## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DBD DAN DEMAM TIFOID DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO (STUDI KASUS PUSKESMAS PRACIMANTORO I)
Waluyo (waluyo08@gmail.com) Didik Nugroho (didikhoho@gmail.com) Kustanto (kus_sinus@yahoo.co .id)

## ABSTRAK
DBD (Demam  Berdarah  Dengue) dan  Demam Tifoid merupakan  masalah  kesehatan yang  sering  terjadi  di  Indonesia.  Penderita  penyakit  DBD (Demam  Berdarah  Dengue) dan Demam Tifoid semakin  tahun  semakin  meningkat,  dapat  menyerang  anak-anak  dan  orang dewasa.  Bagi  penderita  penyakit  Demam  Berdarah Dengue (DBD)  dan  Demam Tifoid apabila tidak  segera  diberi  pengobatan  dapat  menimbulkan  kematian.  Oleh  karena  itu  upaya  untuk membatasi  angka  kematian  dari  penyakit  ini  sangat  penting.  Salah  satu  cara  pencegahannya adalah dengan diagnosa penyakit yang tepat. Penyelesaian dalam permasalahan kali ini dengan pemetaan ruang input ke ruang output. Dalam hal ini pemetaan ruang input adalah gejala klinis dari penyakit DBD dan Demam Tifoid , dan ruang output adalah jenis penyakit yang bersesuaian dengan gejala klinis DBD dan Demam Tifoid . Aplikasi ini dibangun untuk diagnosa dini penyakit DBD (Demam  Berdarah  Dengue) dan  Demam Tifoid dengan  menggunakan  penerapan  logika Fuzzy  Tsukamoto. Berdasarkan  hasil  pengujian  validasi  perhitungan  dengan  membandingkan hasil perhitungan aplikasi dengan perhitungan manual dihasilkan tingkat valid aplikasi  diagnosa penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue) dan Demam Tifoid sebesar 96.875%.
Kata kunci: Sistem Pakar, Fuzzy Tsukamoto , diagnosis DBD dan Demam Tifoid

## I.  PENDAHULUAN
DBD (Demam  Berdarah  Dengue) dan Demam Tifoid merupakan masalah kesehatan yang  sering  terjadi  di  Indonesia.  Penderita penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue) dan Demam Tifoid semakin tahun semakin meningkat,  dapat  menyerang  anak-anak  dan orang  dewasa.  Bagi  penderita  penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dan Demam Tifoid apabila  tidak  segera  diberi  pengobatan dapat menimbulkan kematian. Oleh karena itu upaya  untuk  membatasi  angka  kematian  dari penyakit  ini  sangat  penting.  Salah  satu  cara pencegahannya  adalah  dengan  diagnosa penyakit yang tepat.
Dengan  kemajuan  teknologi  komputer permasalahan diatas dapat diistilahkan sebagai  sebagai  Sistem  Pakar.  Sistem  ini dapat  diterapkan  diberbagai  bidang,  termasuk dalam  bidang  kedokteran,  dengan  cara mendiagnosa dalam suatu penyakit. Penerapan  penyelesaian  dalam  sistem  pakar kali ini dengan pemetaan ruang input ke ruang output. Dalam  hal  ini  pemetaan  ruang input adalah  gejala  klinis  dari  penyakit  DBD  dan Demam Tifoid ,  dan  ruang output adalah  jenis penyakit  yang  bersesuaian  dengan  gejala klinis DBD dan Demam Tifoid .
Aplikasi  ini  dibangun  untuk  mendiagnosa penyakit  DBD  dan  Demam Tifoid dengan menggunakan penerapan logika Fuzzy. Logika fuzzy mampu  menjadi  solusi  dari  permasalah diatas  karena  kemampuannya  yang  dapat memetakan  suatu  ruang input kedalam  ruang output sehingga dapat menyelesaikan permasalahan  yang  mempunyai  keterkaitan hubungan input dan output yang  tidak sederhana .

## II.  METODE PENELITIAN 2.1  Lokasi Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis mengambil lokasi di  Puskesmas Pracimantoro I (Jl. Raya Pracimantoro Km.0,5).

