## Klasifikasi Kebutuhan Dokter untuk Kesejahteraan Masyarakat Menggunakan ANFIS
Marwondo 1 , Jepi Sutarlan Saputra 2 , Habib Fauzan Mahardika 3 , Fauzan Nur Aziz 4 1,2,3,4 Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia, Indonesia E-mail: 1 marwondo@unibi.ac.id , 2 jepi.ss20@student.unibi.ac.id, 3 habib.fm20@student.unibi.ac.id,
4 fauzan.na20@student.unibi.ac.id

## Abstrak
Tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dipengaruhi  juga  oleh  keterpenuhan  pelayanan  kesehatan. Kualitas  pelayanan  kesehatan  dipengaruhi  oleh  jumlah  tenaga  kesehatan  terutama  dokter.  Dokter  yang dibutuhkan  berbeda  setiap  daerah,  karena  jumlah  penduduk  yang  bervariasi.  Jika  dokter  tidak  dapat menangani  jumlah  pasien  yang  cukup  banyak  dalam  suatu  wilayah  maka  dapat  menimbulkan  berbagai dampak  terhadap  masyarakat  seperti  terkena  penyakit  berbahaya  jika  tidak  ditangani  secepatnya. Pengaruhnya adalah akan menurunnya taraf hidup masyarakat. Dengan klasifikasi dalam kebutuhan jumlah dokter terhadap jumlah penduduk maka bisa didapatkan tingkat kesejahteraan pada suatu wilayah. Untuk membantu dalam mengoptimalkan dokter tersebut dapat menggunakan logika fuzzy , dan ANFIS ( Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System ).  Dengan  menggunakan  ANFIS  ini  diharapkan  dapat  menemukan  nilai optimal dari klasifikasi tenaga kesehatan yang akan dibutuhkan pada setiap daerah. Pada pengujian ANFIS didapatkan  nilai error RMSE  sebesar  0,2698  Serta  nilai  akurasi  pertama  yaitu  73%.  Kemudian  dengan menambahkan fungsi keanggotaan, didapatkan kembali nilai error RMSE sebesar 0,17698, nilai akurasi kedua  ini  meningkat  sebanyak  10%  menjadi  83%.  Dengan  menggunakan  metode  ANFIS  ini  untuk mengklasifikasikan tenaga kesehatan terhadap jumlah penduduk yang berbeda pada setiap wilayah dapat mengukur tingkat kesejahteraan masyarakat dengan baik.
Kata Kunci — ANFIS, Klasifikasi, Tenaga Kesehatan, Kesejahteraan Masyarakat

## Abstract
In  social  life,  the  need  for  medical  workers  is  different  in  each  region, because  the population varies. If doctors cannot treat a large enough number of patients in an area, it can have various impacts on society, such as contracting dangerous diseases if not treated as soon as possible. The effect will be a decline in people's standard of living. By classifying the need for the number of health workers (doctors) relative to the population, the level of welfare in an area can be obtained. To assist in optimizing health workers (doctors) they can use fuzzy logic and ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). By using ANFIS, it is hoped that we can find the optimal value for the classification of health workers that will be needed in each region. In the ANFIS test, the RMSE error value was 0.2698 and the first accuracy value was  73%.  Then  by  adding  a  membership  function,  an  RMSE  error  value  of  0.17698  was  obtained,  this second accuracy value increased by 10% to 83%. By using the ANFIS method to classify health workers according to different  population sizes in each region, you can measure the level of community welfare well.
Keywords — ANFIS, Classification, Community Welfare, Medical Workers
Diajukan: 24 June 2024 Disetujui: 05 July 2024
Dipublikasi: 20 July 2024

## 1. PENDAHULUAN
Masalah sering kali timbul di berbagai tempat dan kondisi salah satunya pada bidang kesehatan yang merupakan aspek penting dalam mengerjakan  segala  pekerjaan  dan  rutinitas sehari  hari.  Pemerintah  harus  dapat  membantu masyarakat dalam kebutuhannya pada bidang ini, karena  secara  tidak  langsung  akan  berpengaruh terhadap  negara  yang  sedang  berkembang. Pengaruhnya  adalah  akan  menurunnya  taraf hidup  masyarakat  dan  ada  kemungkinan masyarakat  akan  terjangkit  penyakit  yang berbahaya dan mematikan [1].
