Aplikasi Diagnosis Tingkatan Pneumonia dan Saran Pengobatan dengan Fuzzy Tsukamoto
Elyza Gustri Wahyuni 1 , Ahmad Syahriza Ramadhan 2
Abstract—  Pneumonia is a disease that attacks almost every human being, ranging from young people to adults. Doctors often find it difficult to identify someone who has pneumonia, because pneumonia has several levels of classification, making it possible to experience symptoms that are also different. Pulmonary specialist experts classify pneumonia classification to be "mild" and "severe", making it easier for doctors to diagnose pneumonia. One of the right methods is to use fuzzy logic because it tends to have symptoms and diagnoses that are biased/fuzzy.  The conclusion  of testing several primary data obtained from interviews and system testing  is that the implementation of the pneumonia diagnosis system with Tsukamoto fuzzy logic can help experts determine the level of pneumonia according to the symptoms  experienced by the patient, with the value of user acceptance testing at 95%.
Intisari—  Pneumonia merupakan penyakit yang menyerang hampir setiap kalangan manusia, mulai dari kalangan usia muda sampai dewasa. Dokter sering kesulitan untuk mengidentifikasi seseorang terkena pneumonia, dikarenakan pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi, sehingga memungkinkan gejala- gejala yang dialami juga berbeda. Tingkat klasifikasi pneumonia menurut pakar spesialis paru dapat digolongkan menjadi “ringan” dan “berat”,  sehingga untuk memudahkan dokter dalam mendiagnosis penyakit pneumonia, salah satu metode yang tepat yaitu menggunakan logika  fuzzy,  karena  pneumonia cenderung memiliki gejala serta diagnosis yang bersifat bias/fuzzy. Dari hasil pengujian beberapa data primer yang didapatkan melalui  wawancara serta pengujian sistem,  dapat disimpulkan bahwa sistem diagnosis pneumonia dengan logika fuzzy Tsukamoto ini dapat diimplementasikan untuk membantu pakar menentukan tingkat pneumonia sesuai dengan gejala yang dialami pasien, dengan nilai hasil pengujian user acceptance sebesar 95%.
Kata Kunci— Pneumonia, Logika Fuzzy, Tsukamoto, diagnosis.

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit pernapasan terdiri atas  pernapasan atas dan pernapasan bawah. Penyakit  pernapasan atas biasa disebut sebagai Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA). ISPA adalah
penyakit infeksi akut yang menyerang satu bagian atau lebih dari saluran napas,  mulai dari hidung (saluran atas) hingga alveoli (saluran bawah),  termasuk jaringan penghubungnya, seperti sinus, rongga telinga tengah dan juga pleura [1]. Terdapat beberapa penyakit yang tergolong di dalam ISPA, di antaranya adalah faringitis, asma, influenza, emfisema, sinusitis, difteri, dan apabila terdapat gejala-gejala dari ISPA yang masuk ke jaringan paru-paru (alveoli) maka dapat menjadi pneumonia.
Pneumonia merupakan salah satu penyakit yang menghawatirkan, terutama menurut data yang ada di negara Amerika bahwa 20%-40%  pasien penderita pneumonia memerlukan perawatan di rumah sakit dan sekitar 5%-10%-nya memerlukan perawatan intensif [2].  Di Indonesia pneumonia juga menduduki peringkat kedua pada proporsi penyebab kematian anak umur 1-4 tahun. Diketahui bahwa jumlah kasus pneumonia pada balita (< 5 tahun) lebih tinggi dibandingkan d engan  usia  ≥ 5 tahun. Pada tahun 2007 dan 2008, perbandingan kasus pneumonia pada dua kelompok umur tersebut  yakni  7:3.  Oleh karena itu,  terlihat bahwa penyakit pneumonia menjadi masalah kesehatan yang utama di Indonesia [3].
Permasalahan lainnya yaitu dokter paru di Indonesia sering kesulitan mengidentifikasi seseorang terkena pneumonia, dikarenakan pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi, sehingga memungkinkan gejala-gejala yang dialami juga berbeda. Tingkat klasifikasi pneumonia menurut pakar spesialis paru dapat digolongkan menjadi “ringan” dan “berat”, sehingga untuk memudahkan dokter dalam mendiagnosis penyakit pneumonia,  salah satu metode yang tepat  adalah  menggunakan logika fuzzy ,  karena  pneumonia cenderung memiliki gejala serta diagnosis yang bersifat bias / fuzzy.
