## Sistem Pendiagnosa Penyakit Hipokalemia Menggunakan Metode Fuzzy Inference System Tsukamoto Berbasis Android
Septilia Arfida * 1 , Mohammad Sholeh 2 1,2 Fakultas Ilmu Komputer; Informatic & Business Institute Darmajaya; Jl. Z.A Pagar Alam No.93 Bandar Lampung - Indonesia 35142 e-mail: * 1 septilia@darmajaya.ac.id , 2 muh_sholeh@ymail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  tidak  lepas  dari  pemanfaatan  perangkat  keras  sebagai pendukung.  Smart  phone  dapat  dimanfaatkan  dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah bidang  kesehatan.  Kesehatan  erat  kaitannya  dengan  penyakit  yang  diderita  manusia  salah satunya adalah penyakit Hipokalemia. Hipokalemia adalah keadaan kalium serum kurang dari 3,5  mmol/L.  Hal  ini  terjadi  karena  hilangnya  kalium  secara  berlebihan  melalui  saluran pencernaan maupun melalui keringat. Penelitian ini menerapkan Fuzzy Logic untuk memetakan permasalahan  dari input menuju  output.  Dalam  Fuzzy  Logic  terdapat  Fuzzy  Inference  System (FIS)  yang  dapat  melakukan  penalaran  dengan  prinsip  serupa  seperti  manusia  melakukan penalaran  dengan  nalurinya.  FIS  memiliki  Penalaran  monoton  yang  diekspresikan  dengan aturan  tunggal.  FIS  Tsukamoto  berguna  dalam  menentukan  tingkat  Hipokalemia  berdasarkan nilai  inputan  yang  diberikan.  Metode  pengembangan  Perangkat  lunak  pada  penelitian  ini menggunakan  Prototype.  Adapun  tahapan  Prototype  yaitu  mendengarkan  pelanggan, membangun memperbaiki Prototype dan uji coba Prototype. Alat bantu pengembangan sistem menggunakan  use  case,  class  diagram,  activity  diagram  dan  sequence  diagram.  Sistem pendiagnosa Hipokalemia berbasis Android ini memiliki variabel masukan yaitu keadaan otot, mual muntah, diare dan baung air kecil. Sedangkan variabel output adalah tingkat Hipokalemia. Output  dari  sistem  ini  berupa  nilai  rata–rata  terbobot  dari  tiap–tiap  aturan  berdasarakan  α predikat  (fire  strength).  Nilai  tersebut  kemudian  direpresentasikan  dalan  fungsi  keanggotaan variabel  output  dan  menghasilkan  tingkat  Hipokalemia  pengguna.  Rancang  bangun  sistem pendiagnosa Hipokalemia dimaksudkan untuk memberikan informasi kepada masyarakat tentang Hipokalemia dan mendiagnosa Hipokalemia menggunakan Android.
Kata kunci — Fuzzy Tsukamoto, Diagnosa Hipokalemia, Android

