## DIAGNOSIS PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM TSUKAMOTO
Andreyan Rizky Baskara 1 , Eka Setya Wijaya *, 2 , Taufiq Abrory 3
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat Email: 1 andreyan.baskara@ulm.ac.id, 2 ekasw@ulm.ac.id, 3 h1g115235@mhs.ulm.ac.id

## ABSTRAK
Penyakit  saluran  pencernaan  merupakan  penyakit  yang  mempengaruhi  kerja  saluran  pencernaan  seperti kerongkongan, lambung, usus kecil, usus besar, dan rektum. Salah satu cara untuk mengetahui penyakit saluran pencernaan  yang  diderita  seseorang  yaitu  dengan  melakukan  konsultasi  ke  tenaga  kesehatan  seperti  dokter maupun  perawat.  Namun  dengan    terbatasnya  waktu,  tenaga,  dan  jumlah  tenaga  kesehatan  dapat  membuat penderita  mengalami    keterlambatan  dalam  mendapatkan  penanganan  penyakitnya. Tujuan  dari  penelitian  ini yaitu untuk membangun sebuah aplikasi mobile yang dapat mendiagnosis penyakit saluran pencernaan yang bisa dilakukan tanpa bantuan seorang tenaga kesehatan seperti dokter maupun perawat. Metode yang digunakan pada aplikasi ini yaitu metode fuzzy inference system Tsukamoto, metode ini berfungsi sebagai metode untuk melakukan perhitungan berdasarkan masukan dari pengguna yang berupa gejala-gejala yang dirasakan pengguna untuk mendiagnosis penyakit saluran pencernaan apa yang dialami oleh pengguna. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan didapatkan tingkat akurasi sistem sebesar 80%, yang berarti aplikasi ini dapat mendiagnosis penyakit saluran pencernaan umum yang diderita oleh pengguna.
Kata Kunci: Android, Fuzzy Inference System Tsukamoto, Kivy, Penyakit Saluran Pencernaan.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penyakit  saluran  pencernaan  adalah  penyakit  yang menyerang sistem pencernaan yang dapat mengakibatkan  gangguan  pada  kinerja  sistem pencernaan.  Hal-hal  yang  dapat  menimbulkan penyakit  saluran  pencernaan  seperti  kebiasaan mengkonsumsi  makanan  tidak  sehat,  pola  makan yang  tidak  beraturan,  tidak  terpenuhinya  nutrisi, infeksi,  dan  organ  pencernaan  yang  memiliki kelainan (Ma'rifati & Kesuma, 2018).
Penyakit  saluran  pencernaan  merupakan  penyakit yang  sering  dianggap  remeh,  padahal  penyakit  ini bisa  menjadi  penyakit  yang  berbahaya.  Data  dari WHO pada tahun 2016 mengatakan penyakit saluran pencernaan  termasuk  dalam  10  teratas  penyebab kematian  terbanyak  di  dunia,  total  kematian  yang disebabkan  oleh  penyakit  tersebut  yaitu  sebanyak 1.382.707 jiwa (World Health Organization (WHO), 2016).
Dalam melakukan pengobatan seperti pada penyakit pencernaan,  masyarakat  pada  umumnya  lebih memilih melakukan pengobatan secara mandiri. Hal tersebut  dikarenakan  pengobatan  mandiri  dinilai lebih mudah dan ekonomis karena dapat mengurangi atau  bahkan  dapat  menghindari  konsultasi  medis yang  cenderung  lebih  mahal  dibandingkan  dengan pengobatan yang dilakukan secara mandiri (Bennadi,  2014).  Keterbatasan  waktu,  tenaga  dan jumlah  tenaga  kesehatan  seperti  dokter  juga  dapat membuat  penderita  penyakit  saluran  pencernaan terlambat  mendapatkan  penanganan,  yang  bisa membuat penyakit yang diderita semakin parah atau
bahkan  dapat  mengakibatkan  kematian  kepada penderita  (Ernawati,  2017).  Pengobatan  secara mandiri  juga  memiliki  beberapa  resiko  bila  tidak dilakukan  dengan  benar,  diantaranya  seperti  tidak tepatnya  dalam  mendiagnosis  penyakit,  dan  cara penanganan  atau  pengobatan  yang  salah  yang  bisa saja  dapat  memperparah  penyakit  yang  diderita (Bennadi, 2014).
Menurut  penelitian-penelitian  yang  sebelumnya telah dilakukan yang berkaitan dalam mendiagnosis suatu  penyakit  dengan  bantuan  sistem  seperti  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Prayoga,  dalam penelitiannya  untuk  mendiagnosis  penyakit  hati dengan  metode  Naïve  Bayes  didapatkan  akurasi sistem sebesar 87,5% (Rafsanjani, Hidayat, & Dewi, 2018). Penelitian yang dilakukan oleh Fidyaningsih dalam mendiagnosis penyakit kucing dengan metode case-based  reasoning  menghasilkan  tingkat  akurasi sistem  sebesar  90%  (Fidyaningsih,  Agus,  & Maharani, 2016). Dalam penelitian untuk mendiagnosis  penyakit  tanaman  kedelai  dengan mengimplementasikan  metode  Dempster-Shafer yang  dilakukan  oleh  Wicaksono  menghasilkan tingkat  akurasi  sistem  sebesar  92%  (Wicaksono, Hidayat,  &  Indriati,  2017).  Penelitian  dengan menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto  yang dilakukan  oleh  Ekajaya  dalam  mendiagnosis penyakit THT mendapatkan tingkat akurasi sebesar 93,75%  (Ekajaya,  Hidayat,  &  Ananta,  2017). Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fiano  dalam pendeteksian risiko  penyakit jantung menggunakan metode  fuzzy  Mamdani  menghasilkan  tingkat akurasi  sistem  sebesar  80%  (Fiano  &  Purnomo, 2017). Penelitian dengan metode fuzzy Sugeno yang
dilakukan oleh Puspitaningrum yang juga membahas topik pendeteksian risiko penyakit jantung mendapatkan tingkat akurasi sistem sebesar 89,02% (Puspitaningrum & Purnomo, 2018).
Berdasarkan  penjelasan-penjelasan  sebelumnya, untuk  membantu  penderita  penyakit  saluran pencernaan  dalam  menangani  penyakitnya  secara mandiri  maka  diperlukan  aplikasi  yang  dapat mendiagnosis  penyakit  tersebut  dengan  metode penalaran fuzzy inference system Tsukamoto..

