Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 279-283 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Pakar Diagnosa Iskemia Menerapkan Metode Fuzzy Sugeno

## Sari Mutiara Siregar
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: sarim3841@gmail.com
Abstrak − Pada  umumnya  banyak  masyarakat  tidak  mampu  membayar  jasa  dokter  spesialis  di  bidang  diagnosa  penyakit  Iskemia dikarenakan biaya  konsultasi  yang besar sehingga  tidak  bisa  mendapatkan  informasi terkait  diagnosa penyakit  Iskemia  yang di  alami. Untuk menyelesaikan permasalahan di atas diperlukan adanya sebuah alat bantu berupa sistem pakar yang memiliki kemampuan yang sama  dengan  dokter  spesialis di bidang  diagnosa  penyakit  Iskemia,  maka dari  itu pada penelitian  ini dirancang sistem pakar  diagnosa penyakit  Iskemia  menerapkan  metode  fuzzy  sugeno  dengan  bahasa  pemrograman  visual  basic  2008.  Hasil  penelitian  ini  dapat mempermudah masyarakat pada umumnya untuk mendapatkan informasi terkait diagnosa penyakit Iskemia yang di alami sesuai dengan kemampuan dokter spesialis di bidang diagnosa penyakit Iskemia.
Kata Kunci − Sistem Pakar; Dianosa Iskemia; Fuzzy Sugeno
Abstract − In general, many people cannot afford the services of specialist doctors in the field of diagnosing ischemic disease due to large consultation fees so they cannot get information related to the diagnosis of ischemic disease that is experienced. To solve t he problems above,  it  is  necessary  to  have  a  tool  in  the  form  of  an  expert  system  that  has  the  same  abilities  as  specialist  doctors  in  the  field  of diagnosing  ischemia  disease,  therefore  this  study  designed  an  expert  system  for  diagnosing  ischemia  disease  using  the  fuzzy  Sugeno method with the Visual Basic 2008 programming language. The results of this study can make it easier for the public in general to obtain information related to the diagnosis of ischemic disease that is experienced according to the ability of specialist doctors i n the field of ischemia diagnosis.
Keywords: Expert System; Ischemia Diagnosis; Fuzzy Sugeno

