## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ANALISIS MEDIK MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY SUGENO BERBASIS DATA REKAM MEDIK PADA PENYAKIT HIPERTENSI
Nadhira Trisa Pradipta 1) , Fauziah 2) , Ucuk Darusalam 3)
1 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nasional email: nadhira.pradipta@gmail.com
3 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nasional email: ucuk.darussalam@gmail.com

## Abstact
Number of patients with hypertension have increased from year to year. This is due to an unhealthy lifestyle, excessive stress and so forth. Patiens with hypertension are often unaware of the dangers that can be caused by disease. The medical diagnosis of hypertension is made when obtained blood pressure is obtained more than 140/90 mmHg. In this study, created a system of enforcement of hypertension using  sugeno  fuzzy  logic.  This  application  uses  the  parameters  of  age,  body  mass  index,  blod pressure(systole and diastole), family history (genetics),  diabetes mellitus. From testing the fuzzy logic that  has  been  done,  can  be  obtained  on  the  calculation  of    60  patients  who  did  not  suffer  from hypertension (normal) as much  3 people, who suffer from prehypertension as much  17 people, who suffer from hypertension grade 1 as much 25 people and who suffer from hypertension degrees 2 as much 15 people. With an average accuracy test rate 99.999989% for patients who did not suffer from hypertension,  99.999985%  for  patients  who  suffer  from  prehypertension,  100%  who  suffer  from hypertension grade 1 and 99.999946% who suffer from hypertension degrees 2. With an average the level of error 0.00333% for patients who did not suffer from hypertension, 0.00471% for patients who suffer from prehypertension, 0% who suffer from hypertension grade 1 and 0.00733% who suffer from hypertension  degrees  2.  From  the  application  made  can  provide  clear,  accurate  information  about hypertension disease.
Keywords: blood pressure, fuzzy logic, hypertension, medical diagnosis

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  informasi  rekam  medik  merupakan perangkat  lunak  yang  biasa  digunakan  untuk merekam  riwayat  kesehatan  pasien  dalam bentuk  basis  data  (database).  Basis  data merupakan  kumpulan  dari  data  yang  saling berhubungan  satu  dengan  yang  lainnya, tersimpan  di  perangkat  keras  komputer  dan digunakan perangkat lunak untuk memanipulasinya.  Data  perlu  disimpan  di dalam  basis  data  untuk  keperluan  penyediaan informasi lebih lanjut. Data didalam basis data perlu  diorganisasikan  sedemikian  rupa  supaya informasi  yang  dihasilkan  berkualitas.  Pada sistem  informasi  rekam  medik  terdapat berbagai  aturan  yang  cukup  kompleks  tentang data-data  pasien  dan  bagaimana  menjamin keamanannya.
Keterangan–keterangan  dalam  data  rekam medik  tersebut  berdasarkan  pemeriksaan, pengobatan, observasi dan wawancara. Keterangan atau informasi yang terdapat dalam
berkas  rekam  medik  tersebut  tidak  boleh disebarluaskan kepada pihak–pihak yang tidak berwenang,  karena  berkas  rekam  medik tersebut  merupakan  dokumen  yang  bersifat rahasia  menyangkut  individu  pasien  secara langsung. Hal ini semata–mata dilakukan, demi ketenangan  pasien  dan  demi  keamanan  rumah sakit  dari  pihak–pihak  yang  dapat  merugikan dari keadaan tersebut. Isi dari dokumen rekam medik  terdapat  informasi  tentang  diagnosis akhir  pasien  yang  digunakan  dalam  proses pengkodean.
Salah  satu  bentuk  kemajuan  teknologi komputer  adalah  sistem  pakar  ( expert  system ) yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan ( artificial intelligence ), Sistem pakar merupakan  sebuah  sistem  yang  digunakan untuk  membantu  pasien  dalam  memperoleh informasi  mengenai  suatu  penyakit  dengan melakukan  konsultasi  dengan  sistem  tersebut. Sistem pakar mengadopsi kemampuan seorang pakar  dalam  hal  ini  adalah  dokter,  Dokter
2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nasional
email: fauziah@civitas.unas.ac.id
dalam  mendiagnosa  suatu  penyakit  yaitu dengan cara melihat gejala-gejala apa saja yang tampak  pada  pasien  tersebut.  Kemudian  dari gejala-gejala  tersebut  di  analisa  menggunakan logika  fuzzy  ( fuzzy  logic )  yang  hasilnya menunjukan  jenis  penyakit  yang  diderita  oleh pasien.
