## Sistem Informasi Diagnosis Ikterus Neonatorum Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto

## Arvita Agus Kurniasari
Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia arvita@polije.ac.id

## Trismayanti Dwi Puspitasari
Jurusan Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia trismayanti@polije.ac.id

## Ria Chandra Kartika
Jurusan Kesehatan Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia ria_chandra@polije.ac.id
Abstract—  The  infant  mortality  rate  under  one-year-old (Infant Mortality Rate) in Indonesia is relatively high compared to  other  Southeast  Asian  countries.  It  needs  to  be  a  concern because the value of a country'sInfant's Mortality Rate (IMR) can  reflect  its  health  level.  Thus,  the  IMR  can  be  a  sensitive benchmark  of  the  government's  efforts  to  improve  public health.  One  of  the  causes  of  IMR  is  jaundice  (Icterus Neonatorum),  with  the  characteristics  of  the  baby's  skin  color turning yellow. Babies can experience physiological (standard) or  pathological  (severe)  types  of  jaundice  depending  on  the symptoms  they  cause,  and  the  two  types  are  complicated  to distinguish. So based on these problems, it is necessary to create an information system for diagnosing jaundice in neonates using the  Tsukamoto  fuzzy.  By  using  this  system,  the  public  will  be able  to  find  out  the  severity  of  jaundice  in  infants  and  get education  about  jaundice.  The  information  system  for  the diagnosis of Neonatorum uses the Tsukamoto fuzzy method to determine the severity of the diagnosis based on gestational age, baby's weight, and degree of jaundice. The results displayed are the percentage of the severity of neonatal jaundice. After testing the  accuracy,  results  show  that  80%  of  the  system  can  run according to the expected scenario.

## Keywords— Neonatal Jaundice; Information Systems; Fuzzy
Logic.
Abstrak—  Tingkat  kematian  bayi  dibawah  satu  tahun (Angka  Kematian  Bayi)  di  Indonesia  saat  ini  terbilang  cukup tinggi jika dibandingkan dengan negara-negara Asia Tenggara lainnya. Hal tersebut perlu menjadi perhatian, dikarenkan nilai tingkat  Angka  Kamatian  Bayi  (AKB)  suatu  negara  dapat mencerminkan  tingkat  kesehatan  negara  tersebut.  Dengan demikian  AKB  dapat  menjadi  tolak  ukur  yang  sensitif  dari upaya pemerintah dalam meningkatkan kesehatan masyarakatnya. Salah satu penyebab dari AKB adalah penyakit kuning (Icterus Neonatorum), dengan ciri-ciri warna kulit bayi berubah  menjadi  kuning.  Bayi  dapat  mengalami  ikterus  jenis fisiologis (normal) atau patologis (berat) bergantung dari gejala yang  ditimbulkannya,  dan  kedua  jenis  tersebut  sangat  sulit untuk  dibedakan.  Maka  berdasarkan  permasalahan  tersebut perlu  dibuat  sebuah  sistem  informasi  diagnosis  ikterus  pada neonatus  dengan  menggunakan  fuzzy  tsukamoto.  Diharapkan dengan  menggunakan  sistem  ini  nantinya  masyarakat  dapat mengetahui  tingkat  keparahan  ikterus  yang  diidap  oleh  bayi, sekaligus  mendapatkan  edukasi  mengenai  ikterus.  Sistem informasi  diagnosis  Neonatorum  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto  untuk  menentukan  diagnosis  tingkat  keparahan didasarkan pada usia kehamilan, berat badan bayi dan derajat ikterus.  Hasil  yang  ditampilkan  berupa  persentase  keparahan ikterus  neonatorum.  Setelah  dilakukan  pengujian  akurasi
kepada  pakar  didapatkan  hasil  80%  sistem  dapat  berjalan sesuai dengan skenario yang diharapkan.
Keywords— Ikterus Neonatorium; Sistem Informasi; Logika Fuzzy.

