## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 21-26 ISSN 2721-0715 (media online)

## Analisa Tingkat Trauma Kecelakaan dengan Menerapkan Metode Fuzzy Mamdani

## Jendri Krisdianto Siahaan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: jendrikrisdiantosiahaan@email.com
Abstrak− Pada  saat  seseorang  mengalami  kecelakaan  lalu  lintas  selalu  memberikan  dampak  kepada  korban  maupun  keluarga hingga orang yang melihat kecelakaan tersebut. Adapun dampaknya berupa dampak secara fisik maupun secara psikologi, dampak secara  fisik seperti  emosional  sebagai  suatu  reaksi  stres,  depresi  dan  secara  psikologi  seperti  faktor kecemasan,  scan  otak  dan respon  kecemasan  yang  menyebabkan  situasi  diluar  kontrol.  Oleh  sebab  itu  dimasa  mendatang,  pekerjaan  dokter  akan  sangat terbantu  sekali  dengan  sistem pakar yang  diisi dengan sejumlah  pengetahuan    (semua  jenis  obat dan  efeknya)  yang pakar nya sendiri belum tentu mengingatnya. Sistem pakar dapat menambahkan pengetahuan kepada tenaga medis sebagai bahan referensi untuk  menentukan  kemungkinan  mendiagnosa  psikologi  seseorang  pada  saat  trauma  setelah  mengalami  kecelakaan  beserta solusinya. Penelitian ini menerapkan sistem pakar untuk diagnosis salah satu metode inferensi fuzzy adalah Mamdani. Mamdani menggunakan operator min-max dalam proses implikasi dan komposisi aturan, sehingga sering disebut sebagai metode min-max. Berdasarkan uraian di atas, dapat diketahui bahwa metode fuzzy merupakan salah satu metode yang telah banyak digunakan dalam pembangunan  perangkat  lunak  untuk  diagnosis  suatu  penyakit.Pemodelan  sistem  pakar  ini  untuk  menentukan  tingkat  trauma kecelakaan  berdasarkan gejala yang dirasakan para pasien. Hasil tingkat depresi pekerja diperoleh dari algoritma Fuzzy Mamdani dengan mengidentifikasi gejala-gejala yang mereka alami. Dan Fuzzy Mamdani berjalan dengan baik dalam menganalisa gejala- gejala yang ditimbulkan dari trauma tersebut.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Diagnosa Psikologi Trauma, Fuzzy Mamdani
Abstract− When a person experiences a traffic accident it always impacts the victims and their families up to the person who sees the accident. As for the impact in the form of physical and psychological impacts, physical impacts such as emotional as a st ress reaction, depression and psychological factors such as anxiety, brain scans and anxiety responses that cause situations out of control. Therefore, in the future, the work of doctors will be greatly helped by an expert system that is filled with a number of know ledge (all types of drugs and their effects) that the experts themselves do not necessarily remember. Expert systems can add knowledge to medical personnel as a reference material to determine the possibility of diagnosing someone's psychology during trauma after an  accident  and  its  solutions.  This  study  applies  an  expert  system  for  the  diagnosis  of  one  of  the  fuzzy  inference  methods  is Mamdani. Mamdani uses the min-max operator in the process of implication and composition of rules, so it is often referred to as the min-max method. Based on the description above, it can be seen that the fuzzy method is one method that has been widely used in software development for the diagnosis of a disease. The expert system modeling is to determine the level of accident trau ma based on symptoms felt by patients. The results of the depression level of workers are obtained from the Fuzzy Mamdani algorithm by identifying the symptoms they experience. And Fuzzy Mamdani went well in analyzing the symptoms arising from the trauma.
Keywords : Expert System, Trauma Psychology Diagnosis, Fuzzy Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pakar adalah salah satu bagian dari Kecerdasan Buatan yang mengandung pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan  oleh  banyak  pakar  kedalam  suatu  area  tertentu,  sehingga  semua  orang  dapat  menggunakannya  untuk memecahkan berbagai masalah yang bersifat spesifik. Sistem Pakar (SP) atau Expert System (ES) juga sebagai sistem informasi  yang berisi  dengan pengetahuan dari pakar sehingga dapat  digunakan untuk konsultasi. Sistem pakar ini dapat berisi dengan pengetahuan  (knowledge) dari satu atau lebih pakar.  Pengetahuan dari pakar di dalam sistem ini digunakan sebagai dasar oleh sistem pakar untuk menjawab pertanyaan (konsultasi)[1].
Penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  yang  dilakukan  oleh  Ahmad kamsyakawuni, Rachmad Gerwono dan Eko Adi sarwoko Volume 02 No 1 Juni 2012 dengan judul “Aplikasi sistem pakar untuk diagnosa penyakit hipertiroid dengan metode inferensi fuzzy mamdani” Diagnosis medis adalah masalah kompleks yang dipengaruhi oleh berbagai faktor dan penyelesaian yang melibatkan semua kemampuan ahli, termasuk ahli  intuisi  yang  dimiliki.  Diagnosis  penyakit  tiroid  sulit,  karena  gejala  penyakit  tiroid  bisa  sangat  bervariasi, tergantung  pada  naik  dan  turunnya  hormon  tiroid.  Penelitian  ini  menerapkan  sistem  pakar  untuk  diagnosis hipertiroidisme salah satu metode inferensi fuzzy adalah Mamdani. Mamdani menggunakan operator min-max dalam proses implikasi dan komposisi aturan, sehingga sering disebut sebagai metode min max. Berdasarkan uraian di atas, dapat diketahui bahwa metode fuzzy merupakan salah satu metode yang telah banyak digunakan dalam pembangunan perangkat lunak untuk diagnosis suatu penyakit [2].
Penelitian selanjutnya dari Helen Sastypratiwi dan Anggi Srimurdianto Sukamto Volume 03 No 1 juli 2017 dengan judul “Diagnosis Dini Autis Pada Anak Menggunakan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani” Dalam mendeteksi anak  yang  menderita  autis  memang  tidak  mudah  dikarenakan  butuh  waktu  hingga  usia  dua  tahun  untuk  dapat memastikan anak benar benar mengidap autis. Autis sendiri tidak hanya dapat dideteksi oleh penalaran awam orang tua dari informasi yang didapatnya. Oleh karena itu, untuk membantu ditahap awal deteksi gangguan autisme pada anak, dirancanglah perangkat lunak berbasis android sebagai pakar (baik dokter ataupun psikiater) dalam mendiagnosa gejala yang ditunjukkan anak dengan menggunakan metode inferensi fuzzy mamdani [3].