Dikehidupan modern  sekarang  ini penyakit hipertensi  banyak  sekali  ditemukan.  Hal  ini berhubungan  dengan  pertambahan  usia,  gaya hidup,stres, obesitas, diabetes mellitus, merokok,  kurangnya  aktivitas  fisik,  riwayat dalam keluarga dan sebagainya. Banyak orang tidak  menyadari  bahayanya  penyakit  darah tinggi. Menurut JNC ( Joint National
Committee ), batas normal tekanan darah adalah 120-140  mmHg  sistolik  dan  80  –  90  mmHg diastolik.    Berbagai  risiko  yang  dapat ditimbulkan  akibat  hipertensi  perlu  dipahami dengan  baik.  Dengan  mengabaikan  faktor risiko yang ditimbulkan akibat hipertensi maka cenderung  menderita  hipertensi  yang  lebih berat. Membiarkan hipertensi berarti membiarkan  jantung  bekerja  lebih  keras  dan membiarkan proses perusakan pembuluh darah berlangsung dengan cepat. Hipertensi meningkatkan risiko penyakit jantung dua kali dan  meningkatkan  risiko  stroke  delapan  kali dibanding dengan orang yang tidak mengalami hipertensi.  Hipertensi  juga  menyebabkan terjadinya payah jantung, ganguan pada ginjal, dan  kebutaan,  penelitian  juga  menunjukkan bahwa  hipertensi  dapat  mengecilkan  volume otak,  sehingga  mengakibatkan  penurunan kemampuan  fungsi  kognitif  dan  intelektual. Paling  parah  adalah  dalam  jangka  waktu panjangnya yang berupa kematian mendadak [1] . Karena  banyaknya  kasus  Hipertensi  maka penulis  mencoba  membuat  suatu  sistem  untuk memudahkan  dokter  dalam  mendiagnosa penyakit Hipertensi.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  maka penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk membuat  sebuah  aplikasi  analisis  medik  yang akan  dibangun  dengan  metode  logika  fuzzy sugeno,  untuk  membantu  dokter  mendeteksi penyakit  hipertensi.  Logika  fuzzy  sugeno dipilih  karena  kesesuaian  dengan  data  rekam medik yang terdapat pada poliklinik.
Beberapa  penelitian  mengenai  hal  ini  telah banyak dilakukan baik oleh peneliti dalam dan luar negeri. Penulis telah mengambil dua puluh acuan  sebagai  dasar  pembanding.  Pada  jurnal penelitian  pertama  didapatkan  bahwa  sistem pakar  fuzzy  logic  dapat  mewakili  pemikiran
ahli  dalam  cara  yang  memuaskan  dalam menangani pengobatan yang kompleks [2] . Pada jurnal  penelitian  kedua  bahwa  sistem  pakar fuzzy  dapat  mensimulasikan  sebagai  perilaku dokter  ahli  untuk  mendiagnosis  penyakit [3] . Pada jurnal penelitian ketiga sistem pakar fuzzy disajikan untuk mendiagnosa hipertensi dengan menginput 7 variabel [4] . Pada jurnal penelitian keempat  bahwa  query  fuzzy  digunakan  untuk mencegah  pengobatan  pada  hipertensi  yang terintegrasi  dengan  sistem  informasi  rumah sakit [5] . Pada jurnal penelitian kelima menunjukkan  bahwa  sistem  fuzzy  neuro  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki kapasitas untuk memproduksi akurasi prediksi secara keseluruhan yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  arsitektur  sistem  pakar fuzzy tertentu [6] . Pada jurnal penelitian keenam diterapkan sistem pakar fuzzy dengan 2 input, 1output  dan  3  fungsi  keanggotaan [7] .  Pada penelitian  ketujuh  bahwa  aturan  merupakan bagian  penting  dalam  sistem  pakar  fuzzy karena  aturan  yang  baik  akan  menghasilkan akurasi  yang  baik  tentang  penerapan  sistem pakar  fuzzy [8] .  Pada  penelitian  kedelapan bahwa  pengembangan  model  fuzzy  untuk memprediksi mortalitas jangkan jangka pendek dan  panjang  dari  pasien  dengan  cedera  ginjal akut [9] .  