http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Implementasi Fuzzy Inference System untuk Menentukan Alat Kontrasepsi Program Keluarga Berencana
Vivin Ayu Lestari*, Eka Larasati Amalia Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang, Jl. Soekarno Hatta No. 9 Malang *e-mail: vivin@polinema.ac.id
( received : 22 Desember 2020, revised : 27 Desember  2020, accepted : 1 Januari 2021)

## Abstrak
Program  keluarga  berencana  merupakan  salah  satu  kebijakan  pemerintah  untuk  mengatur pertumbuhan penduduk di Indonesia. Untuk mendukung hal tersebut pemerintah membuat pelayanan kontrasepsi  yang  merupakan  salah  satu  jenis  layanan  program  keluarga  berencana.  Banyak  sekali faktor-faktor  yang  mempengaruhi  akseptor  dalam  memilih  alat  kontrasepsi  yang  sesuai,  diantaranya adalah  faktor  ekonomi,  kesehatan  dan  lain  sebagainya.  Hal  ini  menjadikan  tidak  semua  alat kontrasepsi  cocok  digunakan  oleh  akseptor.  Oleh  karena  it  perlu  dibuat  sebuah  sistem  untuk membantu akseptor ketika memilih alat kontrasepsi yang digunakan. Metode Fuzzy Inference System merupakan  salah  satu  algoritma  yang  bisa  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan. Parameter  yang  digunakan  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzy  dalam  penelitian  ini  adalah  umur, frekuensi sanggama, status kesehatan, efektivitas, harga, dan jangka waktu. hasil perhitungan korelasi spearman didapatkan nilai korelasi 0,606, sehingga menurut tabel korelasi spearman hasil korelasinya termasuk kategori kuat, sehingga dapat digunakan untuk membantu merekomendasikan pemilihan alat kontrasepsi yang sesuai untuk masing-masing akseptor.
Kata Kunci: alat kontrasepsi, keluarga berencana, fuzzy inference system , korelasi ranking spearman

## Abstract
The  family  planning  program  is  one  of  the  government  policies  to  regulate  population  growth  in Indonesia. To support this, the government makes contraceptive services which are one type of family planning  program  service.  There  are  many  factors  that  influence  the  acceptor  in  choosing  the appropriate  contraceptive  device,  including  economic  factors,  health  and  so  on.  This  makes  not  all contraceptives suitable for use by the acceptors. Therefore, it is necessary to create a system to help the acceptors when choosing the contraceptive device to use. The Fuzzy Inference System method is an algorithm that can be used to help decision-making. The parameters used for the fuzzy membership function  in  this  study  are  age,  frequency  of  intercourse,  health  status,  effectiveness,  price,  and  time period.  The  results  of  the  calculation  of  the  Spearman  correlation  obtained  a  correlation  value  of 0.606,  so according  to  the  Spearman correlation table,  the  result  of  the  correlation  is  in  the  strong category, so that it can be used to help recommend the selection of suitable contraceptives for each acceptor.
Keywords: contraception, family planning, fuzzy inference system, spearman rank correlation

