## Layanan Diagnosa Deteksi Penyakit Jantung Dengan Forward Chaining Dan Fuzzy Logic Mamdani Berbasis Mobile
1 Ade Sutiari
1 Program Studi Teknik Informatika, STIKI Malang
1 hthpade@gmail.com

## ABSTRAK
Kematian  yang  disebabkan  oleh  penyakit  jantung  tergolong  sangat  tinggi  berdasarkan hasil  riset.  Masyarakat sering  mengabaikan  gejala-gejala  yang  dirasakan.  Saat  ini  layanan  yang  ada  dimasyarakat  yaitu  langsung bersama  dokter  atau  pakar  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  biaya  yang  tidak  sedikit  untuk mendiagnosa  penyakit  jantung.  Perangkat  mobile  salah  satunya  Android  berkembang  pesat,  dengan  berbagai fitur  yang  diberikan  sehingga  semakin  memudahkan  pekerjaan  manusia.  Dengan  adanya  smartphone  Android maka manusia bisa mendapatkan informasi dengan cepat dan mudah, diantaranya informasi kesehatan jantung. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi deteksi dini penyakit jantung dengan melakukan proses anamnesa.  Mengetahui  gejala-gejala  yang  ada  dan  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Forward Chaining sebagai diagnosa tahap pertama yang berguna untuk menentukan jenis penyakit jantung dan Fuzzy Logic Mamdani sebagai diagnosa tahap kedua untuk mengetahui tingkat kepastian penyakit jantung yang diderita. Dengan memanfaatkan smartphone Android maka aplikasi ini akan dibangun secara mobile agar dapat dengan cepat dan mudah diakses.
Kata kunci : Android, Jantung, Forward Chaining, Fuzzy Logic Mamdani, Diagnosa

## ABSTRACT
Deaths  caused  by  heart  disease  are  very  high  based  on  research  results.  People  often  ignore  the  perceived symptoms. Currently existing services in the community is directly with a doctor or expert so it takes a long time and costs are not small to diagnose heart disease. One of the mobile devices Android is growing rapidly, with various  features  provided  to  make  it  easier  for  human  work.  With  the  Android  smartphone  so  people  can  get information quickly and easily, including heart health information. This study aims to make an application of early detection of heart disease by doing the process of anamnesa. Knowing the symptoms and performing calculations using the Forward Chaining method as a first stage diagnostic useful to determine the type of heart disease and Fuzzy  Logic  Mamdani  as  a  diagnosis  of  the  second  stage  to  determine  the  level  of  certainty  of  heart  disease suffered.  By  utilizing  Android  smartphone  then  this  application  will  be  built  in  mobile  in  order  to  quickly  and easily accessed.
Keywords : android, heart, forward chaining, fuzzy logic mamdani, diagnose

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah  kematian  yang  disebabkan  penyakit jantung sangat tinggi. Menurut data Riset Kesehatan Dasar  (RISKESDAS)  2007,  penyakit  jantung menjadi  salah  satu  penyebab  utama  kematian. Prevalensi secara nasional mencapai 7,2%. Kematian  akibat  penyakit  jantung,  hipertensi  dan stroke mencapai 31,9%. Sedangkan hasil RISKESDAS 2013, terdapat peningkatan prevalensi berdasarkan wawancara dari 7,6% pada tahun 2007 menjadi 9,5%. Tingginya resiko kematian penderita penyakit  jantung  menunjukkan  jenis  penyakit  yang menyerang  organ  ini  perlu  diperhatikan  secara serius.
Jenis  pelayanan  untuk  diagnosa  penyakit jantung sendiri yaitu melalui dokter secara langsung. Kesadaran  masyarakat    untuk  konsultasi  ke  dokter masih rendah dan diperlukan waktu serta biaya yang tidak  sedikit,  sehingga  banyak  masyarakat  yang mengabaikan  keluhan-keluhan  yang  dirasakan. Untuk  itu  diperlukan  sebuah  layanan  yang  bisa
diakses  cepat  sebagai  penanganan  awal  sebelum ditindak lanjuti.
Saat  ini  teknologi  berkembang  dengan  sangat pesat,  khususnya  perkembangan  perangkat mobile . Teknologi  mobile  terutama Android sudah  banyak digunakan oleh berbagai lapisan masyarakat karena kemudahan  yang  ditawarkan  oleh  banyak  aplikasi yang  terdapat  diperangkat  ini.  Hal  inilah  yang menjadi  alasan  banyaknya  peminat Android . Perkembangan  teknologi  digital  ini  memudahkan masyarakat untuk memperoleh informasi, diantaranya informasi kesehatan jantung.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  peneliti memberi  sebuah  solusi  yaitu  membuat  layanan anamnesa  berbasis mobile untuk  deteksi  awal penyakit  jantung  harapannya  dengan  teknologi  ini akan memudahkan masyarakat melakukan diagnosa sendiri  apakah  ada  gangguan  pada  kondisi jantungnya berdasarkan gejala yang dirasakan.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN

