  by defective mucopolysaccharide metabolism brought on by a lack of lysosomal enzymes. A class of methanolic illnesses known as MPS type II are inherited in a progressive and recessive way. Organs and tissues are steadily harmed by mucopolysaccharidosis type II (MPS type II). Hence early handling is recommended. Although though it progresses very slowly, the damage brought on by  this  illness  impairs  organ  function,  mental  growth, and  physical  capabilities.  A system known  as  an  expert  system  aims to incorporate  human  knowledge  into  computers  so  that  they  can  solve  issues  similarly  way  experts  do.  The  Tsukamoto  fuzzy approach, which is highly flexible and has a tolerance for data, was employed in this investigation. It is hoped that this approach will make it easier to determine if the patient has positive MPS type II or negative MPS type II. In this investigation, a value of 0.78 was produced using the Tsukamoto fuzzy method's calculating process.
Keywords: Expert System; Fuzzy Tsukamoto Method; Mucopolysaccharidosis Type II

## 1. PENDAHULUAN
Sindrom Hunter, umumnya dikenal sebagai mucopolysaccharidosis tipe II (MPS tipe II), adalah kondisi langka yang disebabkan  oleh  akumulasi  molekul  mucopolysaccharides.  Ketidakmampuan  enzim  iduronate  sulfatase  untuk memecah molekul  gula menyebabkan molekul ini menumpuk. Charles Hunter, yang menemukan dan pertama kali melaporkan  kondisi  ini  pada  tahun  1917,  adalah  pria  yang  nama  belakangnya  terinspirasi  dari  nama  penyakit tersebut.[1].
Kondisi  genetik yang hanya memengaruhi satu  dari  100.000 hingga 170.000 bayi baru lahir dan diturunkan dalam  keluarga  adalah  akar  penyebab  MPS  tipe  II[2].  eskipun  beberapa  wanita  dilaporkan  juga  telah  didiagnosis menderita penyakit ini, pria cenderung lebih sering mengalami sindrom ini. Kerusakan organ dan jaringan yang terjadi secara perlahan adalah konsekuensi utama dari MPS tipe II[3]. Terapi dini dan kontrol seumur hidup diperlukan untuk mengurangi gejala yang ditimbulkan oleh kondisi yang tidak biasa ini.
Sistem pakar adalah program yang dirancang untuk membantu komputer memasukkan keahlian manusia ke dalam  proses  pemecahan  masalah[4].  Lingkungan  pengembangan  dan  lingkungan  konsultasi  membentuk  dua komponen dasar sistem pakar. Meskipun lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna non-ahli untuk memperoleh informasi  pakar, lingkungan pengembangan sistem  pakar digunakan untuk  menggabungkan pengetahuan pakar[5]. istem  pakar  yang  baik  dirancang  untuk  meniru  tindakan  pakar  dan  menyelesaikan  berbagai  masalah.  Metode  ini memungkinkan orang biasa menangani masalah kompleks yang memerlukan bantuan profesional[6]. Sistem pakar ini dapat membantu para profesional yang sangat terampil dengan bertindak sebagai asisten mereka.
Sistem informasi ini merupakan hasil diagnosa penyakit pasien, dan dapat digunakan sebagai pedoman untuk menentukan status penyakit pasien tanpa harus berbicara dengan dokter spesialis secara langsung[7]. Metode Fuzzy Tsukamoto yang membantu dalam pembuatan rekomendasi dengan cepat, tepat, dan akurat digunakan oleh penulis penelitian  ini.  Teknik  Tsukamoto  adalah  metode  yang  berfokus  pada  kriteria  dan  aturan  yang  digunakan  untuk menentukan hasil, serta aturan dalam bentuk IF-THEN yang direpresentasikan oleh himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton[8].
Sistem  pakar  ini  telah  dipelajari  oleh  beberapa  peneliti  antara  lain  Achmad  Igaz  Falatehan  dkk.  dalam makalahnya, “Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android.” Dari 64 data uji tersebut memiliki tingkat akurasi 96,87[9]. Menurut penelitian selanjutnya oleh Dwi Otik Kurniawati dan Tino F. Efendi berjudul “Aplikasi Metode Fuzzy Tsukamoto dalam Mendiagnosis Demam Berdarah”, nilai yang dicapai  dengan  proses  perhitungan  metode Tsukamoto  adalah  1[10].  Implementasi  Teknik  Fuzzy  Tsukamoto  pada

