## SISTEM PAKAR DIAGNOSA GEJALA AWAL PENYAKIT STROKE DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY

## Abstract
[Expert  System  To  Diagnose  Early  Symptoms  Of  Stroke  Using  Fuzzy  Method]  The  influence  of  the development of computer science has touched various fields, for example in the fields of medicine, military and others. Given the rapid development of increasingly advanced technology, especially in the field of computers, many people use computers as a tool. Also included in the medical field, computers have been included in it as a tool to do a job or identify a certain disease that facilitates human work. To determine the type of disease and how to overcome it and use the Waterfall method for system development. This expert system will also use the concept  of  Certainty  Factor.  This  application  is  made  using  the  PHP  programming  language  and  MySQL database as a place to store the data needed in making the application. Adobe Dreamweaver for Web design. This research produces a web-based stroke diagnosis expert system application so that it can help users to obtain the desired information. The preparation of this expert system is in the form of users and admins. Through this system, the user can identify the disease based on the symptoms that attack it. The system also has the ability to add, update, and delete features and symptoms along with the results of consultations conducted by the admin
Keywords: Expert System; Fuzzy Logic, Mysql; PHP; Stroke.

## Abstrak
Pengaruh  perkembangan  ilmu  komputer  telah  menjamah  berbagai  bidang,  contohnya  saja  pada    bidang kedokteran,  militer  dan  lain-lain.  Mengingat  semakin  pesatnya  perkembangan teknologi  yang  semakin maju  khususnya  dibidang  komputer,  maka  banyak  orang  yang memanfaatkan  komputer  sebagai  alat  bantu. Tidak  ketinggalan  juga  termasuk  dalam  bidang kedokteran,  komputer  telah  masuk  di dalamnya  sebagai alat  bantu  untuk  mengerjakan  suatu pekerjaan  ataupun  melakukan  identifikasi  suatu  penyakit  tertentu  yang memudahkan    pekerjaan  manusia.  Untuk    menentukan  jenis    penyakit    dan    cara    penanggulangannya    serta menggunakan  metode  Waterfall  untuk pengembangan  sistemnya.  Sistem  pakar  ini  juga akan menggunakan konsep Certainty Factor.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL    sebagai    tempat    penyimpanan    data-data    yang    dibutuhkan    dalam    pembuatan  aplikasi.  Adobe Dreamweaver untuk desain Web. Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  strok berbasis  web  sehingga  dapat  membantu  user  untuk  memperoleh informasi yang diinginkan. Penyusunan sistem pakar ini berupa user dan admin. Melalui sistem ini,  user  dapat  mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala-gejala yang menyerangnya. Sistem juga mempunyai  kemampuan  untuk  menambah,  memperbaharui, serta menghapus  ciri  dan  gejala pada beserta hasil konsultasi yang dilakukan oleh admin.
Kata Kunci: Fuzzy Logic; Mysql; PHP; Sistem Pakar; Strok.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pada era globalisasi telah mendorong kemajuan setiap aspek kehidupan manusia. Ilmu pengetahuan dan teknologi telah mampu menggantikan sebagian pekerjaan manusia sehingga  manusia  dapat  menyelesaikan  semua  pekerjaan  dan  permasalahannya  dengan  mudah  dan  cepat. Berkembangnya ilmu  pengetahuan dan teknologi manusia dapat  terbantu  dengan dibuatkannya sebuah sistem pengambil keputusan yang bekerja layaknya seorang pakar.
Stroke merupakan penyakit terbanyak ketiga setelah penyakit jantung dan kanker, serta merupakan penyakit penyebab kecacatan tertinggi di dunia. Menurut American Heart Association ( AHA ), angka kematian penderita
Iqbal 1) , Zahrah 2)
Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Almuslim Jl. Almuslim No.1, Bireuen-Aceh  Indonesia
Email: 1) iqbal@umuslim.ac.id , 2) zahrah@gmail.com
stroke di Amerika setiap tahunnya adalah 50 – 100 dari 100.000 orang penderita (Iskandar, 2018; Riyadina & Rahajeng, 2013).
Banyak orang yang tidak menyadari akan gangguan pada sistem sarafnya, sehingga mengalami salah satu penyakit yang berhubungan dengan saraf yaitu Stroke. Penyakit Stroke mulanya timbul dengan mendadak dalam waktu yang singkat. Penyakit Stroke disebabkan dari terjadinya kerusakan sebagian otak. Terjadi jika pembuluh darah arteri yang mengalirkan darah ke otak tersumbat, atau jika robek atau bocor (Riyadina & Rahajeng, 2013).
Penyakit Stroke memiliki gejala-gejala awal  sebelum berkembang menjadi lebih parah seperti gejala  tiba- tiba  mati  rasa  atau  kelemahan  pada  lengan,  wajah,  atau  kaki.  Namun,  penderita  penyakit  itu  sendiri  tidak menyadari atau bahkan tidak memahami kondisi yang terjadi pada dirinya karena keterbatasan pengetahuan akan gejala dari penyakit Stroke. Bahkan hanya menganggap itu penyakit yang ringan tanpa mengetahui akan dampak ke depan. Sehingga, tidak semua orang mau berkonsultasi langsung dengan ahlinya atau pakar.
Dengan  adanya  konsultasi  terhadap  gejala-gejala  yang  dialami,  maka  penderita  Stroke  mendapatkan pengetahuan tentang penyakit Stroke, maka penderita dapat melakukan pencegahan awal dan mengetahui Jenis penyakit yang di derita dan juga sebagai alat bantu bagi pakar / dokter untuk dapat menentukan jenis penyakit yang timbul secara tepat dan cepat sehingga dapat diputuskan pengobatan secara efektif.

