## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id
21

## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MENULAR MELALUI UDARA PADA MANUSIA DENGAN LOGIKA FUZZY MAMDANI
Dayat Subekti 1 ,Agung Priyanto 2 , Agung Permana Mukti 3 ,Dimas Rully Azzuhry 4
Prodi Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta Email : dayat.subekti@gmail.com 1 , agungprie2010@gmail.com 2 , agungpalasarimukti@gmail.com 3 , az.zuhry101@gmail.com 4

## ABSTRAK
Masyarakat di era informasi sekarang ini semakin menuntut segala macam informasi untuk cepat tersaji. Salah satunya adalah informasi dalam bidang medis, dalam  hal  ini  informasi    mengenai  diagnosis  suatu  penyakit  yang  biasanya berbentuk  sistem  pakar.  Berbagai  metode  digunakan  dalam  sistem  pakar,  salah satunya adalah  logika  fuzzy  Mamdani  atau  lebih  dikenal  dengan  sistem  inferensi Mamdani.  Penggunaan  logika  fuzzy  dalam  mendiagnosis  penyakit  ini  tidak membutuhkan angka sebagai masukannya.
Sistem  pakar  logika  fuzzy  Mamdani  dalam  penelitian  ini  khusus  digunakan untuk  mendiagnosis  penyakit  menular  pada  manusia  yaitu:  batuk  rejan  atau pertusis,  campak,  difteri,  gondongan,  meningitis,  tuberkulosis,  variola,  dan varisela. Sistem ini mendiagnosis penyakit berdasarkan masukkan ciri atau gejala yang diderita. Hasil diagnosis berupa angka kemungkinan diagnosis tiap penyakit. Semakin  mendekati  angka  1  (satu)  maka  semakin  tinggi  kemungkinan  terjangkit penyakit salah satu yang tersebut di atas.
Sistem  yang  telah  dibuat  sudah  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi penyakit-penyakit  menurut  ciri  atau  gejala  yang  dimasukkan.  Namun  demikian, sistem  ini  baru  merupakan  penelitian  dan  hasilnya  belum  dapat  digunakan sebagai rujukan diagnosis penyakit yang sesungguhnya.
Kata-kunci: Sistem pakar, logika fuzzy Mamdani, penyakit menular pada manusia.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan masyarakat
akhir-akhir  ini  yang  berorientasi  pada informasi  menuntut  pemanfaatan teknologi untuk memenuhi kebutuhan masyarakat terhadap informasi. Kenyataannya, jaringan internet dapat jauh  lebih  masuk  ke  area  terpencil daripada  dokter-dokter.  Ketersediaan
dokter  yang  terbatas,  baik  terbatas dalam jangkauan jarak maupun waktu ketersediaan,  membuat  masyarakat yang jauh dari rumah sakit atau dokter spesialis  tersebut  memerlukan  waktu lebih untuk mengakses lokasi tersebut.  Sedangkan,  penderita  atau orang  terdekat  sekitar  penderita
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry
/ Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30 belum  tentu  mengetahui  apa  yang sedang dialami oleh penderita apalagi untuk memberikan pertolongan
darurat darurat.
Berdasarkan  alasan  tersebut, maka diperlukan  penelitian  mengenai aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web untuk dapat menyimpan pengetahuan seorang  pakar  guna  melakukan diagnosis  penyakit  menular  pada manusia, khususnya penularan melalui  udara  menggunakan  logika fuzzy metode Mamdani. Dalam bidang medis
penggunaan  logika  fuzzy  metode Mamdani  masih  jarang.  Hal  ini memberikan  ruang  penelitian  yang cukup  luas  untuk  penerapan  logika fuzzy metode Mamdani dalam bidang medis  secara  umum,  mengingat fleksibilitas  implementasi  logika  fuzzy dan  penggunaannya  yang tidak
membutuhkan masukan berupa angka-angka  seperti  metode-metode yang lain.
Dengan  aplikasi  ini  diharapkan seluruh  masyarakat  yang  terjangkau oleh  internet  akan  memperoleh informasi  dini  tentang  penyakit menular  yang  diderita  kapan  pun dikehendaki.  Pengguna  memperoleh hasil  diagnosis  dengan  memasukkan ciri-ciri dan gejalanya.
