## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020

## Fuzzy Neural Network (FNN) Pada Proses Identifikasi Penyakit ISPA
Dhio Saputra 1 , Musli Yanto 1 , Wifra Safitri 2 , Liga Mayola 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1 dhio_saputra@upiyptk.ac.id, 2,* musli_yanto@upiyptk.ac.id, 3 wifrasafitri@upiyptk.ac.id, 4 ligamayola@upiyptk.ac.id Email Penulis Korespondensi: musli_yanto@upiyptk.ac.id
Abstrak− Penyakit ISPA merupakan sebuah penyakit yang dapat menyerang siapa saja mulai dari kalangan balita, anak-anak, remaja, dewasa, bahkan lansia. Penyebab yang dialami oleh penderita penyakit ini cukup sederhana seperti demam, pilek, dan batuk.  Pembahasan  dalam  makalah  ini  menyajikan  sebuah  proses  identifikasi  penentuan  penyakit  ISPA  dengan mengembangkan  sebuah  model  Fuzzy  Neural  Network  (FNN).  Proses  tersebut  akan  di  optimalisasi  menggunakan  Logika Fuzzy untuk membentuk aturan proses diagnosis dan kemudian diteruskan dengan Artificial Neural Network (ANN). Model ini dapat memaksimalkan kenerja ANN dalam proses identifikasi sehingga keluaran yang diberikan cukup tepat dan akurat. hasil  yang  diberikan  Logika  Fuzzy  mampu  menggambarkan kejelasan  aturan  dalam  diagnosa  dengan  menyajikan  beberapa aturan (Rule) yang tersaji dari proses Fuzzyfikasi sampai dengan Defuzzyfikasi. Keluaran yang didapat dari proses ANN juga menunjukan hasil yang  cukup  sempurna dengan  hasil nilai  rata  rata  kesalahan  berdasarkan  MSE  sebesar  0.00912 dan nilai akurasi  sebesar  91.96%.  Dengan  hasil  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  model  FNN  dapat  digunakan  dalam  proses  diagnosis penyakit  ISPA  sehingga  dalam  penyajian  makalah  ini  memiliki  tujuan  untuk  memberikan  sebuah  alternative  dalam  proses identifikasi.
Kata Kunci: Identifikasi; Penyakit ISPA; Logika Fuzzy; Artificial Neural Network (ANN)
Abstract− ISPA  is  a  disease  that  can  affect  anyone  from  children,  adolescents,  adults,  and  even  the  elderly.  The  causes experienced by sufferers of this disease are quite simple, such as fever, runny nose, and cough. The discussion in this paper describes the process of ISPA disease identification by developing a Fuzzy Neural Network (FNN) model. The process will be optimized using Fuzzy Logic to form rules for the diagnostic process, then proceed with an Artificial Neural Network (ANN). This model can maximize the performance of ANN in the identification process so that the output given is quite precise and accurate. The results provided by Fuzzy Logic can describe the clarity of the rules in diagnosis by presenting several rules (rules) that are presented from the Fuzzyfication process to the Defuzzyfication process. The output obtained from the ANN process also shows quite perfect results with an average error value based on MSE of 0.00912 and accuracy value of 91.96%. With these results, it can be stated that the FNN model can be used in the ISPA diagnosis process so that the presentation of this paper aims to provide an alternative in the identification process.
Keywords : Identification; ISPA Disease; Fuzzy Logic; Artificial Neural Network (ANN)

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  adalah  sebuah  penyakit  yang  diakibatkan  oleh  infeksi  yang berada pada saluran pernapasan atas atau bawah manusia[1]. Penyakit ini bukan penyakit biasa, karena penyakit ini  dapat  menular  dan  menyebabkan  kematian[2].  Berdasarkan  fakta,  menjelaskan  bahwa  20  hingga  30%  dari penderitanya akan mengalami kematian[3]. Dalam hal ini kalangan balita, anak-anak, hingga remaja sangat rentan apabila  terjangkit  penyakit  ini[4],[5].  Untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  dalam  mencegah  secara  dini  maka dibutuhkan  sebuah  informasi  yang  dapat  menjelaskan  tentang  gejala  dan  akibat  yang  didapat  dari  penderita penyakit  ISPA  tersebut.  Adapun  beberapa  langkah  antispasi  seperti  adanya  pembahasan  penelitian  tentang pembangunan  sebuah  sistem  untuk  proses  diagnosa  yang  bertujuan  sebagai  alternative  penyajian  informasi. Pembahasan yang telah dilakukan oleh (Yuliana, dkk) menjelaskan bahwa sistem yang dibangun dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit ISPA yang diderita dengan menyajikan keluaran dalam bentuk nilai persentase [6],. Dalam kasus penelitian lainya juga menjelaskan bahwa perancangan program dalam menentukan penyakit ispa dapat meningkatkan pelayanan kesahatan bagi masyarakat[7]. Dalam kajian yang hampir sama juga menjelaskan bahwa proses identifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan sebuah teknik atau metode teorema bayes untuk melakukan perhitungan statistic dalam menemukan hipotesis untuk diagnose penyakit ISPA[8].