## 1 Pendahuluan
Keluarga  berencana  adalah  program  pemerintah  dalam  usaha  untuk  mewujudkan  kesejahteraan masyarakat  dengan  cara  mengatur  jarak  kehamilan  dengan  menggunakan  alat  kontrasepsi  dengan tujuan  umum  dari  program  keluarga  berencana  adalah  mencegah  kehamilan,  mengatur  jarak kehamilan  dan  membatasi  jumlah  anak  [1].  Pelayanan  kontrasepsi  adalah  salah  satu  jenis  layanan program  keluarga  berencana,  kebanyakan  orang  memilih  dan  menggunakan  berbagai  metode  alat kontrasepsi  yang  tersedia.  Alat  kontrasepsi  memang  sangat  berguna  sekali  dalam  program  keluarga berencana  namun  perlu  diketahui  bahwa  tidak  semua  alat  kontrasepsi  cocok  dengan  kondisi  setiap orang  [2].  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  setiap  pribadi  harus  bisa  memilih  alat  kontrasepsi  yang cocok  untuk  dirinya.  Salah  satu  cara    optimalisasi  manfaat  kesehatan  KB  adalah  menyediakan
pelayanan  kesehatan  bagi  pasangan  keluarga  berencana  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelayanan kesehatan reproduksi utama.
Banyak  pasangan  yang  mengalami  kesulitan  ketika  menentukan  pilihan  alat  kontrasepsi  yang akan digunakan [3]. Hal ini tidak hanya disebabkan karena keterbatasan jumlah metode yang tersedia, tetapi  juga  karena  tidak  semua  alat  kontrasepsi  selalu  cocok  untuk  semua  orang,  sehingga  mereka harus  memiliki  pengetahuan  yang  luas  tentang  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  alat kontrasepsi. Selain itu setiap pasangan harus mempertimbangkan penggunaan alat kontrasepsi secara rasional, efektif dan efisien. Namun demikian, meskipun telah mempertimbangkan untung rugi semua alat kontrasepsi yang tersedia, akan tetapi masih terdapat kesulitan untuk mengontrol fertilisasi secara aman,  efektif,  dengan  metode  yang  dapat  diterima  baik  secara  perseorangan  maupun  ditingkat reproduksi  [4].  Selain  itu  untuk  beberapa  pasangan  selain  mempertimbangkan  hal-hal  tersebut, mereka  juga  mempertimbangkan  harga  atau  biaya  yang  dikeluarkan  selama  penggunaan  alat kontrasepsi tersebut [5].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  perlu  untuk  menemukan  upaya  untuk  memecahkan masalah  ini.  Salah  satu  cara  adalah  membangun  sebuah  sistem  yang  bisa  mempermudah  pasangan keluarga  berencana  untuk  menentukan  alat  kontrasepsi  yang  sesuai.  Dalam  pembangunan  sistem tersebut diperlukan sebuah metode agar hasilnya dapat memberikan solusi secara akurat dan objektif. Penulis  membuat  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk  menentukan  alat  kontrasepsi  yang  sesuai  bagi keluarga  berencana  menggunakan  metode  Fuzzy  Inference  System.  Metode  ini  dipilih  karena mempunyai  kelebihan  yaitu  dapat  mendefinisikan  nilai  yang  kabur  dari  inputan  penilaian, membangun,  dan  mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman  dari  pakar-pakar  secara  langsung sehingga  tidak  melalui  proses  pelatihan  [6].  Metode  fuzzy  inference  system  yang  akan mempresentasikan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  dan  variabel  yang  akan digunakan  ada  6  yaitu  umur,  frekuensi  sanggama,  status  kesehatan,  efektivitas,  harga  dan  jangka waktu. Sedangkan untuk output yang digunakan dalam penelitian ini adalah kondom, pil KB, suntik, implant,  IUD,  dan  Kontrasepsi  Mantap  (kontap).  Pada  sistem  ini  nantinya  diharapkan  dapat memberikan  solusi  yang  efektif  ketika  menentukan  alat  kontrasepsi  yang  sesuai  dengan  kondisi pasangan.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  dilakukan  dengan  cara  melakukan  studi  literatur  terlebih  dahulu  diantaranya  adalah metode  penelitian  yang  sebelumnya  digunakan  adalah    AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process) untuk menentukan alat kontrasepsi [7]. Penelitian tersebut dilakukan dengan penilaian tingkat prioritas dan variabel-variabel  yang  diinginkan  dengan  membuat  hierarki  dari  semua  variable  yang  ada.  Dengan menggunakan  sistem  ini  menghasilkan  sistem  pengambil  keputusan  penentuan  alat  kontrasepsi berdasarkan  peringkat  (ranking)  sebagai  solusi  pemilihannya.  Suntik  mempunyai  bobot  0.3587,  pil 0.2701,  kondom  0.1685,  iud/spiral  0.1185,  dan  implant  dengan  bobot  0.0842.  Dalam  penelitian  ini belum  memaksimalkan mengelola data dan pemberian bobot/prioritas sehingga  terjadi Inconsistency pada Pairwise  Comparisons (Perbandingan  Berpasangan).  Penelitian  Simargolang  dkk  menjelaskan bahwa  metode  fuzzy  terbukti  efektif  dalam  membantu  memilih  calon  presiden  mahasiswa  di universitas  sehingga  dapat  membantu  panitia  untuk  mengelola  data  yang  ada  [8].  Pada  penelitian Syawalia  dkk  tentang  implementasi  fuzzy  pada  sistem  sortir  otomatis  alat  perhitungan  jumlah  buah apel  [9].  Dalam  penelitian  tersebut  diperoleh  akurasi  dengan  tingkat  keberhasilan  90%.  Pada penelitian  lain  metode  fuzzy  juga  digunakan  untuk  menetukan  penggandaan  perangkat  teknologi informasi di PT Kojo Balairaja [10]. Berdasarkan implementasi metode fuzzy yang digunakan dalam penelitian  tersebut  sistem  yang  dibangun  dapat  membantu  manajer  pada  PT.  Kojo  Balairaja  dalam pengambilan  keputusan  pengadaan  perangkat  teknologi  informasi  sesuai  dengan  kriteria  kelayakan yaitu manajer dapat menyetujui, mempertimbangkan dan menolak permintaan perangkat, kualitas dan kemutakhiran  perangkat  yang  dibutuhkan  serta  dapat  memprediksi  biaya  yaitu  kualitasnya  bagus tetapi harga sedang dan terjangkau oleh perusahaan. Penelitian dengan mengimplementasikan metode fuzzy  juga  dapat  digunakan  dalam  menentukan  tingkat  kriminalitas  di  kota  Batam  [11].  Hasilnya adalah  pengujian  sistem  ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  sehingga  bisa  diterapkan  dalam pengambilan  keputusan  Tingkat  kriminalitas  di  Kota  Batam.  Selain  itu  penelitian  lainnya  yang
menggunakan  metode  fuzzy  adalah  untuk  menentukan  jumlah  pembelian  produk  berdasarkan  data persediaan  dan  penjualan  [12]  dengan  hasil  bahwa  metode  tersebut  mencapai  nilai  kebenaran 44,49656%  dalam  menentukan jumlah  pembelian  untuk  persediaan  produk  suatu  perusahaan.  Selain itu  metode  ini juga  dapat membantu  dalam  menentukan  jumlah  pembelian  produk  untuk  persediaan pada bulan berikutnya.