II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  salah satu  bagian  dari  kecerdasan  buatan yang menampung  pengetahuan  pakar dalam  bidang  tertentu  yang  spesifik guna memberikan pemecahan masalah  layaknya  seorang  pakar (Sutojo,  et  al.,  2011).  Sistem  pakar juga merupakan sistem informasi yang berisi dengan pengetahuan dari pakar sehingga  dapat  digunakan  untuk konsultasi  (Jogiyanto,  2009).  Banyak bidang yang dapat diaplikasikan, salah
satunya  adalah  bidang  kesehatan. Sistem  pakar  akan  menggantikan peran dari dokter untuk berkonsultasi dan  mendiagnosis  penyakit  yang diderita oleh user.
2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy merupakan metodologi sistem kontrol pemecahan masalah yang cocok
diimplementasikan  ke  dalam  sistem, mulai  dari  sistem  yang  sederhana sampai  dengan  sistem  yang  cukup kompleks.  Metodologi  ini  dapat diterapkan  pada  perangkat  keras, lunak, maupun kombinasi keduanya.
Dalam logika klasik yang bersifat  biner,  yang  artinya  hanya mempunyai  dua  kemungkinan  (ya atau tidak, benar atau salah, baik atau buruk,  dll),  maka  dari  itu  semua  ini mempunyai nilai keanggotaan 0 dan 1.
Tetapi dalam logika fuzzy
memungkinkan nilai keanggotaan antara  0  sampai  dengan  1.  Sehingga bisa  saja  suatu  keadaan  dapat mempunyai  kemungkinan  “ya”  dan “tidak”  secara  bersama,  namun besarnya  nilai  tergantung  pada  bobot keanggotaan  yang  dimilikinya  (Sutojo, et al., 2011).
2.2 Logika Fuzzy Mamdani
Logika  fuzzy  Mamdani  atau metode  min-max  dikenalkan  oleh Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975. Metode  ini  memerlukan  tahapan sebagai berikut  :
1. Fuzzyfikasi, pembentukan
himpunan  fuzzy.  Variabel  input maupun  output  dibagi  menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. 2. Aplikasi fungsi implikasi menggunakan fungsi MIN.
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry
/ Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30
3. Komposisi antar-rule menggunakan fungsi MAX. 4. Defuzzyfikasi, atau penegasan.

## 2.3 Pola Pengambilan Keputusan
Sistem pakar mempunyai aturan-aturan  yang  tertentu  sebagai cara untuk melakukan diagnosis, salah satunya  dengan  forward  chaining. Forward  chaining  merupakan  teknik pencarian  yang  dimulai  dengan  fakta yang diketahui, kemudian mencocokkan  fakta-fakta  IF  dan aturan    IF-THEN.  Jika  ada  fakta  yang cocok  dengan  IF,  maka  rule  tersebut dieksekusi.  Sebuah  rule  hanya  dapat dieksekusi satu kali saja. Iterasi untuk pencocokan  hanya  akan  berhenti  jika sudah  tidak  ada  lagi  rule  yang dieksekusi,  pada  tahap  ini  proses pencarian sudah menemukan hasilnya (Sutojo, et al., 2011).

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Kebutuhan  sistem  merupakan spesifikasi  aplikasi  dan  fungsi  yang diperlukan  dalam  aplikasi.  Fungsi- fungsi tersebut meliputi:
1. Dapat  melakukan  login  dan logout untuk admin.
2. Dapat melakukan diagnosis penyakit dan menampilkan hasilnya. 3. Dapat  menampilkan  informasi mengenai penyakit hasil diagnosis.