Dalam penerapan untuk membantu
masyarakat  diperlukan  SDM  (Sumber  Daya Manusia)  yang  baik  dan  terampil.  Selain  itu SDM yang baik adalah yang memiliki kesadaran, keinginan  dan  ketahanan  untuk  hidup  sehat, tentunya  hal  ini  akan  menjadi  solusi  untuk mengatasi masalah pada bidang kesehatan. Lalu terdapat SDM yang dikhususkan untuk pelayanan  kesehatan,  hal  ini  nantinya  akan berperan dalam menambah kesejahteraan masyarakat dalam bidang kesehatan [2]. Fasilitas tenaga kesehatan memiliki berbagai jenis, seperti puskesmas, rumah sakit dan klinik, oleh karena
itu  didalam  fasilitas  kesehatan  di  butuhkan tenaga  kesehatan  yang  berkualitas.  Salah  satu faktor  untuk  mencapai  tenaga  kesehatan  yang berkualitas  adalah  jumlah  tenaga  kesehatan, dengan  begitu  jumlah  tenaga  kesehatan  sangat penting  dalam  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  karena  jika  tenaga  kesehatannya berkualitas  dan  memiliki  jumlah  yang  cukup untuk  menangani  masalah-masalah  kesehatan dimasyarakat,  dengan  begitu  kesejahteraan masyarakat meningkat [3].
Untuk  membantu  dalam  mengoptimalkan SDM  tersebut  pada  penelitian  ini  akan menggunakan logika fuzzy , dan ANFIS ( Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System ). Logika  fuzzy  ini  nantinya  akan  sangat  berguna dalam adaptasi dengan perubahan dan ketidakpastian dalam suatu masalah, hal ini yang membuat  logika fuzzy dapat  dikatakan  metode yang  fleksibel.  Selain  itu  logika fuzzy ini  dapat dengan  mudah dimengerti  karena  berbasis  teori himpunan.  Oleh  karena  itu  logika fuzzy ini memiliki kelebihan dalam kemampuan penalaran  secara  bahasa  sehingga  dalam penerapannya  tidak  memerlukan  persamaan matematis  yang  rumit  dan  kompleks  [4]. Walaupun  logika fuzzy ini  sangat  berguna, namun  pada  kenyataanya  logika fuzzy ini  tidak dapat melakukan pembelajarannya sendiri untuk menyelesaikan masalah. Diperlukan pendekatan pembelajaran  mesin  untuk  dapat  belajar  dan menyelesaikan  masalah,  dimana  salah  satu pengembanganya adalah dengan metode ANFIS [5].
Metode  ANFIS  ini  menggabungkan  antara jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy, sehingga ANFIS  memiliki  kelebihan  dalam  mengatasi sistem  yang  cukup  rumit  dan  kompleks  [6]. Dalam  penerapanya  ANFIS  ini  memiliki kemampuan yang cukup baik dalam menghubungkan  antara  mesin  dan  bahasa manusia  dengan  akurat  dan  efisien,  jika dibandingkan  hanya  dengan  menggunakan bahasa  manusia  saja  yang  hasilnya  cenderung kurang akurat [7].
Berdasarkan  beberapa  jurnal  sebelumnya yaitu  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Kelengkeng Berdasarkan  Ciri  Tekstur  Daun  Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System [8],  Klasifikasi  Alzheimer  Berdasarkan  Data Citra MRI Otak Menggunakan FCM dan ANFIS [9]  dan  Klasifikasi  Kinerja  Pengajaran  Dosen Menggunakan  Metode  ANFIS  Sebagai  Upaya Peningkatan  Sistem  Penjaminan  Mutu  Internal (SPMI)  [10],  dapat  disimpulkan  bahwa  ANFIS dapat  digunakan  untuk  mengerjakan  proses klasifikasi.  Dengan  mempelajari  dari  data  dan pola  pola  tertentu  dalam  data,  ANFIS  dapat
melakukan  klasifikasi  jumlah  kebutuhan  dokter yang  efektif.  Sehingga  hal  ini  dapat  berpotensi meningkatkan  tingkat  kesejahteraan  masyarakat dalam  bidang  kesehatan.  Karena  dengan menggunakan  ANFIS  ini  diharapkan  dapat menemukan nilai optimal dari klasifikasi tenaga kesehatan  yang  akan  dibutuhkan  pada  setiap daerah.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  ANFIS sebagai
metode utamanya.