## 2.2 Alat Kontrasepsi
Dalam program KB pemilihan alat kontrasepsi sangat penting, tetapi tidak semua alat kontrasepsi sesuai  dengan  kondisi  setiap  orang.  Hal  ini  menjadikan  pentingnya  memilih  alat  kontrasepsi  yang cocok  untuk  setiap  pasangan  [2]  .  Metode  kontrasepsi  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  2  kelompok yaitu metode kontrasepsi jangka panjang (MKJP) dan non MKJP. Di semua pengaturan, Non MKJP lebih  umum  digunakan  daripada  metode  MKJP,  meskipun  metode  MKJP  lebih  efektif,  lebih  hemat biaya, dan lebih ditoleransi daripada Non MKJP [13]. Kedua jenis alat kontrasepsi tersebut memiliki efek  samping  yang  berbeda-beda  terhadap  penggunaanya  diantaranya  yaitu  pertumbuhan  jerawat, penambahan  berat  badan,  pola  haid  yang  tidak  teratur,  nyeri  keputihan,  infeksi,  rambut  rontok  dan kesuburan kembali lama setelah tidak menggunakannya.
Memilih  metode  kontrasepsi  bukanlah  suatu  hal  yang  mudah  karena  efek  yang  berdampak terhadap  tubuh  tidak  akan  diketahui  selama  belum  menggunakannya  [7].  Tidak  ada  metode kontrasepsi yang aman dan efektif untuk semua orang, karena setiap individu memiliki kecocokan dan kesesuaian yang berbeda [4], namun beberapa persyaratan alat kontrasepsi yang ideal [3] adalah (1) aman tidak menimbulkan komplikasi jika digunakan, (2) mempunyai daya guna tinggi sehingga dapat mencegah  kehamilan  ketika  digunakan,  (3)  dapat  diterima  oleh  klien,  lingkungan  dan  budaya masyarakat,  (4)  Harganya  terjangkau,  dan (5) Jika  penggunaannya  dihentikan, maka  pengguna  akan kembali subur kecuali alat kontrasepsi mantap.