4. Dapat  mengubah  aturan  yang digunakan  dalam  mendiagnosis penyakit.
5. Dapat  mengolah  data  admin (mengubah,  menambah,  dan memperbarui informasi).
Dalam sistem pakar memerlukan
basis  pengetahuan  yang  digunakan untuk  menjalankan  fungsi  sistem pakarnya. Dalam menghimpun pengetahuan  pakar  menggunakan metode  studi  pustaka  yang  merujuk pada  buku  panduan  klinis  yang berjudul Epidemiologi Penyakit Menular  dan  Tidak  Menular,  karya Keos Irianto. IV. Perancangan Aplikasi Analisis  yang  dilakukan  cukup untuk  menggambarkan  alur  data mulai dari masukan aplikasi, pemrosesan aplikasi, keluaran
aplikasi,  metode  yang  digunakan aplikasi,  serta  gambaran  umum interface  aplikasi.  Perancangan  ini
meluputi:
1. Perancangan usecase diagram.
2. Perancangan activity diagram.
3. Perancangan class Diagram.
4. Perancangan database.
4.1 Perancangan Usecase Diagram
Use  Case  diagram  merupakan diagram  awal  yang  digunakan  untuk menggambarkan secara umum kegiatan dalam satu aplikasi, fungsionalitas-fungsionalitas  aplikasi dan hubungannya dengan aktor-aktor yang  terlibat.  Use  Case  berfungsi untuk  mendefinisikan  suatu  bagian perilaku sistem yang bersifat koheren tanpa  perlu  menyingkapkan  struktur internal  sistem/perangkat  lunak  yang sedang dikembangkan (Nogroho, 2010).
Gambar 1. Use Case
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry / Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30

## 4.2 Activity Diagram
Activity  diagram  atau  diagram
aktivitas  menggambarkan  aktivitas dari use case dan interaksinya dengan aktor-aktor  yang  terlibat.  Activity diagram bertujuan untuk memodelkan  komputasi  dan  aliran kerja pada satu aplikasi. Satu aktivitas menggambarkan aliran nilai-nilai objek (Nogroho, 2010). 1. Activity Diagram untuk Mendiagnosis Penyakit. Activity diagram untuk mendiagnosis  penyakit  menjelaskan bahwa  user  umum  dapat  langsung menggunakan fitur diagnosis penyakit tanpa login terlebih dahulu, sedangkan  admin  harus  melalui tahapan login. Proses ini dimaksudkan supaya admin ketika mengedit aturan aplikasi  dan  ingin  menguji  diagnosis tidak  perlu  melakukan  logout  dari aplikasi.  Setelah  menginputkan  ciri yang disediakan aplikasi, aplikasi akan memproses input tersebut dan menampilkan hasil diagnosis.
2. Activity Diagram  untuk  Melihat Informasi Penyakit Activity diagram melihat informasi penyakit menjelaskan bahwa user dapat langsung mengakses informasi mengenai penyakit, kemudi aplikasi akan
menampilkan halaman informasi penyakit yang ditangani aplikasi. 3.

## Activity Diagram untuk Login
Activity diagram login menjelaskan  proses  login  seorang admin,  admin  membuka  for  login kemudi  mengisikan  username  dan password kemudi aplikasi akan memvalidasi  username  dan  password tersebut.
4. Activity iagram mengubah

## aturan aplikasi
Activity  diagram  mengubah aturan  aplikasi  menjelaskan  bahwa untuk  mengubah  aturan  aplikasi admin  perlu  melakukan  login  terlebih dahulu,  kemudi  mengubah  aturan aplikasi dan aplikasi menyimpannya.
5. Activity  Diagram  Mengubah

## Data Admin
Activity  diagram  mengubah data admin menjelaskan bahwa untuk mengubah  data  admin,  admin  harus login terlebih dahulu kemudi mengubah  data  admin.  Data  yang diubah akan disimpan oleh aplikasi. 6. Activity Diagram untuk Mengubah Informasi Penyakit Activity  diagram  mengubah Informasi penyakit menjelaskan bahwa  untuk  melakukan  perubahan informasi  mengenai  penyakit  admin harus  login  terlebih  dahulu.  Setelah admin  mengubah  informasi  penyakit aplikasi  akan  menyimpan  informasi tersebut.

## 4.3 Perancangan Class Diagram
Class Diagram dapat digunakan untuk  melihat  gambaran  sistem secara  umum  atau  garis  besarnya,  di sini  terlihat  kebutuhan-kebutuhan dari  sistem  tersebut.  Class  Diagram sistem  pakar  diagnosis  penyakit menular  melalui  udara  pada  manusia dengan logika fuzzy Mamdani.