Sudah ada beberapa penelitian yang pernah dilakukan untuk membantu pakar mendiagnosis macam-macam penyakit ISPA [4],  [5].  Pada penelitian tersebut penyakit ISPA sudah  dapat didiagnosis dengan beberapa metode Certainty Factor (CF) dan fuzzy .  Hanya saja,  penelitian tersebut belum khusus membahas mengenai penyakit pneumonia,  hanya sebatas kelompok penyakit ISPA yang di  dalamnya terdapat pneumonia secara umum. Jika dibandingkan antara kedua penelitian tersebut,  kasus yang dibutuhkan dokter spesialis paru adalah mengenai level pneumonia, sehingga metode CF kurang  tepat  diterapkan dalam kasus ini.  Sedangkan logika fuzzy yang digunakan  dalam penelitian kedua sudah cocok dengan permasalahan ini, hanya saja penelitian tersebut tidak menggali secara mendalam mengenai permasalahan  yang sering menjadi penyebab utama kematian terutama anak-anak. Sementara itu, jika dapat diketahui tingkat keparahan pneumonia yang diderita seseorang,  maka pencegahan maupun pengobatan dapat cepat dilakukan.
Penelitian yang pernah dilakukan di RS. Moewardi Surakarta menyebutkan bahwa jumlah populasi pasien
1 Dosen, Teknik Infromatika Program Sarjana, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Jalan Kaliurang Km. 14,5 Sleman 55501 Yogyakarta (tlp:0274-895007; fax: 0274-895007; e- mail: elyza@uii.ac.id)
2 Teknik Infromatika Program Sarjana, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Jalan Kaliurang Km. 14,5 Sleman 55501 Yogyakarta (tlp:0274-895007; fax: 0274-895007; e- mail: 13523107@students.uii.ac.id)
Sesuai dengan klausul CITEE 2018, makalah ini adalah ekstensi dari paper dengan judul "Sistem Diagnosis Pneumonia Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto" pada CITEE 2018 di Kuta, Bali.
pneumonia pada tahun 2014–2015 adalah 496 pasien yang terdiri  atas  31 pasien anak dan 281 pasien dewasa di tahun 2014, sedangkan di tahun 2015 terdapat 39 pasien anak dan 145 pasien dewasa  [6]. Dari total populasi diperoleh subjek penelitian sebanyak 83 pasien yang terdiri atas 25 pasien anak dan 58 pasien dewasa. Sesuai data-data yang telah disebutkan, diketahui bahwa pneumonia secara umum menyerang pasien usia bayi sampai dengan anak-anak. Namun,  tidak menutup kemungkinan bahwa orang dewasa pun dapat terkena pneumonia, sehingga dapat disimpulkan bahwa pneumonia dapat menyerang berbagai kalangan dari berbagai usia dan jenis kelamin.
Berdasarkan permasalahan serta fakta-fakta tersebut, untuk mengembangkan serta mencoba memperbaiki kekurangan dari penelitian yang sudah pernah ada, aplikasi yang dibuat mampu melakukan diagnosis tingkatan penyakit pneumonia berdasarkan gejala-gejala yang dialami penderita dengan logika fuzzy Tsukamoto sesuai dengan pengelompokan tingkatan pneumonia menurut dokter  spesialis paru.  Pakar atau dokter yang berperan di  sini adalah  dokter  spesialis paru yang memahami tingkatan penyakit pneumonia, sedangkan di penelitian sebelumnya diagnosis penyakit ISPA dilakukan oleh dokter umum. Metode fuzzy Tsukamoto dipilih karena seperti yang diketahui sebelumnya dari pengetahuan dokter paru bahwa level/tingkatan penyakit pneumonia adalah ringan dan berat, sehingga sangat cocok dengan metode fuzzy Tsukamoto yang memiliki toleransi pada data dan sangat fleksibel. Kelebihan lainnya yaitu bersifat intuitif dan dapat memberikan tanggapan berdasarkan informasi yang bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu [7].  Perbandingan dengan metode fuzzy lainnya yaitu Mamdani serta Sugeno kurang cocok untuk kasus ini karena keluarannya tidak membutuhkan nilai numerik.