## 2.3 Fuzzy Inference System
Logika  fuzzy  adalah  logika  yang  berdasar  pada  teori  himpunan  fuzzy.  Himpunan  fuzzy menyatakan bahwa derajat keanggotaan dari suatu elemen himpunan terdiri antara rentang 0 sampai 1 [14].
Setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.Hasil  outputnya  adalah  inferensi  dari masing-masing  aturan  diberikan  secara  tegas  berdasarkan  α-predikat.  Proses  agregasi  antar  aturan dilakukan,  dan  hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  defuzzy  dengan  konsep  rata-rata terbobot.

## 3 Metode Penelitian

## 3.1 Formulasi Permasalahan
Sebelum  dilakukan  perhitungan  sistem  inferensi  fuzzy,  maka  dilakukan  terlebih  dahulu pengambilan  data  observasi  penggunaan  alat  kontrasepsi.  Tabel  1  berikut  ini  menyajikan  data  dari hasil  wawancara  dengan  tenaga  kesehatan  kebidanan  yang  akan  dijadikan  nilai  inputan  dari  setiap kriteria.
Variabel  yang  digunakan  ada  6  yaitu  umur,  frekkuensi  sanggama,  status  kesehatan,  efektifitas, harga,  dan  jangka  waktu.  Umur  merupakan  rentang  usia  pengguna  alat  kontrasepsi  dalam  program Keluarga Berencana. Frekuensi sanggama adalah jumlah banyaknya sanggama setiap pasangan dalam berhubungan  setiap  harinya.  Status  kesehatan  merupakan  kondisi  kesehatan  pengguna  ketika berkonsultasi untuk melakukan pemilihan alat kontrasepsi yang sesuai. Efektivitas adalah keefektifan alat  kontrasepsi  yang  digunakan  dalam  pencegahan  kehamilan.  Harga  merupakan  biaya  yang dikeluarkan  dalam  penggunaan  alat  kontrasepsi  tersebut.  Sedangkan  jangka  waktu  adalah  waktu pemakaian/konsumsi alat kontrasepsi.
Tabel 1. Contoh Kasus Permasalahan Pada Fuzzy Inference System No Variabel Nilai Satuan 1 Umur 28 Tahun 2 Frekuensi Sanggama 5 Kali/hari 3 Status Kesehatan 1 Normal/Tidak normal 4 Efektivitas 7 Baik/tidak baik 5 Harga 15 Ribu rupiah 6 Jangka waktu 30 Hari

## 3.2 Himpunan Fuzzy
Himpunan  fuzzy  adalah  himpunan  yang  derajat  keanggotaan  tiap  elemennya  berada  dalam rentang  0  sampai  1[15].  Pada  penelitian  ini  digunakan  himpunan  fuzzy  dengan  dua  nilai  linguistik untuk masing-masing kriteria yang disajikan pada Tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2. Himpunan Fuzzy
Himpunan Fuzzy Variabel Input Nilai Linguistik Umur Muda Tua Frekuensi sanggama Sedikit Banyak Status kesehatan Buruk Baik Efektivitas Buruk Baik Harga Murah Mahal Jangka waktu Singkat Lama Alat kontrasepsi Pil Suntik Implant Kondom IUD Kontrasepsi mantap (kontap)

## 3.3 Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi  adalah  proses  perhitungan  nilai  input  menjadi  dearajat  keanggotaan  yang berdasarkan  batas-batas  fungsi  keanggotaan  [16].  Berikut  ini  adalah  fungsi  keanggotaan  himpunan fuzzy dengan 6 kriteria input:
a. Himpunan fuzzy umur
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Derajat keanggotaan muda:
( )   { (1)
Derajat keanggotaan tua:
( )   { (2)
b. Himpunan fuzzy frekuensi sanggama
Gambar 2. Himpunan Fuzzy Frekuensi Sanggama Derajat keanggotaan sedikit:
( )   { (3)
Derajat keanggotaan banyak:
( )   { (4)

## c. Himpunan fuzzy status kesehatan
Gambar 3. Himpunan Fuzzy Status Kesehatan Derajat keanggotaan buruk:
( )   { (5)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Derajat keanggotaan baik:
( )   { (6)