## Analisa masalah
Analisa masalah yang didapat sebagai berikut:
 Kurang  pengetahuan  dan  informasi  tentang penyakit jantung.
 Layanan yang ada saat ini membutuhkan waktu dan biaya yang tidak sedikit sedangkan jumlah pasien terus meningkat.
 Masyarakat  membutuhkan  waktu  pelayanan yang murah dan cepat.

## Usulan Pemecahan Masalah
Berdasarkan  analisa  masalah  yang  dihadapi dapat  diberikan  usulan  pemecahan  masalah  yaitu membuat  suatu  layanan  proses  anamnesa  guna membantu deteksi dini penyakit jantung. Aplikasi ini dibuat  berbasis mobile sehingga  akan  lebih  mudah dan  cepat  diakses,  karena  saat  ini smartphone Android menjadi salah satu smartphone yang paling banyak digunakan oleh masyarakat umum. Aplikasi ini  dapat  membantu  pengguna  dalam  melakukan proses anamnesa. Aplikasi ini dibuat dengan dua kali diagnosa.

## Perancangan Sistem
Dalam perancangan knowledge
sistem mendiagnosa  penyakit  jantung  akan  terbagi  lagi dalam dua tahapan pengetahuan, yaitu:
 Penerapan metode forward chaining
 Penerapan metode fuzzy logic mamdani

## Perancangan Forward Chaining
Dalam perancangan knowledge sistem metode ini  berisi  tentang  penyelesaian  masalah  dengan metode forward chaining . Masalah dapat diselesaikan apabila terdapat gejala-gejala kemudian akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode forward  chaining ,  sehingga  akan  didapatkan  hasil yaitu suatu diagnosa  suatu penyakit dengan jumlah presentase.
Berikut  tabel  pengetahuan  berupa  daftar penyakit jantung :
Tabel 1. Daftar penyakit Jantung
No. Kode Penyakit Nama Penyakit 1. P001 Jantung koroner 2. P002 Jantung reumatik 3. P003 Jantung valvular 4. P004 Jantung hipertensi 5. P005 Jantung kongesif 6. P006 Jantung Kardiomiopati 7. P007 Jantung aritmia 8. P008 Jantung Kongential Asianosis
Berikut adalah tabel pengetahuan berupa daftar gejala penyakit jantung yang akan dibuat :
Tabel 2. Daftar gejala penyakit Jantung
No. Kode Gejala Nama Gejala 1 G001 nyeri dada 2 G002 nyeri lengan 3 G003 nyeri bahu 4 G004 nyeri leher 5 G005 nyeri rahang ... ... ... 38 G038 Kemampuan Kerja Normal Tabel 3. Rules penyakit jantung Rule Kondisi Keterangan R1 IF G001 OR G002 OR G003 OR G004 OR G005 OR G006 OR G007 OR G008 OR G009 G010 THEN P001 Rule untuk penyakit jantung koroner R2 IF G014 OR G015 OR G016 OR G017 OR G018 OR G019 THEN P002 Rule untuk penyakit jantung reumatik
... .... .... R8 IF G001 OR G007 OR G012 OR G026 OR G035 OR G038 THEN P008 Rule untuk penyakit jantung kongential asianosis
Perhitngan presentase untuk forward chaining menggunakan rumus probabilitas, yaitu :
𝑃(𝑠) = 𝑛(𝐴) 𝑛(𝑆) ×  100%