## Abstract
The advancement of technology cannot be separated from the utilization of hard wares as the supports. Smart phones can be used in various sectors; one of them is  in health sector. Health is closely connected with diseases on humans. One of the diseases is hypokalemia. It is potassium serum deficiency as < 3.5 mmol/L. this happens because the excessive loss of potassium through digestive tracts or sweat. This study implemented fuzzy logic to map the problem from input  to  output.  In  fuzzy  logic  there  is  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  which  does  reasoning  as humans  do  with  their  instincts.  FIS  has  monotonous  reasoning  which  is  expressed  through  a single rule. Tsukamoto FIS can be useful for determining level of hypokalemia based on input values given. The development method of soft wares in the study used prototype with the prototype phases, namely listening to customers, building and improving prototype and doing try-out of the Prototype. The assisting tool of the system development used use-case, class diagram, activity diagram and sequence diagram. The Android-based diagnostic system of Hypokalemia has some input  variables  namely  muscle  condition,  nauseous  vomit,  diarrhea  and  urinating,  while  the
2  Jurnal JUPITER, Vol. 11  No. 1 Bulan 04 Tahun 2019, Hal. 1 - 10
output variable is Hypokalemia. The output of the system is the average weighted value of each rule based on α predicate (fire strength). This value is then presented in the function of the output variable membership and results in the level of the user’s Hypokalemia. The diagnostic system design  of  Hypokalemia  is  used  to  give  information  to  the  people  about  Hypokalemia  and  to diagnose Hypokalemia using Android.
Keywords— Fuzzy Tsukamoto, Hypokalemia Diagnosis, Android.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat.  Salah  satu perkembangan teknologi yaitu teknologi smart phone Android. Smart phone dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang salah satunya bidang kesehatan. Kesehatan erat kaitannya dengan penyakit yang diderita pada manusia. Salah satu penyakit yang berbahaya namun sering masyarakat tidak mengetahuinya  adalah  Hipokalemia.  Hipokalemia  adalah  kekurangan  zat  kalium  dalam  darah manusia. Kalium itu sendiri adalah mineral yang paling penting dan mengandung ion bermuatan positif dalam sel-sel tubuh. Kalium menjaga fungi jantung, otak, ginjal, jaringan otot, dan organ tubuh  lainnya  agar  selalu  dalam  kondisi  sehat.  Kekurangan  kalium  dalam  darah  atau  sering disebut  hipokalemia  mengakibatkan  penderita  merasa  lemas,  kejang  otot  bahkan  lumpuh. Hipokalemia bahkan dapat menyebabkan stroke dan kematian [1].
Fuzzy Logic dapat digunakan untuk memetakan permasalahan dari input menuju output. Dalam Fuzzy  Logic terdapat  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  yang  dapat  melakukan  penalaran dengan  prinsip  serupa  seperti  manusia  melakukan  penalaran  dengan  nalurinya.  FIS  memiliki Penalaran  monoton  yang  diekspresikan  dengan  aturan  tunggal  [2].  Diagnosa  pada  umumnya dilakukan oleh dokter di rumah sakit.  Namun dengan menggunankan FIS dapat diciptakan suatu sistem  yang dapat mendiagnosa penyakit hipokalemia. berdasarkan pengetahuan dari para ahli yaitu dokter.
Oleh karenanya dibutuhkan informasi yang cepat dan akurat. Informasi adalah data  yang telah  diolah  menjadi  sebuah  bentuk  yang  berarti  bagi  penerimanya  dan  bermanfaat  dalam pengambilan  keputusan  saat  ini  atau  mendatang  [3].  Dimana  informasi  tersebut  dapat  diakses dimana saja dengan menggunakan Android. Android merupakan sistem operasi smartphone yang sangat  populer  karena  bersifat open  source yang  menjadi  magnet  bagi  para  developer  untuk mengembangkan aplikasi-aplikasinya. Sehingga masyarakat dapat segera mengetahui informasi tentang gejala yang dideritanya dan mampu menanggulangi penyakit secara tepat. Berdasarkan hal  tersebut  maka  perlu  dilakukan  “Sistem  Pendiagnosa  Penyakit  Hipokalemia  Menggunakan Metode Fuzzy Inference Sytem Tsukamoto Berbasis Android”.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah model Prototype . Tahapan prototype yaitu mendengarkan pelanggan, membangun dan memperbaiki prototype, menguji dan uji coba [4]. Gambar 1 berikut merupakan tahapan model Prototype :

## 2. 1.1 Mendengarkan Pelanggan
Tahap  pertama,  mendengarkan  pelanggan  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan  kebutuhan pengguna.  Proses  yang  dilakuan  pada  tahap  ini  adalah  melakukan  analis  dan  mengidentifikasi segala kebutuhan yang berkaitan dengan sistem yang akan dibangun.

## 2.1.1.1 Metode Pengumpulan Data
a. Studi Pustaka
Studi  kepustakaan  dilakukan  dengan  membaca,  mengutip  dan  membuat  catatan  yang bersumber dari bahan pustaka yang mendukung dan berkaitan dengan penelitian.
b. b. Overvasi
Observasi  dilakukan  untuk  mengetahui  secara  langsung  keadaan  pasien  dan  melihat pemeriksaan dokter secara langsung. Dari observasi yang dilakukan dapat diketahui keadaan pasien dengan tingkat hipokalemia rendah sampai tinggi. Berikut adalah gejala yang terdapat pada pasien hipokalemia dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Observasi Gejala Pasien Hipokalemia Pusing/sakit kepala
Lemas Mual muntah Tidak nafsu makan Riwayat penyakit ginjal Tekanan nadi tidak normal Tidak bisa berjalan Pegal-pegal dipinggang tanpa aktifitas Nyeri otot Seluruh badan nyeri Kaki tidak bisa digerakkan
c. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  narasumber  dokter  spesialis  penyakit  dalam  yaitu  Dr.  Awal Bachtera Barus. Sp. PD. Hasil wawancara berupa tingkat penyakit Hipokelemia yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Hasil Wawancara Tingkat Hipokalemia
Negatif Hipokalemia
Hipokalemia Ringan
Hipokalemia Sedang
Hipokalemia Berat