## 2.2 Sumber Data
Data  yang  diperoleh  dan  dikumpulkan dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan data sekunder.
a. Data Primer
Yaitu  data  yang  diperoleh  langsung  dari obyek penelitian yaitu Puskesmas Pracimantoro  I.  Data  yang  diperoleh  oleh penulis  antara  lain  adalah  :  data  gejala  klinis dari penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dan Demam Tifoid dan cara pengobatannya.
b. Data sekunder
Yaitu  data  yang  diperoleh  secara  tidak langsung atau melalui perantara serta sumber- sumber  literatur  lainnya  sebagai  dasar  teori penulisan laporan ini atau data yang diperoleh dari buku yang mendukung penelitian.
2.3 Perancangan Sistem
1. Diagram Konteks
Diagram Konteks digunakan untuk menggambarkan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  DBD dan  Demam Tifoid yang  dijabarkan  secara  global  atau  secara keseluruhan  yang  menggambarkan  aliran data.
2. Diagram Arus Data Diagram  Arus  Data  yang  digunakan  pada metodologi  pengembangan  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  DBD dan  Demam Tifoid dengan metode fuzzy tsukamoto (Studi Kasus Puskesmas  Pracimantoro  I)  yang  terstruktur karena  dapat  menggambarkan  arus  data  di dalam  sistem  yang  terstruktur  dan  jelas,  juga merupakan dokumetasi yang baik.
2.4  Perancangan Database
Database  digunakan  untuk  merancang penyimpanan  data  aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  DBD (Demam  Berdarah Dengue) dan  Demam Tifoid dengan  metode fuzzy  tsukamoto (Studi  Kasus  Puskesmas Pracimantoro  I)  sesuai  dengan  inputan datanya.
2.5  Perancangan Input
Digunakan  menjelaskan  tata  letak  dialog layar  secara  terinci.  Sedang  yang  dimaksud dalam  desain  ini  adalah  desain  tampilan  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  menginput data-data dalam sistem baru.
2.6  Perancangan Output
Digunakan  menjelaskan  tata  letak  dialog layar secara terinci. Yang dimaksud perancangan  output  dalam  desain  ini  adalah desain tampilan yang digunakan untuk mencetak  laporan  atau  keluaran  output  hasil inputan data.

## 2.7  Perancangan Program dan Implementasi
Perancangan  program  dan  implementasi program yang sudah siap akan dilakukan pada tahap  ini,  dengan  kriteria  program  mudah dalam penggunaan dan program dapat mudah dipahami oleh pemakai.
2.8  Metode Pengujian Program
Pengujian  pada  program  menggunakan metode black box , dilakukan dengan menjalankan  atau  mengeksekusi  unit  atau modul,  kemudahan  diamati  apakah  hasil  dari
unit  itu  sesuai  dengan  proses  bisnis  yang diinginkan.

## III.  TINJAUAN PUSTAKA 3.1 Kecerdasan Buatan
Artificial  Intelligence (AI)  atau  kecerdasan buatan merupakan cabang dari ilmu komputer yang konsern dengan pengautomatisasi tingkah  laku  cerdas. Artificial  Intellegence adalah  salah  satu  bagian  ilmu  komputer  yang membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia[1].
Seorang pakar adalah orang yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu, yaitu  pakar  yang  mempunyai knowledge atau kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui  atau  mampu  dalam  bidang  yang dimilikinya[2].
3.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah “program  komputer yang  merupakan  cabang  dari  penelitian  ilmu computer yang disebut AI (Artificial Intelligence). Tujuan  ilmu  AI  adalah  membuat sesuatu menjadi cerdas dalam hal pemahaman  melalui  program  komputer  yang ditunjuk an dengan tingkah laku cerdas”[3].
3.3 Sistem Inferensi Fuzzy Sistem inferensi fuzzy merupakan kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy . Sistem inferensi fuzzy menerima  input crisp .  Input  ini kemudian  dikirim  ke  basis  pengetahuan  yang berisi  n  aturan fuzzy dalam  bentuk  IF-THEN. Fire strength akan dicari pada setiap aturan.
Apabila  jumlah  aturan  lebih  dari  satu, maka  akan  dilakukan  agregasi  dari  semua aturan.  Selanjutnya,  pada  hasil  agregasi  akan dilakukan defuzzy untuk  mendapatkan  nilai crisp sebagai output sistem[4].
Penerapan fuzzy logic dapat meningkatkan  kinerja  sistem  kendali  dengan menekan  munculnya  fungsi-fungsi  liar  pada keluaran  yang  disebabkan  oleh  fluktuasi  pada variable  masukannya.  Pendekatan fuzzy  logic secara  garis  besar  diimplementasikan  dalam tiga  tahapan  yang  dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
1.  Tahap  pengaburan  ( fuzzification )  yakni pemetaan dari masukan tegas ke himpunan kabur.
2.  Tahap inferensi, yakni pembangkitan aturan kabur.
3.  Tahap  penegasan  ( defuzzification ),  yakni tranformasi keluaran dari nilai kabur ke nilai tegas.