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1864 − 1869 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3214
Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosis  Autisme  pada  Anak  merupakan  penelitian  Neng Ika  Kurniati  dkk.  Berdasarkan komunikasi, interaksi, dan gejala perilaku anak, metode fuzzy Tsukamoto diharapkan dapat  mendiagnosis autisme pada anak ADHD dalam penelitian ini. Hasil diagnosa akan memudahkan orang tua untuk  memilih tindakan yang terbaik bagi anaknya yang mengalami autisme. Proses perhitungan metode fuzzy Tsukamoto menghasilkan nilai 17 ,55[11].  Karya  I. Suryani  dan  P. Sari,  "Teknik  Tsukamoto  untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Menular pada  Manusia", telah  diterbitkan.  Perhitungan  yang  digunakan  dalam  penyelidikan  ini  menghasilkan  nilai  0,708[12].  Pendekatan Certainty  Factor  digunakan  dalam  penelitian  “E-System  for  Expert  Diagnosing  Diabetes  Memanfaatkan  Metode Fuzzy Tsukamoto” yang dilakukan oleh Ibnu Utomo Wahyu Mulyono dkk. untuk mendiagnosa diabetes berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien. maka hasil akhir akan ditentukan tergantung dari gejala yang dialami. Ditemukan hasil  positif,  dengan  nilai  42,05[13].  Kajian  oleh  Weli  Nelfita  Anggraini  dkk.,  “Sistem  Pakar  Mengidentifikasi Kleptomania  dengan  Teknik  Fuzzy  Berbasis  Web,”  tersedia  online.  Pasien  dalam  penyelidikan  ini  memiliki kleptomania akut dengan nilai 0,8, menurut metode fuzzy Tsukamoto[14].
Penulis  akan  melakukan  penelitian  tentang  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  mucopolysaccharidosis  tipe II dengan menggunakan uraian berikut sebagai  panduan. Temuan penelitian ini seharusnya memberi  tahu pasien dan orang tua mereka tentang tanda dan gejala mucopolysaccharidosis tipe II.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Mucopolysaccharidosis Tipe II
Sindrom Hunter, umumnya dikenal sebagai mucopolysaccharidosis tipe II (MPS tipe II), adalah kondisi langka yang didefinisikan oleh disfungsi metabolisme mucopolysaccharide yang disebabkan oleh kekurangan enzim lisosom[2]. Karena mereka mengubah produk limbah menjadi molekul  lain yang dapat digunakan sel, lisosom dapat  dianggap sebagai hub untuk daur ulang sel[15]. Pasien sindrom Hunter akan membutuhkan prosedur berulang karena akumulasi glikosaminogik akan mengubah struktur jaringan dan organ karena tidak dapat dicerna sepenuhnya[16].
Wajah  kasar,  perawakan  kecil,  sendi  kaku,  keterlambatan  perkembangan,  dan  kesulitan  intelektual  adalah beberapa karakteristik klinis awal pasien MPS tipe II. Selain itu, hidrosefalus komunikan, kegagalan katup jantung, dan kompresi saraf tulang belakang dapat terjadi dalam situasi yang ekstrim[3].