## 2.1.1.2 Analisis Penggunaan Variabel
Pengumpulan  data  menggunakan  metode  studi  kepustakaan,  observasi  dan  wawancara menghasilkan  banyak  variabel.  Variabel  tersebut  diklasifikasikan  menjadi  dua  yaitu  variabel
4  Jurnal JUPITER, Vol. 11  No. 1 Bulan 04 Tahun 2019, Hal. 1 - 10
input dan variabel output. Variabel input meliputi  Keadaan Otot, Mual Muntah, Diare dan Buang Air Kecil. Variabel output meliputi Tingkat Hipokalemia.

## 2.1.1.3 Analisis Pemeriksaan Pasien
Prosedur pemeriksaan pasien di Rumah Sakit Umum Abdul Moeloek memiliki alur yang cukup panjang. Gambar 2 berikut ini adalah alur pemeriksaan pasien pada Rumah Sakit Umum Abdul Moeloek.

## Gambar 2. Alur Pemeriksaan Pasien

## 2.1.1.4 Analisis Diagnosa Hipokalemia
Diagnosa penyakit Hipokalemia yang dilakukan dirumah sakit dimulai dari pemeriksaan awal pasien. Pemeriksaan meliputi pemeriksaan fisik dan anamnesis. Dari pemeriksaan fisik dan anamnesis didapat diagnosa pasien. Diagnosa ini masih bersifat sementara karena diagnosa perlu ditegakkan  bagi  penyakit  yang  telah  terkomplikasi  penyakit  lainnya.  Setelah  itu  dokter  akan menentukan  pasien  perlu  untuk  dirawat  inap  atau  tidak.  Jika  pasien  tidak  dirawat  inap  maka diagnosa  sementara  tadi  yang  dipakai.  Namun  jika  dirawat  inap  maka  pemeriksaan  akan diteruskan  dengan  pemeriksan  penunjang  berupa  pemeriksan  laboraturium.  Pendekatan diagnostik Hipokalemia dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pendekatan Diagnostik Hipokalemia

## 2.1.1.5 Identifikasi Masalah yang Timbul
Masalah yang timbul adalah alur yang cukup panjang dan waktu yang dibutuhkan untuk pemeriksaan  cukup  lama.  Selain  itu  keterlambatan  pasien  menyadari  telah  terkena  penyakit Hipokalemia  menjadi  masalah  tambahan.  Keterlambatan  itu  dikarenakan  minimnya  Informasi yang didapat. Selain itu gejala yang timbul juga mirip dengan gejala kelelahan pada umumnya.

## 2.1.1.6 Usulan Penyelesaian Masalah
Keterlambatan dan kekurangan Informasi tentang penyakit hipokalemia membuat pasien menjadi kurang tepat dalam menanggapi gejala yang timbul. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem  yang  dapat  memberikan  informasi  penyakit  hipokalemia,  dapat  mendiagnosa  penyakit hipokalemia serta menentukan tingkat penyakit yang diderita.

## 2.1.2 Membangun dan Memperbaiki Prototype
Tahap berikutnya setelah menganalisa kebutuhan yang diperlukan adalah membangun dan memperbaiki  prototype.  Pada  tahap  membangun  dan  memperbaiki  prototype  dibagi  menjadi perancangan variabel fuzzy menggunakan FIS Tsukamoto dan perancangan sistem. Berikut ini adalah penjabaran dari masing-masing perancangan.