## PENDAHULUAN
Bayi  memiliki  ketahanan  yang  rendah  untuk  sehat  dan hidup. Angka Kematian Bayi (AKB) biasa digunakan untuk mengukur atau menghitung ketahanan bayi, AKB merupakan salah satu indikator untuk menentukan derajat kesehatan  [1] Salah satu penyebab AKB yang masih tinggi adalah penyakit kuning [2]. Penyakit kuning atau biasa disebut dengan ikterus merupakan perubahan warna kulit, sklera mata atau jaringan lainnya  (membran  mukosa)  yang  menjadi  kuning  karena pewarnaan  oleh  bilirubin  yang  meningkat  kadarnya  dalam sirkulasi  darah  [3].  Bayi  dapat  mengalami  ikterus  fisiologis (normal)  dan  patologis  (parah)  tergantung  dari  gejala  yang ditimbulkan. Dari kedua jenis penyakit kuning tersebut, sulit untuk membedakan antara penyakit kuning yang normal dan yang  parah  tanpa  pemeriksaan  lebih  lanjut  sehingga kebanyakan  orang  salah  dalam  melakukan  pengobatan  awal [4].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  akan  dibuat  suatu sistem  informasi  untuk  diagnosis  penyakit  kuning  pada neonatus  dengan  metode  fuzzy  tsukamoto.  Metode  Fuzzy Tsukamoto  merupakan    metode    yang  memiliki    toleransi terhadap data dan sangat fleksibel [5]. Kelebihan  dari metode Tsukamoto  yaitu  bersifat  intuitif  dan  dapat    memberikan tanggapan    berdasarkan    informasi  yang  bersifat  kualitatif, tidak  akurat,  dan  ambigu  [6].  Dengan  metode  ini,  semua kriteria itu memiliki nilai yang sama sehingga tidak memiliki bobot yang berbeda seperti metode lain [7]. Sehingga dengan menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  merupakan  pilihan yang  tepat  karena  mempertimbangkan  semua  kriteria  yang akan  diperhitungkan  [8].  Parameter  atau  variabel  yang digunakan untuk menentukan diagnosis  Ikterus  Neonatorum pada  penelitian  ini  yaitu  usia  kehamilan,  kelahiran,  berat badan bayi dan derajat kuning.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  digunakan  sebagai referensi pada penelitian ini. Menurut penelitan Buana (2017), Bayi yang baru lahir dengan keadaan ikterus (kuning) adalah kasus  yang  sering  dijumpai.  Sekitar  60%  bayi  yang  lahir normal menjadi ikterus pada minggu awal kelahiran. Metode yang dipakai dalam penelitian ini yaitu Information Research (IS  Research).  Untuk  mendeteksi  warna  kuning  pada  tubuh bayi menggunakan Teknik pengolahan citra yaitu melakukan
foto  tubuh  bayi  dan  memprosesnya  menggunakan  teknik pengolahan  citra  [9].  Pada  penelitian  Pandu  (2021), membangun  sebuah  sistem  pakar  dengan  menggunakan metode  K-Neares  Neighbor  untuk  mendiagnosa  penyakit kuning (jaundice atau icterus). Dan berdasarkan perhitungan hasil  kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  penyakit  kuning tinggi  didapatkan  nilai  sebesar  0,563  atau  56,3%  [10].  Pada penelitian  Achmad  (2018),  mengembangkan  sebuah  sistem pakar  dalam  melakukan  diagnosis  penyakit  hati  ataupun mengenali  gejala-gejala umum  dari  penyakit hati.  Pengujian usability  pada  penelitian  ini  memiliki  nilai  rata-rata  mean 4,425.  Dengan  nilai  rata-rata  mean  tersebut  sistem  yang dibangun  dapat digunakan dengan baik oleh pengguna  [11]. Pada penelitian Safik (2012), pada penelitian ini memberikan gambaran  mengenai  perbedaan  hasil  akhir  pada  penerapan metode  Tsukamoto  dan  Mamdani  yaitu  pada  proses defuzzifikasi,  sehingga  diketahui  metode  mana  yang  lebih cocok  diterapkan  untuk  merekomendasi  nilai  simpanan dengan  output  yang  dibatasi  nilai  tertentu  (batas  bawah  dan atas simpanan) [12].