## 2.2 Metode Fuzzy Tsukamoto
Pendekatan fuzzy Tsukamoto sangat serbaguna dan memiliki toleransi terhadap data. Strategi ini memiliki keunggulan insting  dan  mampu  membagikan  jawaban  berdasarkan  informasi  yang  bersifat  kualitatif,  tidak  tepat,  dan membingungkan[17].  Metode  ini  menggunakan  himpunan  fuzzy  yang  mengandung  fungsi  organik  monoton  yang disebut fuzzifikasi untuk mewakili setiap aturan. Oleh karena itu, berdasarkan predikat atau nilai minimum dan z dari masing-masing  basis,  keluaran  setiap  aturan  adalah  nilai  tegas.  Rata-rata  tertimbang  didefuzzifikasi  untuk menghasilkan hasil akhir[18].
Tahapan proses inferensi metode Tsukamoto adalah sebagai berikut:
a. Fuzzyfikasi
Fuzzifikasi, atau mengubah nilai perusahaan menjadi nilai fuzzy, adalah langkah awal dalam perhitungan fuzzy. Persamaan berikut menggambarkan proses fuzzifikasi:
𝑥 = 𝑓𝑢𝑧𝑖𝑓𝑖𝑒𝑟 (𝑥 0 ) (1)
Keterangan: x= fuzifier (x 0 ) (x 0 )= crisp b. Penataan rule
Metode akan membuat aturan yang akan disimpan dalam basis keanggotaan fuzzy sebagai pernyataan IF-THEN. c. Mesin Inferensi
Fuzzifikasi setiap aturan preset adalah bagaimana input fuzzy diubah menjadi output fuzzy (Aturan JIKA-MAKA). Keluaran setiap aturan dihitung dengan mendapatkan nilai predikat alfa menggunakan fungsi implikasi MIN, yang ditunjukkan pada rumus berikut:
𝑍 1 , , 𝑍 2 , … . 𝑍 𝑖 (2)
d. Defuzzyfikasi
Proses defuzzifikasi memerlukan pengubahan keluaran fuzzy sesuai dengan fungsi keanggotaan yang disediakan, menjadi nilai asertif. Rumus berikut mewakili defuzzifikasi:
𝑍 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑍 𝑖 ∑ 𝑎 𝑖 (3)
2.3 Tahapan Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1864 − 1869 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3214
Langkah-langkah penelitian yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian ini tercantum di bawah ini. Beberapa tahapan penelitian dapat diuraikan, antara lain: a. Identifikasi Masalah
Pada  titik  ini,  diperlukan  penelitian  untuk  mengangkat  masalah  tersebut  untuk  didiskusikan  dan  membantu memecahkan situasi tersebut.
b. Mengumpulkan Data
Pengumpulan  berbagai  data  yang  akan  digunakan  untuk  memperkirakan  kemungkinan  bahwa  pasien  akan mengembangkan penyakitnya sangat penting untuk keberhasilan penelitian ini.
c. Studi Literatur
Tujuan dari fase ini adalah untuk lebih memperkenalkan peneliti dengan sistem pakar, pendekatan faktor kepastian, dan sumber daya penelitian yang dibutuhkan.
d. Analisa Penerapan metode
Gunakan teknik yang digunakan selama tahap penelitian untuk menganalisis masalah dan memproses data. Dalam penelitian ini, teknik fuzzy tsukamoto digunakan.
e. Membuat Laporan
Setelah  melakukan  penelitian,  penulis  menyusun  laporan  penelitian  untuk  melihat  apakah  hasilnya  konsisten dengan hipotesis mereka dan memungkinkan mereka mencapai kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto
Para ahli mencari informasi dan mengumpulkannya pada periode ini. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang penyakit mucopolysaccharidosis  tipe  II  yang  disebabkan  oleh  penumpukan  molekul  mucopolysaccharide  melalui  analisis. Sepuluh faktor yang membentuk input atau gejala untuk sistem ini, seperti yang ditunjukkan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Tabel Gejala No Gejala Kode 1 Pembengkakan bibir dan lidah serta penebalan G1 2 kulit tebal dan elastis G2 3 pendek, tangan lebar dengan jari-jari melengkung dan kaku G3 4 tahap pertumbuhan lanjut G4 5 Masalah sendi yang membatasi gerakan dalam tubuh G5 6 masalah pernapasan di malam hari G6 7 infeksi yang umum, terutama pada sistem pernapasan. G7 8 sering infeksi telinga dan gangguan pendengaran G8 9 Gangguan pencernaan G9 10 Penipisan tulang G10
Hanya  algoritma  teknik  fuzzy  Tsukamoto  yang  digunakan.  Berdasarkan  karakteristik  yang  telah  diberikan, sistem pakar yang akan dibangun menghasilkan keluaran status penyakit MPS tipe II. Setiap status penyakit MPS tipe II dalam penyelidikan ini dibagi menjadi dua kelas: MPS tipe II positif dan tipe II negatif.