## Gambar 1. Tahapan Proses Dalam Logika Kabur
3.4 Fuzzy Tsukamoto
Pada Metode Tsukamoto , setiap konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF- THEN  harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas  ( crisp )  berdasarkan  α-predikat  ( fire strength ).  Hasil  akhir  deffuzifikasi  dilakukan dengan  cara  menilai  rata-ratanya  ( Weight Average ).
Misal ada 2 variabel input, var-1(x) dan var-2(y)  serta  1  variabel  output  var-3(z), dimana var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan  A2  dan  var-2  terbagi  atas  himpunan  B1 dan  B2.  Sedangkan  var-3  juga  terbagi  atas  2 himpunan yaitu C1 dan C2. Ada dua aturan yang digunakan yaitu: [R1] IF(x is A1) and(y is B2)THEN (z is C1) [R2] IF(x is A2) and(y is B1)THEN (z is C2)
3.5 DFD ( Data Flow Diagram ) “ Data Flow Diagram (DFD) adalah
representasi  grafik  dari  sebuah  sistem.  DFD menggambarkan komponen-komponen sebuah  sistem,  aliran-aliran  data  di  mana komponen-komponen  tersebut,  dan  asal, tujuan,  dan  penyimpanan  dari  data  tersebut ” Data  Flow  Diagram (DFD)  menggambarkan aliran data atau informasi di mana di dalamnya terlihat  keterkaitan  di  antara  data-data  yang ada.  DFD  dapat  digunakan  untuk  dua  hal utama, yaitu untuk membuat dokumentasi dari sistem  informasi  yang  ada,  atau  untuk menyusun dokumentasi untuk sistem informasi ya ng  baru.”  DFD  merupakan  alat  yang digunakan  pada  metodologi  pengembangan sistem  yang  terstruktur (structured  Analysis and design) .
Fungsi dari DFD adalah alat perancangan sistem  yang  berorientasi  pada  alur  data dengan  konsep  dekomposisi  dapat  digunakan untuk penggambaran analisa maupun rancangan sistem yang
mudah dikomunikasikan oleh profesional sistem kepada pemakai maupun pembuat program[5].