## METODOLOGI
Metodologi  sistem  informasi  diagnosis  Neonatorum menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  terdiri dari beberapa tahapan yaitu:

## A. Variabel
Variabel  merupakan  faktor  yang  dapat  menentukan tingkat  keparahan  penyakit  ikterus  neonatorum  pada  bayi. Pemilihan  variabel  berat  badan  dan  usia  kelahiran dikarenakan  bayi  yang  baru  lahir  disarankan  untuk diklasifikasikan  supaya  dapat  diketahui  pertumbuhannya. Untuk  mengetahui  kadar  kuning  pada  bayi  maka  digunakan acuan kramer dengan melihat persebaran kuning pada tubuh
bayi yang akan diklasifikasikan dengan satuan kramer. Selain itu,  dari  dr.  Anindita  Pramadyasiwi  sebagai  ahli  telah dikonfirmasi bahwa variabel tersebut dapat digunakan untuk penelitian ini. Faktor yang dimaksud yaitu usia kelahiran bayi (usia  kandungan  saat  bayi  dilahirkan),  berat  badan  bayi  dan derajat  kuning  bayi  Berikut  batas  nilai  masing-masing variabel  untuk  menentukan  tingkat  keparahan  ikterus neonatorum  sebagai  variabel  input  yang  ditampilkan  pada Tabel 1.
TABEL I. D ATA V ARIABEL No Nama Variabel Kategori Rentang Nilai 1 Usia Kelahiran Prematur 28 – 36 Minggu Normal 36 – 40 Minggu Posterm 41 – 43 Minggu 2 Berat Badan Bayi Kurang 1.800 – 2.500 Gram Normal 2.500 – 3.500 Gram Lebih 3.500 – 4.000 Gram 3 Derajat Kuning Normal 0 – 1 Cukup Tinggi 2 – 3 Tinggi 3 – 5

## B. Alur Fuzzy Tsukamoto
Tahapan  dari  metode  fuzzy  Tsukamoto  pada  penelitian  ini terdiri dari 5 tahapan yaitu, fuzzifikasi, kemudian melakukan penalaran  yaitu  menghitung  alpha  predikat  dengan  fungsi implikasi  MIN,  dilanjutkan  agregasi  semua  rule,  kemudian defuzzifikasi  yaitu  proses  rata-rata  terbobot  hingga  diproleh output. Tahapan fuzzy Tsukamoto dapat dilihat pada Gambar 2.

## C.  Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  informasi  diagnosis  Neonatorum menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  terdiri dari beberapa tahapan yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar. 1. Tahapan Fuzzy Tsukamoto
Gambar. 2. Perancangan Sistem
HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode sistem informasi diagnosis Neonatorum menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  terdiri dari beberapa tahapan yaitu:

## A. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikasi)
Penelitian  ini  menggunakan  3  variabel  yaitu  usia kelahiran,  berat  bayi  dan  derajat  kuning,  sehingga  variabel tersebut yang akan diproses pada fuzzifikasi.

## 1. Usia Kelahiran
Yang dimaksudkan dengan usia kelahiran merupakan usia kandungan  atau  kehamilan  saat  bayi  dilahirkan.  Menurut IDAI  (Ikatan  Dokter  Anak  Indonesia),  usia  kelahiran diklasifikasikan  menjadi  3  yaitu,  bayi  kurang  bulan
Input • Master Data: data variabel masukan ikterus neonatorum
• Hak Akses: admin (pakar) dan user
Proses − Fuzzyfikasi − Inferensi − Defuzzifikasi

## Output
• Variabel keluaran tingkat gejala ikterus
• Data penanganan penyakit Ikterus Neonatorum.
(prematur), bayi cukup bulan (normal) dan bayi lebih bulan (postterm).  Rentang  nilai  usia  kelahiran  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
TABEL II. R ENTANG N ILAI V ARIABEL U SIA K ELAHIRAN
No Usia Kelahiran Rentang (minggu) 1 Prematur 28 – 36 2 Normal 36 – 40 3 Posterm 41 – 43
Fungsi keanggotaan Usia Kelahiran:
µ prematur = { 0, x  ≥  38 (38−𝑥)
(38−34) , 34  ≤  x  ≤  38
1, x  ≤  34
(3)
µ normal = {
0, x  ≤  34 dan  x  ≥  40
(𝑥−34)
(38−34) , 34  ≤  x  ≤  38
(40 − 𝑥)
(40−38) , 38  ≤  x  ≤  40
(4)
µ posterm = { 0, x  ≤  38 (𝑥−34)
(38−34) , 38  ≤  x  ≤  44
1 , x  ≥  44 (5)
Gambar. 3. Fungsi Keanggotaan Usia Kelahiran