Berdasarkan penjelasan tersebut, dapat dilihat bahwa proses identifikasi dalam penentuan penyakit ISPA sudah  banyak  dihasilkan  namun  masih  terfokus  pada  hasil  yang  diberikan  tanpa  memperhatikan  aturan  dalam proses  identifikasi.  Maka  dari  itu,  dalam  penyajian  makalah  ini,  proses  identifikasi  yang  dilakukan  akan menyajikan  proses  yang  berbeda  dari  proses  identifikasi  sebelumnya.  Proses  tersebut  akan  mengembangkan sebuah model dengan mengadopsi konsep Logika Fuzzy dan Artificial Neural Network (ANN) untuk melakukan proses identifikasi. Hasil yang diharapkan dari pengembangan model ini mampu memberikan hasil identifikasi yang optimal. Dilihat berdasarkan penelitian sebelumnya dalam konsep Logika Fuzzy mampu memberikan sebuah solusi  dalam  pemecahan  sebuah  masalah[9].  Lebih  rincinya  menjelaskan  bahwa  proses  identifikasi  sebuah penyakit dapat dilakukan dengan menggunakan Logika Fuzzy[10]. Dalam kajian lainnya juga menjelaskan bahwa Logika Fuzzy dapat diterapkan dalam mendiagnosa tingkat resiko kehamilan dengan menyajikan dalam bentuk aturan[11]. Lanjutnya juga menjelaskan bahwa hasil yang diberikan dari Logika Fuzzy dapat melakukan proses identifikasi, penentuan pola, klasifikasi, serta sistem control sebuah sistem[12].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020
Submitted: 27/05/2021 ; Accepted: 22/06/2021 ; Published: 31/07/2021
Dengan  pemaparan  dari  penelitian  Logika  Fuzzy  sebelumnya  diatas,  menjelaskan  bahwa  hasil  yang diberikan dari konsep ini memiliki hubungan yang signifikan dengan konsep ANN. Hubungan tersebut terlihat bahwa  aturan  yang  didapat  dari  pembentukan  rule  dari  proses  Fuzzy  akan  dapat  diterapkan  pada  ANN  dalam proses identifikasi. Lebih jelasnya lagi dapat dilihat bahwa basis pengetahuan dari pengembangan model sistem identifikasi  berawal  dari  hasil  keluaran  proses  Logika  Fuzzy  sehingga  ANN  akan  mampu  memproses  dan memberikan keluaran yang cukup akurat.
Pada dasarnya Neural Network adalah sebuah metode yang dikembangan dengan proses perhitungan linear untuk menyajikan sebuah solusi dalam memecahkan sebuah masalah[13]. Kemudian dalam penjelasan lainnya, juga mengatakan bahwa Neural Network merupakan sebuah konsep dari Artificial Intelligence (AI) yang mampu digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan bentuk perhitungan yang terawasi[14]. ANN merupakan salah satu konsep serta metode yang juga banyak digunakan oleh peneliti sebelumnya dalam proses identifikasi. Kerja dari konsep ini mampu melakukan perhitungan secara matematis dalam menyajikan hasil keluaran. Tidak hanya itu,  konsep  ini  akan  dapat  melakukan  pengujian  dari  hasil  keluaran  dengan  nilai  kesalahan  dan  nilai  akurasi. Berdasarkan penelitian sebelumnya dapat menjelaskan bahwa ANN  dapat melakukan proses klasifikasi dengan perhitungan matematis untuk memberikan hasil keluaran yang optimal[15]. Lebih rincinya dapat dijelaskan oleh (Puspaningrum, dkk), menyatakan bahwa ANN dapat melakukan pelatihan dan pengujian jaringan pada proses identifikasi yang akan dilakukan[16]. Dari beberapa penyajian penerapan ANN, menjelaskan bahwa penggunaan konsep ini mampu melakukan deteksi pada penyakit kanker paru dengan tingkat akurasi yang diberikan sebesar 72.97%[17].  Dalam  kasus  lainnya,  ANN  juga  mampu  mendeteksi  penyakit  kanker  serviks  berdasarkan  dataset citra sel yang didapat dari penderita[18]. Pada kasus penyakit ISPA, ANN telah digunakan untuk melakukan proses identifiksi  dengan  memberikan  keluaran  tingkat  akurasi  yang  didapat  sebesar  95.92%  dari  gejala  yang dialami oleh penderita[19].