## 3.1.1 Fuzzyfikasi
Tujuan dari fuzzyfikasi adalah untuk membuat input data perusahaan menjadi lebih tidak pasti. Nilai input perusahaan ditentukan  dengan  menggunakan  himpunan fuzzy [19].  Gejala  dalam  tabel  1  digunakan  untuk  memandu  prosedur fuzzifikasi ini yang terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Input data pasien Kriteria Fuzzyfikasi Normal Abnormal G1 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 8 10 − 1 = 0,22 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 8 − 1 10 − 1 = 0,78
G2 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 7 10 − 1 = 0,33 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 7 − 1 10 − 1 = 0,67
G3
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 6 10 − 1 = 0,44 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 6 − 1 10 − 1 = 0,56 G4 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 9 10 − 1 = 0,11 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 9 − 1 10 − 1 = 0,89 G5 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 7 10 − 1 0,33 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 7 − 1 10 − 1 = 0,67

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1864 − 1869 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3214
G6 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 8 10 − 1 = 0,22 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 8 − 1 10 − 1 = 0,78
G7 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 6 10 − 1 = 0,44 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 6 − 1 10 − 1 = 0,56
G8 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 7 10 − 1 = 0,33 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 7 − 1 10 − 1 = 0,67
G9 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 5 10 − 1 = 0,56 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 5 − 1 10 − 1 = 0,44
G10 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 10 − 5 10 − 5 = 0,56 𝑈𝑏𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 5 − 1 10 − 1 = 0,44
Menghitung nilai positif dan negative sesuai gejala, dengan persamaan dibawah ini.
𝜇𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓[𝑧] = 𝑏 − 𝑧 𝑏 − 𝑎
𝜇𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒[𝑧] = 𝑧 − 𝑎 𝑏 − 𝑎

## 3.1.2 Pembentukan Rules
Berdasarkan pembuatan set dan variabel fuzzy sebelumnya, hasilnya adalah kelas penyakit MPS tipe II positif atau negatif, dengan variabel input terdiri dari 10 gejala. Peraturan yang akan diikuti dalam penelitian ini tercantum pada tabel 4.
Tabel 4. Rule Masing-Masing Gejala Rule G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 Keputusan R1 AbN  AbN AbN AbN AbN AbN AbN AbN AbN AbN positif R2 AbN N N AbN N N
N N N N negative R3 AbN  AbN N N AbN AbN N N N AN positif R4 AbN AbN AbN
N AbN AbN AbN AbN N N positif R5 AbN N N N AbN N N N AbN AbN negative R6 N N N AbN N
N AbN N N N negative R7 N AbN AbN N AbN AbN AbN AbN N AbN positif R8 N N N N AbN
N
N N AbN N negative R9 N AbN AbN
N AbN AbN N AbN  AbN  AbN positif R10 N N N N N N N N N N negative
Keterangan:
N = Normal
AbN  = Abnormal