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Perbandingan  gejala  DBD  dan  Demam
Tifoid Sistem kerja aplikasi antarmuka mengadopsi  cara  kerja  dari  sistem  pakar karena yang dilakukan mengunakan pendekatan  sistem  pakar.  Parameter  yang akan  digunakan  dalam  diagnosa  adalah gejala-gejala  klinis  dari  penyakit  DBD  dan demam tifoid diantaranya  :  demam,  nyeri  otot dan  sendi,  manifestasi  pendarahan  seperti pendarahan  pada  hidung  dan  gusi,  adanya gangguan  pencernaan,  serta  pemeriksaan lidah apakah berselaput atau normal. Perbandingan  gejala  DBD  dan  Demam Tifoid dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Perbandingan gejala DBD dan Demam
Tifoid
4.3 Pembentukan Aturan Fuzzy
Pembentukan  aturan fuzzy dalam  sistem ini  sangatlah  diperlukan  yang  berisi  aturan- aturan  atau rules yang  berguna  dalam penentuan  keputusan  sebagai  hasil  keluaran sistem. Perancangan aturan-aturan ini merupakan  langkah  setelah  pembentukan himpunan fuzzy . Basis pengetahuan menyimpan pengetahuan yang terdiri dari dua elemen dasar.
Elemen dasar pertama adalah fakta, yang dalam  hal  ini  merupakan  situasi,  kondisi,  dan kenyataan dari permasalahan, serta juga teori dalam  bidang  yang  berkaitan  serta  informasi dari  obyek.  Yang  kedua  adalah  spesial heuristik yang merupakan informasi mengenai cara  untuk  membangkitkan  fakta  baru  dari fakta  yang  sudah  diketahui.  Dalam  sistem berbasis-aturan  ( rule-based  system ),  elemen
kedua  ini  berupa  kaidah  atau  aturan  ( rule ). Dalam  penelitian  ini  terdapat  5  variabel  input dengan masing-masing
2 parameter (membership function) sehingga jumlah aturan (rule  base) yang  terbentuk  adalah  2 5 =  32 aturan.  Untuk  lebih  lengkapnya  dapat  dilihat pada lampiran.
4.4 Derajat Keanggotaan dari variable demam
Demam  terdiri  dari  2  parameter  yaitu mendadak  dan  bertahap.  Penilaian  demam didasarkan pada asumsi demam tinggi (antara 38 o C  sampai  dengan  40 o C)  dan  hanya dibedakan  dari  sifat  kemunculan  demam tersebut. Demam dikatakan mendadak apabila muncul  secara  tiba-tiba  dan  demam  tersebut langsung meninggi hingga 40 o C serta bertahan  untuk  waktu  2-3  hari.  Sedangkan demam dikategorikan bertahap apabila kenaikan  suhu  setiap  harinya  naik  secara perlahan sampai rentang waktu 7 hari. Fungsi  keanggotaan  variabel  demam  sebagai berikut :
𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑝 𝑎  = 1;                 𝑥 ≤ 30 70 − 𝑥 40 ;        30 ≤ 𝑥 ≤ 70 0;                  𝑥  ≥ 70 𝜇 𝑀𝑒𝑛𝑑𝑎𝑑𝑎𝑘 𝑎  = 0;                 𝑥 ≤ 30 𝑥 − 30 40 ;        30 ≤ 𝑥 ≤ 70
1;                  𝑥  ≥ 70

## 4.5 Contoh Perhitungan Manual
Pada  sub-bab  ini  akan  diberikan  contoh kasus  diagnosa  penyakit  dengan  mengambil satu contoh nilai, dan akan dihitung menggunakan FIS  tsukamoto berdasarkan masukan  variabel  dan  fungsi  keanggotaan yang telah dijelaskan diatas.
Tabel 2. Contoh Perhitungan Manual Variabel Nilai Keterangan Demam 60 Mendadak 1 hari Nyeri  otot  dan sendi 30 Tidak ada keluhan Manifestasi pendarahan 30 Pendarahan sedikit dan tidak spontan Gangguan pencernaan 50 Terjadi dengan frekuensi rendah Kondisi lidah 50 Tidak terlihat jelas 1. 𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎 ℎ𝑎𝑝 60  = 70 − 60 40 = 0.25
𝜇 𝑚𝑒𝑛𝑑𝑎𝑑𝑎𝑘 60  = 60 − 30
40 = 0.75
2. 𝜇 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢 30  = 1
3. 𝜇 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘  𝑗𝑒𝑙𝑎𝑠 30  = 1
4. 𝜇 𝑡𝑒𝑟𝑗𝑎𝑑𝑖 50  = 70 − 50
𝜇 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘  𝑡𝑒𝑟𝑗𝑎𝑑𝑖 50  = 50 − 30 40 = 0.5
5. 𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑒𝑙𝑎𝑝𝑢𝑡 50  = 70 − 50
40 = 0.5 𝜇 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 50  = 50 − 30 40 = 0.5
Dari hasil perhitungan masing-masing miu diatas  kita  mendapatkan  rule  yang  tepat sehingga  bisa  mendapatkan  hasil  diagnosis sesuai dengan rule tersebut. Berikut ini adalah beberapa contoh rule yang digunakan : Rule ke-1 :
IF demam  bertahap AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu AND pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan terjadi  AND  kondisi  lidah  berselaput THEN Demam Tifoid Rule ke-9 :
IF demam  bertahap AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu AND pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan terjadi AND kondisi  lidah  normal THEN Cek Laboratorium Rule ke-10 : IF demam  bertahap AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu AND pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan tidak  terjadi AND kondisi  lidah  berselaput THEN Demam Tifoid
Rule ke-2 : IF demam  bertahap AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu AND pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan tidak  terjadi AND kondisi  lidah  normal THEN Cek Laboratorium Rule ke-17 :
IF demam mendadak AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu AND pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan terjadi AND kondisi  lidah  berselaput THEN Cek Laboratorium Rule ke-25 : IF demam mendadak AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu AND pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan terjadi AND kondisi  lidah  normal THEN Cek Laboratorium Rule ke-26 : IF demam mendadak AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu
AND
pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan tidak  terjadi AND kondisi  lidah  berselaput THEN Cek Laboratorium
Rule ke-18 :
IF demam mendadak AND nyeri  otot  dan sendi tidak mengganggu
AND
pendarahan  tidak  jelas AND pencernaan tidak  terjadi AND kondisi  lidah  normal THEN Cek Laboratorium