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 21-26 ISSN 2721-0715 (media online)

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  (Expert  System)  adalah  sistem  komputer  yang  ditunjukan  untuk  meniru  semua  aspek  (emulates) kemampuan  pengambilan keputusan (decision  making) seorang pakar [1]. Menurut  Durkin  yang dimaksud dengan sistem pakar adalah program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang diselesaikan seorang pakar. Sedangkan Sistem Pakar menurut Ignizio adalah suatu model dan prosedur yang berkaitan dalam suatu domain tertentu, yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar [2]. Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bidang  teknik  kecerdasan  buatan  yang  cukup  diminati  karena  penerapannya dibebagai  bidang  baik  bidang  ilmu  pengetahuan maupun  bisnis  yang  terbukti  sangat  membantu  dalam  mengambil keputusan  dan  sangat  luas  penerapannya.  Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  agar  dapat melakukan penalaran seperti layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu [3]. Ada enam komponen yang membentuk suatu sistem pakar sebagai berikut :
1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
2. Basis Data (data base)
3. Mesin Inferensi (Inference Engine)
4. Antar Muka Pemakai (User Interface)
5. Working Memory
6. Explanation Facility.

## 2.2 Metode Mamdani
Metode mamdani  adalah salah satu  teknik inferensi  fuzzy yang juga disebut  dengan metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim mamdani pada tahun 1975. Pada metode ini, terdapat 4 tahap untuk mendapatkan output, yaitu : fuzzification, Rule evalution, Rule aggregation, Defuzzification[8].
Fuzzification adalah langkah pertama dari metode mamdani yang bertugas mengambil nilai input berupa nilai crisps, dan menentukan derajat dari input sehingga input dapat dikelompokan pada himpunan fuzzy yang tepat. Tahap pertama ini, nilai input yang berupa nilai crisp akan dikonversikan menjadi nilai fuzzy, sehingga dapat dikelompokan pada himpunan fuzzy tertentu[12][13].
Langkah  kedua  adalah  mengambil  nilai  input  telah  di-fuzzifikasi-kan  dan  mengaplikasikannya  kedalam antecedents pada aturan-aturan fuzzy lalu diimplikasikan. Fungsi implikasi yang digunakan adalah Min. Seperti pada persamaan 1.
µA∩B (x) = min ( µA[x], µB[x] )
(1)
Aggregasi  aturan  adalah  proses  dari  penggabungan  nilai  keluaran  dari  semua  aturan.  Pada  tahap  ini  yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu Max dan Additive.
1. Metode Max (Maximum)
Solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk  memodifikasi  daerah  fuzzy,  dan  mengaplikasikannya  ke  output  dengan  menggunakan  operator  OR (union). Secara umum dapat dituliskan seperti pada persamaan 2. µsf [xi] = max ( µ sf [xi], µ kf [xi] )
(2)
Keterangan :
µ sf [xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i
µ kf [xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy sampai aturan ke-i
2. Metode Additive (Sum)
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy  diperoleh  dengan  cara  melakukan  bounded-sum  terhadap  semua output daerah fuzzy. Secara umum dapat dituliskan seperti pada persamaan 3. µsf [xi] = min ( µ sf [xi], µ kf [xi] )
(3)
Keterangan : µ sf [xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i
µ kf [xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy sampai aturan ke-I [8].
Metode mamdani sering dikenal sebagai metode Max-Min. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:
1. Pembentukan himpunan fuzzy Pada  metode mamdani,  baik  variable input  maupun  variable  output  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih  himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan) \pada metode mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah min
3. Komposisi aturan Melakukan inferensi system fuzzy
4. Penegasan (defuzzy)
Input  dari  proses  defuzzy  adalah  suatu  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan  fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut [8].

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 21-26 ISSN 2721-0715 (media online)

## 2.3 Dampak Psikologi
Kecelakaan tidak terjadi kebetulan, melainkan ada sebabnya. Oleh karena ada penyebabnya, sebab kecelakaan harus dianalisis dan ditemukan, agar tindakan korektif kepada penyebab itu dapat dilakukan serta dengan  upaya preventif lebih lanjut kecelakaan dapat dicegah. Kecelakaan merupakan tindakan tidak direncanakan dan tidak terkendali, ketika aksi  dan reaksi  3 objek, bahan, atau radiasi  menyebabkan cedera atau kemungkinan cedera. Menurut  D.A. Colling yang dikutip oleh Bhaswata kecelakaan dapat diartikan sebagai tiap kejadian yang tidak direncanakan dan terkontrol yang dapat  disebabkan oleh manusia, situasi, faktor lingkungan, ataupun kombinasikombinasi  dari hal-hal  tersebut yang  mengganggu  proses  kerja  dan  dapat  menimbulkan  cedera  ataupun  tidak,  kesakitan,  kematian,  kerusakaan property ataupun kejadian yang tidak diinginkan lainnya [7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan dalam implementasi pada sistem menguraikan proses-proses yang dilakukan seorang dokter atau pakar dalam mendiangosa seberapa besar tingkat  trauma yang di  derita seorang pasien pada saat  mengalami  kecelakaan, dalam gejala-gejala trauma memiliki tingkat dalam mendiangosa trauma yang diderita seorang pasien sepertitingkat trauma buruk, tingkat trauma cukup dan tingkat trauma baik.
Tabel 1. Keterangan Tingkat Trauma
No  Tingkat Trauma  Kode  Solusi  Kode Trauma
1 Ringan M1 S T 2 Sedang M2 3 Berat M3 Tabel 2. Solusi dari Tingkat Trauma No Gejala Solusi 1 Kecemasan Kecemasan  muncul  karena  akbiat  terjadinya  kecelakaan,dengan  ini  cobalah  anda perbanyak olahraga untuk mencoba dan berpikir positif dan terus mencoba.
2 Post-Traumatic Stress Disorder Tidak teratur muncul ketika merasa diri kita sudah tidak berarti lagi, gunakanlah kesadaran kita  yang  sepenuhnya  sebagai  ciptaan  Allah  yang  utuh  Intinya,  kesadaran  Anda  harus mampu mengatakan, “Ini dapat diatasi”. 3 Defresi Terapi  depresi  biasanya  menggunakan  obat-obatan,  psikoterapi,  dan  terapi elektrokonvulsif. Dokter akan meninjau kondisi Anda dan akan mempertimbangkan terapi apa yang cocok untuk Anda. Tidak perlu malu untuk mendiskusikan kekhawatiran Anda akan terapi yang dokter tawarkan 4 Gangguan disosiatif Putus asa hanya akan membuat kita susah untuk melupakan apa yang telah terjadi, untuk itu perlu pengawasan orangtua dalam memberi semangat dan motivasi
Adapun  logika  metode  mamdani  pada  sesi  konsultasi  sistem,  penggunaan  konsultasi  diberi  pilihan  jawaban  yang masing – masing memiliki bobot sebagai berikut Tabel 3. :
Tabel 3. Nilai User No. Nilai User Keterangan 1 0 Tidak Ada 2 0,3 Ringan 3 0,6 Sedang 4 0,9 Berat
Kaidah ( rule base ) menggunakan forward chaining yang dituliskan dalam bentuk jika – maka ( IF – THEN ). Kaidah dapat  dikatakan  sebagai  hubungan  implikasi  dua  bagian  yaitu  premis  (jika)  dan  bagian  konklusi  (maka).  Apabila bagian premis dipenuhi maka bagian konklusi juga akan bernilai benar.