## 3.1.3 Mesin Inferensi
Tingkat keanggotaan setiap variabel diputuskan dalam proses penalaran langkah ini, dan kemudian diperiksa terhadap norma yang telah ditetapkan sebelumnya.
Tabel 5. Inferensi MIN dan Nilai z Setiap Rule
Rule G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10  Keputusan 𝛼 pred i Z i R1 0,78  0,67  0,56  0,89  0,67  0,78  0,56  0,67  0,44  0,44 positif 0,44 0,56 R2 0,78  0,33  0,44  0,89  0,33  0,22  0,44  0,33  0,56  0,56 negative 0,22 0,78 R3 0,78 0,67  0,44  0,11  0,67  0,78  0,44  0,67  0,56  0,44 positif 0,11 0,89 R4 0,78 0,67  0,56  0,11  0,67  0,78  0,56  0,67  0,56  0,56 positif 0,11 0,89 R5 0,78 0,33  0,44  0,11  0,67  0,22  0,44  0,33  0,44  0,44 negative 0,11 0,89 R6 0,22  0,33  0,44  0,89  0,33  0,22  0,56  0,33  0,56  0,56 negative 0,22 0,78 R7 0,22  0,67  0,56  0,11  0,67  0,78  0,56  0,67  0,56  0,44 positif 0,11 0,89 R8 0,22 0,33 0,44 0,11 0,67 0,78 0,44 0,33 0,44 0,56 negative 0,11 0,89 R9 0,22 0,67 0,44 0,11 0,67 0,78 0,44 0,67 0,44 0,44 positif 0,11 0,89 R10 0,22 0,33 0,44 0,11 0,33 0,22 0,44 0,33 0,56 0,56 negative 0,11 0,89

## 3.1.4 Defuzzyfikasi
Output  fuzzy  kemudian  harus  didefuzzifikasi.  Pendekatan  Tsukamoto  menggunakan  metode  Weight  untuk mendefuzzifikasi aturan dengan cara membagi jumlah hasil a*z dengan jumlah an pada setiap aturan[20].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1864 − 1869 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3214
𝑍 = 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑1 ∗ 𝑍 1 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑2 ∗ 𝑍 2 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑3 ∗ 𝑍 3 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑4 ∗ 𝑍 5 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑5 ∗ 𝑍 5 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑6 ∗ 𝑍 6 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑7 ∗ 𝑍 7 +𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑8 ∗ 𝑍 8 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑9 ∗ 𝑍 9 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑10 ∗ 𝑍 10 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑1 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑2 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑3 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑4 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑5 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑6 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑7 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑8 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑9 + 𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑10 𝑍 = (0,44 ∗ 0,56) + (0,22 ∗ 0,78) + (0,11 ∗ 0,89) + (0,11 ∗ 0,89) + (0,11 ∗ 0,89) + (0,22 ∗ 0,78) +(0,11 ∗ 0,89) + (0,11 ∗ 0,89) + (0,11 ∗ 0,89) + (0,11 ∗ 0,89) 0,44 + 0,22 + 0,11 + 0,11 + 0,11 + 0,22 + 0,11 + 0,11 + 0,11 + 0,11 𝑍 = 0,25 + 0,17 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,17 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 0,44 + 0,22 + 0,11 + 0,11 + 0,11 + 0,22 + 0,11 + 0,11 + 0,11 + 0,11 𝑍 = 1,29
1,65

## 𝑍 = 0,78
Didapatkan keanggotaan masing-masing variabel dan kemudian membandingkannya datang berikutnya setelah mendapatkan nilai Z. Derajat keanggotaan fuzzy pada setiap himpunan adalah sebagai berikut jika z = 0,78: a. Himpunan fuzzy positif = 1 b. Himpunan fuzzy negative = 0
Perbandingan nilai himpunan keluaran di atas himpunan fuzzy positif mengungkapkan bahwa yang pertama lebih unggul dari yang terakhir. Nilai himpunan himpunan fuzzy positif adalah 1, sedangkan nilai himpunan fuzzy negatif adalah 0. Jadi, perhitungan berdasarkan temuan metodologi ini menunjukkan bahwa pasien positif mengidap penyakit MPS tipe II.

## 4. KESIMPULAN
Penulis  penelitian  sampai  pada  kesimpulan  bahwa  teknik  fuzzy  Tsukamoto  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis penyakit pasien berdasarkan gejalanya dengan melalui empat langkah: fuzzifikasi, penentuan aturan, mesin inferensi, dan  terakhir  defuzzifikasi.  Jika  penyakit  MPS  tipe  II  telah terdeteksi  pada  pasien  akan  tergantung  pada  nilai  yang didapat.