## 2. Metode

## A. Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  orang  pakar.  Menurut  (Arhami,  2005),  sistem  pakar  adalah  sistem perangkat  lunak komputer yang menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berpikir dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang  bersangkutan.  Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar  kombinasi  kaidah-kaidah  penarikan  kesimpulan ( inference  rules )  dengan  basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam  bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. Modul Penyusun Sistem Pakar Suatu sistem pakar disusun oleh tiga modul utama (Pandu Buana & Destiani Siti Fatimah, 2016), yaitu :
1. Modul Penerimaan Pengetahuan ( Knowledge Acquisition Mode )
Sistem  berada  pada  modul  ini,  pada  saat  ia  menerima  pengetahuan  dari  pakar.  Proses  mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan  yang  akan  digunakan  untuk  pengembangan  sistem,  dilakukan  dengan  bantuan knowledge engineer. Peran knowledge engineer adalah sebagai penghubung antara suatu sistem pakar dengan pakarnya.
2. ModulKonsultasi ( ConsultationMode )
Pada saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Pada modul ini, user berinteraksi  dengan sistem dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh sistem.
Modul Penjelasan ( Explanation Mode )
3. Modul  ini  menjelaskan  proses  pengambilan  keputusan  oleh  sistem  (bagaimana  suatu  keputusan  dapat diperoleh).

## B. Struktur Sistem Pakar
Komponen utama pada struktur sistem pakar menurut pendapat (Nurkholis et al., 2017) yang meliputi sebagai berikut:
1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis  pengetahuan  tersusun  atas  fakta  dan  kaidah.  Fakta  adalah  informasi  tentang  objek,  peristiwa,  atau situasi. Kaidah adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui. (Mahyuni &  Munar,  2021)  basis  pengetahuan  merupakan  representasi  dari  seorang  pakar,  yang  kemudian  dapat dimasukkan kedalam bahasa pemrograman khusus untuk kecerdasan buatan (misalnya PROLOG atau LISP) atau shell sistem pakar (misalnya EXSYS, PC-PLUS, CRYSTAL.)
2. Mesin Inferensi (Inference Engine)
Mesin inferensi berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin inferensi berfungsi untuk memandu proses penalaran  terhadap  suatu  kondisi,  berdasarkan  pada  basis  pengetahuan  yang  tersedia.  Di  dalam  mesin
inferensi terjadi proses untuk memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan dalam basis  pengetahuan  dalam  rangka  mencapai  solusi  atau  kesimpulan.  Dalam  prosesnya,  mesin  inferensi menggunakan strategi penalaran dan strategi pengendalian.
Strategi  penalaran  terdiri  dari  strategi  penalaran  pasti  ( Exact  Reasoning )  dan  strategi  penalaran  tak  pasti ( Inexact  Reasoning ).  Exact  reasoning  akan  dilakukan  jika  semua  data  yang  dibutuhkan  untuk  menarik  suatu kesimpulan tersedia, sedangkan inexact reasoning dilakukan pada keadaan sebaliknya.
USER Antar Muka Aksi Yang direkomendasi Black Board Rencana Solusi Agenda Deskripsi Fasilitas Penjelasan Motor Inferensi · Interpreter
· Sceduler · Consistency · Enforce Penyaring Pengetahuan Basis Pengetahuan Fakta : Apa yang diketahui Tentang area domain Aturan : Logical Reference Rekayasa Pengetahuan Pengetahuan Ahli Penambahan Pengetahuan Fakta – Fakta Tentang Kejadian Khusus
Gambar 1. Struktur Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke
Strategi  pengendalian  berfungsi  sebagai  panduan  arah  dalam  melakukan  prose  penalaran.  Terdapat  tiga tehnik  pengendalian  yang  sering  digunakan,  yaitu  forward  chaining,  backward  chaining,  dan  gabungan  dari kedua tehnik pengendalian tersebut.