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Penyakit  saluran  pencernaan  adalah  penyakit  yang menyerang sistem pencernaan yang dapat mengakibatkan  gangguan  pada  kinerja  sistem pencernaan.  Hal-hal  yang  dapat  menimbulkan penyakit  saluran  pencernaan  seperti  kebiasaan mengkonsumsi  makanan  tidak  sehat,  pola  makan yang  tidak  beraturan,  tidak  terpenuhinya  nutrisi, infeksi,  dan  organ  pencernaan  yang  memiliki kelainan  (Ma'rifati  &  Kesuma,  2018).  Penyakit saluran pencernaan ada bermacam-macam, menurut Majdiansyah  yang  merupakan  kepala  Puskesmas Pembantu  Desa  Mangkauk,  Kecamatan  Pengaron, penyakit  saluran  pencernaan  yang  lebih  umum terjadi  diantaranya  seperti  diare,  gastritis,  ambeien atau  wasir,  sembelit,  dan  refluks  gastroesofagus (asam lambung naik).
Fuzzy  logic  atau  logika  fuzzy  merupakan pengembangan  dari  logika  boolean,  fuzzy  logic berdasar  kepada  teori  matematis  dari  himpunan fuzzy  yaitu  penyederhanaan  dari  teori  himpunan tegas  (crisp).  Fuzzy  logic  mengenalkan  gagasan mengenai  derajat  dalam  melakukan  verifikasi  dari suatu kondisi, sehingga suatu kondisi memungkinkan  berada  dalam  keadaan  selain  “ya” atau  “tidak”,  fuzzy  logic  memberikan  fleksibilitas dalam  penalaran  yang  memungkinkan  fuzzy  logic untuk mengolah sesuatu yang tidak akurat dan tidak pasti (Dernoncourt, 2013).
Untuk dapat mengaplikasikan fuzzy logic ke dalam suatu sistem, ada 3 langkah yang harus diperhatikan (Bai & Dali, 2007), yaitu:
a. Fuzzifikasi  yaitu proses untuk mengubah input berupa data tegas (crisp) menjadi data fuzzy.
b. Proses  inferensi  fuzzy  yaitu  penggabungan fungsi keanggotaan dengan aturan-aturan dasar untuk mendapatkan output fuzzy.
c. Defuzzifikasi  yaitu  yang  dalam  prosesnya menggunakan  metode  yang  berbeda  untuk menghitung tiap output yang saling berhubungan dan meletakkannya dalam sebuah tabel  berupa  tabel  pencarian.  output  kemudian diambil  dari  tabel  pencarian  berdasarkan  input yang ada pada aplikasi.
Fungsi  keanggotaan  digambarkan  sebagai  suatu kurva  yang  memetakan  nilai-nilai  fuzzy  yang  di-
input-kan  terhadap  nilai  derajat  keanggotaannya. Nilai derajat keanggotaan memiliki nilai berupa nilai 0  sampai  dengan  1.  Pendekatan  fungsi  kemudian dilakukan  untuk  mencari  nilai  derajat  keanggotaan dari  nilai-nilai  fuzzy  yang  telah  di-input-kan. Fungsi-fungsi  tersebut  antara  lain  (Kusumadewi  & Guswaludin, 2005):
a. Representasi Linear
Dalam  fungsi  ini,  pemetaan  suatu  input  kepada derajat  keanggotaannya  direpresentasikan  dalam sebuah  garis  lurus.  Pada  kurva  yang  digambarkan Grafik  1  dan  Grafik  2  berikut  menggambarkan bentuk representasi linear naik dan turun