## 2. Berat Badan Bayi
Merupakan  berat  badan  bayi  saat  dilahirkan.  IDAI mengelompokkan berat badan bayi menjadi 3 yaitu, berat lahir kurang, berat lahir cukup dan berat lahir lebih. Rentang nilai berat badan dapat dilihat pada Table 3.
TABEL III.
R ENTANG N ILAI V ARIABEL B ERAT B ADAN B AYI No Berat Badan Rentang (gram) 1 Kurang 1.800 – 2.500 2 Normal 2.500 – 3.500 3 Lebih 3.500 – 4.000
Fungsi keanggotaan Berat Badan:
µ kurang = { 0, x  ≥  3000 (3000−𝑥)
(3000−1000) , 1000  ≤  x  ≤  3000
1 , x  ≤  1000 (6) µ normal = { 0, x  ≤  1000 dan x  ≥  5000
(𝑥−3000)
(3000−1000) , 1000  ≤  x  ≤  3000
(5000−𝑥)
(5000−3000) , 3000  ≤  x  ≤  5000
(7)
µ lebih = { 0, x  ≤  3000
(𝑥−3000)
(5000−3000) , 3000  ≤  x  ≤  5000 1, x  ≥  5000
(8)
Gambar. 4. Fungsi Keanggotaan Berat Badan

## 3. Derajat Ikterus
Disebut  juga  dengan  derajat  kuning  pada  bayi,  yaitu persebaran  warna  kuning  pada  anggota  tubuh  bayi.  Derajat ikterus ditentukan dengan mengacu pada Aturan Kramer.
Fungsi keanggotaan Derajat Ikterus:
µ normal = { 1, x  ≤  1
(2−𝑥) (2−1) , 1  ≤  x  ≤  2
0 , x  ≥  2 (9)
µ cukup tinggi = { 0, x  ≤  1 dan x  ≥  4 (𝑥−1) (2−1) , 1  ≤  x  ≤  2 1 , 2  ≤  x  ≤  3 (10)
µ tinggi = { 0, x  ≤  3 (𝑥−3) (5−3) , 3  ≤  x  ≤  4
1, x  ≥  4
(11)
Gambar. 5. Fungsi Keanggotaan Derajat Ikterus

## B. Pembentukan Rule
Aturan yang dibentuk dengan kombinasi dari variabel dan keanggotaan  yang  digunakan.  Dari  kombinasi  tersebut dikonfirmasi  oleh  dr.  Anindita  Pramadyasiwi  berdasarkan pengetahuan dan keadaan yang sesuai untuk diimplementasikan  dalam  sistem  supaya  dapat  menarik kesimpulan  dari  permasalahan  yang  dimasukkan  sehingga dapat  memberikan  solusi  yang  tepat.  Pada  Tabel  4 menunjukan aturan dari pakar yang digunakan oleh sistem.
TABEL IV.
R ULE F UZZY T SUKAMOTO
No Rule
1 IF usia lahir prematur AND berat bayi kurang AND derajat kuning normal THEN tingkat ikterus normal
2 IF usia lahir prematur AND berat bayi kurang AND derajat kuning cukup tinggi THEN tingkat ikterus cukup parah
3 IF usia lahir prematur AND berat bayi kurang AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah
4 IF usia lahir prematur AND berat bayi normal AND derajat kuning normal THEN tingkat ikterus normal
5 IF usia lahir prematur AND berat bayi normal AND derajat kuning cukup tinggi THEN tingkat ikterus normal
6 IF usia lahir prematur AND berat bayi normal AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah
7 IF usia lahir normal AND berat bayi kurang AND derajat kuning normal THEN tingkat ikterus normal
8 IF usia lahir normal AND berat bayi kurang AND derajat kuning cukup tinggi THEN tingkat ikterus cukup parah
9 IF usia lahir normal AND berat bayi kurang AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah
10 IF usia lahir normal AND berat bayi normal AND derajat kuning normal THEN tingkat ikterus normal
11 IF usia lahir normal AND berat bayi normal AND derajat kuning cukup tinggi THEN tingkat ikterus cukup parah
12 IF usia lahir normal AND berat bayi normal AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah
14 IF usia lahir normal AND berat bayi lebih AND derajat kuning cukup tinggi THEN tingkat ikterus cukup parah
15 IF usia lahir normal AND berat bayi lebih AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah
16 IF usia lahir prematur AND berat bayi lebih AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah
17 IF usia lahir posterm AND berat bayi normal AND derajat kuning normal THEN tingkat ikterus normal
18 IF usia lahir posterm AND berat bayi normal AND derajat kuning cukup tinggi THEN tingkat ikterus cukup parah
19 IF usia lahir posterm AND berat bayi normal AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah
20 IF usia lahir posterm AND berat bayi lebih AND derajat kuning normal THEN tingkat ikterus normal
21 IF usia lahir posterm AND berat bayi lebih AND derajat kuning cukup tinggi THEN tingkat ikterus cukup parah
22 IF usia lahir posterm AND berat bayi lebih AND derajat kuning tinggi THEN tingkat ikterus parah