Pada  jurnal  penelitian  kesembilan bahwa  aturan  fuzzy  yang  digunakan  disusun sebagian  besar  didasarkan  pada  pengalaman ahli  yang  mempengaruhi  akurasi  sistem [10] . Pada  jurnal    penelitian  kesepuluh  merupakan kombinasi  dari  fuzzy,  jaringan  saraf  dan pendekatan  CBR  untuk  mendeteksi  diabetes karena  ditemukan  bahwa  tingkat  prediksi ditingkatkan  untuk  sebagian  besar  sehingga deteksi dini diabetes mungkin dengan pendekatan  ini [11] .  Pada  jurnal  penelitian kesebelas bahwa sistem pakar neuro fuzzy telah menunjukkan  aplikasi  praktis  dari  teknologi informasi dan komunikasi dalam domain medis yang  dapat  membantu  dalam  diagnosos malaria [12] .  Pada  jurnal  penelitian  keduabelas bahwa  sistem  neuro  fuzzy  digunakan  untuk mempresentasikan  untuk  klasifikasi  asma  dan penyakit  paru  obstruktif    kronik(PPOK) [13] . Pada jurnal penelitian ketigabelas bahwa fuzzy logic  dapat  digunakan  dan  diterapkan  dalam medan  kompleks  dan  tidak  pasti  seperti pengobatan  penyakit,  menentukan  dosis  yang tepat  dari  obat-obatan  dan  evaluasi  klinik  dan laboratorium  data [14] .  Pada  jurnal  penelitian keempatbelas  bahwa  fuzzy  value  digunakan sebagai metode baru otomatis untuk

## Jurnal Ilmiah Informatika
mendeteksi  DR  dan  menghitung  dampaknya pada retina [15] . Pada jurnal penelitian kelimabelas
fuzzy-context-awareness menghitung  koefisien  korelasi  dan  dukungan antara atribut kondisi dan atribut keputusan [16] . Pada  jurnal  penelitian  keenambelas  bahwa penggunaan  metode  fuzzy  sintesis  aturan- aturan  keputusan,  masalah  prediksi,  diagnosis dan  pencegahan  berbagai  penyakit [17] .  Pada jurnal  penelitian  ketujuhbelas  bahwa  neuro- fuzzy  system  yang  digunakan  telah  mencapai tingkat kesepakatan yang baik dengan pendapat dokter [18] .
Pada jurnal penelitian
kedelapanbelas  bahwa  fuzzy  expert  system digunakan karena salah satu cara terbaik untuk berurusan dengan ketidakjelasan dan ketidaktepatan disektor perawatan kesehatan [19] .
Pada jurnal penelitian kesembilanbelas bahwa fuzzy logic digunakan untuk  menyediakan  platform  pendukung keputusan  yang  mampu  membantu  praktisi medis [20] .  Pada  jurnal  penelitian  keduapuluh bahwa penggunaan logic fuzzy untuk mendiagnosis  medis  menyediakan  cara  yang kompeten untuk membantu dokter [21] .

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Flowchart Perancangan dan Desain Alur  dari  masing-masing  tahapan  atau proses  yang  dikerjakan  dalam  melakukan penelitian  dan  pengembangan  aplikasi  sistem analasis  medik  pada  penyakit  hipertensi  ini digambarkan  dalam  sebuah  flowchart  berikut ini:
Gambar 1. Flowchart Pengembangan Aplikasi
Dari  flowcart  di  atas  dapat  dilihat  alur pembuatan  aplikasi  dimulai  dengan  membuat desain dari fuzzy sugeno baik itu mendefinisikan variabel, kriteria, serta aturan –
aturan yang  digunakan. Kemudian  dilanjutkan dengan  membuat  desain  antarmuka  yang berupa form untuk menjalankan aplikasi.  Dan terakhir pengujian aplikasi dilakukan.
2.2 Hardware dan Software yang digunakan
Pada penelitian ini, penulis hanya menggunakan perangkat sederhana baik dalam perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak. Untuk perangkat keras, penulis hanya menggunakan  sebuah  laptop  standart,  dan aplikasi pengembangan yang digunakan adalah Matlab R2010a.