## Perancangan Fuzzy Logic Mamdani
Dalam  perancangan knowledge sistem  ini menggunakan  metode fuzzy  logic Mamdani.  Input yang terdapat pada diagnosa tahap ini terdiri dari  6 variabel yaitu demam, penurunan berat badan, nyeri persendian lutut, nyeri pergelangan kaki, tenggorokan  terasa  sakit  dan  tubuh  terasa  lemah. Output dari diagnosa tahap ini yaitu tingkatan sakit yang diderita, yaitu very low, low, middle, high, very high .
Fungsi Keanggotaan  Fuzzy Input
 Demam
Tabel 4. Klasifikasi Demam
No. Fuzzy Set Nilai 1. Rendah 32 - 37 2. Normal 36 - 38 3. Tinggi 37,5 - 39,5
Gambar 1. Fungsi keanggotaan demam
µ Rendah = { 0 ; 𝑥 < 35 𝑜𝑟 𝑥 ≥ 37 𝑥−35 36−35 ; 35 ≤ 𝑥 ≤ 36 1 ; 𝑥 < 35
µ Normal = { 0 ; 𝑥 < 35 𝑥−37 37−35 ;  35 ≤ 𝑥 ≤ 37 1; 37 ≤ 𝑥 ≤ 38,5 39,5−𝑥 39,5−38,5 ;  38,5 ≤ 𝑥 ≤ 39,5
0 ; 𝑥 ≥ 39,5
µ Tinggi = { 0 ; 𝑥 < 38,5
(𝑥−38,5) 39,5−38,5 ; 38,5 ≤ 𝑥
1 ; 𝑥 > 39,5 ≤ 39,5
 Nyeri Persendian Lutut
Tabel 5. Klasifikasi nyeri persendian lutut
No. Fuzzy Set Nilai 1. Tidak nyeri 0 2. Nyeri 1-7
3. Nyeri sangat berat 5-10
Gambar 2. Fungsi keanggotaan nyeri persendian lutut
µ Nyeri = { 0 ; 𝑥 < 1 𝑥−1 2−1 ; 1 ≤ 𝑥 ≤ 5 1 ; 2 ≤ 𝑥 ≤ 5 7−𝑥 7−5 ; 5 ≤ 𝑥 ≤ 7 0 ; 𝑥 ≥ 7 µ NyeriSangatBerat= { 0 ; 𝑥 ≤ 5 𝑥−5 7−5 ; 5 ≤ 𝑥 < 7 1 ; 𝑥 ≥ 7
 Nyeri Pergelangan Kaki
Tabel 6. Klasifikasi nyeri pergelangan kaki No. Fuzzy Set Nilai 1. Tidak nyeri 0 2. Nyeri 1-7 3. Nyeri sangat berat 5-10
Gambar 3. Fungsi keanggotaan nyeri pergelangan kaki
µ Nyeri = { 0 ; 𝑥 < 1 𝑥−1 2−1 ; 1 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1 ; 2 ≤ 𝑥 ≤ 5 7−𝑥 7−5 ; 5 ≤ 𝑥 ≤ 7 0 ; 𝑥 ≥ 7
µ NyeriSangatBerat= { 0 ; 𝑥 ≤ 6 𝑥−5 7−5 ; 5 ≤ 𝑥 ≤ 7 1 ; 𝑥 > 7
 Penurunan Berat Badan (/minggu)
Tabel 7. Klasifikasi penurunan berat badan
No. Fuzzy Set Nilai 1. Normal 0-3kg 2. Tidak Normal >2kg
Gambar 4. Fungsi keanggotaan penurunan berat badan
µ Normal = { 1; 1 ≤ 𝑥 ≤ 2 4−𝑥 4−2 ; 2 ≤ 𝑥 < 4 0 ; 𝑥 > 4
µ Tidak Normal = { 0 ; 𝑥 < 2 𝑥−2 4−2 ; 2 ≤ 𝑥 < 4 1 ; 𝑥 ≥ 4
 Tubuh Terasa Lemah
Tabel 8. Klasifikasi tubuh terasa lemah
No. Fuzzy Set Nilai 1. Ya 1 2. Tidak 0
 Tenggorokan Terasa Sakit
Tabel 9. Klasifikasi tenggorokan terasa sakit
No. Fuzzy Set Nilai 1. Ya 1 2. Tidak 0

## Fuzzy Output
Tabel 10. Klasifikasi output Fuzzy No. Fuzzy Set Nilai 1. Very Low 0 – 40 2. Low 30 – 50 3. Middle 40 – 80 4. High 70 – 90 5. Very high 80 – 100 Gambar 5. Fungsi keanggotaan output Fuzzy
µ Very Low = {
1 ; 𝑥 < 30 40−𝑥 40−30 ; 30 ≤ 𝑥 ≤ 40
0 ; 𝑥 > 40
µ low = { 0 ; 𝑥 < 30 𝑜𝑟 𝑥 > 50 𝑥−30 40−30 ; 30 ≤ 𝑥 ≤ 40 50−𝑥 50−40
; 40 < 𝑥 < 50
µ Middle = { 0 ; 𝑥 < 40 𝑜𝑟 𝑥 > 80
𝑥−40 60−40 ; 40 ≤ 𝑥 ≤ 60 80−𝑥 80−60
; 60 ≤ 𝑥 ≤ 80
µ High = { 0 ; 𝑥 < 70 𝑜𝑟 𝑥 > 90
𝑥−70 80−70 ; 70 ≤ 𝑥 ≤ 80 90−𝑥 90−80
; 80 ≤ 𝑥 ≤ 90
µ VeryHigh = {
0 ; 𝑥 < 80
𝑥−80 90−80 ;  80 ≤ 𝑥 ≤ 90 100−𝑥 100−90 ; 90 ≤ 𝑥 ≤ 100