Gambar 2. Class Diagram
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry
/ Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30

## 4.4 Pembahasan
Pada  sub  bab  bahan  penelitian tergambarkan  ciri-ciri  penyakit.  Ciri- ciri  penyakit  terbagi  atas  ciri  umum dan  ciri  khusus.  Ciri  umum  yaitu  ciri yang  dalam  satu  kategori,  misalnya balita,  remaja,  anak-anak  dan  dewasa dapat  dikategorikan  dalam  usia.  Ciri umum meliputi:
1. Usia  terdiri  dari  balita,  anak- anak, remaja, dan dewasa.
2. Suhu  tubuh  terdiri  dari  dingin, normal, sedang, dan tinggi.
3. Batuk  terdiri  dari  batuk  ringan, batuk sedang, dan batuk parah.
Ciri  selain  itu  masuk  dalam  kelompok ciri  khusus  yang  nantinya  digunakan sebagai  ciri  penentu  penyakit  dalam pembentukan aturan. Semua ciri, baik ciri  umum  maupun  khusus  dibuat fungsi  keanggotaan  himpunan  fuzzy- nya.

## Usia
Usia  terbagi  atas  balita  0  –  5 tahun,  anak-anak  6  –  10  tahun, remaja  11  –  20  tahun  dan  dewasa di atas 21 tahun. Nilai keanggotaan masing-masing usia maksimal adalah  1  dan  minimal  adalah  0, sehingga grafik fungsi keanggotaan himpunan  fuzzy  masing-masing usia dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik fungsi keanggotaan
usia
µ usia balita (𝑥) =
{ 1 ; 𝑥 ≤  5 6−𝑥 6−5 ; 5 ≤ 𝑥 ≤ 6
0 ; 𝑥 ≥ 6
µ usia anak (𝑥) =
{ 0 ; 𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 11 𝑥−5
6−5 ;  5 ≤ 𝑥  ≤ 6
1 ; 6  ≤ 𝑥 ≤ 10
11−𝑥
11−10 ; 10 ≤ 𝑥 ≤ 11
µ usia remaja (𝑥) =
{ 0 ; 𝑥 ≤ 11 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 22 𝑥−11
6−5 ;  10 ≤ 𝑥 ≤ 11
1 ; 11  ≤ 𝑥 ≤ 21
22−𝑥
22−21 ; 10 ≤ 𝑥 ≤ 11
µ usia dewasa (𝑥) = { 0 ; 𝑥 ≤ 21 𝑥−21 22−21 ;  21 ≤ 𝑥 ≤ 22
1 ; 𝑥 ≥ 22
Nilai keanggotaan terpenuhi jika syarat  atau  batasan  pada  nilai keanggotaan tersebut terpenuhi.
Misalnya  usia  2  tahun  maka  nilai keanggotaannya adalah 1. Jika usianya lebih  dari  5  tahun  dan  kurang  dari  6 tahun maka nilai keanggotaan terdapat  pada  usia  balita  dan  usia anak,  misalnya  usia  5,3  tahun.  Untuk perhitungannya sebagai berikut: 1. Pada  fungsi  keanggotaan  usia balita  nilai  5,3  memenuhi  kondisi 5 ≤ 𝑥  ≤ 6. Nilai keanggotaan usia  balita  adalah 6−𝑥 6−5 dengan  x adalah  nilai  domain  dari  variabel usia,  x  =  5,3.  Maka  didapat perhitungan sebagai berikut:
µ  usia  balita (𝑥) = 6−𝑥 6−5 = 6−5,3 6−5 = 0,7 1 =  0,7
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry / Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30
2. Pada  fungsi  keanggotaan  usia anak  nilai  5,3  memenuhi  kondisi 5 ≤ 𝑥  ≤ 6, maka  berlaku  rumus
𝑥−5 6−5 dengan  perhitungan  sebagai berikut: µ usia anak (𝑥) = 𝑥−5 6−5 = 5,3−5
6−5 = 5,3−5 6−5 = 0,3 1 = 0,3
3. Pada  fungsi  keanggotaan  usia remaja, nilai domain 5,3 memenuhi kondisi 𝑥 ≤ 11
dengan nilai keanggotaan 0, maka nilai  keanggotaan  untuk  usia remaja adalah 0.