Dari pemaparan sebelumnya, maka dapat dilihat bahwa kombinasi kedua konsep yang digunakan dalam model identifikasi yang dikembangkan akan mampu memberikan sebuah proses identifikasi yang jauh lebih baik dari model sebelumnya. Hal ini dapat dibuktikan bahwa Logika Fuzzy dengan ANN akan sangat cocok diterapkan untuk menghasilkan keluaran yang sangat efektif dalam sebuah proses diagnosa. Tujuan pengembangan model ini adalah untuk memberikan sebuah proses identifikasi yang terstruktur dan sistematis sehingga menghasilkan hasil keluaran yang cukup baik untuk menentukan penyakit ISPA. Manfaat yang didapat dari hasil proses identifikasi ini akan dijadikan sebuah solusi alternatif dalam pemberian informasi bagi masyarakat guna pencegahan secara dini agar terhindar dari penyakit ISPA.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metodologi  penelitian  yang  digunakan  akan  tersaji  dalam  bentuk  kuantitatif  yang  nantinya akan menyajikan proses perhitungan yang bersumber dari data dengan menggunakan konsep serta metode dalam memecahkan sebuah masalah. Proses aktifitas yang akan dilakukan dalam pembahasan penelitian tentang proses identifikasi  ini  akan  digambarkan  dengan  bentuk  kerangka  penelitian.  Adapun  kerangka  penelitian  dapat digambarkan pada gambar 1 dibawah ini:
Pada Gambar.1 diatas, dapat dilihat bahwa kerangka penelitian dalam model identifikasi penyakit ISPA menyajikan proses pembahasan dengan menggunakan 2 konsep yakni Logika Fuzzy dan Artificial Neural Netwerk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020
Submitted: 27/05/2021 ; Accepted: 22/06/2021 ; Published: 31/07/2021
(ANN). Proses identifikasi dimulai dengan melakukan analisa pada data yang digunakan, kemudian dilanjutkan pada proses Fuzzy untuk melihat aturan identifikasi yang terbentuk dari representasi pengetahuan. Setelah didapat aturan  identifikasi,  maka  proses  dilajutkan  untuk  pembentukan  arsitektur  jaringan  guna  proses  pelatihan  dan pengujian  jaringan.  Hasil  dari  proses  ini  memberikan  pola  jaringan  yang  terbaik  dalam  proses  identifikasi berdasarkan nilai kesalahan MSE.

## 2.1 Analisis Data
Dalam proses identifikasi penyakit ISPA, adapun data yang digunakan adalah data Jenis Penyakit dan data gejala yang didapat dari pakar. Adapun data jenis penyakit ISPA merupakan data primer yang dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Jenis Penyakit ISPA No Kode penyakit Jenis Penyakit 1 P01 ISPA Ringan 2 P02 ISPA Berat
Pada tabel 1 di atas dapat dilihat bahwa jenis penyakit ISPA memiliki 2 jenis yaitu ISPA Ringan dan Berat. Setelah data jenis penyakit didapat, maka adapun data gejala dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Data Gejala Penyakit ISPA No  Kode Gejala Nama Gejala 1 G01 Hidung tersumbat 2 G02 Pilek 3 G03 Batuk 4 G04 Sakit tenggorokan 5 G05 Pegal-pegal 6 G06 Kelehan 7 G07 Demam 8 G08 Sulit bernafas 9 G09 Pusing 10 G10 Kehilangan kesadaran
Pada tabel 2 di atas, dapat dilihat bahwa ada 10 variabel yang dapat digunakan dalam penentuan penyakit ISPA. Variabel ini nantinya akan diproses dengan logika fuzzy untuk menghilangka noise pada prsoses identifikasi yang  dilakukan  oleh  ANN.  Proses  ini  akan  membutuhkan  sebuah  data  set  yang  digunakan  untuk  proses pembelajaran  dapat  dilihat  berdasarkan  histori  data  dalam  mendiagnosa  penyakit  ISPA.  Adapun  data  set  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel.3 berikut ini:
Tabel 3. Data Historis Diagnosa Penyakit ISPA Hidung tersumbat Pilek  Batuk Sakit Tenggorkan Pegal  Kelelahan  Demam Sulit Bernafas Pusing Hilang Kesadaran Penyakit ya ya ya ya ya ya tidak tidak tidak tidak Ringan ya ya ya ya ya ya ya ya ya tidak Ringan ya ya ya ya ya ya tidak tidak tidak tidak Ringan ya ya ya ya ya ya tidak tidak tidak tidak Ringan ya ya tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak Ringan tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya tidak tidak Berat tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya tidak tidak Berat tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya tidak tidak Berat tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya ya tidak Berat tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya 55 tidak Berat
Pada  tabel  3  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  proses  diangnosa  belum  mampu  memberikan  kejelasan  dalam menentukan penyakit ISPA.  Untuk itu, maka model identifikasi yang diusulkan akan mampu dijadikan sebuah solusi dalam memberikan kejelasan pada proses identifikasi yang akan dilakukan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020
Submitted: 27/05/2021 ; Accepted: 22/06/2021 ; Published: 31/07/2021

## 2.2 Logika Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan sebuah konsep yang memberikan kepastian pada sebuah masalah yang bersifat kabur (Tidak  Jelas)[20].  Dalam  penjelasan  sederhana,  Fuzzy  dapat  menyatakan  sebuah  kasus  yang bernilai  salah  dan bernilai  benar  dan  dapat  juga  dinyatakan  sebagai  sebuah  nilai  salah  dan  benar[21].  Dalam  proses  inferensinya, adapun tahapan Logika Fuzzy dapat dilihat sebagai berikut[22] :
1. Fuzzyfikasi
Proses  fuzzifikasi  adalah  sebuah  bentuk  proses  yang  dilakukan  untuk  mentransformasi  sebuah  nilai  yang digunakan pada proses fuzzy. Hasil perubahan nilai variabel tersebut dapat disebut dengan variabel linguistik tidak hanya merubah nilai variabel saja, namun juga melakukan proses perubahan pada fungsi keanggotaan dalam bentuk sebuah informasi.