## REFERENCES
[1] F.  Dʹavanzo,  L.  Rigon,  A.  Zanetti,  and  R.  Tomanin,  “Mucopolysaccharidosis  type  II:  One  hundred  years  of  research, diagnosis, and treatment,” Int. J. Mol. Sci. , vol. 21, no. 4, 2020.
[2] A. N. Auerkari, A. Ade, and W. Ramlan, “Manajemen Anestesia pada Sindrom Hunter,” 2019.
[3] T. J. Airlangga, “Gangguan pendengaran dan gangguan jalan napas bagian atas pada Mukopolisakaridosis tipe II,” Oto Rhino Laryngol. Indones. , vol. 48, no. 2, p. 173, 2019.
[4] J. Arifin, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Manusia Menggunakan Knowledge Base System dan Certainty Factor,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 10, no. 2, pp. 50–64, 2016.
[5] Y. Apridiansyah, N. David, M. Veronika, R. Oktarini, and J. Pseudocode, “Untuk Menentukan Tipe Autisme Pada Anak Usia 4-6 Tahun Dengan Metode Forward Chaining,” pp. 97–104, 2017.
[6] B. Yuwono, “Pengembangan Sistem Pakar Pada Perangkat Mobile Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi,” Semin. Nas. Inform. 2010 (semnasIF 2010) , vol. 1, no. Seminar Nasional Informatika semnasIF, pp. 42–50, 2010.
[7] S. Palupi, S. Lailiyah, and N. Astutiningsih, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Pada Anak Berbasis Web,” Sebatik , vol. 12, no. 1, pp. 31–37, 2018.
[8] M. Zamri et al. , “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Maag dan Usus Buntu Berbasis Web,” JEKIN-Jurnal Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 24–34, 2022.
[9] A. I. Falatehan, N. Hidayat, and K. C. Brata, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 8, pp. 2373–2381, 2018.
[10]  D. O. Kurniawati and T. F. Efendi, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Diagnosa Penyakit Demam Berdarah,” J. Inform. Komput. dan … , vol. 2020, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[11]  N.  I.  Kurniati,  R.  R.  El  Akbar,  and  P.  Wijaksono,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Pada  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa Autisme Pada Anak,” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[12]  I. S. Faradisa and D. P. Sari, “Metode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia,” Elektrika , vol. 01, no. 01, pp. 01–06, 2017.
[13]  I. U. W. Mulyono, Y. Kusumawati, A. Susanto, and D. I. I. Ulumuddin, “E-Sistem Pakar Diagnosa Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Pros. Semin. Nas. Lppm Ump , vol. 0, no. 0, pp. 515–522, 2021.
[14]  W. N. Anggraini, R. A. Mahessya, and D. Saputra, “Sistem Pakar untuk Mendeteksi Kleptomania dengan Metode Fuzzy Berbasis Web,” vol. 1, no. 1, pp. 19–27, 2021.
[15]  E. S. Han and A. goleman, daniel; boyatzis, Richard; Mckee, “Biologi Sel Unit Terkecil Penyusun Tubuh Makhluk Hidup,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[16]  A. Alatas and B. Pratama, “Tatalaksana Jalan Napas pada kasus Mukopolisakaridosis tipe II : Kasus Serial,” Maj. Anest. Crit. Care , vol. 39, no. 3, pp. 159–168, 2021.
[17]  M.  Lusmiawati,  E.  Fatkhiyah,  and  A.  Hamzah,  “Penentuan  objek  wisata  kota  bandung  menggunakan  metode  fuzzy

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1864 − 1869 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3214
tsukamoto,” J. Scr. , vol. 9, no. 2, pp. 142–151, 2021.
[18]  A. Mulyanto and A. Haris, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Jam Overtime Pada Produksi Barang di PT Asahi Best Base Indonesia ( ABBI ) Bekasi Abstrak,” Inform. SIMANTIK , vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2016.
[19]  D. Giawa and M. Marbun, “Implementasi Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga Coating Mobil Di Prime Coating Medan,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[20]  F.  Satria  and A.  J.  P.  Sibarani,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berbasis Java Desktop,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 1, pp. 130–149, 2020.