Pada  fungsi  keanggotaan  usia remaja,  nilai  domain  5,3  memenuhi kondisi 𝑥 ≤ 21 dengan nilai keanggotaan 0, maka nilai keanggotaan untuk usia remaja adalah 0. Suhu Tubuh
Suhu tubuh terbagi atas normal 36,5 o C - 37,5 o C, sedang 37,6 o C - 38,5 o
C,  dan  tinggi  jika  lebih  dari  38,5 o C. Nilai  keanggotaan  masing-masing  usia maksimal adalah 1 dan minimal adalah 0,  sehingga  grafik  fungsi  keanggotaan himpunan  fuzzy  masing-masing  suhu tubuh  dapat  dilihat  pada  gambar  4 berikut.
Gambar 4: Grafik fungsi keanggotaan suhu tubuh
µ suhu normal
(𝑥)
= { 0 ; 𝑥 ≤  36,4 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 37,6
𝑥 − 36,4 36,5 − 36,4 ;  36,4 ≤ 𝑥  ≤ 36,5
1 ; 36,5  ≤ 𝑥 ≤ 37,5
37,6 − 𝑥 37,6 − 37,5 ; 37,5 ≤ 𝑥  ≤ 37,6
µ suhu sedang
(𝑥)
= { 0 ; 𝑥 ≤ 37,5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 38,6
𝑥 − 37,5 37,6 − 37,5 ;  37,5 ≤ 𝑥  ≤ 37,6
1 ; 37,5 ≤ 𝑥 ≤ 38,5
38,6 − 𝑥 38,6 − 38,5 ; 38,5 ≤ 𝑥  ≤ 38,6
µ suhu tinggi
(𝑥) = { 0 ; 𝑥 ≤  38,5
𝑥 − 38,6
38,6 − 38,5 ;  38,5 ≤ 𝑥  ≤ 38,6 1 ; 𝑥 ≥ 38,6 Misalnya diketahui suhu tubuh  38,9 o C.  Berdasarkan  grafik fungsi  keanggotaan  usia  pada gambar  14  maka  suhu  tubuh tersebut  masuk  dalam  kategori suhu  tinggi.  Maka  nilai  keanggotan tiap kategori suhu tubuh adalah:
1. Nilai  keanggotaan  suhu  normal adalah  0,  pada  rumus  fungsi keanggotaan variabel suhu normal  terdapat  kondisi  yang harus dipenuhi untuk nilai keanggotaan 0 adalah 𝑥 ≤ 36,4 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 37,6 ,  dengan  x adalah  suhu  tubuh  yang  di  cari nilai keanggotaannya. 2. Nilai  keanggotaan  suhu  sedang adalah  0,pada  rumus  fungsi keanggotaan variabel suhu sedang  terdapat  kondisi  yang harus dipenuhi untuk nilai keanggotaan 0 adalah 𝑥 ≤ 37,5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 38,6 ,  dengan  x
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry / Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30
adalah  suhu  tubuh  yang  di  cari nilai keanggotaannya.
Nilai  keanggotaan  suhu  tinggi adalah  1,  pada  rumus  fungsi keanggotaan variabel suhu
tinggi  terdapat  kondisi  yang harus  dipenuhi  untuk  nilai keanggotaan 1 adalah 𝑥 ≥ 38,6 , dengan  x  adalah  suhu  tubuh yang di cari nilai keanggotaannya.
Batuk
Indikasi batuk terbagi atas batuk ringan, batuk sedang dan batuk berat.
Batuk tidak mempunyai angka sebagai domainnya,
sehingga fungsi keanggotaan  fuzzy  digunakan  untuk mendeteksi  terdapat  tidaknya  ciri batuk  ringan,  sedang,  maupun  berat. Grafik  fungsi  keanggotaan  himpunan fuzzy  masing-masing  batuk  sama, dapat dilihat pada gambar 5 berikut.