## 2.1.2.1 Perancangan Variabel Fuzzy
Perancangan variabel Fuzzy dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perancangan Variabel Fuzzy Variabel Fuzzy Himpuanan Fuzzy Range Satuan Keadaan Otot Normal 0 – 40 % Lemah 20 – 60 Sangat Lemah 40 – 100 Mual Muntah Sedikit 0 – 30 Cc Sedang 25 – 55 Banyak 30 – 100 Sedikit 0 – 25 cc
Diare Sedang 20 – 55 cc Banyak 25 – 100 Buang Air Kecil Normal 0 – 1200 Cc Banyak 1000 – 2200 Sangat Banyak 1200 – 2400 Tingkat Hipokalemia Negatif Hipokalemia 0 – 40 % Hipokalemia Ringan 20 – 60 Hipokalemia Sedang 40 – 80 Hipokalemia Berat 60 – 100

## 2.1.2.2 Perancangan Aturan Fuzzy
Kombinasi 5 variabel dan 16 himpunan fuzzy serta menganalisa penerapan rule yang akan digunakan agar lebih akurat namun praktis maka didapatkan 81 aturan secara acak.

## 2.1.2.3 Perancangan Sistem
a. Use Case Diagram
Rosa  dan  Salahuddin  [5]  menguraikan  bahwa  Use  Case  diagram  merupakan  pemodelan untuk  aplikasi  perangkat  lunak  yang  akan  dibuat.  Use  Case  mendeskripsikan  sebuah  interaksi antara  satu  atau  lebih  aktor  dengan  aplikasi  yang  akan  dibuat.  Use  Case  digunakan  untuk mengetahui  fungsi  apa  saja  yang  ada  dalam  sebuah  aplikasi  dan  siapa  saja  yang  berhak menggunakan  fungsi-fungsi  tersebut.  Gambar  4  merupakan  use  case  sistem  pendiagnosa Hipokalemia.
Gambar 4. Use Case Sistem Pendiagnosa Hipokalemia b. Class Diagram
Rosa  dan  Shalahuddin  [5]  menguraikan  bahwa  class  diagram  menggambarkan  struktur aplikasi  berorientasi  objek  dari  segi  pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk membangun aplikasi. Gambar 5 merupakan class diagram sistem.
Gambar 5. Class Diagram Sistem.
c. Activity Diagram
Rosa  dan  Shalahuddin  [5]  menyatakan  bahwa  diagram  aktivitas  atau  activity  diagram menggambarkan workflow (alir kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang ada pada perangkat lunak. Tahap perancangan Activity Diagram menjabarkan masing- masing Activity pada perancangan use case. Aktivitas yang terdapat pada perancangan Use Case diantaranya Menu Panduan Aplikasi, Menu Info Penyakit, Menu Contoh Kasus, Menu Diagnosa Offline, Menu  Register,  Menu  Diagnosa  Online,  Menu  Ubah  Akun,  Menu  Riwayat  Diagnosa, Menu  Tentang  Aplikasi,  Menu  Ubah  Login  Admin,  Menu  Ubah  Nilai  Variabel,  Menu  Ubah Login User dan Menu Lihat Riwayat Diagnosa.
d. Sequence Diagram
Diagram yang menggambarkan interaksi antar obyek dan menunjukkan serangkaian pesan yang dipertukarkan disebut sebagai Sequence Diagram. Sequence Diagram pada menu Panduan Aplikasi dimulai dari user membuka aplikasi, menu utama menampilkan haman menu utama.