2.3 Variabel  Penelitian  dan  Himpunan  Fungsi Keanggotaan
Ada 4 (empat) variabel atau faktor – faktor yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis terhadap penyakit hipertensi yaitu Usia, Indeks Masa  Tubuh  (IMT),  Sistole  dan  Diastole  dan fungsi keanggotaannya adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Fungsi Keanggotaan Usia Tingkatan Nilai Muda 0-25 Pertengahan 26-55 Lanjut ≥56
Pada tabel di atas dapat dilihat variabel usia dengan tiga kriteria, dan nilai (domain)  dalam tahun. Tabel 2. Fungsi Keanggotaan Indeks Masa Tubuh (IMT) Indeks Masa tubuh Nilai Kurus < 18.5 Normal 18.5-25.0 Obesitas 25.0 Pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat  variabel indeks  masa  tubuh  dengan  tiga  kriteria,  dan nilai dalam kg/m 2 . Tabel 3. Fungsi Keanggotaan Sistole Sistole Nilai Normal 120-140 Agak Tinggi 140-160 Tinggi 160-180 Pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat  variabel sistole  dengan  tiga  kriteria,  dan  nilai  dalam mmHg. Tabel 4. Fungsi Keanggotaan Diastole Diastole Nilai Normal 80-90 Agak Tinggi 90-100 Tinggi 100-110
Pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat  variabel diastole  dengan  tiga  kriteria,  dan  nilai  dalam mmHg.

## Tabel 5. Fungsi Keanggotaan Hasil Analisa
Tekanan Darah Nilai Normal < 120 / < 80 Prahipertensi 120-139 / 80-89 Hipertensi Derajat 1 140-159 / 90-99 Hipertensi Derajat 2 ≥ 160 / ≥ 100
Pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat  variabel tekanan darah dengan empat kriteria, dan nilai dalam mmHg. [22]
2.4 Desain  Sistem  Interferensi  Fuzzy  dan Tampilan Antarmuka
Untuk  membangun  sistem  interferensi sugeno,  penulis  mendefinisikan  skema  dari membership  function di  mana  tujuh  variabel input  yakni  Gender,  usia,  indeks  masa tubuh(IMT),  Genetik,  Diabetes  Mellitus(DM), Sistole dan Diastole akan direpresentasikan ke dalam kurva yang didalamnya terdapat kriteria- kriteria dengan parameter yang telah ditentukan.  Adapun  beberapa  membership function tersebut adalah sebagai berikut :
Membership function usia :
Gambar 2. Membership Function Usia
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  trimf  yakni  kurva  linear (digunakan  untuk  semua  variabel).  Ada  tiga kriteria  yakni  muda  (0-25),  pertengahan  (26- 55), dan lanjut (>56).
Gambar 3. Membership Function Usia
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  gaussmf  yakni  kurva
simetris.  Ada  tiga  kriteria  yakni  muda  (0-25), pertengahan (26-55), dan lanjut (>56).
Membership function indeks masa tubuh :
Gambar 3. Membership Function Indeks Masa Tubuh
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  trimf  yakni  kurva  linear (digunakan  untuk  semua  variabel).  Ada  tiga kriteria  yakni  kurang  (<  18.5),  normal  (18.5- 25), dan obesitas (>25.0).
Gambar 4. Membership Function Indeks Masa Tubuh
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  gaussmf  yakni  kurva simetris.  Ada  tiga  kriteria  yakni  kurang  (< 18.5), normal (18.5-25), dan obesitas (>25.0).
Membership function sistole :
Gambar 5. Membership Function Indeks Sistole
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  trimf  yakni  kurva  linear
(digunakan  untuk  semua  variabel).  Ada  tiga kriteria  yakni  normal  (120-140),  agak  tinggi (140-160), dan tinggi (160-180).
Gambar 6. Membership Function Indeks
Sistole
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  gaussmf  yakni  kurva simetris.  Ada  tiga  kriteria  yakni  normal  (120- 140),  agak  tinggi  (140-160),  dan  tinggi  (160- 180).
Membership function diastole :
Gambar 7. Membership Function Indeks Diastole
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  trimf  yakni  kurva  linear (digunakan  untuk  semua  variabel).  Ada  tiga kriteria yakni normal (80-90), agak tinggi (90- 100), dan tinggi (100-110).
Gambar 8. Membership Function Indeks Diastole
Pada  gambar  di  atas  terlihat  kurva  yang digunakan  adalah  gaussmf  yakni  kurva simetris.  Ada  tiga  kriteria  yakni  normal  (80- 90), agak tinggi (90-100), dan tinggi (100-110).
Membership function hasil output :
Gambar 9. Membership Function Hasil Output kurva trimf dan kurva gaussmf
Pada  gambar  di  atas  adalah  membership function dari hasil output kurva trimf dan kurva gaussfm.  Didalam  membership  function  ini terdapat  bentuk  seperti  silinder  beserta  titik- titik.  Maksud  dari  titik-titik  tersebut  yaitu karena menggunakan pengembangan dari fuzzy yang  bernama adaptive  neuro  fuzzy  inference system (ANFIS)  maka  menghasilkan  bukan bilangan bulat melainkan bilangan desimal.