## d. Himpunan fuzzy efektivitas
Gambar 4. Himpunan Fuzzy Efektivitas Derajat keanggotaan buruk:
( )   {
(7)
Derajat keanggotaan baik:
( )   {
(8)
e. Himpunan fuzzy harga
Gambar 5. Himpunan Fuzzy Harga
Derajat keanggotaan murah:
( )   { (9)
Derajat keanggotaan mahal:
( )   { (10)
f. Himpunan fuzzy jangka waktu
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Derajat keanggotaan singkat:
( )   {
(11)
Derajat keanggotaan lama:
( )   { (12)
g. Output
Rekomendasi alat kontrasepsi yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pilihan Alat Kontrasepsi No Alat Kontrasepsi 1 Pil 2 Suntik 3 Implant 4 Kondom 5 IUD 6 Kontrasepsi mantap (kontap)

## 3.4 Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  Inferensi  Fuzzy  adalah  proses  perhitungan  berdasarkan  teori  himpunan  fuzzy,  aturan fuzzy,  dan  konsep  logika  fuzzy  [16].  Sebelum  melakukan  perhitungan  inference  system  maka dilakukan penentuan basis aturan atau rule base. Pada penelitian ini terdiri dari 64 rule base , berikut ini contoh rule base yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Basis Aturan atau Rule Base Rule  Umur Frekuensi Sanggama Status kesehatan Efektivitas Harga Jangka waktu Keputusan 1 Muda Sedikit Buruk Buruk Murah Singkat Kondom 2 Muda Sedikit Buruk Buruk Murah Lama Suntik 3 Muda Sedikit Buruk Buruk Mahal Singkat Pil 4 Muda Sedikit Buruk Buruk Mahal Lama Kondom 5 Muda Sedikit Buruk Baik Murah Singkat Kondom 6 Muda Sedikit Buruk Baik Murah Lama Pil 7 Muda Sedikit Baik Baik Mahal Singkat IUD 8 Muda Sedikit Baik Baik Mahal Lama Kontap 9 Muda Sedikit Baik Buruk Murah Singkat Kondom 10 Muda Sedikit Baik Buruk Murah Lama Suntik …. …. ….. ….. ….. ….. …. …. 64 Tua Banyak Baik Baik Mahal Lama IUD
Pada  proses  selanjutnya  adalah  dilakukan  perhitungan  fuzzy  inference  system  berdasarkan masing-masing rule base yang telah di fuzzyfikasikan. Pada Tabel 5 disajikan hasil perhitungan fuzzy inference  system  berdasarkan  masing-masing rulebase yang  telah  di  fuzzyfikasikan.  Kemudian dilakukan  perhitungan  alfa  predikat  yang  digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan rekomendasi alat kontrasepsi yang digunakan oleh akseptor. Alfa predikat tersebut diambil dari nilai minimal hasil fuzzyfikasi pada setiap rulebase .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 5. Penghitungan Inferensi Fuzzy Rule Umur Frekuensi Senggama Status kesehatan Efektivitas Harga Jangka waktu α-predikat 1 0.2 0.25 1 0 1 0.5 0 2 0.2 0.25 1 0 1 0.5 0 3 0.2 0.25 1 0 0 0.5 0 4 0.2 0.25 1 0 0 0.5 0 5 0.2 0.25 1 1 1 0.5 0.2 6 0.2 0.25 1 1 1 0.5 0.2 7 0.2 0.25 0 1 0 0.5 0 8 0.2 0.25 0 1 0 0.5 0 9 0.2 0.25 0 0 1 0.5 0 10 0.2 0.25 0 0 1 0.5 0 11 0.2 0.25 0 0 0 0.5 0 12 0.2 0.25 0 0 0 0.5 0 13 0.2 0.25 0 1 1 0.5 0 14 0.2 0.25 0 1 1 0.5 0 15 0.2 0.25 0 1 0 0.5 0 16 0.2 0.25 0 1 0 0.5 0 17 0.2 0.75 1 0 1 0.5 0 18 0.2 0.75 1 0 1 0.5 0 19 0.2 0.75 1 0 0 0.5 0 20 0.2 0.75 1 0 0 0.5 0 21 0.2 0.75 1 1 1 0.5 0.2 22 0.2 0.75 1 1 1 0.5 0.2 23 0.2 0.75 1 1 0 0.5 0 24 0.2 0.75 1 1 0 0.5 0 25 0.2 0.75 0 0 1 0.5 0 26 0.2 0.75 0 0 1 0.5 0 27 0.2 0.75 0 0 0 0.5 0 28 0.2 0.75 0 0 0 0.5 0 29 0.2 0.75 0 1 1 0.5 0 30 0.2 0.75 0 1 1 0.5 0 31 0.2 0.75 0 1 0 0.5 0 32 0.2 0.75 0 1 0 0.5 0 33 0.8 0.25 1 0 1 0.5 0 34 0.8 0.25 1 0 1 0.5 0 35 0.8 0.25 1 0 0 0.5 0 36 0.8 0.25 1 0 0 0.5 0 37 0.8 0.25 1 1 1 0.5 0.25 38 0.8 0.25 1 1 1 0.5 0.25 39 0.8 0.25 1 1 0 0.5 0 40 0.8 0.25 1 1 0 0.5 0 41 0.8 0.25 0 0 1 0.5 0 42 0.8 0.25 0 0 1 0.5 0 43 0.8 0.25 0 0 0 0.5 0 44 0.8 0.25 0 0 0 0.5 0 45 0.8 0.25 0 1 1 0.5 0 46 0.8 0.25 0 1 1 0.5 0 47 0.8 0.25 0 1 0 0.5 0 48 0.8 0.25 0 1 0 0.5 0 49 0.8 0.75 1 0 1 0.5 0 50 0.8 0.75 1 0 1 0.5 0 51 0.8 0.75 1 0 0 0.5 0 52 0.8 0.75 1 0 0 0.5 0 53 0.8 0.75 1 1 1 0.5 0.5 54 0.8 0.75 1 1 1 0.5 0.5 55 0.8 0.75 1 1 0 0.5 0 56 0.8 0.75 1 1 0 0.5 0 57 0.8 0.75 0 0 1 0.5 0 58 0.8 0.75 0 0 1 0.5 0 59 0.8 0.75 0 0 0 0.5 0 60 0.8 0.75 0 0 0 0.5 0 61 0.8 0.75 0 1 1 0.5 0 62 0.8 0.75 0 1 1 0.5 0 63 0.8 0.75 0 1 0 0.5 0 64 0.8 0.75 0 1 0 0.5 0
Pada  penelitian  ini,  proses  pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan  cara  perankingan  alat kontrasepsi  yang  di  ranking  berdasarkan  besar  nilai  alfa  predikat  pada  hasil  perhitungan  fuzzy inference  system.  Pada  awalnya  dilakukan  pengelompokan  alfa  predikat  berdasarkan  jenis  alat
kontrasepsi,  kemudian  nilai  alfa  predikat  yang  digunakan  adalah  yang  tertinggi  (maksimal)  dari masing-masing  alat  kontrasepsi.  Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  perankingan  dari  ke  6  alat kontrasepsi yang diurutkan berdasarkan nilai alfa predikat tertinggi ke rendah. Tabel 5 disajikan hasil perangkingan alat kontrasepsi berdasarkan nilai alfa predikat.
Tabel 5. Perankingan Alat Kontrasepsi Alat Kontrasepsi α- predikat Ranking Pil 0.5 1 Suntik 0.25 2 Kondom 0.2 3 IUD 0 5 Kontap 0 5 Implan 0 5