## 1. PENDAHULUAN
Iskemia  adalah  kekurangan  suplai  darah  ke  jaringan  atau  organ  tubuh  karena  permasalahan  pada  pembuluh  darah. Tanpa pasokan darah yang cukup, jaringan atau organ juga tidak mendapat  cukup oksigen. Akibat  kondisi yang membahayakan dapat  terjadi,  seperti  serangan  jantung  dan  stroke.  Untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa  Iskemia  membutuhkan  konsultasi dengan dokter  spesialis yang kompeten di bidang diagnosa penyakit Iskemia.
Pada umumnya banyak masyarakat belum mengenal penyakit Iskemia, oleh karena itu untuk mendapatkan informasi diagnosa  penyakit  iskemia  harus  menggunakan  jasa  dokter  spesialis  di  bidang  diagnosa  penyakit  Iskemia.  Menggunakan jasa dokter  spesialis di bidang diagnosa penyakit Iskemia tentunya harus terlebih dahulu mempersiapkan biaya yang besar. Dalam hal ini banyak masyarakat pada umumnya yang tidak mampu membayar jasa  dokter  spesialis di bidang diagnosa penyakit Iskemia sehingga tidak bisa mendapatkan informasi terkait diagnosa penyakit Iskemia yang di alami.
Untuk menyelesaikan permasalahan di atas diperlukan adanya sebuah alat bantu berupa sistem pakar yang memiliki kemampuan  yang  sama  dengan  dokter  spesialis  di  bidang  diagnosa  penyakit  Iskemia,  maka  dari  itu  pada  penelitian  ini penulis  merancang  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Iskemia  menggunakan  bahasa  pemrograman  sesuai  dengan  hasil penelitian terhadap dokter spesialis di bidang diagnosa penyakit Iskemia.
Metode fuzzy  Sugeno merupakan  pendekatan  sistematis  pembangkitan  aturan fuzzy dari  himpunan  data  masukan- masukan  yang  diberikan.  Penalaran  dengan  metode fuzzy  sugeno menggunakan output (konsekuen)  sistem  yang  tidak berupa himpunan fuzzy , melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Metode Fuzzy Sugeno memperbaiki kelemahan yang  dimiliki  oleh  sistem Fuzzy murni  untuk  menambah  suatu  perhitungan  matematika  sederhana sebagai  bagian THEN . Pada  perubahan  ini,  sistem Fuzzy memiliki  suatu  nilai  rata-rata  tertimbang  ( Weighted  Average  Values )  di  dalam  bagian aturan Fuzzy IFTHEN .
Pada penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Odi Nurdiawan dan Ayu Nur Pusvitasari pada tahun 2018 dengan judul Penerapan Sistem Pakar Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno Identifikasi Hama Tanaman Padi, tahapan metode fuzzy sugeno adalah pembentukan himpunan fuzzy mengaplikasikan fungsi  implikasi. Komposisi  aturan, didapat  dari  kumpulan data hubungan antar aturan. Defuzzifikasi , input dari defuzzifikasi adalah konstanta atau persamaan linier [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1   Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  merupakan  suatu  bagian  dari  ilmu  pengetahuan  komputer  yang  khusus  ditujukan  dalam  perancangan otomatisasi  tingkah  laku  cerdas  dalam  sistem  kecerdasan  computer.  Bagian  utama  dari  kecerdasan  buatan  adalah  basis pengetahuan  ( knowledge  base ),  yaitu  suatu  pengertian  atau  pemahaman  tentang  wilayah  subjek  yang  diperoleh  melalui pembelajaran dan pengalaman. Perangkat lunak dan perangkat keras merupakan slah satu bentuk untuk menirukan tindakan manusia  pada  kecerdasan  buatan.  Aktivitas  manusia  yang  ditirukan  seperti  penalaran,  penglihatan,  pembelajaran, pemecahan masalah, pemahaman bahasa alami dan sebagainya. Teknik kecerdasan buatan merupakan perangkat luna yang
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 279-283 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
dapat  melakukan  kebijakan  manusia  yang  dimasukkan  ke  dalam  komputer  [3].  Beberapa  contoh  yang  tergolong  dalam teknik kecerdasan buatan adalah sebagai beikut :
1. Sistem Pakar ( Expert System ).
Disini  komputer  digunakan  sebagai  sarana  untuk  menyimpan  pengetahuan  para  pakar.  Dengan  demikian  komputer dapat menyelesaikan masalah permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki oleh pakar.
2.   Pengolahan Bahasa alami ( Nature Language Processing ).
Dengan  pengolahan  bahasa  alami  ini  diharapkan  user  dapat  berkomunikasi  dengan  komputer  dengan  menggunakan bahasa sehari-hari.
3.  Pengenalan Ucapan ( Speech Recognition ).
Melalui pengenalan ucapan diharapkan manusia dapat berkomnikasi dengan komputer dengan menggunakan suara.
4.   Robotika dan Sistem Sensor ( Robotics and Sensor   Systems ).
5. Computer Vision , mencoba untuk dapat mengintepretasikan gambar atau obyek-obyek tampak melalui komputer.
6 .   Intelligent Computer-aided Instruction . Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar. 7. Game Playing .