## C. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  merupakan  proses  menghitung  nilai  rata- rata berbobot berdasarkan hasil perkalian antara nilai derajat keanggotaan  dengan  nilai  hasil  inferensi  fuzzy  dan  dibagi dengan  jumlah  keseluruhan  nilai  hasil  inferensi  fuzzy.  Pada Tabel 5 menunjukkan perhitungan dari salah satu studi kasus pada bayi lahir di usia kehamilan 37 minggu memiliki berat 3.200  gram  dan  terlihat  berwarna  kuning  pada  kepala  dan badan  bagian  kepala,  badan  atas,  perut,  tangan  dan  kaki (derajat kuning 4).
TABEL V. P ERHITUNGAN D EFUZZIFIKASI Variabel Fuzzyfikasi Range Nilai Nilai μ usia kehamilan (37) Normal 34 ≤ x ≤ 38 (𝑥−34) (38−34) = (36−34) (38−34) = 0,5 berat bayi (3200 gram) Normal 3000 ≤ x ≤ 5000 (5000 − 𝑥) (5000 − 3000) = (5000 − 3200) (5000 − 3000) = 0,6 Lebih 3000 ≤ x ≤ 5000 (𝑥 − 3000) (5000 − 3000) (3200 − 3000) (5000 − 3000) =0,1 derajat ikterus (4) Cukup Tinggi x ≤ 1 dan x ≥ 4 0 Tinggi x ≥ 4 1
Berdasarkan  nilai  derajat  keanggoatan  dan  agregasi melalui  perhitungan  inferensi  terhadap  inputan  usia kehamilan  (37),  berat  bayi  (3200  gram)  dan  derajat  ikterus (4),    maka  didapatkan  nilai  ikterus  dengan  pendekatan melalui  22  rule  menunjukkan  hasil  seperti  pada  Tabel  6. Terdapat 4 Rule yang mendekati hasil perhitungan inferensi, yaitu  tingkat  ikterus  cukup  parah,  parah,  cukup  parah  dan parah
TABEL VI. P ERHITUNGAN I NFERENSI Rule Usia Kehamilan Berat Bayi Derajat Kuning Nilai 11 Normal Normal Cukup Tinggi cukup parah 12 Normal Normal Tinggi parah 14 Normal Lebih Cukup Tinggi cukup parah 15 Normal Lebih Tinggi parah
Pada metode fuzzy tsukamoto untuk memperoleh nilai α- predikat pada setiap rule adalah dengan menggunakan fungsi implikasi min, sehingga pada setiap rule dicari nilai minimal dari  tiap  variabel.  Tingkat  keparahan  dibagi  menjadi  3 dengan  nilai  indeks  masing-masing  yaitu  tingkat  ikterus normal  (0,3),  tingkat  ikterus  cukup  parah  (0,6)  dan  tingkat ikterus parah (0,8). Pada Tabel 7 menujukkan hasil inferensi fuzzy.
TABEL VII. H ASIL INFERENSI FUZZY Rule Usia Berat Derajat Tingkat Minimal
Kehamilan Bayi Kuning (z) (a) 11 0,5 0,6 0 0,6 0 12 0,5 0,6 1 0,8 0,5 14 0,5 0,1 0 0,6 0 15 0,5 0,1 1 0,8 0,1
𝑍 = 𝛼1∗𝑧1+𝛼2∗𝑧2+𝛼3∗𝑧3+𝛼4∗𝑧4
𝛼1+𝛼2+𝛼3+𝛼4
= 0 ∗ 0.6 + 0.5 ∗ 0.8 + 0 ∗ 0 + 0 ∗ 0.6 + 0.1 ∗ 0.8 0 + 0.5 + 0 + 0.1 = 0.48
0.6
= 0,8
Sehingga  dapat  disimpulkan  terhadap  inputan  tersebut didiagnosis  penyakit  kuning  atau  iterus  neonatoru  dengan tingkat  Parah. Pada Tabel 8, dilakukkan percobaan 10 kasus secara random dengan inputan yang terdiri dari Usia, Berat dan  Derajat  Kuning  yang  kemudian  didapatkan  nilai  dari derajat  keanggotaannya.  Pada  Tabel  9  menunjukkan perbandingan  perhitungan  fuzzy  tsukamoto  dengan  fuzzy mamdani  dari  10  kasus  yang  telah  dihitung  pada  table  8, fuzzy  Tsukamoto  menghasilkan  8  kasus  yang  sesuai  jika dibandingkan  fuzzy  mamdani  yang  hanya  menghasilkan  7 kasus  yang  sesuai  dengan  diagnosis  pakar.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  diagnosis  dengan  fuzzy  tsukamoto memberikan  hasil  sebesar  80%  dengan  10%  lebih  tinggi akurasinya jika dibandingkan fuzzy mamdani.