Desain  tampilan  antarmuka  yang  dibuat adalah  berbentuk  form  yang  berisi textbox untuk  mengisi  nilai  dari  masing  –  masing variabel inputan.
Gambar 10. Desain Tampilan Antarmuka
Konsepnya  adalah  dengan  memasukkan segala  kriteria  yang  dimiliki  oleh  pasien kedalam  form.  Kemudian  data  tersebut dialirkan  kedalam  file  fuzzy  yang  dibangun, dan hasilnya ditampilkan melalui message box yang akan tampil sesaat setelah button periksa ditekan.
2.5 Rules  yang  didefinisikan  pada  Sistem
Interferensi Fuzzy Dengan empat variabel input yang digunakan, penulis mendefinisikan rules sebagi berikut :
Tabel 6. Aturan Fuzzy Sugeno yang didefinisi
No Age IMT Sistole Daistole Penyakit 1 65 26,14268848 170 90
Hip. Derajat 2 2 59 22,07107788 130 80
Prahipertensi 3 60 29,96878252 130 80 Prahipertensi 4 51 26,31463532 150 90
Hipertensi Derajat 1 5 57 27,40765728 180 100 Hipertensi Derajat 2 6 57 19,11111111 130 80 Prahipertensi 7 63 23,87543253 150 90 Hipertensi Derajat 1 8 61 23,59700421 140 90 Hipertensi Derajat 1 9 59 27,11111111 130 90 Prahipertensi 10 24 25,79591837 120 80 Prahipertensi 11 61 28,30533236 130 80 Prahipertensi 12 64 29,296875 180 100 Hipertensi Derajat 2 13 46 25,23634033 140 90 Hipertensi Derajat 1 48 27,05515088 150 90 Hipertensi Derajat 1 15 45 25,96952909 140 90 Hipertensi Derajat 1 16 55 24,609375 170 100 Hipertensi Derajat 2 17 21 19,47714681 140 80 Hipertensi Derajat 1 18 58 25,96952909 150 100 Hipertensi Derajat 1 19 65 21,484375 130 90
Prahipertensi 20 49 23,87543253 140 80
Hip. Derajat 1 21 24 20,81165453 130 80 Prahipertensi 22 67 28,515625 170 100 Hipertensi Derajat 2 23 65 19,50059453 180 100 Hipertensi Derajat 2 24 59 24.44444444 140 90 Hipertensi Derajat 1 25 39 25,29937595 140 90 Hipertensi Derajat 1 26 54 28,13365651 160 100 Hipertensi Derajat 2 27 69 20 130 90 Prahipertensi 28 62 22,82996433 110 70 Normal 29 50 24,34960912 140 90 Hipertensi Derajat 1 30 63 27,47138398 130 90 Prahipertensi 31 50 25,33333333 130 80 Prahipertensi 32 47 27,39225712 130 90 Prahipertensi 33 56 19,43301326 140 90 Hipertensi Derajat 1 34 22 22,14532872 150 90 Hipertensi Derajat 1 35 54 23,828125 100 70 Normal 36 54 25,56610665 110 70 Normal 37 44 28,3446712 140 80 Hipertensi Derajat 1 38 44 33,79247016 130 70 Prahipertensi 39 41 25,96952909 130 80 Prahipertensi 40 76 23,33546614 170 90 Hip Derajat 2 41 43 22,58270917 140 80 Hipertensi Derajat 1 42 42 22,86236854 140 90
Hipertensi Derajat 1 43 37 24,08822312 140 80 Hipertensi Derajat 1 44 56 35,08302984 120 80 Prahipertensi 45 47 22,49134948 140 80 Hipertensi Derajat 1
No Age IMT Sistole Daistole Penyakit 46 57 27,88761707 160 100 Hipertensi Derajat 2 47 67 24,84098009 150 80 Hipertensi Derajat 1 48 46 15.98380308 150 90 Hipertensi Derajat 1 49 25 20,79672989 130 80 Prahipertensi 50 42 26,05835362 130 90 Prahipertensi 51 44 27,734375 140 70 Hipertensi Derajat 1 52 49 24,03460984 140 90 Hipertensi Derajat 1 53 52 20,45288532 160 90 Hipertensi Derajat 2 54 60 26,57312925 170 100 Hipertensi Derajat 2 55 48 24,22145329 150 100 Hipertensi Derajat 1 56 60 22,03856749 160 100 Hipertensi Derajat 2 57 40 29,6875 160 90 Hipertensi Derajat 2 58 58 29,296875 140 90 Hiper Derajat 1 59 62 26,0261749 170 100 Hipertensi Derajat 2 60 61 29,03178981 160 100 Hipertensi Derajat 2 Keterangan : Age = Muda : 0-25 tahun Pertengahan : 26-55 tahun Lanjut : ≥ 56 tahun IMT = Kurang : < 18.5 Normal : 18.5-25.0 Obesitas : > 25.0 Sistole  = Normal : 120-140 Agak Tinggi : 140-160 Tinggi : 160-180 Distole  = Normal : 80-90 Agak Tinggi : 90-100 Tinggi : 100-110
Dan  aturan  –  aturan  tersebut  diaplikasikan ke  dalam  matlab  melalui rule  editor yang  ada pada menu fuzzy pada matlab.