## 4 Hasil dan Pembahasan
Berikut  ini  merupakan  contoh  hasil  dari  perhitungan    menggunakan  3  data  untuk  menentukan pemilihan  alat  kontrasepsi  yang  disajikan  pada  Tabel  6.  Data  tersebut  selanjutnya  dijadikan  inputan pada masing-masing kriteria atau variabel.
Tabel 6. Data Permasalahan Nyata Pemilihan Alat Kontrasepsi
Variabel Nama Akseptor Akseptor 1 Akseptor 2 Akseptor 3 Umur 28 40 25 Frekuensi sanggama 5 3 3 Status kesehatan 1 5 6 Efektivitas 7 5 10 Harga 15 200 70 Jangka waktu 30 hari 6 bulan (180 hari) 30 hari Tabel 7. Hasil Rekomendasi Alat Kontrasepsi AK Nama Akseptor Akseptor 1 Akseptor 2 Akseptor 3 R R’ R R’ R R’ Pil 1 1 5 5 2 1 Suntik 2 2 5 4 6 3 Kondom 3 6 5 6 2 2 IUD 5 3 3 3 4.5 5 Kontap 5 5 1.5 1 4.5 6 Implan 5 4 1.5 2 2 4 Koefisien korelasi spearman 0.6 0.93 0.53
Pada  Tabel  7  disajikan  hasil  rekomendasi  alat  kontrasepsi  pada  masing-masing  akseptor,  dimana  R adalah rekomendasi menurut sistem dan R’ adalah rekomendasi yang disarankan untuk pemilihan alat kontrasepsi.  Untuk  akseptor  1  diperoleh  koefisien  korelasi  spearman  sebesar  0.6  sehingga  termasuk kategori  korelasi  kuat.  Akseptor  2  mendapatkan  nilai  korelasi  spearman  sebesar  0.93  sehingga termasuk  kategori  korelasi  hampir  mendekati  sempurna,  sedangkan  nilai  korelasi  akseptor  3  adalah 0.53 yang mempunyai korelasi kuat.
Untuk  mengetahui tingkat keakuratan hasil rekomendasi alat kontrasepsi dilakukan perhitungan akurasi  sistem  dengan  jumlah  data  sebanyak  25  menggunakan  koefisien  korelasi  spearman  yang dinyatakan dalam persamaan 1.