## TABEL VIII.
NILAI DERAJAT KEANGGOTAAN 10 K ASUS PERCOBAAN
Usia
Nilai μ
Berat Nilai μ Derajat Kuning Nilai μ Prematur Normal Posterm Kurang Normal Lebih Normal Cukup Tinggi Tinggi 36 0.5 0.5 0 2500 0.25 -0.25 0 2 0 1 0 28 1 0 0 1800 0.6 -0.6 0 3 0 1 0 30 1 0 0 1500 0.75 -0.75 0 4 0 0 0.5 37 0.25 0.75 0 3200 1 0.9 -0.9 4 0 0 0.5 40 0 0 1.5 2700 0.15 -0.15 0 3 0 1 0 38 0 1 0 2200 0.4 -0.4 0 2 0 1 0 41 0 0 1.75 3700 1 0.65 -0.65 5 0 0 1 39 0 0.5 1.25 3500 1 0.75 -0.75 5 0 0 1 43 0 0 2.25 4000 1 0.5 -0.5 1 1 0 0 35 0.75 0.25 0 3800 1 0.6 -0.6 1 1 0 0 TABEL IX. P ERBANDINGAN HASIL DIAGNOSIS PAKAR DENGAN FUZZY TSUKAMOTO No Studi Kasus Diagnosis Pakar Fuzzy Tsukamoto Kesesuaian pakar Fuzzy Mamdani Kesesuaian pakar Usia (Minggu) Berat (gram) Derajat Kuning Tingkat Ikterus Prosentase (%) Tingkat Ikterus Prosentase (%) 1 36 2500 2 Normal Cukup Parah 100 Tidak Sesuai Normal 58,33 Sesuai 2 28 1800 3 Parah Cukup Parah 100 Tidak sesuai Cukup Parah 60 Tidak sesuai
3 30 1500 4 Parah Parah 64,5 Sesuai Parah 62,5 Sesuai 4 37 3200 4 Parah Parah 64,3 Sesuai Parah 57,7 Sesuai 5 40 2700 3 Cukup Parah Cukup Parah 100 Sesuai Normal 54,6 Tidak sesuai 6 38 2200 2 Cukup Parah Cukup Parah 100 Sesuai Cukup Parah 52 Sesuai 7 41 3700 5 Parah Parah 59,96 Sesuai Parah 100 Sesuai 8 39 3500 5 Parah Parah 64,5 Sesuai Parah 50 Sesuai 9 43 4000 1 Normal Normal 61,5 Sesuai Normal 50 Sesuai 10 35 3800 1 Normal Normal 59,08 Sesuai Cukup Parah 55,9 Tidak sesuai