Keluaran hasil inferensi pada setiap aturan didefinisikan sebagai nilai yang tegas. Keseluruhan keluaran tersebut diperoleh menggunakan rata-rata terbobot. Penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan, sehingga mendapatkan hasil kelayakan yang lebih akurat [8]. Diharapkan dengan adanya aplikasi ini, dokter mampu melakukan diagnosis penyakit pneumonia dengan lebih cepat serta tepat dalam penanganan perawatan pasien. Sistem ini dibuat dengan platform web-based ,  sehingga semakin mempermudah pengguna dalam mengakses sistem.

## II. F UZZY I NFERENCE S YSTEM

## A. Logika Fuzzy
Dalam bahasa Indonesia, fuzzy mempunyai arti kabur atau tidak jelas. Jadi, logika fuzzy adalah logika yang kabur, atau mengandung unsur ketidakpastian [9]. Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang masukan ke dalam suatu ruang keluaran [10].
Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh, seorang professor dari University of California. Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1, berbeda dengan logika digital atau diskret yang hanya memiliki dua nilai,  yaitu 1 dan  0. Logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan mengguna- kan bahasa (linguistik). Misalnya, besaran kecepatan kendaraan
yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat, dan sangat cepat [11].

## B. Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan fuzzy adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titk  masukan  data ke dalam derajat keanggotaannya yang nilainya berkisar antara 0 hingga 1.  Beberapa fungsi keanggotaan fuzzy yaitu  sebagai berikut [10].
1) Representasi Linear: Representasi linear adalah pemetaan  masukan  ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Pada representasi linear terdapat dua kemungkinan, yaitu:
• Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan 0 bergerak ke arah kanan menuju nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi, seperti ditunjukkan pada Gbr. 1.
Gbr. 1 Representasi kurva linear naik.
Fungsi keanggotaan:
µ [ x,a,b ] = � 0; 𝑥𝑥−𝑎𝑎 𝑏𝑏−𝑎𝑎 ;
1; 𝑥𝑥 ≤𝑎𝑎
𝑎𝑎≤𝑥𝑥≤𝑏𝑏 𝑥𝑥≥𝑏𝑏 . (1)
• Penurunan himpunan dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan  tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah, seperti terlihat pada Gbr. 2.
Gbr. 2 Representasi kurva linear turun,
Fungsi keanggotaan:
µ [ x,a,b ] = � 𝑏𝑏−𝑥𝑥 𝑏𝑏−𝑎𝑎 ; 0;
𝑎𝑎≤𝑥𝑥≤𝑏𝑏 𝑥𝑥≥𝑏𝑏 . (2)
2) Representasi Kurva Bahu: Daerah yang terbentuk di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk kurva segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik turun.  Akan tetapi,  terkadang salah satu sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan. Himpunan fuzzy bahu digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy seperti diperlihatkan pada Gbr. 3.
Gbr. 3 Representasi kurva linear bahu.
Fungsi keanggotaan:
µ [ x,a,b ] = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ 0; 𝑏𝑏−𝑥𝑥 𝑏𝑏−𝑎𝑎 ;
1; 0; 𝑥𝑥−𝑎𝑎 𝑏𝑏−𝑎𝑎 ; 1; 𝑥𝑥 ≥𝑏𝑏 𝑎𝑎≤𝑥𝑥≤𝑏𝑏 𝑥𝑥≥𝑎𝑎 𝑥𝑥≤𝑎𝑎 𝑎𝑎≤𝑥𝑥≤𝑏𝑏 𝑥𝑥≥𝑏𝑏 . (3)

## C. Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto
Metode  Tsukamoto  adalah perluasan dari penalaran monoton. Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuensi  pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus dipresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Proses inferensi yang dilakukan di sistem ini adalah untuk menentukan kesimpulan,  untuk setiap masukan  berupa gejala serta hasil pemeriksaan medis  akan  mendapatkan hasil keluaran  berupa level tingkatan pneumonia pasien yang diberikan secara tegas ( crisp )  berdasarkan  α –  predikat ( fire streght ) seperti pada Gbr. 4. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot [10].