## Gambar 1. Grafik representasi linear naik
Adapun persamaannya yaitu:
𝜇[𝑥] = { 0; 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 1; ; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑥 ≥ 𝑏; (1)
Gambar 2. Grafik representasi linier turun
Adapun persamaannya yaitu:
𝜇[𝑥] = { 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ;   𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 0;             𝑥 ≥ 𝑏 (2)
b. Representasi Kurva Segitiga
Representasi kurva segitiga adalah kurva yang terbentuk dari gabungan dari representasi linear naik dan turun yang dapat dilihat pada grafik 3 berikut:
Gambar 3. Grafik representasi kurva segitiga
Adapun persamaannya yaitu:
µ[𝑥] { 0;   𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ;      𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
𝑏−𝑥 𝑐−𝑏 ;     𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 (3)
c. Representasi Kurva Trapesium
Representasi kurva ini mirip dengan representasi kurva segitiga, namun terdapat titik-titik yang mempunyai nilai derajat keanggotaan sebesar 1.
Gambar 4. Grafik representasi kurva trapesium
Adapun persamaannya yaitu:

## µ[𝑥]
{ 0;   𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ;      𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1;              𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 𝑑−𝑥 𝑑−𝑐 ;             𝑥 ≥ 𝑑 (4)
d. Representasi Kurva Bentuk Bahu
Direpresentasikan  dengan  bentuk  segitiga  pada bagian tengah dan salah satu sisinya terkadang tidak ada  perubahan.  Sebagai  contoh,  himpunan  fuzzy pada  variabel  temperature  yang  digambarkan  pada grafik 5 berikut:
Gambar 5. Grafik representasi kurva bentuk bahu
Fuzzy  inference  system  adalah  sebuah  kerangka perhitungan yang berguna untuk menarik kesimpulan yang berdasar kepada konsep himpunan fuzzy,  aturan  IF  –  THEN,  dan  penalaran  fuzzy (Rahakbauw, 2015).
Metode Tsukamoto menggunakan konsep penalaran monoton  pada  aturan-aturannya.  Namun  pada metode  Tsukamoto  sistem  bisa  memiliki  lebih  dari satu  aturan  jika  dibandingkan  dengan  penalaran monoton  yang  memiliki  sistem  yang  hanya  terdiri dari  satu  aturan  saja.  Dikarenakan  pada  metode Tsukamoto menggunakan penalaran yang monoton, semua  konsekuen  yang  ada  pada  aturan  harus direpresentasikan  dalam  bentuk  himpunan  fuzzy menggunakan  fungsi  penalaran  monoton.  Keluaran atau  output  dari  keputusan  setiap  aturan  diberikan dengan  tegas  berdasarkan  nilai  yang  telah didapatkan  dari  perhitungan  nilai  αpredikat. Selanjutnya  agregasi  dilakukan  kepada  tiap  aturan dan  diperoleh  hasil  akhir  dengan  cara  melakukan
defuzzifikasi dengan metode weighted average (Bai & Dali, 2007).
Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi  yang dibangun untuk perangkat mobile. Adanya Android memungkinkan pengembang untuk menulis program dalam bahasa Java untuk dapat mengendalikan  ponsel  melalui  library  Java.  Sistem operasi  Android  tersedia  sebagai  perangkat  lunak yang  open  source  yang  berbasiskan  pada  system Linux. Sistem operasi Android resmi rilis pada tahun 2007 (B, S, & S, 2015).