## Rule 1 :
IF Mengalami gejala trauma kecemasan AND Terbiasa menyalahkan orang lain agar dirinya tidak pihak yang disalahkan alias menghindari permasalaha. AND Cenderung defensif, mempertahankan dirinya sebagai pihak yang selalu benar, terlalu sensitif. AND Punya perasaan tidak nyaman ketika sendirian, merasa ditinggalkan AND Sulit membuat keputusan AND Cenderung egois AND Mengambil jalan pintas seperti konsumsi obat-obatan terlarang dan minuman keras. THEN Penyakit Kecemasan

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 21-26 ISSN 2721-0715 (media online)

## Rule 2 :
IF Mengalami gejala trauma Post-Traumatic Stress Disorder AND Tidak sanggup berhenti memikirkan kejadian spesifikasi yang menyebabkan trauma. AND Menjauh dari kehidupan sosial, dalam ketakutan yang dialami saat serangan panik datang. AND  Mengalami  emosi  lebih  intenst  lagi  dari  sebelumnya,  artinya  mungkin  lebih  mudah  marah  atau  depresi  atau mood lebih cepat berubah.
AND Sulit tidur dan berkonsentrasi AND  Mengalami  gejala  macam  peningkatan  tekanan  darah  dan  detak  jantung,  napas  cepat,  otot  tegang,  mual  dan diare.
THEN Penyakit Post-Traumatic Stress Disorder
Rule 3 : IF Mengalami gejala trauma Defresi AND Sulit konsentrasi AND Merasa sedih atau kosong AND Kehilangan minat akan hal-hal yang menggembirakan AND Merasa masa depannya tidak akan baik atau putus asa AND Merasa tidak berenergi AND Merasa gelisah atau sulit tidur AND Depresi berat dapat menyebabkan pikiran bunuh diri dan pembunuhan THEN Penyakit Depresi

## Rule 4 :
IF Mengalami gejala trauma Gangguan disosiatif AND Hilangnya ingatan (amnesia) pada waktu periode, peristiw dan orang-orang tertentu. AND Masalah kesehatan mental, sperti depresi, kecemasan dan pikiran dan upaya bunuh diri. AND Merasa orang-rang dan hal-hal disekitarnya menyimpang dan tidak nyata AND Sensasi kaburnya identitas AND Stress yang signifikan atau masalah dalam hubungan, pekerjaan atau are penting lainnya dalam hidupnya. THEN Penyakit Disosiatif