Gbr. 4 Inferensi dengan menggunakan metode Tsukamoto.
Rata-rata terbobot dihitung menggunakan (4).
𝑧𝑧 = ∑ 𝛼𝛼𝛼𝛼𝑧𝑧𝛼𝛼 𝑛𝑛 𝛼𝛼 =1 ∑ 𝛼𝛼𝛼𝛼 𝑛𝑛 𝛼𝛼 =1 (4)

## D. User Acceptance Test
User acceptance test merupakan pengujian yang dilakukan oleh pengguna dengan tujuan untuk menghasilkan artefak yang dijadikan bukti bahwa sistem yang dibuat sesuai dan dapat diterima  oleh pengguna. Pengujian ini menggunakan skala Likert, yaitu skala penelitian yang digunakan untuk mengukur sikap dan pendapat. Nama skala ini diambil dari nama penciptanya, yaitu Rensis Likert, seorang ahli psikologi sosial dari Amerika Serikat [12].

## III. A NALISIS S ISTEM
Terdapat beberapa proses untuk menentukan penyakit yang diderita oleh pasien dengan penyakit pneumonia. Terdapat empat  tahapan dalam melakukan pemeriksaan pneumonia, yaitu pemeriksaan anamnesis, pemeriksaan fisik, pemeriksaan laboratorium, dan proses identifikasi penyakit lain yang pernah atau sedang diderita. Anamnesis adalah suatu teknik yang digunakan oleh dokter atau pakar dengan melakukan proses tanya jawab atau wawancara dengan tujuan untuk mengetahui gejala-gejala yang dialami penderita agar mendapatkan kesimpulan penyakit yang diderita oleh pasien. Setelah anamnesis, selanjutnya adalah  pemeriksaan fisik. Contoh pemeriksaan fisik yaitu pemeriksaan pada tekanan darah, denyut nadi, dan sebagainya. Tahap selanjutnya adlaah melakukan pemeriksaan laboratorium. Pemeriksaan laboratorium dilakukan untuk mengetahui gejala-gejala yang tidak  dapat  dilakukan pada pemeriksaan fisik, seperti mengetahui kadar BUN, kadar glukosa,  dan sebagainya. Sedangkan proses identifikasi penyakit lain yang sedang atau pernah diderita dapat dilakukan dengan anamnesis dan/atau uji laboratorium dan/atau berdasarkan berkas-berkas pemeriksaan sebelumnya.  Selanjutnya dokter mengamati setiap hasil pemeriksaan dan menyimpulkan diagnosis level pneumonia pasien. Alur proses pemeriksaan pasien ditunjukkan pada Gbr. 5.
Untuk proses bisnis, diketahui terdapat dua pengguna, yaitu pakar  yang merupakan dokter paru  serta  admin,  yaitu asisten dokter. Admin berperan hanya untuk mengelola data pasien, sedangkan pakar berperan untuk mengelola data aturan fuzzy, nilai himpunan, konsultasi penyakit, kelola solusi, melihat riwayat pasien, dan melihat data pasien. Oleh karena itu, dokter/pakar berperan penting dalam  memberikan  basis pengetahuan untuk dapat menghasilkan aplikasi diagnosis pneumonia yang tepat bagi pasien. Gambar proses bisnis ditunjukkan pada Gbr. 6.
Model keputusan yang digunakan dalam makalah ini adalah Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto, dengan variabel- variabel yang terdiri atas variabel fuzzy dan non-fuzzy . Variabel ini didapatkan dari literatur buku panduan diagnosis pneumonia serta wawancara dengan dokter spesialis paru, yaitu dokter di RS  Kanudjoso Djatiwibowo Balikpapan. Variabel-variabel tersebut disajikan dalam Tabel I dan Tabel II.
Gbr. 5 Proses diagnosis pasien.
Gbr. 6 Alur proses bisnis.