Gambar 11. Rules Editor
Pada rule editor di atas terlihat setiap rules didefinisikan  menggunakan  fungsi  implikasi and .  Rules  Editor  kurva  trimf  dan  kurva gaussmf sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  sistem  interferensi  fuzzy  sugeno dibangun,  kombinasi rules dapat  dilihat  dan pergerakan  dari  perubahan  nilai  input  dapat diamati pada rules viewer .
Gambar 12. Rules Viewer kurva trimf dan kurva gaussmf
Kolom  input  pada  pojok  kiri  bawah  bisa dimodifikasi dengan menginputkan nilai – nilai yang  akan  diuji  dan  hasilnya  bisa  dilihat  pada kolom hasil analisa. Hasil Rules Viewer kurva trimf  dan  kurva  gaussmf  sama.  Jadi  penyakit hipertensi menghasilkan informasi yang valid.
Gambar 13. Pengujian Pada Form Aplikasi
Setelah  data  di input dan button ditekan, report  hasil  bisa  dilihat  di  halaman command window pada matlab.
3.1 Pengujian Tingkat Keakurasian Berikut adalah beberapa contoh data pasien yang  melakukan  pemeriksaan,  dengan  kriteria ada pada tabel berikut ini :
Tabel 7. Tingkat Keakurasian Penyakit Presentase Keakurasian Normal 99.999989% Prahipertensi 99.999985% Hipertensi Derajat 1 100% Hipertensi Derajat 2 99.999946%
Dari  tabel  hasil  pengujian  di  atas  dapat dilihat  bahwa  rata-rata  tingkat  akurasi  pada pasien yang tidak memiliki penyakit hipertensi mencapai  99,999989%,    pada  pasien  yang memiliki    penyakit  prahipertensi  mencapai 99,999985%,  pada  pasien  yang  memiliki penyakit  hipertensi  dersjat  1  mencapai  100% dan  pada  pasien  yang  memiliki  penyakit hipertensi derajat 2 mencapai 99.999946%.
Tabel 8. Tingkat Error Penyakit Presentase Error Normal 0.00333% Prahipertensi 0.00471% Hipertensi Derajat 1 0% Hipertensi Derajat 2 0.00733%
Dari  tabel  hasil  pengujian  diatas  dapat dilihat  bahwa  rata-rata    tingkat  error  pada pasien yang tidak memiliki penyakit hipertensi yaitu  0.00333%,  pada  pasien  yang  memiliki penyakit  prahipertensi  yaitu  0.00471%,  pada pasien  yang  memiliki  penyakit  hipertensi derajat  1  yaitu  0%  dan  pada  pasien  yang memiliki    penyakit  hipertensi  derajat  2  yaitu 0.00733%.
3.2 Pengujian Black Box
Pengujian  black  box  berfokus  pada persyaratan fungsional perangkat lunak.
Dengan demikian, pengujian balck-box memungkinkan  perekayasa  perangkat  lunak mendapatkan  serangkaian  kondisi  input  yang sepenuhnya  menggunakan  semua  persyaratan fungsional  untuk  suatu  program[23].  Hasil  uji coba dengan black box ini menjadi tolak ukur keberhasilan dari sistem yang dibuat, dan hasil dari  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem ini berjalan dengan baik karena hasil pengujian ini sistem berjalan sesuai dengan harapan. Hal ini  dibuktikan  dengan  item  uji  pada  halaman form  aplikasi  adalah  menu  login,  menu halaman  utama,  menu  data  pasien,  menu  obat dan  menu  dokter  yang  dapat  berjalan  dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  mengenai  sistem  aplikasi analisis  medik  pada  penyakit  hipertensi menggunakan  metode  logika  fuzzy  sugeno dapat disimpulkan bahwa :
a. Membuat  sebuah  aplikasi  analisis  medik dengan  metode  logika  fuzzy  sugeno,  untuk membantu  dokter  mendeteksi  penyakit
hipertensi  menggunakan  informasi  data pasien yang diperoleh dari klinik.