2. Pembentukan Basis Pengetahuan
Pembentukan basis pengetahuan  dilakukan untuk menentukan jumlah himpunan yang digunakan serta akan berkaitan dengan keluaran yang dihasilkan. Proses yang dilakukan ini akan membentuk sebuah aturan (Rule) sehingga basis pengatahuan ini akan bertindak sebagai control sistem dalam penentuan output.
3. Mesin Inferensi
Mesin  Inferensi  digunakan  untuk  memembetuk  sebuah  mekansisme  dalam  menghasilkan  sebuah  jawaban dengan  hasil  terbaik,  aturan  yang  didapat  dari  basis  pengetauan  sebelumnya  akan  di  buat  dalam  bentuk penulisan IF… Then.
4. Defuzzifikasi
Dalam  proses  ini,  merupakan  sebuah  proses  yang  dilakukan  untuk  mengembalikan  nilai  semula  dari Fuzzyfikasi yang sudah dilakukan.

## 2.2 Artficial Neural Network (ANN)
Merupakan  sebuah  konsep  pengetahuan  yang  digunakan  dalam  memecahkan  sebuah  masalah  dengan  mengacu pada informasi yang digunakan berdasarkan representasi kinerja otak manusia[23]. Secara lebih jelasnya, ANN adalah salah satu teknik yang mengadopsi sistem kerja otak manusia[24]. Implementasi dari ANN ini sudah banyak digunakan seperti proses identifikasi, klasifikasi, serta prediksi[25]. Proses kerja ANN dapat melakukan proses pembelajaran  yang  terawasi  dengan  perhitungan  secara  linear  untuk  menghasilkan  sebuah  keluaran  jaringan. Proses tersebut akan diawali dengan sebuah proses transformasi data yang akan digunakan sebelumnya. Adapun proses tranformasi tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan Persamaan,1 dibawah ini :
1 . 0 ) ( 8 . 0 ' + − − = b a b X X (1)
Setelah  proses  transformasi  data  dilakukan  sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan  dalam  proses  ANN, maka proses akan dilanjutkan dalam pembentukan arsitektur jaringan yang terdiri dari lapisan input (Input Layer), lapisan tersembunyi (Hidden Layer) dan lapisan keluaran (Output Layer).  pada lapisan input jaringan dalam proses identifikasi menggunakan 10 lapisan neuron yang berasal dari data gejala yang didapat pada prsoses analisa. Untuk lapisan tersembunyi, akan diambil sebanyak 4 lapisan secara awal. Terakhir adalah 1 buah lapisan input untuk keluaran proses identifikasi. Adapun arsitektur jaringan yang digunakan dalam proses identifikasi penyakit pada ISPA dapat digambarkan pada gambar 2 berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Logika Fuzzy
Pada hasil pembahasan makalah ini proses akan dimulai dari analisis menggunakan Logika Fuzzy. dalam Fuzzy Inference System (FIS) identifikasi yang dilakukan adalah menentukan semesta pembicara untuk mengelompokan variabel berdasarkan data gejala yang sudah dihasilkan. Adapun tabel semesta pembicara dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Semesta Pembicara Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Hidung tersumbat Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Pilek Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Batuk Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Sakit tenggorokan Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Pegal-pegal Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Kelelahan Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Demam Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Sulit bernafas Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Pusing Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100] Kehilangan kesadaran Kurang Yakin [0 -100] [0 – 50] Cukup Yakin [30 – 70] Sangat Yakin [50 – 100]
Setelah tabel 3 Semesta Pembicara pada FIS terbentuk, maka proses akan dilanjutkan pada tahapan pada Logika Fuzzy. Adapun tahapannya dapat dilihat berikut ini:
1. Tahapan Fuzzyfikasi
Fuzzifikasi  yaitu  suatu  proses  untuk  mengubah  suatu  masukan  dari  bentuk  nilai  awal  menjadi  fuzzy  (variabel linguistik) yang biasanya disajikan dalam bentuk himpunan-himpunan fuzzy dengan suatu fungsi kenggotaannya masing-masing. Fuzzyfikasi diharapkan dapat membantu menyederhanakan komputasi yang harus dilakukan oleh sistem  tersebut  dalam  proses  inferensinya.  Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan  dari  grafik  himpunan  fuzzy pendiagnosa penyakit ISPA:
A. Variabel Hidung Tersumbat (X1)
Proses Fuzzyfikasi pada variabel (X1) dapat digambarkan pada kurva yang ada pada gambar 3 di bawah ini:
Kurang yakin
0 30 50 70 Sangat yakin Cukup yakin
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel (X1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020
Untuk proses Fuzzyfikasi pada variabel (X2) hingga seterusnya, lakukan langkah dan cara yang sama sesuai dengan ketentuan nilai keanggotaan berdasarkan tabel semesta pembicara sebelumnya.