## 2. 2 Proses Kerja Sistem
Proses kerja sistem pendiagnosa Hipokalemia ini yang pertama sistem membutuhkan nilai variabel inputan untuk mencari nilai keanggotaan. Setelah nilai keanggotaan dari masing-masing variabel  didapat,  kemudian  sistem  akan  mengimplementasikan  nilai  keanggotaan  tersebut kedalam rule yang sudah ditentukan. Implementasi nilai keanggotaan pada masing-masing rule menghasilkan nilai α-predikat dan nilai zi. Langkah selanjutnya sistem akan mencari nilai kali dari α-predikat dengan nilai zi pada masing-masing rule. Setelah nilai kali didapat, sistem akan mencari  nilai  rata-rata  terbobot  dengan  rumus  rata-rata  terbobot  (8).  Setelah  nilai  rata-rata terbobot  didapat,  langkah  terakhir  mencari  nilai  keanggotaan  variabel  output.  Nilai  yang digunakan  adalah  nilai rata-rata  terbobot  yang  diimplemetasikan  ke  dalam  fungsi  keanggotaan himpunan  variabel  output.  Dari  nilai  keanggotaan  yang  didapat,  nilai  yang  paling  besar  yang dipilih. Dengan demikian didapat hasil keluaran dari sistem pendiagnosa hipokalemia ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  di  Rumah  Sakit  Umum  Abdul  Moeloek  Provinsi Lampung berupa data wawancara, hasil rekam medik terkait variabel – variabel yang digunakan, yaitu  keadaan  otot,  mual  muntah,  diare,  buang  air  kecil,  dan  hasil  keseluaran  berupa  tingkat hipokalemia. Data yang didapat kemudian dimplementasikan kedalam Fuzzy Logic menghasilkan Sistem  Pendiagnosa  Hipokalemia  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto. Sistem  ini  dapat  dibuka  di  perangkat  smart  phone  dengan  sistem  operasi  android.  Gambar  6 merupakan tampilan menu utama program. Sedangkan Gambar 7 merupakan tampilan diagnosa.
Gambar 6.  Menu Utama Aplikasi
Perhitungan  yang  terdapat  pada  sistem  ini  telah  diuji  dengan  hasil  sesuai  dengan perhitungan manual dan perhitungan menggunakan program. Perhitungan sesuai dengan variabel – variabel pendukung yang telah ditentukan. Kecepatan mengakses database berbanding lurus dengan kecepatan jaringan internet pada perangkat android. Semakin cepat jaringan internet pada perangkat  android  maka  semakin  cepat  juga  pengaksesan  database.  Pengaksesan  database berfungsi untuk pengambilan data yang digunakan pada sistem pendiagnosa Hipokalemia ini.
Gambar 7. Diagnosa Online

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  Sistem  Pendiagnosa  Penyakit  Hipokalemia  Menggunakan  Metode  Fuzzy Inference System Tsukamoto Berbasis Androidadalah sebagai berikut:
1. Menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  pengguna  untuk  mengetahui  tentang penyakit  Hipokalemia  dan  mendiagnosa  penyakit  Hipokalemia  menggunakan  metode  FIS Tsukamoto.
2. Sistem yang dihasilkan memiliki keakurasian yang berbeda dengan diagnosa yang dilakukan oleh  dokter.  Hal  ini  karena  Fuzzy  Logic  memungkinkan  pola  pikir  pengembang  untuk menentukan himpunan fuzzy dan rule yang ada.

## 5. SARAN
Penelitian yang telah dilakukan dapat dikembangkan lebih baik lagi dengan saran sebagai berikut: 1. Menyempurnakan desain interface serta variabel – variabel pendukungnya.
2. Sebaiknya sistem ini dikembangkan dengan menambah fitur tanya jawab kepada pihak medis terkait.
3. Pengembangan  sistem  sebaiknya  diterapkan  tidak  menggunakan Fuzzy  Inference  System, melainkan  dengan  sistem  yang  lebih  mendukung  untuk  mendiagnosa  penyakit,  sehingga menghasilkan tingkat keakurasian yang sangat baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada redaksi jurnal JUPITER yang telah memberi kesempatan kepada penulis sehingga artikel ini dapat diterbitkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Davey, P. 2006. At a Glance Medicine . Jakarta. Penerbit Erlangga. https://books.google.co.id/books?id=wzIGJflmD4gC&pg=PA236&dq=hipokalemia&hl=id &sa=X&ei=O4ReVc2NLY61uQSct4KACA&ved=0CBoQ6AEwAA#v=onepage&q=hipok alemia&f=false. Diakses tanggal 21 Mei 2015. Pukul 09.21 WIB.
[2]   Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.,  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Sistem  Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Penerbit Andi Offset.
[3]  Hanif Al Fatta. Analisis & Perancang Sistem Informasi . Edisi I. Yogyakarta: Penerbit Andi. 2007: 9.
[4]  Pressman,  R.S.  2002. Rekayasa  Perangkat  Lunak  Pendekatan  Praktisi  (Buku  Satu) . Yogyakarta: Penerbit Andi.
[5]   Salahuddin, M., & Rosa A.S. 2010. Modul Pembelajaran Pemrograman berorientasi objek dengan bahasa pemrograman C++, PHP dan Java . Bandung: Penerbit Modula.