b. Hasil  dari  implementasi  menggunakan logika  fuzzy  memiliki  4  kateria  penyakit pada hipertensi yaitu normal, prahipertensi, hipertensi derajat 1 dan hipertensi derajat 2, sehingga  aplikasi  ini  dapat  memberikan informasi  yang  lengkap  dan  membantu dokter  dalam  proses  penentuan  jenis  dan katagori  penyakit  hipertensi  sesuai  dengan informasi gejala yang telah diinputkan.
c. Dari perhitungan dan uji coba aplikasi yang telah  dilakukan  mendapatkan  rata-rata tingkat keakurasian pada penyakit hipertensi yaitu  99.999989%  untuk  pasien  yang  tidak memiliki penyakit hipertensi(normal), 99.999985%  untuk  pasien  yang  memiliki penyakit  prahipertensi,  100%  untuk  pasien yang memiliki penyakit hipertensi derajat 1 dan  99.999946%  untuk  pasien  yang memiliki penyakit hipertensi derajat 2.
d. Dari  Perhitungan  dan  uji  coba  yang  telah dilakukan  dihasilkan  rata-rata  nilai  error pada  penyakit  hipertensi  yaitu  0.00333% untuk  pasien  yang  tidak  memiliki  penyakit hipertensi(normal),  0.00471%  untuk  pasien yang  memiliki  penyakit  prahipertensi,  0% untuk  pasien  yang  memiliki  penyakit hipertensi  derajat  1  dan  0.00733%  untuk pasien  yang  memiliki  penyakit  hipertensi derajat 2.
e. Menghasilkan  informasi  yang  valid,  cepat tentang penyakit hipertensi yang terdiri dari usia, indeks masa tubuh, sistole dan diastole, sehingga didapatkan hasil diagnosa penyakit hipertensi  yang  sesuai  dengan  informasi yang diinputkan pada aplikasi.

## 5. REFERENSI
[1]  Vitahealth. 2009. Hipertensi . PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[2]   Djam,  X.  Y.,  and  Y.  H.  Kimbi. Fuzzy Expert  System  For  The  Management  Of Hypertension. The  Pacific  Journal  of Science and Technology 12, no. 1 (2011): 390-402
[3]  Abdullah,  Azian  Azamimi,  Zulkarnay Zakaria,  and  Nur  Farahiyah  Mohamad. Design And Development Of Fuzzy Expert System For Diagnosis Of Hypertension . In Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS), 2011 Second
International Conference on, pp. 113-117. IEEE, 2011
[4]  Kaur,  Rupinder,  and  Amrit  Kaur. Hypertension  Diagnosis  Using  Fuzzy
Expert System . In International Journal of Engineering  Research  and  Applications (IJERA) National Conference on Advances in Engineering
and
Technology, AET-29th March. 2014.
[5]  Soelistijorini,  Reni,  Mike  Yuliana,  Ira Prasetyaningrum,  and  Lina  Pratiwi. Implementation Of Medical Error Prevention  System  For  Hypertension Disease  Based  On  Fuzzy. In Science  in Information Technology (ICSITech), 2016 2nd International Conference on , pp. 238- 243. IEEE, 2016.
[6]  Das,  Sujit,  Pijush  Kanti  Ghosh,  and Samarjit Kar. Hypertension Diagnosis: A Comparative  Study  Using  Fuzzy  Expert System And Neuro Fuzzy System. In Fuzzy Systems (FUZZ). 2013 IEEE International Conference on , pp. 1-7. IEEE, 2013. [7]  Abrishami, Zeinab, and Hamid Tabatabaee. Design  Of  A  Fuzzy  Expert System  And  A  Multi-Layer  Neural Network  System  For  Diagnosis  Of Hypertension. Bull. Env. Pharmacol. Life Sci 4 (2015): 138-145.
[8]  Baihaqi,  Wiga  Maulana,  Noor  Akhmad Setiawan,  and  Igi  Ardiyanto. Rule Extraction  For  Fuzzy  Expert  System  To Diagnose  Coronary  Artery  Disease .
In  Information  Technology,  Information Systems  and  Electrical  Engineering (ICITISEE), International Conference on, pp. 136-141. IEEE, 2016.