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  ( Expert  System )  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud di sini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat  diselesai  kan  oleh  orang  awam.  Sebagai  contoh,  dokter  adalah  seorang pakar yang mampu mendiagnosis penyakit yang diderita pasien serta dapat memberikan penetalaksanaan terhadap penyakit tersebut.  Tidak  semua  orang  dapat  mengambil  keputusan  mengenai  diagnosis  dan  memberikan  penetalaksanaan  suatu penyakit [4]

## 2.3 Metode Fuzzy Sugeno
Berikut ini tahapan–tahapan yang digunakan dalam metode Fuzzy Sugeno , yaitu [6] : 1. Pembentukan himpunan Fuzzy
Tahapan  ini  yaitu  tahapan  untuk  mengubah  variabel  numerik  (variabel  non fuzzy )  berupa  bobot  nilai,  batas  interval minimum dan maksimum dari gejala yang dipilih menjadi variabel linguistik (variabel fuzzy ) dengan rumus fuzzyfikasi sehingga didapatkan nilai fuzzy.
𝜇[𝑥, 𝑎, 𝑏, 𝑐] =
{ 0 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 𝑐 ; (𝑥−𝑎) (𝑏−𝑎)
; 𝑎  ↑≤ 𝑥  ≤ 𝑏
; (𝑐−𝑥)
(𝑐−𝑏) ; 𝑏  ↑≤ 𝑥  ≤ 𝑐
(1)
𝑏 = ∑ 𝑎 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 𝑏
𝑛 (2)
2. Aplikasi fungsi implikasi
Tahapan ini menghitung nilai fuzzifikasi dari gejala yang digunakan dengan rumus sebagai berikut:
𝐹 = (𝑥−𝑎) (𝑏−𝑎) (1)

## 3. Defuzzifikasi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  akhir  dari  logika fuzzy dimana  setelah  di.lakukan fuzzyfikasi pada  tiap  gejala  yang dipilih,  kemudian  dari  gejala-gejala  tersebut  diproses  berdasarkan  aturan  dari  fungsi  implikasi  yang  telah  dibuat sehingga didapatkan hasil diagnosa. Rumus umum untuk defuzzifikasi metode Fuzzy Sugeno yaitu sebagai berikut : Keterangan :
WA = (Weighted Average) Nilai rata-rata a n = Nilai predikat aturan ke-n z n = Indeks nilai input(konstanta) ke-n
𝑊𝐴 = 𝑎1𝑧1 + 𝑎2𝑧2 + 𝑎3𝑧3 + ⋯ + 𝑎𝑛𝑧𝑛 𝑎1 + 𝑎2 + 𝑎3 + ⋯ 𝑎𝑛

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyakit Jantung Iskemia (PJI), di kenal juga Penyakit arteri koroner (PAK), didefinisikan sebagai kekurangan oksigen dan penurunan  atau  tidak    adanya  aliran  darah  ke  miokardium  yang  disebabkan  oleh  penyempitan  atau  terhalangnya  arteri koroner. Penyakit Jantung Iskemia (PJI) dapat terjadi pada Gejala Koroner Akut (GKA), yang melibatkan angina pektoris tidak  stabil  dan  Infark  Miokardial  Akut  (IMA)  berhubungan  dengan  perubahan  ECG  baik  peningkatan  pada  bagian  ST (STEMI)  atau  peningkatan  bagian  non-ST  (NSTEMI).  Penyakit  Jantung  Iskemia  (PJI)  dapat  muncul  juga  sebagai Miokardial  Infark  (MI)  didiagnosis  hanya  oleh  penanda  biokimia,  angina  eksersional  stabil  kronis,  iskemia  tanpa  gejala, atau iskemia disebabkan vasospasmus arteri koroner (angina Prinzmetal atau varian) [7].
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 279-283 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3.1 Gejala Iskemia
Iskemia  jantung  terjadi  pada  pembuluh  darah  arteri  jantung  yang  terhambat  separuh  atau  seluruhnya,  dan  dapat mengakibatkan  gangguan  irama  jantung  atau  bahkan  serangan  jantung.  Adapun  gejala  yang  muncul  pada  penderita penyakit Iskemia ini adalah sebagai berikut [8]:
1. Nyeri dada seperti tertekan.
2. Nyeri pada leher, rahang, bahu, atau lengan.
3. Detak jantung menjadi lebih cepat.
4. Sesak napas, terutama saat melakukan aktivitas fisik.
5. Mual dan muntah.
6. Mengeluarkan keringat yang banyak.
7. Lemas.