ANFIS
menggabungkan antara logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. ANFIS pertama kali dikembangkan pada tahun 1993 [11]. ANFIS sangat baik dalam menangani  ketidakpastian  dalam  data  dan meresponya
dengan baik, dengan
menggabungkan  dua  teknik  dalam  memetakan ruang input ke   ruang output yang lebih efisien dari  pada  pendekatan  lainnya.  Dengan  melalui proses pembelajaran dan klasifikasi data, ANFIS memiliki pencapaian model prediksi yang efektif [12].  ANFIS  memiliki  arsitektur  yang  secara fungsional  sama  dengan fuzzy rule  base model sugeno  dan  juga  sama  dengan  jaringan  syaraf dengan  fungsi  radial  dengan  sedikit  batasan tertentu.  ANFIS  dapat  dikatakan  sebagai  teknik yang  menggunakan  algoritma  pembelajaran untuk  mengadaptasi  aturan  pada  sekumpulan data,  ANFIS  juga  dapat  mengadaptasi  aturan [13].
A. Arsitektur ANFIS Misalkan ada 2 input x1 dan x2 dan output y, maka terdapat 2 aturan pada basis aturan model Sugeno,
𝐼𝐹 𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 1 𝑎𝑛𝑑 𝑥 2 𝑖𝑠 𝐵 1 𝑡ℎ𝑒𝑛 𝑦 1 = 𝑝 1 𝑥 1 +   𝑞 1 𝑥 2 + 𝑟 1 (1)
𝐼𝐹 𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 2 𝑎𝑛𝑑 𝑥 2 𝑖𝑠 𝐵 2 𝑡ℎ𝑒𝑛 𝑦 2 = 𝑝 2 𝑥 1 +   𝑞 2 𝑥 2 + 𝑟 2 (2)
Gambar  1 Arsitektur ANFIS (sumber: Mehdi Hashemi Jokar/Researchgate)

## B. Lapisan 1
Pada lapisan ini terdapat proses fuzzifikasi. Semua simpul pada lapisan ini merupakan simpul adaptif yang artinya parameter dapat berubah.
𝑂 1,𝑖 =  𝜇𝐴 𝑖 (𝑥), 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 1,2 (3)
𝑂 1,𝑖 =  𝜇𝐵 𝑖−2 (𝑦), 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 3,4
(4)
Dengan x dan y adalah input lalu Ai dan Bi adalah  fungsi  keanggotaan  masing  masing simpul.  Simpul  O1,i  menyatakan  derajat keanggotaan setiap input terhadap himpunan fuzzy A dan B.
Fungsi  keanggotan  yang  digunakan  pada lapisan ini adalah generalized bell , dengan perumusan fungsi keanggotaannya yaitu,
𝜇(𝑍) = 1 1+| 𝑧−𝑐 𝑎 | 2𝑏 (5)
Nilai a, b, c ini adalah parameter yang dapat berubah, jadi jika parameter berubah maka bentuk kurvanya juga dapat berubah.

## C. Lapisan 2
Semua  simpul  bersifat  non  adaptif  yang berarti  parameter  tetap  dan  nilainya  tidak dapat  berubah.  Pada  lapisan  ini  akan mengalikan  setiap input yang  masuk  pada lapisan  1.  Banyaknya  simpul  pada  lapisan ini  menunjukan  banyaknya  aturan  yang dibentuk.