## 4.6 Proses Defuzzifikasi
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  akhir dari  perhitungan (defuzzyfikasi) menggunakan rata-rata terbobotnya.
Z total = 0,25∗60 + 0,25∗50 + 0,25∗60 + 0,25∗50 + 0,5∗50 + 0,5∗50 + 0,5∗50 +(0,5∗50)
0,25+0,25+0,25+0,25+0,5+0,5+0,5+0,5
= 15 + 12,5 + 15 + 12,5 + 25 + 25 + 25 + 25 3 =
155 3 = 51,667 (3.1)
Jadi  nilai  output  untuk  contoh  perhitungan manual diatas adalah 51,667. Nilai ini terdapat pada himpunan fuzzy output Cek Laboratorium.
4.7 Perancangan Sistem

## Diagram Konteks
Diagram  konteks  dari  aplikasi  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  DBD  dan  Demam Tifoid dapat dilihat pada gambar 3.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DBD DAN DEMAM TIFOID Admin/Dokter/ Pakar Pengguna / User Data penyakit, data gejala, data rule, data login Laporan data penyakit, laporan data gejala, laporan data rule, laporan data pasien Data Penyakit Data Gejala Data Pasien Data Pasien

## Gambar 3. Diagram Konteks
Di dalam diagram konteks ini menjelaskan tentang  alur  aplikasi  diagnosa  penyakit  DBD dan  Demam Tifoid dimana  admin/pakar menginputkan  data  penyakit,  data  gejala penyakit,  dan  data  rule.  Data  admin/pakar yang  telah  diinput  digunakan  oleh  pengguna dalam  diagnosa  penyakit.  User/pengguna menginputkan  data  paseian  dan  memilih gejala-gejala  yang  telah  disediakan  oleh aplikasi.  Pemilihan  gejala-gejala  yang  telah dipilih oleh user/pengguna selanjutnya dilakukan proses perhitungan.
Hasil
perhitungan  dari  aplikasi  diagnosa  penyakit penyakit  DBD  dan  Demam Tifoid ditentukan dengan penerapan metode fuzzy tsukamoto .

## HIPO
HIPO  dari  sistem  penelitian  penulis  dapat dilihat  pada  Gambar  4.  HIPO  pada  Gambar  4 memperlihatkan  5  proses  pada  level  0  yaitu data  penyakit,  data  gejala,  data  rule,  data pasien  dan  diagnosa  penyakit,  dan  laporan. Selanjutnya  proses  pada  level  0  diturunkan menjadi  level  1.  Level  1  (data  penyakit)
diturunkan  jadi  2  proses  yaitu  input  data penyakit dan view data penyakit. Level 1 (data gejala) diturunkan menjadi 2 proses yaitu input data gejala dan view data gejala. Level 1 (data rule)  diturunkan  menjadi  2  proses  yaitu  input data rule dan view data rule. Level 1 (laporan) diturunkan menjadi 5 proses yaitu laporan data penyakit,  laporan  data  gejala,  laporan  data rule,  laporan  data  pasien  dan  laporan  data pasien.
0 SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DBD DAN DEMAM TIFOID 1.0 Data Penyakit 2.1 Input Data Gejala 2.2 View Data Gejala 5.2 Laporan data gejala 5.3 Laporan data rule 5.4 Laporan data diagnosa 5.5 Laporan data pasien TOP LEVEL LEVEL 0 LEVEL 1 3.0 Data Rule 5.0 Laporan 1.2 View Data Penyakit 5.1 Laporan data penyakit 2.0 Data Gejala 4.0 Data Pasien dan Diagnosa Penyakit 1.1 Input Data Penyakit 3.1 Input Data Rule 3.2 View Data Rule
Gambar 1 . HIPO