## 1.3. Metodologi Penelitian
Data  dalam  penelitian  ini  didapatkan  dari  3  pakar berbeda  yang  merupakan  dokter  umum.  Penyakit- penyakit  yang  berada  dalam  lingkup  penelitian  ini yaitu  diare,  gastritis,  wasir,  sembelit,  dan  refluks gastroesofagus (asam lambung naik) yang merupakan  penyakit  saluran  pencernaan  yang umum.  Data-data  gejala,  penyakit,  intensitas  gejala dan penyakit, nilai semesta pembicaraan gejala dan penyakit,  dan  nilai  domain  himpunan  fuzzy  tiap intensitasnya didapatkan dari satu orang pakar. Pada Tabel  1  berikut  merupakan  basis  pengetahuan penyakit  pada  penelitian  ini  yang  telah  didapatkan dari pakar.

## Tabel 1. Basis Pengetahuan Penyakit Saluran
Pencernaan Kode Nama Penyakit P1 Diare P2 Gastritis P3 Wasir P4 Sembelit P5 Refluks Gastroesofagus (Asam Lambung Naik)
Pada Tabel 2 berikut adalah basis pengetahuan untuk gejala-gejala  pada  penelitian  ini  yang  telah didapatkan dari pakar.

## Tabel 2. Basis Pengetahuan untuk Gejala-Gejala Penyakit Saluran Pencernaan
Kode Gejala G1 Berapa hari mengalami BAB lebih dari 5 kali sehari G2 Bentuk tinja keras atau encer
G3 Suhu badan G4 Dehidrasi G5 Pusing
G6 Lemas G7 Mual dan muntah G8 Kembung G9 Nyeri ulu hati G10 Nyeri saat BAB
G11 Sulit BAB G12 Nyeri di sekitar anus G13 Terdapat benjolan lunak di anus G14 Kesulitan duduk G15 BAB  kurang  dari  3  kali  dalam seminggu
G16 Frekuensi buang angin
G17 Sensasi terbakar di dada
G18 Suara serak
G19 Sulit menelan
G20 Nyeri ketika menelan
G21 Rasa asam di bagian belakang mulut
G22

## Tidak nafsu makan
G23 Rasa tidak tuntas saat BAB
Tabel  3  berikut  menjelaskan  hubungan  penyakit- penyakit  saluran  pencernaan  dengan  gejala- gejalanya yang telah didapatkan dari pakar.
Tabel 3. Basis Pengetahuan Gejala-Gejala dengan

## Penyakit-Penyakitnya
Kode Gejala Kode Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 G1 √ G2
√
√
G3 √
G4 √
G5 √ √
G6 √
G7 √
√
G8 √ √ G9 √ G10 √ G11 √ √ G12 √ G13 √ G14 √ G15 √ G16 √
G17 √ G18 √ G19 √ G20 √ G21 √ G22 √ G23
√