𝑤 𝑖 = 𝜇𝐴 𝑖 (𝑥)𝜇𝐵 𝑖 (𝑦), 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2 (6)
D. Lapisan 3
Pada  lapisan  ini  sifat  simpul  masih  non adaptif  yang  menampilkan  fungsi  derajat pengaktifan  ternormalisasi  ( normalized firing strength ) yaitu rasio keluaran simpul ke-i  pada  lapisan  sebelumnya  terhadap seluruh keluaran lapisan sebelumnya.
𝑤 ̅ = 𝑤𝑖 𝑤1+𝑤2 , 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2 (7)
Jika pada lapisan sebelumnya terdapat lebih dari  2  aturan  maka  fungsi  dapat  diperluas dengan  membagi  Wi  dengan  jumlah  total
W untuk semua aturan.
E. Lapisan 4 Simpul  pada  lapisan  ini  bersifat  adaptif terhadap suatu output.
𝑤 ̅ 𝑖 𝑦 𝑖 = 𝑤 ̅ 𝑖 (𝑝 1 𝑥 1 +   𝑞 1 𝑥 2 + 𝑟 1 ), 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2 (8)
Dengan 𝑤 ̅ 𝑖 merupakan normalized  firing strength pada  lapisan  3  dan  { 𝑝𝑖 , 𝑞𝑖 , 𝑟𝑖 } adalah parameter-parameter.
F. Lapisan 5
Pada lapisan ini hanya akan ada satu simpul tetap yang berfungsi menjumlahkan semua input .
∑ 𝑤 ̅ 𝑖 𝑦 𝑖 = ∑ 𝑤𝑖𝑓𝑖 𝑖 ∑ 𝑤𝑖 𝑖 𝑖 (9)
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  dapat digambarkan pada gambar 1 berikut.
Gambar  2 Metode penelitian
Penelitian  dimulai  dengan  mengidentifikasi variabel yang dapat mempengaruhi dari dampak tenaga kesehatan terhadap kesejahteraan masyarakat  berdasarkan  ketersediaan  tenaga kesehatan tersebut di suatu daerah. Dataset yang diperlukan  adalah  data  jumlah  dokter  wilayah Jawa Barat dan data jumlah penduduk di wilayah Jawa Barat sebagai variabel yang mempengaruhi penelitian.  Setelah dataset didapatkan,  maka perlu ditentukan tingkat kesejahteraanya dengan python  sebelum  bisa  digunakan.  Selanjutnya melakukan  penelitian  terhadap  dampak  dari jumlah tenaga kesehatan terhadap kesejahteraan masyarakat di daerah  Jawa Barat menggunakan ANFIS  dan tools yang  dapat  dimanfaatkan adalah  Matlab.  Data  yang  telah  didapatkan sebelumnya ( training dan testing ) dimasukan ke dalam ANFIS dalam Matlab untuk bisa diproses, data  terdiri  dari  data training dan  data testing. Setelah ini yaitu menentukan fungsi keanggotan yang  cocok  sesuai  dengan  data,  karena  akan mempengaruhi akurasi dari hasil ANFIS. Setelah itu  menentukan epochs untuk  melakukan training pada  Matlab.  Selain  itu  fungsi keanggotaan  ini  nantinya  akan  mempengaruhi struktur  dari  ANFIS. Epochs ini  dibutuhkan melatih  ANFIS  agar error RMSE  dan  akurasi dari ANFIS semakin baik, jadi penentuan epochs ini  harus  semaksimal  mungkin  agar error semakin  kecil.  Setelah  dilakukan training lalu dilakukan  pengujian  terhadap  semua dataset testing dengan Simulink pada Matlab.
3. HASIL PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat kebutuhan jumlah dokter ideal terhadap kesejahteraan masyarakat sehingga dibutuhkan 2 variabel penentu yaitu tenaga kesehatan  (nakes) dan jumlah penduduk sehingga tenaga kesehatan tersebut  berpengaruh  terhadap  kesejahteraan masyarakat,  tapi  hal  tersebut  juga  tergantung pada  jumlah  penduduknya,  jadi  variabel  tenaga kesehatan  ini  tidak  berdiri  sendiri  atau independen  karena  bergantung  pada  jumlah penduduk  untuk  menentukan  kesejahteraan masyarakat.  Dengan  catatan  tenaga  Kesehatan yang digunakan pada penelitian ini hanya dokter saja.