Gambar 5: Grafik fungsi keanggotaan batuk ringan, sedang, berat
µ batuk ringan, sedang, berat
(𝑥)
= { 0 ; 𝑥 = 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑥 − 𝑌𝑎
𝑌𝑎 − 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ; 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 ≤ 𝑥 ≤ 𝑌𝑎 1 ; 𝑥 = 𝑌𝑎 Pada  fungsi  keanggotan  batuk terdapat rumus 𝑥−𝑌𝑎 𝑌𝑎−𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 untuk
menghitung    nilai  keanggotan  antara Ya  dan  Tidak,ini  tidak  dapat  dihitung karena  bukan  merupakan  angka. Misalnya terdapat gejala batuk sedang maka  nilai  keanggotaan  batuk  sedang adalah  1  sedangkan  batuk  ringan  dan
berat  adalah  0.  Implementasinya adalah  dengan  langsung  memasukkan nama  domain  dari  variabel  batuk. Misalnya  diketahui  gejala  batuk ringan,  maka  nilai  keanggotaan  batuk ringan  adalah  1  sedangkan  nilai keanggotaan  batuk  sedang  dan  berat adalah 0.
Fungsi Keanggotaan Ciri Khusus
Fungsi  keanggotaan  himpunan
fuzzy  pada  ciri  khusus  masing-masing digunakan untuk mendeteksi
mengklasifikasi derajat keyakinan akan terdapatnya  ciri  tersebut  pada  user. Derajat keyakinan terbagi atas “tidak”, “ragu-ragu”,  “yakin”,  dan  “sangat yakin”.Nilai  mutlak  dari  variabel  ciri khusus  adalah  ya  atau  tidak,  sehingga tidak  ada  ruang  untuk  nilai  antara “sangat yakin” dan “tidak”, maka nilai antara  “sangat  yakin  dan  “tidak” ditambahkan  domain  “ragu-ragu”  dan “yakin”  Grafik  fungsi  keanggotaan himpunan  fuzzy  dapat  dilihat  pada gambar 6 berikut.
Gambar 6: Grafik fungsi keanggotaan
ciri khusus µ ciri khusus (𝑥) = { 0 ; 𝑥 = 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑟𝑎𝑔𝑢−𝑟𝑎𝑔𝑢−𝑥 𝑟𝑎𝑔𝑢−𝑟𝑎𝑔𝑢−𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 ; 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 ≤ 𝑥 ≤ 𝑟𝑎𝑔𝑢 − 𝑟𝑎𝑔𝑢
0,33 ; 𝑥 = 𝑟𝑎𝑔𝑢 − 𝑟𝑎𝑔𝑢
𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛−𝑥 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛−𝑟𝑎𝑔𝑢−𝑟𝑎𝑔𝑢 ; 𝑟𝑎𝑔𝑢 − 𝑟𝑎𝑔𝑢 ≤ 𝑥 ≤ 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛
0,66 ; 𝑥 = 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛
𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛−𝑥 𝑠𝑎𝑛𝑡𝑎𝑦 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛−𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛 ; 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛 ≤ 𝑥 ≤ 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛
1 ; 𝑥 = 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛
Misalnya  terdapat  gejala  ciri
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry
/ Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30
khusus  leher  terasa  tercekik  dengan derajat  keyakinan  “tidak”,  terdapat lendir  yang  kental  dengan  derajat keyakinan  “yakin”  dan  batuk  kering pada  malam  hari  dengan  derajat keyakinan  “ragu-ragu”  maka  nilai keanggotaan  untuk  tiap  ciri  khusus tersebut adalah:
1. leher  terasa  tercekik  dengan derajat  keyakinan  “tidak”  maka derajat  keanggotaannya  adalah
0.
2. Terdapat  lendir  yang  kental dengan derajat keyakinan “yakin” maka nilai keanggotaannya adalah 0,66. 3. batuk  kering  pada  malam  hari dengan derajat keyakinan
“ragu-ragu”  maka  nilai  derajat keanggotaannya adalah 0,33. Implementasi  kasus  pada  nilai domain  antara  dua  nilai  domain  tidak dapat  dilakukan  karena  nilai  domain bukanlah berupa angka.
Misalnya  untuk  mencari  nilai keanggotan  antara  ragu-ragu  dan yakin. Meskipun  nilai keanggotaannya diketahui  tetapi  tidak  bisa  dicari  nilai keanggotaannya  berdasarkan  rumus
𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛−𝑥
𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛−𝑟𝑎𝑔𝑢−𝑟𝑎𝑔𝑢
tidak
diketahui
parameter  angka  untuk  yakin  dan ragu-ragu,  sehingga  tidak  dapat dihitung nilai keanggotaannya.