T ABEL I V ARIABEL F UZZY No. Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Satuan 1 Masukan Suhu [35; 40] Celsius Denyut Nadi [50; 125] x/menit Pernapasan [14; 30] x/menit Sistolik [90; 140] mmHg Usia [25; 56] Tahun Pao2 [60; 110] mmHg pH [7,3; 7,5] Ph BUN [4; 200] mmol/L Natrium [130; 145] mEq/L Glukosa [70; 250] mmol/L Hematokrit [34; 50] % 2 Keluaran Pneumonia [70; 130]
Fungsi keanggotaan yang dipakai untuk suhu tubuh, nadi, pernapasan,  usia, PaO2, sistolik, pH, natrium,  glukosa, dan hematokrit menggunakan kurva linear bahu seperti ditunjukkan
pada  Gbr.  3, sedangkan yang lainnya menggunakan kurva linear naik dan turun seperti pada  Gbr.  1 dan Gbr.  2.  Setiap variabel fuzzy memiliki himpunan keanggotaan masing- masing,  sedangkan  nilai keanggotaan ditentukan berdasarkan pengetahuan pakar,  yaitu adalah dokter  spesialis paru di RS Kanudjoso Djatiwibowo Balikpapan, Kalimantan Timur. Nilai domain inilah yang nantinya digunakan untuk menentukan nilai keanggotaan setiap himpunan dari masing-masing variabel, baik yang fuzzy maupun yang non-fuzzy, seperti pada Tabel III.

## IV. M ETODOLOGI

## A. Use Case Diagram
Use case diagram merupakan diagram yang digunakan untuk menggambarkan kegiatan-kegiatan serta fungsi yang ada pada sistem yang digunakan oleh pengguna. Pengguna  disini ada dua, yaitu admin yang berperan mengelola data pasien serta dokter atau pakar yang dapat  melakukan proses  melihat data pasien, riwayat pasien, mengelola aturan fuzzy, mengelola konsultasi penyakit, mengelola variabel  gejala,  mengelola
himpunan fuzzy ,  mengelola solusi,  serta merekap hasil konsultasi pasien. Untuk dapat melakukan semua proses yang terdapat pada sistem, baik admin maupun  pakar atau dokter diharuskan melakukan login terlebih dahulu. Use case diagram pada sistem diagnosis pneumonia ditunjukkan pada Gbr. 7.
Gbr. 7 Use case diagram .

## B. Diagram Alir Sistem
Diagram alir sistem keseluruhan merupakan gambaran alur sistem  diagnosis pneumonia dengan logika fuzzy Tsukamoto secara keseluruhan untuk proses konsultasi agar mendapatkan keluaran tingkatan pneumonia yang diderita pasien. Diketahui bahwa terdapat beberapa proses yang ada dalam sistem ini, yaitu proses memasukkan nilai gejala, pembuatan variabel, pembuatan himpunan fuzzy dan nilai domain, pembuatan aturan fuzzy , pengaplikasian operator, dan sistem kemudian mengeluarkan keluaran yang berupa hasil tingkatan pneumonia yang diderita, ringan, sedang, atau berat. Apabila pakar ingin melakukan  diagnosis kembali, maka akan diarahkan ke halaman konsultasi kembali, tetapi jika tidak, maka alur selesai. Diagram alir sistem diperlihatkan pada Gbr. 8.

## V. P ENGUJIAN DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui dan membandingkan hasil perhitungan manual dengan hasil yang terdapat pada sistem. Apabila hasil pengujian manual dengan hasil pada sistem sama, maka pengujian manual telah valid dan sesuai.
Berikut contoh satu data gejala yang dialami pasien beserta hasil perhitungan sistem menggunakan metode fuzzy Tsukamoto, dengan masukan berupa data sebagai berikut.
a. Pemeriksaan anamnesis:
a. Keganasan: tidak.
b. Penyakit hati: ya.
c. Penyakit jantung kongestif: tidak.
d. Penyakit serebrovaskular: tidak.