Dataset didapatkan dari website Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. Data yang diambil adalah data dokter dan jumlah penduduk dengan rentang tahun 2017-2018. Data pada tahun 2017 akan  dijadikan  data training pada  ANFIS, sedangkan  data  pada  tahun  2018  akan  menjadi data yang akan diuji.
Masyarakat  dikategorikan  sejahtera  jika dokter  berjumlah  lebih  dari  150  dan  jumlah penduduknya di kisaran dibawah 1 juta sampai 3 juta  dalam  suatu  wilayah,  tentu  dengan banyaknya  jumlah  penduduk  maka  diperlukan juga banyak tenaga kesehatan tetapi jika jumlah penduduknya  sedikit  dan  tenaga  kesehatannya banyak  juga  masyarakat  akan  sejahtera  karena dapat sangat terbantu dan terpantau kesehatannya oleh dokter. Masyarakat dikategorikan  sedang  kesejahteraannya  jika tenaga  kesehatannya  dibawah  150  dan  jumlah penduduknya adalah dikisaran 1 juta sampai 2,5 juta.
Gambar  3 Penentuan kondisi kesejahteraan pada dataset training dan testing dengan python
Setelah  dimasukan dataset  training (2017) pada model ANFIS akan menunjukan output dan index- nya pada dataset tersebut. Fungsi membership atau  fungsi  keanggotaan  yang dipilih adalah generalized bell dengan mengatur untuk 3 fungsi keanggotaan untuk input 1 dan 3
fungsi  keanggotaan  untuk input 2.  Dengan ketentuan tersebut maka didapat struktur ANFIS nya seperti pada gambar 4 (Struktur ANFIS).
Gambar  4 Struktur ANFIS dengan fungsi keanggotan 3
Gambar  5 Training Error dengan fungsi keanggotan 3
Saat  dilakukan  training  ANFIS  pada dataset tahun  2017  dan  2018  dengan epochs di  angka 150,  maka  didapatkan error RMSE  sebesar 0,2698. Berdasarkan error RMSE tersebut dapat disimpulkan bahwa pelatihan tersebut
mendapatkan  akurasi  sekitar  73%.  Angka tersebut menunjukan bahwa hasilnya cukup baik. Untuk  menaikan  akurasi  agar  lebih  baik  maka dapat menaikan fungsi keanggotaan dari masing- masing input dari  sebelumnya  hanya  3,  dapat menaikan  fungsi  keanggotaan  dengan  nilai  7. Sehingga  setelah  dilakukan  pengujian  Kembali didapat  nilai error RMSE  sebesar  0,17698. Sehingga didapat akurasinya adalah sekitar 83%, meningkat  sebesar  10%  dibandingkan  dengan hasil  sebelumnya.  Sesuai  dengan  gambar  6 ( Training error fungsi keanggotan 7), lalu karena fungsi  keanggotaanya  berubah  maka  struktur ANFIS berubah seperti pada gambar 7 (Struktur ANFIS dengan fungsi keanggotan 7).
Gambar  6 Training error fungsi keanggotan 7
Gambar  7 Struktur ANFIS dengan fungsi
keanggotan 7
Gambar  8 Testing dengan simulink Matlab terhadap data testing dengan fungsi keanggotan
3
Tenaga  kesehatan  161  dan  penduduk 5.840.907  maka  hasilnya  adalah  adalah  0,8994 hasil tersebut sudah mendekati 1, sedangkan jika menggunakan hasil latih dengan fungsi keanggotan  7  hasilnya  akan  lebih  baik  lagi, dikarenakan  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik, Setelah  dilakukan  pengujian  didapat  hasilnya adalah  1,001  dan  hasil  tersebut  tertera  pada gambar  9  ( Testing dengan  simulink  Matlab terhadap data testing dengan fungsi keanggotan 7). Hal ini menunjukan bahwa hasil dari ANFIS sudah  menunjukan  akurasi  yang  lebih  baik  lagi dari pada sebelumnya.