2. Tahapan Pembentukan Basis Pengetahuan
Pada Tahapan ini, proses akan melakukan pembentukan rule berdasarkan variabel yang akan digunakan dalam proses identifikasi. Adapun hasil rule yang terbentuk sebanyak 32 rule yang akan menjadi aturan dalam proses identifikasi penyakit ISPA. Untuk melihat rule yang terbentuk, dapat dilihat berdasarkan sampel rule yang ada pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Rule Identifikasi Penyakit ISPA Kode Aturan Then R01 IF  (G01  is  sangat  yakin)  AND  (G02  is  sangat  yakin)  AND  (G03  is  sangat  yakin) AND (G04 is sangat yakin) AND (G05 is sangat yakin) AND (G06 is sangat yakin) AND (G07 is kurang yakin) AND (G08 is kurang yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA RINGAN R02 IF  (G01  is  sangat  yakin)  AND  (G02  is  cukup  yakin)  AND  (G03  is  sangat  yakin) AND (G04 is sangat yakin) AND (G05 is sangat yakin) AND (G06 is sangat yakin) AND (G07 is kurang yakin) AND (G08 is kurang yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA RINGAN R03 IF  (G01  is  cukup  yakin)  AND  (G02  is  sangat  yakin)  AND  (G03  is  sangat  yakin) AND (G04 is sangat yakin) AND (G05 is sangat yakin) AND (G06 is sangat yakin) AND (G07 is kurang yakin) AND (G08 is kurang yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA RINGAN R04 IF (G01 is cukup yakin) AND (G02 is cukup yakin) AND (G03 is cukup yakin) AND (G04 is cukup yakin) AND (G05 is cukup yakin) AND (G06 is cukup yakin) AND (G07 is kurang yakin) AND (G08 is kurang yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA RINGAN R05 IF (G01 is sangat yakin) AND (G02 is sangat yakin) AND (G03 is kurang yakin) AND (G04 is kurang yakin) AND (G05 is kurang yakin) AND (G06 is kurang yakin) AND (G07 is kurang yakin) AND (G08 is kurang yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA RINGAN R06 IF (G01 is kurang yakin) AND (G02 is kurang yakin) AND (G03 is kurang yakin) AND (G04 is kurang yakin) AND (G05 is kurang yakin) AND (G06 is kurang yakin) AND (G07 is sangat yakin) AND (G08 is cukup yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA BERAT R07 IF (G01 is kurang yakin) AND (G02 is kurang yakin) AND (G03 is kurang yakin) AND (G04 is kurang yakin) AND (G05 is kurang yakin) AND (G06 is kurang yakin) AND (G07 is cukup yakin) AND (G08 is sangat yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA BERAT R08 IF (G01 is kurang yakin) AND (G02 is kurang yakin) AND (G03 is kurang yakin) AND (G04 is kurang yakin) AND (G05 is kurang yakin) AND (G06 is kurang yakin) AND (G07 is cukup yakin) AND (G08 is cukup yakin) AND (G09 is kurang yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA BERAT R09 IF (G01 is kurang yakin) AND (G02 is kurang yakin) AND (G03 is kurang yakin) AND (G04 is kurang yakin) AND (G05 is kurang yakin) AND (G06 is kurang yakin) AND (G07 is sangat yakin) AND (G08 is sangat yakin) AND (G09 is sangat yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA BERAT R10 IF (G01 is kurang yakin) AND (G02 is kurang yakin) AND (G03 is kurang yakin) AND (G04 is kurang yakin) AND (G05 is kurang yakin) AND (G06 is kurang yakin) AND (G07 is sangat yakin) AND (G08 is cukup yakin) AND (G09 is cukup yakin) AND (G10 is kurang yakin) ISPA BERAT
3. Tahapan Mesin Inferensi