T ABEL II V ARIABEL N ON -F UZZY
No.  Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan 1  Masukan Efusi Pleura [0, 1] 2 Keganasan Comorbid [0, 1] 3 Riwayat Penyakit Hati [0, 1] 4 Riwayat Penyakit Jantung [0, 1] 5 Riwayat Cerebrovascular [0, 1] 6 Riwayat Penyakit Ginjal [0, 1] 7 Riwayat Gangguan Kesadaran [0, 1]
T ABEL III H IMPUNAN F UZZY No Variabel Himpunan Fuzzy Domain 1 Suhu Dingin [35–36,5] Normal [35-40] Panas [37,2-40] 2  Denyut nadi Rendah [50-60] Normal [50-125] Tinggi [100-125] 3 Pernapasan Lemah [14-16] Normal [14-30] Cepat [20-30] 4 Usia Muda [25-45] Dewasa [25-56] Lansia [45-56] 5 PaO2 Hipoksia [60-80] Normal [60-110] 6 Sistolik Rendah [90-110] Normal [90-140] Tinggi [120-140] 7 Ph Asam [7,3-7,35] Normal [7,3-7,5] Basa [7,45-7,5] 8 BUN Normal [4-26] Tinggi [24-200] 9 Natrium Rendah [130-135] Normal [130-145] Tinggi [140-145] 10 Glukosa Rendah [70-80] Normal [70-250] Tinggi [120-250] 11  Hematokrit Rendah [34-37] Normal [34-50] Tinggi [48-50]
e. Penyakit ginjal: tidak.
f. Penyakit gangguan kesadaran: tidak.
2. Pemeriksaan fisik:
a. Suhu: 37 Celcius.
b. Nadi: 80/menit.
c. Pernapasan: 20/menit.
d. Usia: 50 tahun.
3. Pemeriksaan laboratorium:
a. Ph: 7,4 pH.
b. BUN: 20 mmol/L.
c. Natrium: 138 mEq/L.
d. Glukosa: 200 mmol/L.
e. Hematokrit: 40 %. f. PaO2: 100 mmHg.
g. Sistolik: 90 mmHg. h. Efusi pluera: tidak.
Setelah semua hasil pemeriksaan dimasukkan, selanjutnya sistem menghitung dengan memberikan keluaran berupa hasil diagnosis level pneumonia,  yaitu didapatkan hasil bahwa pasien tersebut menderita pneumonia ringan dengan score 101. Data pemeriksaan serta hasil disajikan pada Gbr. 9.
Untuk  proses  perhitungan manual,  dilakukan pengujian dengan langkah pertama melakukan proses fuzzification dengan memasukkan nilai  domain masing-masing hasil pemeriksaan  sehingga dapat dihitung  dengan  mengacu pada (1)-(3). Misalnya untuk perhitungan fuzzification pemeriksaan fisik dan laboratorium, didapatkan hasil sebagai berikut.
• Suhu: 37 Celcius
μSuhuDingin[37] = 0. μSuhuNormal[37] = 1. μSuhuPanas[37] = 0.
• Nadi: 80/menit μNadiRendah[80] = 0. μNadiNormal[80] = 1. μNadiPanas[80] = 0.
• Pernapasan: 20/menit μPer napasanLemah[20] = 0. μPer napasanNormal[20] = 1. μPer napasanCepat[20] = 0.
• Usia: 50 tahun
μUsiaMuda[50] = 0. μUsiaDewasa[50] = 0,55. μUsiaLansia[50] = 0,45. • pH : 7,4 pH μpHAsam[7,4] = 0. μpHNormal[7,4] = 1. μpHBasa[7,4] = 0. • BUN: 20 mmol/L μBUNNormal[ 20] = 0,23. μBUNTinggi[20] = 0. • Natrium: 138 mEq/L
μNatriumRendah[138] = 0. μNatriumNormal[138] = 1. μNatriumTinggi[138] = 0.
• Glukosa: 200 mmol/L
μGlukosaRendah[200] = 0. μGlukosaNormal[200] = 0,38. μGlukosaTinggi[200] = 0,62.
• Hematokrit: 40 % μHematokritR endah[40] = 0. μHematokritNormal[40] = 1. μHematokritTinggi[40] = 0.
Gbr. 8 Diagram alir sistem.
• PaO2: 100 mmHg μPaO2 Hipoksia[100] = 0. μPaO2Normal[100] = 1.
• Sistolik: 90 mmHg μSistolikRendah[90] = 1.
μSistolikNormal[90] = 0. μSistolikTinggi[90] = 0.
Setelah dilakukan perhitungan fuzzification untuk semua hasil pemeriksaan variabel fuzzy, berikutnya ditentukan juga untuk variabel non-fuzzy seperti disajikan pada Tabel II, yang artinya jika pasien menjawab “Ya”,  nilai keanggotaannya adalah “1”, dan  jika menjawab “Tidak”,  maka nilai keanggotaannya adalah “0”.