## Membuat Aturan
Tabel 11. Rule Fuzzy No A B
C
D E F
Kesimpulan 1 IF N Ny Ny No Y Y THEN M 2 IF N Ny Ny TNo Y Y THEN H 3 IF N Ny NSB No Y Y THEN M ... ... ... ... ... ...
... ... ... ... 216 IF T NSB NSB TNo T T THEN
H
Defuzzifikasi output  fuzzy hasil  komposisi aturan.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Weight Average .
𝑊𝐴 = (𝜇𝑍1 ∗ 𝑍1) + (𝜇𝑍2 ∗ 𝑍2) + ⋯ (𝜇𝑍𝑛 ∗ 𝑍𝑛) 𝑍1 + 𝑍2 + ⋯ . . +𝑍𝑛
3. IMPLEMENTASI DAN

## PEMBAHASAN
Pada  implementasi  pembuatan  aplikasi,  kode program  terbagi  menjadi  beberapa  bagian  sebagai berikut :

## Pembahasan
Halaman Utama Berikut adalah gambar halaman utama pada aplikasi
Gambar 6. Tampilan halaman utama aplikasi
Menu Penyakit Menu penyakit  berisi  tentang  beberapa informasi penyakit jantung.
Gambar 7. Tampilan halaman penyakit
Gambar 8. Tampilan detail halaman penyakit

## Menu Artikel Kesehatan
Menu artikel  kesehatan  berisi  tentang  seputar kesehatan yang apabila di klik maka akan langsung di hubungkan ke sebuah website penyedia informasi.
Gambar 9. Tampilan halaman artikel Kesehatan

## Menu Konsultasi
Pada menu konsultasi user dapat  melakukan anamnesa.  Pada  anamnesa  pertama user akan mengetahui jenis penyakit yang diderita berdasarkan gejala  yang  diinputkan.  Kemudian  apabila user mendapat  kemungkinan  pengidap  penyakit  jantung reumatik  maka  akan  di  lakukan  diagnosa  tahap  2 untuk  memastikan  seberapa  parah  sakit  yang diderita.
Gambar 10. Tampil halaman konsultasi
Gambar 11. Tampilan hasil Analisa

## Menu Cari Rumah Sakit
Menu cari  rumah  sakit  untuk  mencari  lokasi rumah sakit di malang kota berdasarkan kecamatan.
Gambar 12. Tampilan pencarian rumah sakit

## Pengujian Sistem
Dalam  pengujian  tentu  saja  ada  objek  yang harus diuji dimana setelah itu akan didapatkan hasil pengujian tersebut.

## Pengujian Menu Konsultasi
Pada menu ini  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui  kesesuaian  sistem  yang  dibuat  dengan rancangan  awal.  Berikut  pengujian  pada menu Konsultasi :
Tabel 12. Hasil uji coba sistem pada pengujian 1 Gejala Hasil pada Sistem Hasil Perhitungan Manual Hasil
Nyeri Lengan
30 % Jantung Koroner 30% Jantung Koroner Sesuai
Mual Keluar Keringat Dingin Demam Denyut Jantung
Tidak Teratur
Lebih / Pusing Jika Berdiri Tepat
Tabel 13. Hasil uji coba sistem pada pengujian 2 Gejala Hasil pada Sistem Hasil Perhitungan Manual Hasil Pusing 50% Jantung Reumatik 50% Jantung Reumatik Sesuai
Tubuh Terasa Tidak sehat Demam Penurunan
Berat Badan
Nyeri Pergelangan Kaki Pembengkakan Kaki
Berat Badan
Berlebihan Tabel 14. Hasil uji coba sistem pada pengujian 3 Gejala Hasil pada Sistem Hasil Perhitungan Manual Hasil Demam (39 o ) 77,5% HIGH 77,5% HIGH Sesuai Nyeri Persendian Lutut (6) Nyeri Pergelangan
Kaki (6) Penurunan
Berat Badan (3)
Tubuh Terasa
Lemah (Ya)
Tenggorokan Terasa Sakit
(Ya)