## ∑ ( )
Keterangan: r s = ukuran sampel d i = perbedaan antar kedua ranking N = banyaknya observasi
Berikut ini perhitungan koefisien korelasi spearman untuk menentukan rekomendasi alat kontrasepsi:
Menurut  korelasi  spearman  untuk  hasil  perhitungan  koefisien  korelasi  spearman  untuk  rekomendasi pemilihan  alat  kontrasepsi  adalah  0.606  termasuk  kategori  korelasi  kuat  menurut  tabel  korelasi spearman yang disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Korelasi Spearman [17] Koefisien Kekuatan Hubungan 0,00 Tidak ada hubungan 0,01 – 0,09 Hubungan kurang berarti 0,10 – 0,29 Hubungan lemah 0,30 – 0,49 Hubungan moderat 0,50 – 0,69 Hubungan kuat 0,70 – 0,89 Hubungan sangat kuat

## 5 Kesimpulan
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa metode fuzzy inference system dapat digunakan untuk membantu menentukan alat kontrasepsi bagi akseptor keluarga berencana. Dari hasil perhitungan korelasi spearman dengan 25 data didapatkan nilai korelasi 0,606, sehingga menurut table korelasi  spearman  hasil  korelasinya  termasuk  kategori  kuat.  Hal  ini  menunjukan  adanya  keterkaitan yang cukup tinggi antara ranking pakar dan hasil implementasi metode fuzzy inference system untuk pemilihan  alat  kontrasepsi,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  membantu  merekomendasikan  alat kontrasepsi yang sesuai oleh masing-masing pasangan.