Langkah kedua setelah melakukan fuzzification adalah proses  operasi logika fuzzy , yaitu dengan melakukan proses operasi dasar fuzzy untuk setiap aturan yang digunakan. Aturan yang digunakan dalam kasus ini ada 20 aturan, sesuai dengan aturan yang didapatkan dari hasil wawancara dengan dokter spesialis paru RS Kanudjoso Djatiwibowo Balikpapan. Setiap aturan  yang digunakan menggunakan operator AND yang artinya  nilai yang diambil adalah nilai minimum untuk setiap aturan, seperti yang dijelaskan pada Gbr. 4.
Langkah terakhir adalah melakukan defuzzification dengan menggabungkan semua hasil operasi  logika fuzzy untuk 20 aturan yang dipakai.  Dengan  mengacu pada (4),  didapatkan hasil perhitungan pneumonia dengan nilai  101  yang  masuk dalam jenis pneumonia ringan.  Artinya,  hasil tersebut mendapatkan kesamaan dengan  hasil perhitungan sistem, dan saran perawatan yang diberikan adalah rawat jalan. Oleh karena itu, dari hasil perhitungan sistem serta manual ini dapat disimpulkan bahwa sistem dapat mendeteksi tingkat pneumonia dengan nilai hitung yang valid.
T ABEL IV
H ASIL P ENGUJIAN P AKAR No Pertanyaan Jawaban 1 Hasil  sistem  diagnosis  pneumonia sesuai dengan realisasi. Sangat Setuju 2 Tampilan sistem diagnosis ini menarik. Sangat Setuju 3 Sistem ini mudah digunakan dan tidak mengalami kesulitan. Setuju 4 Fitur-fitur yang tersedia di sistem ini menarik. Sangat Setuju 5 Adanya sistem  pakar ini membuat pekerjaan menjadi lebih efektif, dan efisien. Setuju 6 Metode logika f uzzy Tsukamoto yang digunakan pada sistem diagnosis pneumonia sudah sesuai dan dapat dijadikan rekomendasi screening pneumonia. Sangat Setuju 7 Saran perawatan yang terdapat pada sistem telah sesuai dan dapat dijadikan  rekomendasi perawatan pasien secara umum. Sangat Setuju 8 Data-data pasien telah sesuai dengan realisasi. Sangat Setuju 9 Variabel variabel penentu tingkat pneumonia dan nilai-nilainya telah sesuai dengan realisasi.
Sangat Setuju 10 Pakar mampu mengelola aturan dengan mudah. Setuju 11 Halaman konsultasi sesuai dan mudah digunakan oleh pakar. Sangat Setuju 12 Halaman data pasien mampu dikelola dengan mudah. Sangat Setuju

## B. User Acceptance Test
Pada pengujian ini, pengguna yang dijadikan sebagai subjek pengujian adalah satu orang dokter spesialis paru RS Kanudjoso Djatiwibowo Balikpapan, Kalimantan Timur. Karena basis pengetahuan sistem ini dibangun oleh dokter spesialis paru di RS Kanudjoso Djatiwibowo Balikpapan, maka pengujian sangat disarankan dilakukan oleh dokter yang
Gbr. 9 Data gejala pasien beserta hasil diagnosis.
bersangkutan untuk melakukan pengujian, data aturan yang dirancang sesuai dengan realisasi diagnosis pneumonia di RS Kanudjoso Djatiwibowo atau tidak. Tabel IV merupakan tabel hasil kuesioner pengujian pakar  dengan mengujikan kurang lebih sepuluh data pasien. Didapatkan kesimpulan sebagai berikut.
Terdapat  lima  pilihan jawaban untuk masing-masing pertanyaan yang memiliki bobot berbeda-beda:  sangat setuju dengan bobot 5;  setuju dengan bobot 4;  cukup setuju dengan bobot 3; tidak setuju dengan bobot 2; dan sangat tidak setuju dengan bobot 1. Berdasarkan bobot-bobot  tersebut, dapat diketahui total bobot keseluruhan adalah 57. Kemudian dilakukan perhitungan dengan rumus skor  indeks  % = total bobot/ Y × 100 sebagai berikut.