Gambar  9 Testing dengan simulink Matlab terhadap data testing dengan fungsi keanggotan
7
Pengujian  berikutnya  pada dataset testing dilakukan  menggunakan  fungsi  keanggotan  7 karena memilki tingkat akurasi dan error RMSE yang  lebih  baik  dari  pada  fungsi  keanggotan  3. Setelah dilakukan pengujian pada seluruh dataset tahun  2018  didapat  tingkat  kesejahteraan  yang berbeda  pada  setiap  wilayah.  Hasil  tersebut tertera pada tabel 1 (Hasil pengujian ANFIS pada data testing ). Dengan ketentuan tingkat kesejahteraanya  yaitu  dibawah  2  dianggap sejahtera,  lalu  diatas  2  namun  dibawah  3 dianggap  tingkat  kesejahteraanya  sedang,  lalu diatas 3 dianggap tidak sejahtera.
Wilayah Tenaga Kesehatan (nakes) Jumlah Penduduk Tingkat Kesejah- teraan Provinsi JABAR 1.902 48.683.861 1 Bogor 161  5.840.907 1,001 Sukabumi 81  2.460.693 2,051 Cianjur 59  2.260.620 2,024 Bandung 162  3.717.291 1 Garut 94  2.606.399 2,067 Tasikmalaya 80  1.751.295 1,93 Ciamis 48  1.188.629 2,207 Kuningan 56  1.074.497 2,274 Cirebon 16  2.176.213 2,061 Majalengka 71  1.199.300 2,162 Sumedang 37  1.149.906 2,217 Indramayu 40  1.719.187 1,995 Subang 36  1.579.018 2,033 Purwakarta 36 953.414 2,402 Karawang 118  2.336.009 1,887 Bekasi 29  3.630.907 1,998 Bandung Barat 68  1.683.711 1,961 Pengandaran 36 397.187 2,946 Kota Bogor 94  1.096.828 2,179 Kota Sukabumi 22 326.282 3,052 Kota Bandung 116  2.503.708 1,944 Kota Cirebon 35 316.277 3,038 Kota Bekasi 216  2.931.897 1,025 Kota Depok 125  2.330.333 1,854 Kota Cimahi 28 607.811 2,738 Kota Tasikmalaya 22 662.723 2,692 Kota Banjar 16 182.819 3,229 Tabel 1 Hasil Pengujian ANFIS pada data testing 4. PEMBAHASAN
Berdasarkan pengujian yang dilakukan dalam klasifikasi  kebutuhan  jumlah  tenaga  kesehatan terhadap  tingkat  kesejahteraan  masyarakat menggunakan  ANFIS  didapatkan  nilai error RMSE  sebesar  0,2698  Serta  nilai  akurasi pertama yaitu 73%. Kemudian dengan merubah fungsi keagotaannya menjadi 7 maka, didapatkan kembali nilai error RMSE sebesar 0,17698 serta nilai  akurasi  kedua  meningkat  sebanyak  10% menjadi  83%.  Selain  itu,  didapatkan  nilai  dari hasil  dokter  dan  penduduk  yaitu  0,8994.  Hasil kategori  tingkat  kesejahteraan  menunjukkan sejahtera yaitu 11, lalu sejahtera sedang yaitu 14, dan  tidak  sejahtera  yaitu  3  dari  total  dataset kategori  tingkat  kesejahteraan  yang  berjumlah 28.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa semakin  banyak  fungsi  keanggotaan  dalam ANFIS juga semakin meningkatkan akurasinya. ANFIS telah berhasil mengklasifikasikan tenaga kesehatan  terhadap  tingkat  kesejahteraan  yang berbeda  pada  setiap  wilayah  secara  efektif dengan tingkat akurasi diatas 70%.

## 6. SARAN
Pada  penelitian  ini,  fungsi  keanggotaan  yang digunakan  sampai  dengan  7,  pada  penelitian selanjutnya  dapat  ditingkatkan  jumlahnya  agar memiliki akurasi yang lebih baik lagi.