## Komposisi Aturan :
Untuk mengetahui jenis trauma yang diderita maka diperlukan proses perhitungan nilai fuzzy berdasarkan gejala yang diinputkan user. Proses nilai fuzzy terdiri dari dua bagian yaitu : nilai kesesuaian tiap – tiap gejala untuk suatu penyakit dan perhitungan nilai fuzzy conditional probility suatu penyakit berdasarkan hasil inputan gejala dari user. Misalnya jika U adalah suatu knowledge-based gejala suatu set dari penyakit yang dinyatakan sebagai sebuah fuzzy set terhadap gejala A dan B adalah gejala yang di- input kanoleh user yang dinyatakan sebagai  suatu fuzzy set terhadap A, dimana A={a1, a2, a3, ..., an} sedangkan U={μuj(a1)/(a1), μuj(a2)/(a2), μuj(a3)/(a3), μuj(a4)/(a4)} dan B={μB(a1)/(a1), μB(a2)/(a2), μB(a3)/(a3), μB(a4)/(a4)}. Untuk mencari nilai kesesuaian antara fuzzy set U dengan B maka dicari seberapa besar selisih antara μuj(a1) yang merupakan nilai fuzzy set gejala a1 menurut knowledge-based dengan μB(a1) yang merupakan nilai fuzzy set gejala a1 yang di input kan oleh user dibagi dengan nilai μuj(a1). Misalnya gejala yang di- input kan oleh user adalah :
1. Pasien1 mengalami Kecemasan
2. Pasien2 mengalami Post-Traumatic Stress Disorder
3. Pasien3 mengalami Defresi
4. Pasien4 mengalami Gangguan disosiatif
Maka sesuai dengan tabel informasi sistem pada tabel 3., gejala yang di input kan user B = { 0,6 / a1, 0,3 / a2, 1 / a4 }. Maka dihitung nilai kesesuaiannya :
R(B(a 1 ), U 1 (a 1 )) = Max (0,1 − 1|0,6−0,6| 0,6 ) = Max(0, 1) = 1
R(B(a 1 ), U 5 (a 1 )) = Max (0,1 − 1|0,6−0,6| 0,6 ) = Max(0, 1) = 1
R(B(a 1 ), U 7 (a 1 )) = Max (0,1 − 1|0,6−0,3| 0,3 ) = Max(0, 0,0) = 0
R(B(a 2 ), U 1 (a 2 )) = Max (0,1 − 1|0,3−0,3| 0,3 ) = Max(0,1) = 1
R(B(a 2 ), U 3 (a 2 )) = Max (0,1 − 1|0,3−0,6| 0,6 ) = Max(0, 0,5) = 0,5
R(B(a 2 ), U 8 (a 2 )) = Max (0,1 − 1|0,3−0,6| 0,6 ) = Max(0, 0,5) = 0,5
R(B(a 4 ), U 1 (a 4 )) = Max (0,1 − 1|0,9−0,3| 0,3 ) = Max(0, 1) = 0,9
R(B(a 4 ), U 2 (a 4 )) = Max (0,1 − 1|0,9−0,3| 0,3 ) = Max(0, 1) = 0,9

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 21-26

## ISSN 2721-0715 (media online)
Dari perhitungan di atas dapat dilihat nilai kesesuaian yang dihasilkan tiap gejala yang di input user terhadap gejala yang ada pada knowledge-based untuk setiap penyakit yang memiliki gejala tersebut.