## C. Diagram Kontek
Hakikatnya  sistem  mempunyai  keterkaitan  dengan  jumlah  entitas,  baik  itu  keterkaitan  dengan  entitas  luar sistem maupun keterkaitan dengan entitas dalam sistem. Hubungan entitas dengan sistem digambarkan  dengan diagram konteks, sebagai berikut:
User Administrator - Data Pasien - Data pemilihan gejala - Info data Pasien - pemilihan gejala - Info hasil diagnosa/Solusi - Info Gejala-gejala Stroke - Info Hak Akses - Info Jenis Penyakit - Info Saran Penanganan - Info Pengguna Sistem - Data Gejala-gejala Stroke - Data Login Admin - Data Jenis Penyakit - Data Saran Penanganan - Data Pengguna Sistem - Input Relasi Sistem Pakar Pendiagnosis Penyakit Stroke
Gambar 2. Diagram konteks sistem pakar pendiagnosa penyakit stroke
Pada gambar  di  atas  menjelaskan diagram  konteks untuk  sistem pakar  diagnosa penyakit stroke.  Di mana aktivitas sistem hanya dilakukan oleh Admin dan User. Diagram konteks sistem pakar diagnosa penyakit stroke diatas terdapat dua entitas, yaitu entitas user dan entytas admin. Untuk penjelasan alur diagram kontek sebagai berikut:
1. Admin menginput data gejala-gejala penyakit Stroke dari pengetahuan Pakar ke sistem.
2. Admin menginput data penyakit Stroke dari pengetahuan Pakar ke sistem.
3. Admin  menginput  data  penanganan  penyakit Stroke  berdasarkan  dari  pengetahuan  Pakar  ke  Sistem.  Data solusi digunakan untuk memberikan informasi kepada pengguna.
4. Pengguna menginput data pribadi dalam melakukan diagnose penyakit Stroke.
5. Pengguna mendapatkan pertanyaan dari sistem berupa gejala-gejala yang muncul pada penderita.
6. Pemakai  akan  mendapatkan  hasil  diagnose  penyakit  Stroke  yang  diderita  berdasarkan  gejala-gejala  yang telah dipilih sebelumnya dan sistem juga memberikan solusi sesuai dengan penyakit yang diderita.

## D. Entity Relationship Diagram
ERD adalah pemodelan data atau sistem dalam database, Fungsi  ERD adalah untuk memodelkan struktur dan hubungan antar data yang relatif kompleks. Keberadaan sistem Entity Relationship Diagram sangat penting untuk diterapkan dalam mengelola data yang dimilikinya (Ibrahim & others, 2010).
Entity Relationship Diagram sistem pakar diagnosa penyakit stroke dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Memiliki
Analisa_ Hasil penyakit 1 jenisHP pekerjaan alamat kelamin Kd_penyakit id nama Kd_penyakit Nm_penyakit Nm_gejala Kd_gejala gejala 1 relasi D_penyakit Kd_gejala Admins Id_admin password username hubungi Id_hubungi nama pesan email subject melihat input 1 N noip taggal defenisi solusi N Tmp_pasien jenisHp alamat kelamnin nama N melihat pekerjaan noIp tanggal id 1 Nama_lengkap email No_tlp level blokir tanggal Kd_penyakit noip Tmp_analisa Kd_gejala noip Kd_gejala Tmp_gejala noip Kd_penyakit Tmp_penyakit 1 memiliki N N memiliki 1 1 N Memiliki 1 N N memiliki 1 N
Gambar 3. Entity Relationship Diagram Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke
E. Waterfall
Adapun tahapan-tahapan yang digunakan adalah sesuai dengan metode waterfall seperti berikut :
Gambar 4. Model Waterfall (Mailasari, 2019)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Struktur menu Sistem Pakar  Diagnosa Penyakit Strok Menggunakan Dengan Metode Fuzzy Logic  adalah sebagai berikut:
1. Halaman Utama Sistem
Halaman ini merupakan halaman utama yang tampil di saat  sistem dijalankan, pada halaman ini  terdapat beberapa  menu  yaitu  menu  beranda,  menu  petunjuk,  menu  informasi,  menu  registrasi  dan  form  login sebagimana gambar di bawah ini.