## 3.2 Analisa Basis Pengetahuan
Beberapa  struktur  basis  pengetahuan  pada  sistem  pakar  ini  yaitu  basis  pengetahuan  gejala  dan rule  based dari  penyakit Iskemia . 1. Basis pengetahuan Gejala Iskemia
Tabel 1. Basis Pengetahuan Gejala     Gejala Iskemia Kode Gejala Kategori Bobot Interval KG1 • Nyeri dada seperti tertekan Ringan 0,15 0,0 ≤ a ≤ 0,4 KG2 • Mual dan muntah Ringan 0,15 0,0 ≤ a ≤ 0,4 KG3 • Nyeri pada leher, rahang, bahu, atau lengan Sedang 0,5 0,3 ≤ a ≤ 0,7 KG4 • Tubuh terasa lemas Sedang 0,5 0,3 ≤ a ≤ 0,7 KG5 • Mengeluarkan keringat yang banyak Sedang 0,5 0,3 ≤ a ≤ 0,7 KG6 • Sesak napas, terutama saat melakukan aktivitas fisik Parah 0,8 0,6 ≤ a ≤ 1 KG7 • Detak jantung menjadi lebih cepat Parah 0,8 0,6 ≤ a ≤ 1

## 3.2.1 Rule Based
Tampilan hasil diagnosa Iskemia dengan diagonsa secara manual untuk sistem ini maka akan dinyatakan dalam bentuk if- then seperti uraian rule based dibawah ini : If Nyeri dada seperti tertekan Ya If Nyeri pada leher, rahang, bahu, atau lengan Ya If Detak jantung menjadi lebih cepat Ya If Sesak napas, terutama saat melakukan aktivitas fisik Ya If Mual dan muntah Ya If Mengeluarkan keringat yang banyak Ya If Tubuh terasa lemas Ya Then Iskemia Ya

## 3.3   Penerapan Metose Fuzzy Sugeno
Pada  penerapan  metode fuzzy  sugeno dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  tahap-tahap  perhitungan  dalam menyelesaikan  masalah  pada  proses  mendiagnosa  penyakit Iskemia .  Pada   tahap  ini  dihasilkan  perhitungan  yang  dimana perhitungan tersebut akurat untuk hasil diagnosa penyakit Iskemia . Untuk menerapkan metode fuzzy  sugeno pada sistem, ada beberapa variabel  yang diperlukan, yaitu bobot  nilai  dari  setiap gejala, batas nilai, minimum  setiap gejala, batas nilai maksimum  setiap  kklgejala,  dan  aturan  yang  menunjukkan  gejala  gejala  yang  dimiliki  oleh  penyakit.  Berikut  basis pengetahuan berdasarkan asumsi dari pakar dan penerapan dari logika fuzzy maka range interval dibagi menjadi 3 kategori, yaitu ringan dengan kisaran (0,0 ≤ a ≤ 0,4), sedang dengan kisaran (0,3 ≤ a ≤ 0,7), dan parah dengan kisaran (0,6 ≤ a ≤ 1). Berikut range interval dari setiap gejala :
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 279-283 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 1 . Range Interval
Untuk contoh  kasus  dalam    penelitian ini yaitu seorang   pasien mengalami  gejala mual  dan muntah, tubuh terasa lemas, mengeluarkan  keringat  yang  banyak,  dan  sesak  napas,  terutama  saat  melakukan  aktivitas  fisik.  Berikut  penyelesaian diagnosa penyakit iskemia menggunakan metode fuzzy sugeno : 1. Menghitung Proses Fuzzifikasi
a. Kategori Ringan Dengan Interval 0,0 ≤ a ≤ 0,4 b= 0,0+0,1+0,2+0,3+0,4 5 = 1 5 = 0,2 b. Kategori Sedang Dengan Interval 0,3 ≤ a ≤ 0,7
b= 0,3+0,4+0,5+0,6+0,7
5 = 2,5 5 = 0,5 c. Kategori Parah Dengan Interval 0,6 ≤ a ≤ 1
b= 0,6+0,7+0,8+0,9+1 5 = 4 5 = 0,8
2. Menghitung Nilai Fuzzifikasi
a. Menghitung F (G02)
F= 0,15 − 0,0 0,2 − 0,0 = 0,75
b. Menghitung F (G04,G05)
F= 0,5 − 0,3 0,5 − 0,3 = 1
c. Menghitung F (G06)
F= 0,8− 0,6 0,8− 0,6 = 1
3. Menghitung Proses Defuzzifikasi
WA = (FG02 * BNG02) + (FG04 * BNG04) + (FG05 * BNG05) + (FG06 *  BNG06) / FG02 + FG04 + FG05 + FG06 = ((0,75 * 0,15) + (1 * 0,5) + ( 1 * 0,5) + ( 1 * 0,8))/ 0,75+1+1+1 = 0,1125+0,5+0,5+0,8/3,75 = 1,9125 / 3,75 = 0,51 Tingkat keparahan penyakit = 0,51 * 100% = 51% Berdasarkan  perhitungan  menggunakn  metode fuzzy  sugeno yang  telah  dilakukan  terkait  dengan  gejala-gejala  penyakit Iskmemia yang  dialami  oleh  pasien  terhadap  G2,  G4,  G5,  dan  G6  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil defuzzifikasi hasil diagnosa Iskemia pada tubuh pasien adalah 51%.