## DFD Level 0
DFD  Level  0  dari  sistem  penelitian penulis dapat dilihat pada gambar 5.
Admin/Dokter/Pakar Data penyakit 1.0 Data Penyakit D1 penyakit Data penyakit 2.0 Data Gejala 3.0 Data Rule 4.0 Data Pasien dan Diagnosa Penyakit Pengguna / User Data Pasien D4 rule D5 Rule_detail D6 pasien D3 pengukuran Info data gejala Info data Rule Data gejala Data rule D2 gejala Data pengukuran Data rule_detail Data pasien Data Gejala Data Penyakit Data Pengukuran Data Rule Detail Data rule Hasil diagnosa Data Pasien Data penyakit Info Data penyakit Data gejala Data gejala Data gejala Data Rule Data rule Data Pasien 5.0 Laporan Laporan data penyakit Laporan data gejala Laporan datapengukuran Laporan data rule Laporan data rule_detail Laporan data pasien Laporan data pasien Laporan data rule_detail Laporan datapengukuran Laporan data gejala Laporan data penyakit
Diagram  ini  menjelaskan  5  proses  yaitu input  proses  dan  output  dimana  administrator melakukan  input  data  penyakit,  data  gejala, data  rule.  User/pengguna  menginputkan  data pasien  dan  memilih  data  gejala,  selanjutnya user/pengguna  mendapatkan  laporan  hasil diagnosa .

## 4.8 Implementasi Program Tampilan Halaman Login
Tampilan  dari  halaman login pakar  dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Login

## Tampilan Halaman Input Penyakit
Halaman  pengolahan  input  data  penyakit digunakan  untuk  mengolah  data  penyakit seperti  tambah  data  penyakit,  ubah  data penyakit, hapus data penyakit, dan mengubah rule  penyakit.  Adapun  tampilan  halaman pengolahan  input  data  penyakit  dapat  dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Input Penyakit

## Tampilan Halaman Input Gejala
Halaman  pengolahan  input  data  gejala penyakit  digunakan  untuk  mengolah  data gejala  penyakit  seperti  tambah  data  gejala penyakit, mengisi deskripsi pengukuran gejala penyakit,  mengisi  type  ukur  gejala  penyakit dan  hapus  data  gejala  penyakit.  Tampilan halaman pengolahan input data gejala penyakit dapat dilihat pada gambar 8.

## Tampilan Halaman Input Pasien
Berikut  ini  adalah  proses  input  pasien, yang  digunakan  sebagai  langkah  awal  dalam diagnosa  penyakit,  dan  berikut  proses  input
pasien  dalam  program.  Tampilan  halaman input pasien dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 8. Tampilan Input Gejala
Gambar 9. Tampilan Input Pasien

## Tampilan Halaman Diagnosis
Berikut  ini  adalah  proses  input  diagnosa dengan memilih dropbox yang sudah disediakan,  didalam  input  gejala  sudah terdapat  angka  pasti  yang  sudah  ditetapkan. Diagnosis digunakan untuk menentukan penyakit  pasien,  input  disesuaikan  dengan keadaan  pasien.  Tampilan  proses  input diagnosa  program  dapat  dilihat  pada  gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Diagnosa

## Tampilan Hasil Diagnosa
Berikut  ini  adalah  hasil  program  dari contoh  perhitungan  manual.  Tampilan  hasil diagnosa  pada  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Hasil Diagnosa