## KESIMPULAN
Sistem  informasi  diagnosis  Neonatorum  menggunakan metode fuzzy tsukamoto untuk menentukan diagnosis tingkat keparahan didasarkan pada usia kehamilan,  berat  rf1badan bayi dan derajat ikterus atau kuning. Metode fuzzy tsukamoto dapat  diterapkan  pada  penelitian  ini  karena  sesuai  dengan karakter  dari  fuzzy  yaitu  dapat  digunakan  untuk  data  yang bernilai  ambigu  atau  angat  fleksibel  sehingga  menerima toleransi  terhadap  data  -  data  yang  tidak  sepenuhnya  benar dengan tingkat akurasi 80% berdasarkan hasil verifikasi oleh pakar.

## REFERENSI
[1] L.  Sitoayu  and  N.  A.  Rumana,  “The  Profile  of  Reproductive  Age
Women Causes of Low Birth Weight (LBW) Baby Incidence in South East  Asia 2005-2014,” J. Sains  Kesehat. , vol.  25, no.  3,  pp. 14–21, 2018, doi: 10.37638/jsk.25.3.14-21.
[2] Sujianti  and  Susanti,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Berhubungan Dengan Kejadian Neonatus Risiko Tinggi,” J. Kesehat. Al-Irsyad , vol. VII, no. 1, pp. 75–83, 2015.
[3] H.  B.  Niranjan  Banik,  Adam  Koesoemadinata,  Charles  Wagner, Charles Inyang, “Asuhan Kebidanan pada Neonatus Dengan Ikterus Patologis  di  Ruang  Bayi  RS  PKU  Muhammadiyah  Yogyakarta,” 2013, doi: 10.1190/segam2013-0137.1.
[4] J.  Ramadhanty  and  T.  D.  Puspitasari,  “Sistem  Informasi  Diagnosis Ikterus Neonatorum Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , vol. 9, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.25047/jtit.v8i2.187.
[5] T.  D.  Puspitasari,  M.  Fendrik,  N.  Jadid,  and  A.  Trihariprasetya,
“Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tanaman  Holtikultura dengan  Metode  Fuzzy  Sebagai  Upaya  Meningkatkan  Ketahanan
Pangan,” Knsi 2018 , pp. 950–955, 2018.
[6] Y.  Ferdiansyah  and  N.  Hidayat,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  - Tsukamoto Untuk Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki,” J.
Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  7516– 7520, 2018.
[7] F.  D.  Ragestu  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Tsukamoto  Dalam  Pemilihan  Siswa  Teladan  di  Sekolah,” Teknika , vol. 9, no. 1, pp. 9–15, 2020, doi: 10.34148/teknika.v9i1.251.
[8] J. F. B. Logo, A. Wantoro, and E. R. Susanto, “Model Berbasis Fuzzy Dengan  Fis  Tsukamoto  Untuk  Penentuan  Besaran  Gaji  Karyawan
Pada Perusahaan Swasta,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 124, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.456.
[9] I.  K.  D.  Suryawan,  I.  K.  S.  Buana,  and  ...,  “Analisa  dan  Desain
Aplikasi  Diagnosis  Kadar  Bilirubin  Berdasarkan  Ikterus  Pada  Bayi Dengan  Acuan  Kramer,” JOINS  (Journal  … ,  pp.  462–467,  2017, [Online].
Available:
http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/joins/article/view/1674.
[10]  M.  P.  Pratama  and  A.  Pranata,  “Penerapan  Sistem  Pakar  Dengan Metode K- Neares Negihbor Untuk Mendiagnosa Penyakit Kuning ( Jaundice Atau Ikterus ),” no. x, 2021.
[11]  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.
[12]  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,  doi: 10.28989/compiler.v1i1.10.