## 4.  KESIMPULAN
Adapun hasil kesimpulan dari penelitian dapat di uraikan bahwa gejala yang dapat menimbulkan adanya penyakit Iskemia pada masyarakat pada umumnya yaitu nyeri dada seperti tertekan, mual dan muntah, Nyeri pada leher, rahang, bahu, atau lengan, tubuh terasa lemas, mengeluarkan keringat yang banyak, Sesak napas, terutama saat melakukan aktivitas fisik, dan detak  jantung  menjadi  lebih  cepat.  Metode fuzzy sugeno dapat  menghasilkan output diagnosa  penyakit  Iskemia  secara efektif dan efesien sesuai dengan kemapuan dokter  spesialis di bidang diagnosa penyakit Iskemia.

## REFERENCES
[1] Andri Kristanto, Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya, Gava Media, Jakarta, 2003.
[2] Janner Simarmata, Pemrograman WAP dengan menggunakan WML, Andi, Yogyakarta, 2006.
[3] Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasinya, Andi Yogyakarta. 2006.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 279-283 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
[4] t. Sutojo, Dkk., Kecerdasaan Buatan, Andi, Yogyakarta, 2011.
[5] Masna  Jumiyati,  "  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Tb  Paru  Pada  Anak  Dengan  Metode  Logika  Fuzzy  Berbasis Android", semanTIK, Vol.1.
[6] Wayan Firdaus Mahmudi, Dkk. Sistem pakar penentuan kebutuhan pembelajaran bahasa Inggris dengan metode fuzzy inference system mamadani, Jurnal Mahasiswa PTIIK Universitas Brawijaya, vol. vol. 4, 2014.
[7] Elin Yulinah, Dkk., Iso Farmakoterapi, PT. ISFI, Jakarta, 2008.
[8] https://www.alodokter.com/iskemia
[9] Herlawati Widodo Pudjo Prabowo, Menggunakan UML, Informatika, Bandung, 2011.
[10]  Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Objek dengan Metode USDP, Andi, Yogyakarta, 2010.
[11]  Rama Dasaratha V/ Frederick L. Jones, Sistem Informasi Akuntansi. Jakarta: Salemba Empat, 2008.
[12]  Jogiyanto Hartono, Analisis & Desain Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta, 2005.
[13]  Wahana Komputer, Membangun Aplikasi Toko dengan Visual Basic 2008, Andi, Yogyakarta, 2009.
[14]  Abdul Kadir, Dasar Perancangan dan Implementasi, Andi, Yogyakarta, 2008.