[9]  Cunha,  Vanessa  S.,  Cátia  M.  Salgado, Susana  M.  Vieira,  and  João  MC  Sousa. Fuzzy  Modeling  To  Predict  Short  And Long-Term  Mortality  Among  Patients With  Acute  Kidney  Injury. In  Fuzzy Systems  (FUZZ-IEEE),  2016  IEEE International Conference on, pp. 148-153. IEEE, 2016.
[10]  Putra, Aditya Agung, and Rinaldi Munir. Implementation  Of  Fuzzy  Inference System In Children Skin Disease Diagnosis  Application. In  Electrical Engineering  and  Informatics  (ICEEI), 2015  International  Conference  on,  pp. 365-370. IEEE, 2015.
[11]  Undre,  Poonam,  Harjeet  Kaur,  and Prakash Patil. Improvement In Prediction Rate And Accuracy Of Diabetic Diagnosis System  Using  Fuzzy  Logic  Hybrid Combination. In  Pervasive  Computing (ICPC),  2015  International  Conference on, pp. 1-4. IEEE, 2015.
[12]  Oladele,  T.  O.,  J.  S.  Sadiku,  and  R.  O. Oladele. Coactive  Neuro-Fuzzy  Expert System:  A  Framework  For  Diagnosis  Of Malaria, African  J.  of  Computing  & ICT 7, no. 2 (2014): 174-188.
[13]  Badnjevic,  Almir,  Mario  Cifrek,  Dragan Koruga,  and  Dinko  Osmankovic, Neuro- Fuzzy  Classification  Of  Asthma  And
Chronic Obstructive Pulmonary
Disease, BMC  medical  informatics  and decision making 15, no. 3 (2015): S1.
[14]  Saritas,  Ismail,  Ilker  A.  Ozkan,  Novruz Allahverdi,  and  Mustafa  Argindogan. Determination  Of  The  Drug  Dose  By Fuzzy  Expert  System  In  Treatment  Of Chronic  Intestine  Inflammation. Journal of  Intelligent  Manufacturing  20,  no.  2 (2009): 169-176.
[15]  Imran,  Mohammed,  Alhanouf  M.  Al- Abdullatif, Bushra S. Al-Awwad, Mzoon M.  Alwalmani,  Sarah  A.  Al-Suhaibani, and Shahad A. Al-Sayah. 2016. Towards Early  Detection  of  Diabetic  Retinopathy Using Extended Fuzzy Logic. .
[16]  Lee,  Byung-Kwan,  Eun-Hee  Jeong,  and Sang-Sik Lee. Context-Awareness Healthcare for Disease Reasoning Based on  Fuzzy  Logic. Journal  of  Electrical Engineering  and  Technology  11,  no.  1 (2016): 247-256.
[17]  Korenevskiy,
Nikolay, Mahdi Alshamasin,  Riad  Taha  Al-Kasasbeh, Krupchatnikov  Roman  Anatolevich,  and Florin Ionescu. Prediction And Prenosological  Diagnosis  Of  Stomach Diseases Based On Energy Characteristics  Of  Acupuncture  Points And Fuzzy Logic . International Journal of Modelling, Identification and Control 23, no. 1 (2015): 55-67.
[18]  Ansari,  A.  Q.,  and  Neeraj  Kumar  Gupta.
Automated Diagnosis Of Coronary Heart Disease  Using  Neuro-Fuzzy  Integrated System . In Information
and
Communication  Technologies  (WICT),
2011 World Congress on, pp. 1379-1384.
IEEE, 2011. [19]  Onuwa,  OJEME  BLESSING. Fuzzy Expert System For Malaria Diagnosis. Oriental  J.  of  Computer
Science  and  Technology  7  (2014):  273- 284.
[20]  Williams,  Samuel  Oluwarotimi,  and Omisore Mumini Olatunji. Genetic Neuro-Fuzzy  System  For  The  Diagnosis Of Typhoid Fever. In 2013 Conference on Medical  Innovation  and  Computing Service. 2013.
[21]  James,  T.  R. Simulation  Of  Medical Diagnosis  System  For  Malaria  Using Fuzzy  Logic. SIMULATION 5,  no.  2 (2014).
[22]  Aru  W.  Sudoyo,  dkk.  2007. Buku  Ajar Ilmu  Penyakit  Dalam  Jilid  I  edisi  IV .
Jakarta:  Pusat  Penerbitan  Departemen Ilmu Penyakit Dalam Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.
[23]  Pressman,  Roger  S.  2002. Rekayasa Perangkat  Lunak  Pendekatan  Praktisi (Buku 1). Edisi 2 . Yogyakarta: Andi.