## Referensi
[1] D.  Herowati  and  M.  Sugiharto,  “Hubungan  antara  Kemampuan  Reproduksi,  Kepemilikan Anak,  Tempat  Tinggal,  Pendidikan  dan  Status  Bekerja  pada  Wanita  Sudah  Menikah  dengan Pemakaian Kontrasepsi Hormonal di Indonesia Tahun 2017,” Bul. Penelit. Sist. Kesehat. , vol. 22, no. 2, pp. 91–98, 2019, doi: 10.22435/hsr.v22i2.1553.
[2] R.  Agustini,  D.  M.  Wati,  and  A.  Ramani,  “Kesesuaian  Penggunaan  Alat  Kontrasepsi Berdasarkan Permintaan KB pada Pasangan Usia Subur (PUS) di Kecamatan Puger Kabupaten Jember  (  Contraceptives  Use  Compatibility  Based  on  Contraceptive  Demand  Among  Fertile Age  Couple  at  Puger  Sub District  , Jember,” e-Jurnal  Pustaka  Kesehatan ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 155–162, 2015.
[3] S.  Aryati,  S.  Sukamdi,  and  D.  Widyastuti,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemilihan Metode  Kontrasepsi  (Kasus  di  Kecamatan  Seberang  Ulu  I  Kota  Palembang),” Maj.  Geogr. Indones. , vol. 33, no. 1, p. 79, 2019, doi: 10.22146/mgi.35474.
[4] Reva Dwi Yanty, “Faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Jenis Kontrasepsi pada Wanita Usia
Subur,” J.  Ilmiah  Kesehatan  Sandi  Husada ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  121–124,  2019,  doi: 10.35816/jiskh.v10i2.127.
[5] M.  Meilani  and  A.  P.  P.  W.  Tunggali,  “Pemilihan  Alat  Kontrasepsi  dalam  Rahim  (AKDR) pada  akseptor  Keluarga  Berencana,” Jurnal  Kebidanan ,  vol.  9,  no.  1,  p.  31,  2020,  doi: 10.26714/jk.9.1.2020.31-38.
[6] A.  A.  Syahidi,  F.  Biabdillah,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Perancangan  dan  Implementasi  Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto pada Penentuan Penghuni Asrama,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komputer , vol. 6, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611228.
[7] S.  Yosefa, “Pemilihan  Alat Kontrasepsi  Yang  Tepat  pada  Peserta KB  dengan Menggunakan Metode AHP (Analitical Hierarky Process),” Menara Ilmu , vol. 14, no. 1, pp. 105–115, 2020.
[8] M.  Y.  Simargolang  and  H.  S.  Tamba,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Fuzzy  Sugeno  untuk  Menentukan  Calon  Presiden  Mahasiswa  di  Universitas  Asahan,” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 122, 2019, doi: 10.36294/jurti.v2i2.426.
[9] R. A. Syawalia, S. Rasyad, and D. A. Pratama, “Implementasi Fuzzy Logic pada Sistem Sortir Otomatis Alat Penghitung Jumlah Buah Apel,” vol. 06, no. 02, pp. 421–432, 2020.
[10] R. Rajab, D. Defiariany, and F. Adiatma, “Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Perangkat Teknologi Informasi Menggunakan Metode Logic Fuzzy Pada PT. Kojo Balairaja,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.33022/ijcs.v8i1.146.
[11] S. N. Rizki and H. Tipa, “Implementasi Fuzzy Inference System  untuk Menentukan Tingkat Kriminalitas  di Kota  Batam,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol. 10,  no.  2,  pp.  206– 221, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v10i2.3090.
[12] K. Harefa, “Penerapan Fuzzy Inference System untuk Menentukan Jumlah Pembelian Produk Berdasarkan Data Persediaan dan Penjualan,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 4, 2017.
[13] E. Setiawati, O. W. K. Handayani, and A. Kuswardinah, “Pemilihan Kontrasepsi Berdasarkan Efek Samping pada Dua Kelompok Usia Reproduksi,” Unnes J. Public Heal. , vol. 6, no. 3, p. 167, 2017, doi: 10.15294/ujph.v6i3.11543.
[14] M.  Yusida,  D.  Kartini,  R.  A.  Nugroho,  and  M.  Muliadi,  “Implementasi  Fuzzy  Tsukamoto Dalam Penentuan Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Karet Dan Kelapa Sawit,” Jurnal Klik: Kumpulan.  Jurnal  Ilmu  Komputer ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  233-246,  2017,  doi: 10.20527/klik.v4i2.115.
[15] J. Nasir and J. Suprianto, “Analisis Fuzzy Logic Menentukan Pemilihan Motor Honda dengan Metode  Mamdani,” J.  Edik  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  177–187,  2017,  [Online].  Available: http://dx.doi.org/10.22202/jei.2017.v3i2.1962.
[16] V.  A.  Lestari,  I.  Aknuranda,  and  F.  Ramdani,  “Usability  evaluation  of  e-Government  using ISO 9241 and Fuzzy Tsukamoto Approach,” J. Telecommun. Electron. Comput. Eng. , vol. 9, no. 2–8, pp. 153–157, 2017.
[17] N.  R.  Sari  and  W.  F.  Mahmudy,  “Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto  Untuk  Menentukan Kelayakan  Calon  Pegawai,” Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia ,  November,  pp. 245–252, 2015.