Fungsi Keanggotaan Penyakit Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy  untuk  semua  penyakit  sama. Positif  terjangkit  penyakit  diwakili angka  1  dan  negatif  diwakili  angka  0. Grafik  fungsi  keanggotaan  himpunan fuzzy  dapat  dilihat  pada  gambar  7 berikut.
Gambar 7: Grafik fungsi keanggotaan
penyakit
µ penyakit (𝑥) = { 0; 𝑥 = 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓− 𝑥
𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓−𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ;  𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ≤ 𝑥  ≤ 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 1 ;  𝑥 = 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 Misalnya positif terjangkit penyakit campak maka nilai
keanggotaan  penyakit  campak  adalah 1  dan  penyakit-penyakit  yang  lain adalah  0.  Penerapan  dari  fungsi  nilai keanggotaan  ini  dengan  mengganti domain  dengan  angka  0  sampai dengan  1.  Hal  ini  dimaksudkan  agar nilai  antara  positif  dan  negatif  dapat terjembatani  dengan  kemungkinan antara positif dan negatif, dengan cara ini  secara  otomatis  nilai  keanggotaan sama dengan nilai domain yang dicari.
Fuzzyfikasi Fuzzyfikasi merupakan proses pencarian nilai keanggotaan himpunan fuzzy semua variabel fuzzy berdasarkan  masukan.  Misalkan  ada masukan  usia  18  tahun,  maka  akan dihitung berdasarkan fungsi keanggotaan  usia.  Dalam  fungsi keanggotaan usia masuk dalam kategori  11  ≤  x  ≤  21  dengan  nilai keanggotaan  1,  masuk  pada  kategori remaja. Fungsi Implikasi tiap Rule Fungsi  implikasi  menggunakan fungsi MIN, namun pada implementasinya  dengan  cara  ini
0 0,5 1 1,5 NEGATIF POSITIF Penyakit
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry
/ Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30
penyakit  bisa  terdiagnosa  hanya  jika semua  variabel  terpenuhi  sedangkan pada  kenyataannya  satu  gejala  sudah dapat menggambarkan kecenderungan penyakit-penyakit tertentu. Berdasarkan kenyataan tersebut  maka  fungsi  implikasi  yang diterapkan  diubah  sedemikian  rupa hingga  didapat  nilai  yang  diharapkan tanpa  mempengaruhi  nilai  akhir dengan  fungsi implikasi menggunakan min.
Tiap  nilai  keanggotaan  variabel fuzzy  aturan  dicari  nilainya.  Misalnya terdapat  rule  sebagai  berikut  dengan asumsi sudah diketahui nilai keanggotaan setiap variabelnya sebagai  berikut:  usia  anak-anak  =  0,3;
batuk  sedang=1;    batuk  kering  pada malam hari 0,33; suhu tubuh tinggi=1
[R1] JIKA  usia  anak-anak  DAN batuk  sedang  DAN  batuk kering  pada  malam  hari
MAKA batuk rejan. R1 = 0,3+1+0,33 3 = 0,543 [R2] JIKA  usia  anak-anak  DAN batuk  sedang  DAN  suhu tubuh  tinggi  DAN  radang pada mata MAKA campak. R2 = 0,3+1+1 3 = 0,767

## Fungsi MAX
Fungsi  MAX  digunakan  untuk  mencari nilai  maksimum  dari  hasil  fungsi implikasi MIN semua aturan. Misalnya terdapat  4  rule  yang  masing-masing hasil  implikasinya  adalah  0,25;  0,36; 0,4; 1 maka hasil fungsi MAX adalah 1.
Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi digunakan sebagai penegasan  untuk  memperoleh  hasil diagnosa penyakit. Defuzzyfikasi menggunakan metode Large of Maximum, mengambil nilai
keanggotaan  terbesar  dari  semua
domain.  Misalnya diketahui nilai MAX dari  semua  aturan  penyakit  campak adalah  0,75;    maka  hasil  diagnosa adalah positif penyakit campak dengan  derajat  nilai  0,75.Hal  ini didapat  setelah  memasukkan  nilai maximun  tersebut  pada  fungsi  nilai keanggotaan  tiap  penyakit  sebagai nilai  domain  untuk  dicari  nilai keanggotaannya, mengingat nilai keanggotaan  penyakit  yang  dicari sama  dengan  nilai  domain  yang diketahui  maka  nilai  keanggotaan campak  pada  simulasi  kasus  tersebut adalah 0,75.