## REFERENSI
[1] R.  A.  N.  Rahma,  I.  Suryani  dan  Y.  Sari,
“Penerapan Logika Fuzzy Dalam Menentukan Jumlah Peserta BPJS Kesehatan Menggunakan Fuzzy Inference System Sugeno,” Jurnal Ilmiah
Pendidikan  Matematika,  Matematika  dan Statistika, vol. 1, no. 3, p. 183, 2020.
[2]   E.  Purwaningsih,  “Kebijakan  Terkait Krisis  Kesehatan:  Analisa  Kebutuhan Tenaga Kesehatan Selama Pandemi Covid-19 di Indonesia,” Jurnal Kebijakan Kesehatan Indonesia, vol. 12, no. 2, p. 67, 2023.
[3]   B.  Tambaip,  A.  P.  Tjilen  dan  Y. Ohoiwutun,  “Peran  Fasilitas  Kesehatan Untuk Kesejahteraan Masyarakat,” Jurnal Kebijakan  Publik, vol.  14,  no.  2,  p.  189, 2023.
[4]   L. Susanti, “Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Kualitas Produk Dan Pelayanan Dengan  Menggunakan  Komparasi  Fuzzy Inference  System,” Jurnal  Sosial  dan Teknologi, vol. 2, no. 4, p. 380, 2022.
[5]   B. Santoso, A. I. S. Azis dan Z. , Machine Learning  &  Reasoning  Fuzzy  Logic Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner,  Yogyakarta:  CV Budi Utama, 2019.
[6]   M.  A.  Muzani,  E.  Utami  dan  A.  D. Hartanto, “Optimasi Anfis Untuk Prediksi Data  Time  Series,” Jurnal Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi, vol.  9, no. 3, p. 2450, 2022.
[7]   K. B. Wjiaya, Y. M. S. dan S. , “Penerapan Logika  ANFIS  Sistem  Penilaian  Kinerja DosenPada  Tri  Dharmadan  Perilaku Kerja,” Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis, vol. 12, no. 1, p. 59, 2022.
[8]   A.  R.  Firdaus,  M.  Luthfi  and  M.  F. Amrulloh,  "Klasifikasi  Jenis  Tanaman Kelengkeng  Berdasarkan  Ciri  Tekstur Daun  Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),"
Jurnal  Keilmuan  dan  Aplikasi  Teknik Informatika, vol. 14, no. 1, p. 29, 2022.
[9]   N.  Almumtazah,  M.  S.  Kiromi  and  N.
Ulinnuha, "Klasifikasi Alzheimer Berdasarkan  Data  Citra  MRI  Otak Menggunakan  FCM  dan  ANFIS," Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, vol. 10, no. 3, p. 613, 2023.
[10]  I.  Afriliana,  A.  H.  Sulasmoro  and  A. Sofyan,  "Klasifikasi  Kinerja  Pengajaran Dosen  Menggunakan  Metode  ANFIS Sebagai Upaya Peningkatan Sistem Penajminan  Muitu  Internal  (SPMI)," Journal of Innovation Information Technology and Aplication, vol. 1, no. 1, p. 68, 2019.
[11]  N.  M.  Sunariadi,  S.  N.  Fadilah  and  D.  C. R.  Novitasari,  "Analisis  Resiko  Kanker
Serviks Menggunakan PCA-ANFIS Berdasarkan  Historical  Medical  Record," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1341, 2022.
[12]  A. Fadhli, "Analisis Perencanaan
Persediaan  Bahan  Baku  Air  Conditioner (Tube Assy) Menggunakan Metode
Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS) Pada PT Pratika Nugraha Jaya,"
Scientific
Jourrnal of
Industrial
Engineering, vol. 3, no. 2, p. 72, 2022.
[13]  W.  D.  Permana,  I.  F.  Astuti  dan  H.  R. Hatta,  “Penentuan  Keputusan  Pemberian Pinjaman  Kredit  Usaha  Rakyat,” Jurnal Ilmiah  Ilmu  Komputer, vol.  15,  no.  2,  p. 677, 2020.