## Pengujian dengan Beberapa Input
Pengujian perhitungan program digunakan  untuk  mengetahui  aplikasi valid atau  tidak.  Pengujian  validitas  perhitungan progam  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  perhitungan  aplikasi  dengan  hasil perhitungan manual. Selanjutnya dalam pengujian  ini  akan  dicari  tingkat  akurasi aplikasi  dengan  menggunakan  beberapa inputan data yang diambil dari sampel data.
Hasil pengujian  dengan beberapa inputan dengan  menerapkan  perhitungan  metode fuzzy tsukamoto dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Program
Pengujian  yang  dibahas  yaitu  mengenai ketepatan hasil perhitungan dengan Rule yang telah  dibuat.  Pengujian  dilakukan  dengan memasukkan  beberapa  input  yaitu  kombinasi dari nilai rendah (30) dan nilai tinggi (70) untuk masing-masing  kriteria  gejala.  Input  nilai rendah  (30)  karena  dari  rumus  fungsi keanggotaan apabila 𝑥 ≤ 30 nilainya dianggap 1,  apabila 𝑥 ≥ 30 dianggap 0. Input  nilai  tinggi (70)  karena  dari  rumus  fungsi  keanggotaan apabila 𝑥 ≤ 70  nilainya  dianggap  0,  apabila 𝑥 ≥ 70 dianggap 1.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, maka diperoleh: Tingkat valid aplikasi = (jumlah data akurat/total sampel)*100%
= (31/32)*100% = 96.875%
Dari hasil pengujian dengan beberapa inputan diatas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa program telah berjalan dengan sangat baik.

## V.  PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Dari laporan Skripsi yang penulis laporkan ini  ada  beberapa  kesimpulan  yang  bisa disampaikan penulis, yaitu :
1.  Dengan menggunakan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit DBD dan Demam Tifoid dapat  menjadi  pertimbangan  dan  solusi bagi masyarakat dalam melakukan
penanganan dini yang tepat untuk penderita, sehingga dapat segera ditangani dan diberi pengobatan agar tidak terjadi komplikasi.
2.  Identifikasi  sistem  pakar  ini  menerapkan metode fuzzy  Tsukamoto karena  metode ini  dapat  memetakan input dan  o utput secara kompleks.
3.  Sistem  ini  dapat  menghasilkan  3  output yaitu DBD, Cek Laboratorium dan Demam Tifoid.
4. Aplikasi  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit DBD  ( Demam  Berdarah  Dengue )  dan Demam Tifoid ”  96,  875%  dapat  berjalan sesuai  dengan  perancangan  dari  hasil analisa pengujian perhitungan pada program.

## 5.2 SARAN
Berdasarkan hasil dari kesimpulan diatas, penulis  menyarankan  beberapa  hal  sebagai berikut:
1.  Sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan  informasi  tentang  detail gejala serta macam penyakit untuk
menambahkan  pengetahuan knowledge base.
2.  Sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan menambahkan jumlah parameter  dari  gejala-gejala  yang  dialami sehingga  hasil  dari  sistem  dapat  lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sri Kusumadewi.  “ Artificial  Intelligence :
Teknik  dan  Aplikasinya ”. Graha  Ilmu, Yogyakarta, 2003
[2]  Kusrini, “Sistem Pakar Teori dan Aplikasi”. Andi, Yogakarta, 2006
[3]  Anita  Desiani  &  Muhammad  Arhani.
“Konsep  Kecerdasan  Buatan”,  Andi, Yogyakarta,  2006
[4]  Kurniawan A, Pengenalan Biji Utuh dan Biji Pecah  dengan  Menggunakan Image
Processing dan Artificial  Neural  Network untuk  Evaluasi  Mutu  Biji  Kakao,  Skripsi, Bogor:  Fakultas  Teknologi  Pertanian. Institut Pertanian Bogor, 2004.
[5]  Jogiyanto Hartono, MBA, Ph.D. “Pengenalan Komputer (Dasar Ilmu Komputer, Pemrograman, Sistem Informasi  dan  Intelegensi  Buatan ”,  Andi,
Yogyakarta, 2005