## 4.5 Kesimpulan dan Saran
Logika  fuzzy  metode  Mamdani dapat  diterapkan  pada  kasus  dengan variabel yang tidak mempunyai parameter jelas atau tidak mempunyai domain berupa angka, dalam kasus ini untuk  mendiagnosa  penyakit  menular melalui  udara  berdasarkan  ciri  umum dan khusus penyakit yang bersangkutan dengan penyesuian sedemikian  rupa.  Penyesuaiannya adalah dengan memodifikasi implementasi rumus fungsi
keanggotaan  penyakit  yang  mulanya nilai  domainnya  tidak  menggunakan angka  diasosiasikan  menggunakan angka  sehingga  dapat  dihitung  nilai keanggotaanya.  Komposisi  rule  yang berbeda  tiap  penyakit  dapat  diatasi dengan  membuat  tabel  rule  penyakit dengan  memisahkan  dengan  penyakit lain.
Pembuatan  library  fuzzy  yang bersifat  umum  dapat  mempermudah implementasi rumus-rumus yang digunakan ke dalam sistem. Perubahan batasan-batasan nilai variabel  dapat  dilakukan  dengan mudah.
Dayat Subekti,Agung Priyanto,Agung Permana Mukti,Dimas Rully Azzuhry
/ Jurnal Teknik Informatika Vol 11. No. 1 (2023)  21 - 30
Saran  yang  diberikan  dalam penelitian  ini  adalah  secara  umum penelitian  ini  kurang  dalam  penyajian komposisi  aturan  sehingga  dapat ditambahkan jumlah ciri khusus untuk mnyimpulkan  suatu  penyakit.  Untuk lebih  praktis  dalam  aplikasi  bisa dikembangkan  yang  versi  mobile sehingga  akan  memudahkan  bagi penggunanya

## Daftar Pustaka
Banjarnahor, L. M., 2014. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tumor Sumsum Tulang Belakang Dengan  Fuzzy  Logic.  Pelita Informatika Budi Darma, April.Volume VI. Rahakbauw,  D,  L,  2015,  Penerapan Logika  Fuzzy  Metode  Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Produksi  Roti  Berdasarkan  Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan  (Studi Kasus: Pabrik Roti Sarinda Ambon), Barekeng: Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan
Terapan. Vol 9. No 2.
Irianto, K., 2014. Epidemiologi Penyakir  Menular  dan  Tidak Menular. Panduan Klinis penyunting. Bandung: Alfabeta.
J.,  2009.  Sistem  Teknologi  Informasi.
Yogyakarta: Penerbit ANDI.
Kaswidjanti,  W.,  2011.  Implementasi Mesin  Inferensi  Fuzzy  (Studi
Kasus  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa  Penyakit  Tanaman Cabe Merah). Telematika, Januari.pp. 129-138.
Kusumadewi, S. & Purnomo, H., 2013. Aplikasi  Logika  Fuzzy.  Edisi  2 penyunting.  Yogyakarta:  Graha Ilmu. Masyikur,  F.,  2012.  Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Diabetes  Melitus Menggunakan  Metode  Fuzzy Logic Berbasis Web. Semarang: Universitas Diponegoro. Nogroho, A., 2010. Rekayasa Perangkat  Lunak  Berorientasi Objek  dengan  Metode  USDP. Yogyakarta: ANDI.
Pressman,  R.  S.,  2012.  Rekayasa Perangkat  Lunak.  Edisi  7 penyunt.  Yogyakarta:  Penerbit ANDI. Silvani,  M.,  2016,  Akromegali  Dan Gigantisme, Paper Kesehatan,Fakultas Kedokteran Universitas Sumatera Utara. Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.  &  Suhartono, V.,  2011.  Kecerdasan  Buatan.
Yogyakarta: Penerbit ANDI.