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan yang dilakukan pada bab  sebelumnya,  maka  kesimpulan  yang  dapat ditarik yaitu:
 Dengan  adanya  aplikasi  Analisa  Jantung  ini maka  membantu  memudahkan user dalam melakukan proses anamnesa jantung.
 Aplikasi ini membantu user untuk mengetahui kondisi  awal  dan  jenis  penyakit  jantung  yang diderita.
 Aplikasi  Analisa  Jantung  dibuat  berbasis mobile ,  sehingga  dapat  diakses  dengan  cepat dan mudah.
 Dengan menerapkan metode Forward
Chaining perhitunngan dapat dilakukan dengan mudah  karena  dimulai  dengan  mencocokkan gejala  yang  diinputkan  dengan rules penyakit yang  ada,  kemudian  dihitung  dengan  rumus probabilitas.
 Dengan  menerapkan  metode Fuzzy  Logic Mamdani user dapat  mengetahui  tingkat kepercayaan  berdasarkan  jenis  penyakit  yang diperoleh pada perhitungan Forward Chaining.

## Saran
Aplikasi  yang  telah  dibangun  pada  penelitian ini  masih  masih  memiliki  kekurangan.  Adapun beberapa  saran  untuk  mengembangan  penelitian lebih lanjut adalah sebagai berikut :
 Dalam  aplikasi  ini  perluadanya admin agar user dapat  memberikan feedback untuk konsultasi penyakit jantung
 Aplikasi  ini  dapat  dikembangkan  untuk mendeteksi lebih dalam selain penyakit jantung reumatik.
 aplikasi jantung ini dapet dikembangkan lebih dalam, tidak hanya sebatas anamnesa.
5. REFERENSI
[1] David,  J.  M.  (2003). Information  Theory, Inference and
Learning Algorithms. Cambridge,  England:  Cambridge  University Press.
[2] Irawan, D. (2008). Desain Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Jantung Dengan Fuzzy
Logic Menggunakan Delphi 7.0. Skripsi .
[3] Kamsyakawuni,  A.  (2012).  Aplikasi  Sistem
Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit  Hipertiroid dengan  Metode  Inferensi  Fuzzy  Mamdani. Thesis .
[4] Kristanto,  A.  (2003). Perancangan  Sistem Informasi  dan  Aplikasinya. Jakarta:  Gava Media.
[5] Kumar,  D.,  Deepika,  &  Chadha,  k.  (2014, October).  Android  L  -  The  Latest  Android Version 5.0. International Journal , 278.
[6] Kusumadewi,  S.  (2003). Artificial  Intelligent (1st ed.). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7] kusumadewi,  s.,  &  hari,  p.  (2010). Aplikasi Logika  Fuzzy (1st  ed.).  Yogyakarta,  Jawa Tengah, Indonesia: Graha Ilmu.
[8] Mawarni,  A.  T.  (2016).  Layanan  Proses Anamnesa  Berbasis  Mobile  Guna  Membantu Deteksi Dini Penyakit Paru-Paru. Skripsi , 33.
[9] Safaat,  N.  (2012). ANDROID.  Pemrograman Mobile  Smartphone  dan  Tablet  PC  Berbasis Android (revisi  ed.).  Bandung,  Jawa  Barat, Indonesia: INFORMATIKA.
[10] Suciadi, L. P. (2016). Memahami Pemeriksaan Klinis Jantung. (E. Y. Astrid, Penyunt.) jakarta, DKI  Jakarta,  Indonesia:  Buku  kedokteran EGC.
[11] Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  &  Suhartono,  V. (2011). Kecerdasan  Buatan. Semarang,  Jawa Tengah, Indonesia: Andi.
[12] Suyanto.  (2007). Artificial  Intelligence (1st ed.).  Bandung,  Jawa  Barat,  Indonesia: Informatika.
[13] Wikipedia.  (2017,  Januari  23). Android Lollipop .  Dipetik  April  19,  2017,  dari
WIKIPEDIA.
Ensiklopedia Bebas:
https://id.wikipedia.org/wiki/Android_Lollipo p
[14] Wiryowidagdo,  D.  S.,  &  Sitanggang,  M. (2002). Tanaman obat untuk Penyakit Jantung, Darah  Tinggi,  &  Kolesterol (1st  ed.).
(Mulyono,  Penyunt.)  Jakarta  Selatan,  Jakarta,
Indonesia: PT Agromedia Pustaka