## 2. PEMBAHASAN
Aplikasi  dibangun  menggunakan  Kivy  dan  dapat dijalankan  pada  sistem  operasi  Android.  Dalam aplikasi  tersedia  beberapa  menu  yang  didapat diakses  oleh  pengguna  antara  lain  menu  “Mulai Diagnosis”, “Basis Pengetahuan”, “Riwayat Diagnosis”,  dan  “Tentang  Aplikasi”.  Menu-menu tersebut dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan halaman awal aplikasi
Untuk memulai diagnosis penyakit, pengguna dapat memilih  menu  “Mulai  Diagnosis”,  pengguna kemudian akan diarahkan ke halaman untuk memilih gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh  pengguna. Halaman  pemilihan  gejala  dapat  dilihat  pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Pemilihan Gejala
Setelah  pengguna  selesai  memilih  gejala  yang dirasakan  beserta  intensitas  gejalanya,  pengguna akan  diarahkan  ke  halaman  hasil  diagnosis  seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Hasil Diagnosis Penyakit
Dalam  penelitian  ini  telah  dilakukan  pengujian aplikasi kepada 15 orang pengguna secara langsung yang  pernah  mengalami  5  penyakit  saluran pencernaan  yang  umum  yang  pernah  dirasakan sebelumnya dalam 3 bulan terakhir sejak dilakukan pengujian.  Hasil  diagnosis  system  yang  didapatkan pengguna kemudian diverifikasi oleh 3 pakar dengan melihat  gejala-gejala  yang  dimasukkan  tiap pengguna  dalam  aplikasi.  Pada  Tabel  4  sampai dengan  Tabel  6  berikut  merupakan  perbandingan antara  hasil  diagnosis  sistem  dengan  hasil  dari  tiap pakar. Tabel 4. Pengujian Verifikasi Pakar 1 No.  Hasil Sistem Hasil Pakar Kesimpulan 1 Diare  dengan keparahan 65% Diare Tepat 2 Diare  dengan keparahan 56% Diare Tepat 3 Diare  dengan keparahan 66% Diare Tepat 4 Sembelit dengan keparahan 59% Gastritis Tidak tepat 5 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 57% Gastritis Tidak tepat 6 Gastritis dengan Gastritis Tepat
keparahan 61% 7 Sembelit dengan keparahan 53% Sembelit Tepat 8 Sembelit dengan keparahan 58% Wasir
Tidak tepat 9 Wasir  dengan keparahan 60%
Wasir Tepat 10 Diare  dengan keparahan 47% Diare Tepat 11 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 65% Refluks Gastroesofagus Tepat 12 Gastritis dengan keparahan 59% Gastritis
Tepat 13 Wasir  dengan keparahan 60% Wasir Tepat 14 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 47% Refluks Gastroesofagus
Tepat
15 Gastritis dengan keparahan 54%
Gastritis Tepat Tabel 5. Pengujian Verifikasi Pakar 2 No.  Hasil Sistem Hasil Pakar Kesimpulan 1 Diare  dengan keparahan 65% Diare Tepat 2 Diare  dengan keparahan 56% Diare Tepat
3 Diare  dengan keparahan 66% Diare Tepat 4 Sembelit dengan keparahan 59% Gastritis Tidak tepat 5 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 57% Gastritis Tepat 6 Gastritis dengan keparahan 61% Gastritis Tepat 7 Sembelit dengan keparahan 53% Sembelit Tepat 8 Sembelit dengan keparahan 58% Wasir Tidak tepat 9 Wasir  dengan keparahan 60% Wasir Tepat 10 Diare  dengan keparahan 47% Diare Tepat 11 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 65% Refluks Gastroesofagus Tepat 12 Gastritis dengan keparahan 59% Gastritis Tepat 13 Wasir  dengan keparahan 60% Wasir Tepat 14 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 47% Refluks Gastroesofagus Tepat 15 Gastritis dengan Gastritis Tepat
keparahan 54%
Tabel 6. Pengujian Verifikasi Pakar 3 No.  Hasil Sistem Hasil Pakar Kesimpulan 1 Diare  dengan keparahan 65%
Diare Tepat 2 Diare  dengan keparahan 56% Diare Tepat 3 Diare  dengan keparahan 66% Diare Tepat 4 Sembelit dengan keparahan 59% Gastritis Tidak tepat 5 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 57% Gastritis Tepat 6 Gastritis dengan keparahan 61% Gastritis Tepat 7 Sembelit dengan keparahan
53%
Sembelit Tepat 8 Sembelit dengan keparahan 58%
Wasir Tidak tepat 9 Wasir  dengan keparahan 60% Wasir Tepat 10 Diare  dengan keparahan 47% Diare Tepat 11 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 65% Refluks Gastroesofagus Tepat 12 Gastritis dengan Gastritis Tidak tepat
keparahan 59% 13 Wasir  dengan keparahan 60% Wasir Tepat 14 Refluks gastroesofagus dengan keparahan 47% Refluks Gastroesofagus Tepat
15 Gastritis dengan keparahan 54% Gastritis Tepat
Berdasarkan  pengujian  hasil  rata-rata  diagnosis sistem dengan hasil diagnosis pakar didapatkan dari total 15 pengujian, ditemukan 12 hasil diagnosis dari sistem yang memiliki kesesuaian hasil diagnosis dari pakar,  dan  3  prediksi  diantaranya  terdapat ketidaksesuaian dengan hasil diagnosis pakar.
Confusion Matrix Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 12 0 0 3 0
Berdasarkan  tabel  confusion  matrix  di  atas,  maka dapat  disimpulkan  tingkat  akurasi  hasil  diagnosis sistem yang dapat dilihat pada perhitungan berikut
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = TP  +  TN TP  +  FN  +  FP  +  TN 𝑥100%
= 12  +  0 12  +  0  +  3  +  0 𝑥100%