## Requirement
Perancangan Sistem
Implementasi Sistem
Pengujian Sistem
Maintenance
2. Halaman Cara Pakai
Halaman ini merupakan halaman yang menampilkan petunjuk penggunaan sistem pakar diagnosa penyakit strok, untuk lebih jelas dapat dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 6. Halaman Petunjuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke
3. Halaman Tentang Kami
Halaman ini merupakan halaman yang menampilkan informasi tentang penulis, untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 7. Halaman Informasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke
4. Halaman Registrasi User
Halaman ini merupakan halaman yang befungsi sebagai registrasi user yang menyediakan beberapa text file untuk identitas user, untuk lebih jelas dapat dilihat  pada gambar berikut.
4. Login User
Halaman ini merupakan halaman login user untuk masuk ke dalam sistem dengan memasukkan username dan password, jika username dan password yang dimasukkan valid maka admin masuk ke sistem dan jika username dan password yang dimasukkan tidak valid makan admin harus login kembali. Berikut tampilan halaman login user.
Gambar 9. Halaman Login User Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke
b. Halaman Diagnosa Penyakit
Halaman ini merupakan halaman untuk diagnosa penyakit strok, dengan memilih jenis penyakit beserta gejala yang di alami anak, sehingga menghasilkan hasil diagnosa sebagaimana gambar berikut ini :
Gambar 10. Halaman Diagnosa Penyakit Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke
c. Halaman Hasil Diagnosa Penyakit
Setelah melakukan diangnosa dengan beberapa gejala sehingga menghasilkan hasil diagnosa berupa penyakit yang di alami pasien dan solusi untuk mengatasinya sebagaimana gambar berikut ini :
d. Login Administrator
Halaman  ini  merupakan  halaman  login  administrator  untuk  masuk  ke  dalam  sistem  dengan  memasukkan username dan password, jika username dan password yang dimasukkan valid maka admin masuk ke sistem dan jika username dan password yang dimasukkan tidak valid makan admin harus login kembali. Berikut tampilan halaman login administrator.
Gambar 12. Halaman Login Adminitrator Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke
e. Halaman Utama Admin
Halaman ini merupakan halaman utama admin, yang terdiri dari beberap menu yaitu : menu beranda, menu data pakar, menu pasien, menu saran, menu artikel, menu ganti password, dan backup data sebaimana gambar di bawah ini :
Gambar 13. Halaman Utama Admin
f. Halaman Tambah Penyakit
Halaman ini merupakan halaman untuk proses input data penyakit yang di input oleh admin setelah berhasil melakukan login. Pada halaman ini tersedia sebuah form input data dengan beberapa field. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
g. Halaman Tambah Gejala
Halaman ini merupakan halaman untuk proses input data gejala yang di input oleh admin setelah berhasil melakukan  login.  Pada  halaman  ini  tersedia  sebuah  form  input  data  dengan  beberapa  field.  Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 15. Halaman Tambah Gejala

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan penulis mengenai perancangan dan implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Strok Menggunakan Dengan Metode Fuzzy Logic, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  strok  ini  dibuat  menggunakan  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai basisdata.
2. Sistem yang dibuat berbasis online, sehingga dapat di akses dimana saja dan kapan saja.
3. Sistem yang di rancang dapat digunakan dalam konsultasi masalah penyakit strok.
4. Pengembangan sistem pakar diagnosa penyakit strok berdasarkan konsep Fuzzy Logic.

## Daftar Pustaka
Arhami, M. (2005). Konsep dasar sistem pakar. Yogyakarta: Andi , 206 .
Ibrahim, R., & others. (2010). Formalization of the data flow diagram rules for consistency check. ArXiv Preprint ArXiv:1011.0278 .
Iskandar, E. (2018). Tata Kelola dan Kepatuhan Penerapan Standar Patient Safety  Penyakit Stroke di  Rumah Sakit Dr. Kanujoso Djatiwibowo Tahun 2015. Jurnal Administrasi Rumah Sakit Indonesia , 3 (3).
Mahyuni, M., & Munar, M. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Campak Menggunakan Metode Certainty Factor. JURNAL TIKA , 6 (01), 81–87. https://doi.org/10.51179/tika.v6i01.435
Mailasari, M. (2019). Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Metode Waterfall. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 8 (2), 207–214. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i2.657
Nurkholis, A., Riyantomo, A., &  Tafrikan, M. (2017). Sistem pakar penyakit lambung menggunakan metode forward chaining. Jurnal Ilmiah MOMENTUM , 13 (1).
Pandu Buana, Y., & Destiani Siti Fatimah, D. (2016). Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kelinci.
Jurnal Algoritma , 12 (2), 596–601. https://doi.org/https://doi.org/10.33364/algoritma/v.12-2.596
Riyadina,  W.,  &  Rahajeng,  E.  (2013).  Determinan  penyakit  stroke. Kesmas:  Jurnal  Kesehatan  Masyarakat Nasional (National Public Health Journal) , 7 (7), 324–330.