Merupakan  tahapan  untuk  membuktikan  proses  kinerja  rule  yang  terbentuk  dari proses  sebelumnya.  Proses  ini dapat dilakukan dengan memberikan masukan nilai pada setiap variabel yang digunakan. Adapaun proses yang didapat  dalam  tahapan  ini  dapat  dilihat  berdasarkan  pegujian  yang  dilakukan  dengan  percobaan  dari  Seorang pasien memiliki gejala sebagai berikut, hidung tersumbat 75, pilek 72 batuk 80, sakit tenggorokan 83, pegal-pegal 85, kelelahan 28, demam 28, sulit bernafas 32, pusing 36, kehilangan kesadaran 28. Setelah nilai input diberikan maka Fuzzy akan melakukan proses pengujian untuk memberikan keluaran yang dihasilkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020
4. Tahap Defuzzyfikasi
Dalam  proses  Defuzzyfikasi  yang  akan  dilakukan,  proses  tersebut  akan  menggunakan  perhitungan  dalam persamaan 2 berikut ini :
𝑧  = ∑ 𝑤𝑖𝑧𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑤𝑖 (2)
𝑧  = (0  ∗  1) + (0  ∗  1) + (0  ∗  1)+ . . . +(0.7  ∗  0.8)+. . . +(0  ∗  0.4) 0 + 0 + 0+. . .0.7+. . . +0
𝑧  = 0.56

## 0.7 =  0.8
Dari hasil perhitungan proses Defuzzyfikasi, Hasil yang diperoleh sebesar 0.8 dimana tahap defuzzyfikasi diatas  menunjukkan  diagnosa  ISPA  ringan.  Dengan  demikian  hasil  diagnosis  dari  kasus  diatas  adalah  ISPA Ringan.

## 3.2 Analisis Identifikasi Penyakit ISPA dengan ANN
Setelah  proses  analisis  dengan  menggunakan  Logika  Fuzzy,  proses  identifikasi  akan  dilanjutkan  dengan menggunakan  ANN.  Tahapan  proses  analisis  ANN  akan  diawali  dengan  melakukan  transformasi  data  dengan menggunakan Persamaan.1 yang sudah dijelaskan diawal. Data yang akan ditranformasi ini didapat dari proses Fuzzy diawal. Adapun hasil transformasi yang sudah dihasilkan dapat dilihat pada Tabel.5 dibawah ini :
Tabel 5. Hasil Transformasi Data ANN X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 T 0.9000 0.8529 0.8529  0.8435 0.9000 0.8812  0.4765  0.3824  0.4294  0.3824  0.1000 0.8529 0.6647 0.9000  0.8529 0.8529 0.9000  0.6176  0.6647  0.6271  0.5706  0.1000 0.6647 0.9000 0.8624  0.8906 0.8529 0.9282  0.3447  0.2882  0.1941  0.3259  0.1000 0.6176 0.6647 0.6176  0.7118 0.6647 0.5706  0.2882  0.3824  0.3353  0.2882  0.1000 0.8529 0.9000 0.4765  0.3824 0.4765 0.3353  0.2882  0.2882  0.3824  0.3353  0.1000 0.2882 0.3353 0.2882  0.3353 0.3353 0.3353  0.8529  0.6647  0.2882  0.3353  0.9000 0.3353 0.2788 0.3071  0.3824 0.2882 0.3353  0.6647  0.9000  0.3824  0.3353  0.9000 0.2882 0.3353 0.3353  0.3353 0.2788 0.2412  0.6647  0.6176  0.2882  0.2882  0.9000 0.2882 0.2412 0.2882  0.2882 0.3353 0.3353  0.9000  0.8529  0.8529  0.2882  0.9000 0.2882 0.2412 0.2412  0.3353 0.3353 0.2882  0.8529  0.6647  0.6176  0.2882  0.9000
Setelah dilakukan proses transformasi pada data, tahap selanjutnya adalah melakukan proses pelatihan dan pengujian pada jaringan. Proses ini dilakukan dengan mengadopsi aturan yang dihasilkan dari proses sebelumnya untuk  diuji  kembali  dengan  menggunakan  ANN.  Adapun  hasil  proses  tersebut  dapat  disajikan  pada  tabel  6  di bawah ini:
Tabel 6. Hasil Pelatihan dan Pengujian Jaringan Pola Jaringan MSE MAPE Akurasi Pola 10-4-1 0.009902  8.516263  91.48374 Pola 10-7-1 0.009879  8.429088  91.57091 Pola 10-10-1 0.009555  8.291709  91.70829 Pola 10-15-1 0.009182  8.036776  91.96322 Pola 10-20-1 0.00961 8.147091  91.85291
Berdasarkan  Tabel.6  yang  disajikan  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  jaringan  yang  terbaik  dalam  melakukan proses identifikasi pada penyakit ISPA berada pada pola jaringan dengan pola 10-15-1. Pola ini menyajikan nilai rata rata kesalahan berdasarkan MSE sebesar 0.00912 dan MAPE sebesar 8.036776%. serta nilai akurasi sebesar 91.96%.