## Defuzzyfikasi :
Setelah  perhitungan  nilai  kesesuaian  gejala  antara  gejala  yang  di input oleh user dengan  gejala  yang  ada  pada knowledge – based , maka selanjutnya adalah penjumlahan nilai kesesuaian untuk setiap penyakit, selanjutnya mencari nilai fuzzy conditional probality untuk setiap penyakit dengan banyaknya gejala yang dimiliki oleh penyakit tersebut di knowledge – based dapat dihitung nilai fuzzy conditional probability dari data diatas :
P(B, U 1 ) = 1𝑥1 + 1𝑥1 + 1𝑥0,9 3 = 2,9 3 = 0,97
P(B, U 2 ) = 1𝑥0,9 3 = 0,9 3 = 0,3
P(B, U 3 ) = 0,5𝑥1 3 = 0,5 3 = 0,16
P(B, U 5 ) = 1𝑥1 3 = 1 3 = 0,33
Dari hasil yang diperoleh dari perhitungan diatas perlu dilakukan laporan kemungkinan penyakit hewan ternak kerbau yang diderita,contohnya : kecil, agak besar, sangat besar dan besar. Nilai hasil diagnosis untuk tiap penyakit diambil dua dibelakang koma dan akan diubah dalam bentuk persentase. Hasil akhirnya adalah sebagai berikut :
Pasien 1 : P(B, U 1 ) = 1 x 100% = 97% Mengalami penyakit kecemasan 97% Solusi : Terapi ini merupakan metode yang paling efektif. Melalui terapi ini, penderita akan mengenali dan memahami dampak masalah, perasaan, dan perilakunya terhadap satu sama lain.
Pasien 2 :
P(B, U 2 ) = 1𝑥0,9 3 = 0,9 3 = 0,3
Mengalami penyakit Post-Traumatic Stress Disorder 3% Solusi : Berikan dukungan sosial, jadikan pendengar yang baik, bangun rasa percaya diri, antisipasi dan atasi pemicu.
Pasien 3:
P(B, U 3 ) = 0,5𝑥1 3 = 0,5 3 = 0,16 Mengalami penyakit Depresi 16% Solusi : Refreshing dan berolahraga, mempunyai waktu tidur yang cukup, mendengarkan musik, bercanda atau banyak bergaul dengan teman-teman.
Pasien 4: P(B, U 5 ) = 1𝑥1 3 = 1 3 = 0,33
Mengalami penyakit Gangguan disosiatif 33%
Solusi  :  Terapi  keluarga,  terapi  kreatif  dan  hipnotis  merupakan  metode  pengobatan  yang  menggunakan  relaksasi intenst.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  proses  perancangan  dan  pembuatan  perangkat  lunak  Aplikasi  Sistem  Pakar  ini,  penulis menyimpulkan bahwa :
1.  Dalam proses mendiagnosa tingkat trauma pada kecelakaan mempermudah psikologi untuk mendiagnosa tingkat trauma, sehingga penanganan pada saat trauma dapat lebih cepat dilakukan setelah mengalami kecelakaan beserta solusinya
2.  Dengan  mengimplementasikan  metode  fuzzy  mamdani  menghasilkan  input  dan  aturan(rulebase)  yang  tepat dengan konsultasi melalui pakar akan sangat mempengaruhi akurasi dari hasil diagnosa sistem.
3.  Perancangan sistem pakar ini menggunakan visual studio Net 2008, Microsoft Access dan database MySQL untuk memudahkan menyelesaikan sistem yang dibangun ini serta mempunyai  6 form  yang masing-masing memiliki fungsi nya sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arhami muhamad, konsep dasar sistem pakar, 1st ed. yogyakarta: ANDI, 2005.
[2] A. Kamsyakawuni, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Hipertiroid dengan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani,” Sist. Inf. Bisnis, vol. 02, no. June 2012, pp. 58–66, 2012.
[3] H. Sastypratiwi and A. S. Sukamto, “Diagnosis Dini Autis Pada Anak Menggunakan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani,” vol. 3, no. 1, pp. 40–44, 2017.

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 21-26 ISSN 2721-0715 (media online)
[4] T. and V. S. Sutojo, Kecerdasan buatan. Yogyakarta, 2011.
[5] Husni Iskandar Pohan, Pengantar Perancangan Sistem. jakarta: Erlangga, 2015.
[6] R. Primartha and N. Fathiyah, “Sistem Pakar Fuzzy untuk Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Metode Mandani,” vol. 8, no. 1, pp. 190–197, 2013.
[7] A. Tri and H. Putro, “Dampak psikologis kecelakaan lalu lintas,” 2013.
[8] A. H. Prihamayu, “Aplikasi Logika Fuzzy Metode Mamdani dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi,” no. April, 2016.
[9] Jogiyanto.HM, Analisis dan Desain Sistem Informasi. yogyakarta: ANDI, 2005.
[10]  Rossa A S adn Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika, 2013.
[11]  Primanda Arif Aditya, Dasar-dasar Pemrograman Database Desktop Dengan Visual Basic Net.2008. jakarta: PT. Alex Media Komputindo,2013.
[12]  M. Mesran et al. , “Expert system for disease risk based on lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, 2018.
[13]  M.  Sumitre  and  R.  Kurniawan,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Tenaga  Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.