Skor indeks = (57/60) × 100 = 95%.
Berdasarkan perhitungan tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem  diagnosis  pneumonia  menggunakan logika fuzzy Tsukamoto telah cocok digunakan dan dapat diterima oleh dokter. Hal ini dibuktikan dengan pengujian user acceptance berdasarkan kuesioner yang diisi oleh satu orang dokter yang mendapatkan skor sebesar 95%.  Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang hanya memberikan diagnosis jenis penyakit ISPA,  hasil sistem ini  sudah  dapat  memberikan informasi yang spesifik mengenai level penyakit pneumonia yang diderita pasien,  sehingga hasil penelitian ini menurut pakar,  yaitu dokter spesialis paru di RS Kanudjoso Djatiwibowo Balikpapan, sudah dapat membantu dokter untuk memberikan penanganan yang tepat kepada pasien penderita penyakit pneumonia.

## VI. K ESIMPULAN
Dari hasil pengujian, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. Logika fuzzy Tsukamoto telah berhasil diterapkan pada sistem diagnosis pneumonia berdasarkan hasil perhitungan yang sama pada perbandingan pengujian manual dan perhitungan pada sistem. Sistem dapat diterima dan telah sesuai dengan realisasi dan membantu pakar menentukan tingkat pneumonia  dengan  cepat, sesuai dengan pengujian user acceptance yang mendapatkan nilai sebesar 95%.  Hasil
kesimpulan  dari  pakar  menyatakan  bahwa sistem diagnosis pneumonia sudah dapat membantu dokter spesialis paru untuk memberikan penanganan tepat kepada pasien penderita penyakit pneumonia.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada staf dan dosen di Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia.

## R EFERENSI
[1] “Modul dan Materi Promosi Kesehatan untuk Politeknik/D3,”  Pusat Promosi Kesehatan Depkes RI, 2006.
[2] Z.  Hoare Z, W.S.  Lim,  “Pneumonia: Update on Diagnosis and Management,” BMJ , Vol. 332, No. 7549, hal. 1077-1079, 2006.
[3] (2014) “Pneumonia Balita” [Online], http://www.depkes.go.id/ downloads/publikasi/buletin/BULETIN%20PNEUMONIA.pdf,  tanggal akses: 6-Sep-2017.
[4] A.  Pratiwi,  E.G.  Wahyuni, “Sistem Pakar Diagnosis Ispa pada Balita dengan Metode Certainty Factor,” Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMED VII) , 2016, hal. 42-53.
[5] E.P.  Wiweka,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Infeksi  Saluran  Pernafasan Akut  (ISPA),” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi , Vol. 1, No. 1, hal. 1-5, 2013 .
[6] Y. Farida, A. Trisna, dan D. Nur W., “Studi Penggunaan Antibiotik pada Pasien Pneumonia di Rumah Sakit Rujukan Daerah Surakarta,” Journal of Pharmaceutical Science and Clinical Research , Vol. 2, hal. 44-52, 2017.
[7] F.  Thamrin,  E.  Sediyono, dan Suhartono, “Studi Inferensi Fuzzy Tsukamoto untuk Penentuan Faktor Pembebanan Trafo PLN,” Teknologi Informasi , Vol. 2, No. 1, hal.1-5, 2012.
[8] E.G.  Wahyuni, dan B.R. Rahman, “Sistem Pendukung Keputusan KPR Menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto,” Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) , 2016, hal. 36-44.
[9] A.  Saelan,  “Logika Fuzzy,”  Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia, Lecture report, hal. 1-5, 2009.
[10] S.  Kusumadewi  dan H. Purnomo, Aplikasi  Logika Fuzzy untuk Mendukung Keputusan , Yogyakarta, Indonesia: Graha ilmu. 2004.
[11] W.  Budiharto  dan D. Suhartono, Artificial Intelligence:  Konsep dan Penerapannya ,Yogyakarta, Indonesia: Andi Publisher, 2014.
[12] D. Kho (2017) “Pengertian Skala Likert dan Menggunakannya,” [Online] http://teknikelektronika.com/pengertian-skala-likert-likert-scale- menggunakan-skala-likert/, tanggal akses: 6-Nov-2017.