Untuk  melihat  hasil  pengujian  dari  proses  identifikasi  pada  penyakit  ISPA  yang  sudah dilakukan,  dapat dilihat pada tabel 7 di bawah ini:
Tabel 7. Hasil Identifikasi Penyakit ISPA Target Y_Output 0.1000 0.0658 0.1000 0.0201 0.1000 0.2143 0.1000 0.2593 0.1000 0.0644

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020
Target Y_Output 0.9000 0.9412 0.9000 0.8516 0.9000 0.9608 0.9000 0.8649 0.9000 0.9421
Dari tabel 7 di atas, menunjukan bahwa hasil output jaringan identifikasi penyakit ISPA menyajikan hasil yang  cukup  tepat  dan  akurat.  tidak  hanya  tabel  hasil  identifikasi,  adapun  grafik  proses  analisis  ANN  juga menunjukan hasil yang optimal yang dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini:

## Gambar 4. Analisis ANN
Berdasarkan gambar 4 di atas, menjelaskan bahwa ANN memberikan hasil analisis yang cukup baik dalam proses  identifikasi  dengan  hasil  perhitungan  pembelajaran  terawasi.  Dari  proses  identifikasi  ini,  dapat  dilihat bahwa  model  identifikasi  yang  dikembangkan  dengan  menggunakan  konsep  logika  Fuzzy  dan  ANN  dapat memberikan sebuah proses yang kompleks dalam menentukan penyakit ISPA. Hasil yang diberikan sudah cukup membuktikan  bahwa  model  ini  dapat  memaksimalkan  proses  identifikasi  sebelumnya.  Nilai  akurasi  yang dihasilkan dari prose komparasi  berdasarkan keluaran dengan melakukan perbandingan dengan proses manual sudah dapat membuktikan kebenaran dari kerja proses identifikasi yang dilakukan. Sehingga keluaran jaringan memberikan ketepatan nilai untuk dijadikan sebuah keputusan dalam menentukan penyakit ISPA.

## 4. KESIMPULAN
Model identifikasi dengan Fuzzy Neural Network (FNN) dapat dikembangkan untuk melakukan proses penentuan penyakit  ISPA.  Proses  pembahasan  dalam  model  ini  cukup  efektif  menyempurnakan  bentuk  identifikasi sebelumnya  sehingga  hasil  yang  diberikan  cukup  optimal.  Berdasarkan  pembahasan,  Logika  Fuzzy  mampu digunakan  untuk  memberikan  kepastian  pada  data  dan  aturan  identifikasi  yang  bersifat  kabur  sehingga  proses identifikasi pada penyakit ISPA yang dilakukan ANN akan dapat memberikan hasil yang maksimal. Kombinasi kedua  konsep  yang  dikembangkan  pada  model  identifikasi  ini  sangat  efektif  untuk  menyajikan  sebuah  proses diagnosa yang didasari dari Knowladge Based System yang didapat dari Fuzzy Inference System. Tujuan yang dicapai dalam pembahasan ini adala melakukan pengembangan pada sebuah model identifikasi yang tersktruktur untuk menghasilkan keluaran yang cukup baik. Manfaat yang didapat adalah memberikan sebuah informasi secara dini untuk pencegahan agar terhindar dari penyakit ISPA.

## REFERENCES
[1] Yuyun Priwahyuni, E. feroza Sinaga, Christine Vita Gloria, Agus Alamsyah, Ikhtiyaruddin Ikhtiyaruddin, and Iqlima Afif  Azizah,  “Cegah  Penyakit  ISPA  di  Puskesmas  Kecamatan  Limapuluh  Kota  Pekanbaru,” J.  Pengabdi.  UntukMu NegeRI , vol. 4, no. 1, pp. 54–59, 2020, doi: 10.37859/jpumri.v4i1.1829.
[2] T. F. Ramadhani, I. Fitri, and E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward  Chaining,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  81,  2020,  doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[3] A. M. Yunita and S. Susilawati, “Aplikasi Prediksi Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) Di Kabupaten Pandeglang,” J. Tek. Inform. UNIS , vol. 7, no. 2, pp. 109–114, 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.391.
[4] N.  Latifatul  A.,  “Hubungan  Lingkungan  Fisik  Rumah  dengan  Kejadian  Penyakit  ISPA  Pada  Balita  di  desa  Guyung Kecamatan Gerih Kabupaten Ngaw,” Hub. Lingkung. Fis. Rumah dengan Kejadian Penyakit ISPA  Pada Balita di desa Guyung Kec. Gerih Kabupaten Ngaw , p. 116, 2019.