## =  80%
Berdasarkan  perhitungan  confusion  matrix  di  atas, didapatkan  akurasi  hasil  diagnosis  sistem  sebesar 80%

## 3. KESIMPULAN
Hasil yang telah didapatkan dari pengujian verifikasi pakar yang telah dilakukan dengan membandingkan 15  hasil  pengujian  yang  dihasilkan  sistem  dengan hasil yang didapatkan dari pakar pertama ditemukan 12  hasil  pengujian  yang  tepat,  perbandingan  yang dilakukan dengan  hasil yang didapatkan dari pakar kedua ditemukan 13 hasil pengujian yang tepat, dan perbandingan  yang  dilakukan  dengan  hasil  yang didapatkan  dari  pakar  ketiga  ditemukan  12  hasil pengujian yang tepat. Berdasarkan hasil dari ketiga pakar  tersebut,  didapatkan  rata-rata  hasil  akurasi sistem sebesar 80%.
Dengan  dibangunnya  aplikasi  ini  diharapkan  agar pengguna lebih mudah dalam melakukan diagnosis awal  terhadap  penyakit  saluran  pencernaan  yang dideritanya  tanpa  harus  menemui  dokter  terlebih dahulu.

## PUSTAKA
B, K., S, P., & S, V. (2015). Android Operating System: A Review. International Journal of Trend in Research and Development, 2 (5), 260-264.
Bai, Y., & Dali, W. (2007). Fundamentals of Fuzzy Logic Control — Fuzzy Sets, Fuzzy Rules and Defuzzifications. In Y. Bai, & W. Dali, Advanced Fuzzy Logic Technologies in Industrial Applications (pp. 17-36). Bennadi, D. (2014, January). Self-medication: A current challenge. Journal of Basic and Clinical Pharmacy, 5 (1), 19-23. Dernoncourt, F. (2013). Introduction to fuzzy logic. MIT. Ekajaya, F., Hidayat, N., & Ananta, M. T. (2017, September 25). Diagnosis Penyakit THT Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2 (8), 2361-2365. Ernawati. (2017). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pencernaan Manusia Menggunakan Metode Case Based Reasoning. SISTEMASI Jurnal Sistem Informasi, 6 (2). Fiano, D. S., & Purnomo, A. S. (2017). Sistem Pakar Untuk Mendeteksi. Informatics Journal, 2 (2), 64-78. Fidyaningsih, S., Agus, F., & Maharani, S. (2016). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Case-Based Reasoning. Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , (pp. 113-119). Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan. (2015, Desember). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 9 (2), 121-134. Puspitaningrum, A. D., & Purnomo, A. S. (2018). Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Tingkat Risiko Penyakit Jantung Menggunakan FuzzyInferensi (Sugeno). Seminar NasionalMultimedia & Artificial Intelligence , (pp. 25-34). Yogyakarta. Rafsanjani, R. G., Hidayat, N., & Dewi, R. K. (2018, Maret 8). Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Certainty Factor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2 (11). Wicaksono, R. A., Hidayat, N., & Indriati. (2017, Agustus 28). Implementasi Metode
Dempster-Shafer untuk Diagnosis Penyakit pada Tanaman Kedelai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2 (3), 1212-1218.