[5] N. Khuriyah, “Hubungan Antara Riwayat Penyakit Ispa Dan Diare Dengan Status Gizi Pada Anak Di Wilayah Kerja

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3020
Puskesmas Kaliwungu Kabupaten Kudus,” Pros. HEFA 1st 2017 , 2017.
[6] Y.  Yuliana,  P. Paradise,  and  K. Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ispa Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier  Berbasis  Web,” CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev.  Journal) ,  vol.  10,  no.  3,  p.  127,  2021,  doi: 10.22303/csrid.10.3.2018.127-138.
[7] Edi Iskandar, “Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit ISPA Menggunakan Metode Faktor Kepastian,” J. Ilm. STMIK GI MDP , vol. 3, no. Sistem Pakar, pp. 9–16, 2007.
[8] B. Sasangka and A. Witanti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes,” JMAI (Jurnal Multimed. Artif. Intell. , vol. 3, no. 2, pp. 45–51, 2019, doi: 10.26486/jmai.v3i2.83.
[9] S. Arifin, M. A. Muslim, and S. Sugiman, “Implementasi Logika Fuzzy Mamdani untuk Mendeteksi Kerentanan Daerah Banjir di Semarang Utara,” Sci. J. Informatics , vol. 2, no. 2, p. 179, 2016, doi: 10.15294/sji.v2i2.5086.
[10]  H. Hardianto and N. Nurhasanah, “Identifikasi Penyakit pada Sel Darah Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani,” Prism. Fis. , vol. 7, no. 3, p. 269, 2020, doi: 10.26418/pf.v7i3.38106.
[11]  A. M. NUGRAHENI, “Sistem Pakar Deteksi Dini Tingkat Risiko pada Ibu Hamil terhadap Preeklampsia dengan Logika Fuzzy,” Perpust. Univ. Airlangga , pp. 1–198, 2016, [Online]. Available: http://repository.unair.ac.id/56050/.
[12]  B. Setia and P. T. Prasetyaningrum, Penerapan Metode Logika Fuzzy , vol. 2, no. 1. 2019.
[13]  S. Kiranyaz, T. Ince, A. Iosifidis, and M. Gabbouj, “Operational neural networks,” Neural Comput. Appl. , vol. 32, no. 11, pp. 6645–6668, 2020, doi: 10.1007/s00521-020-04780-3.
[14]  P.  K.  Vadla,  A.  Ruwali,  K.  B.  Prakash,  M.  V.  P.  Lakshmi,  and  G.  R.  Kanagachidambaresan,  “Neural  Network,”  in EAI/Springer Innovations in Communication and Computing , 2021, pp. 39–43.
[15]  R. Bala and D. Kumar, “Classification Using ANN: A Review,” Int. J. Comput. Intell. Res. , vol. 13, no. 7, pp. 1811– 1820, 2017, [Online]. Available: http://www.ripublication.com.
[16]  E. Y. Puspaningrum, L. S. Qolby, and Y. V. Via, “OPTIMASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES INDIAN PIMA,” Teknologi , vol. 6, no. 1, p. 49, 2016, doi: 10.26594/teknologi.v6i1.560.
[17]  L. Listyalina, E. L. Utari, and D. E. Puspaningtyas, “PENENTUAN PENYAKIT PARU DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 233–240, 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.3667.
[18]  D. A. Dharmawan, “Deteksi Kanker Serviks Otomatis Berbasis Jaringan Saraf Tiruan LVQ dan DCT,” Jnteti , vol. 03, no. 04, pp. 269–272, 2014.
[19]  Z.  A.  Leleury  and  S.  N.  Aulele,  “Perancangan  Sistem  Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pernapasan  Menggunakan  Metode Learning Vector Quantization (LVQ),” J. Mat. Integr. , vol. 12, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.24198/jmi.v12.n1.10247.1-10.
[20]  A. Setiawan, B. Yanto, and K. Yasdomi, LOGIKA FUZZY Dengan MATLAB (Contoh Kasus Penelitian Penyakit Bayi dengan Fuzzy Tsukamoto) , vol. 1, no. March. 2018.
[21]  B. Y. A. Setiawan, Logika Fuzzy Dengan Matlab , vol. 1, no. 13508029. 2018.
[22]  S. Sukamto, “Pengendalian Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Kontroller Logika Fuzzy,” JEECAE (Journal Electr. Electron. Control. Automot. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 245–252, 2019, doi: 10.32486/jeecae.v4i1.330.
[23]  W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[24]  E. A. Banurea, M. Syahrizal, and Murdani, “Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Permintaan Pemasangan Indihome Dengan Metode Backpropagation,” J. Pelita Inform. , vol. 17, no. 1, pp. 179–184, 2018.
[25]  N. Amalia, E. W. Hidayat, and A. P. Aldya, “Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation  Dan  Deteksi  Tepi  Canny,” CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  19,  2020,  doi: 10.24114/cess.v5i1.14839.