## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1030

## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Saraf Motorik Menerapkan Metode Fuzzy Mamdani

## Bagus Prasetyo
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Indonesia Email: prasetyo15bagus@gmail.com
Abstrak −Penyakit saraf motorik adalah kelompok gangguan saraf yang menyebabkan hilangnya kekuatan otot tahap demi tahap. Saraf motorik terbagi atas dua jenis, yaitu saraf motorik bagian atas ( upper motor neuron ) dan bawah ( lower motor neuron ). UMN berasal dari otak dan bertugas untuk mengirimkan signal dari otak ke batang otak atau ke saraf tulang belakang. Sementara LMN berasal dari batang otak dan saraf tulang belakang, serta berfungsi untuk melanjutkan signal ke seluruh otot. Signal yang dikirim tersebut berfungsi untuk  mengatur  gerakan  otot-otot  tubuh,  seperti  berjalan,  mencengkeram,  bernapas,  berbicara,  atau  menelan.  Ketika  fungsi  saraf motorik terganggu, maka penderitanya akan kesulitan dalam melakukan gerakan-gerakan tersebut. Masalah yang terjadi pada RSU. Mitra  Medika  Medan  dalam  proses  melakukan  konsultasi  pasien  yang  mengalami  masalah  penyakit  saraf  motorik  yaitu  proses pelayanan diagnosa penyakit saraf motorik menggunakan jasa seorang dokter ahli di bidang diagnosa penyakit saraf motorik dengan cara berkonsultasi bersifat konvensional kurang efesiennya waktu yang dibutuhkan untuk melayani banyak pasien sehingga antrian panjang dapat terjadi sehingga tidak sedikit pasien yang merasa kecewa. Mengatasi permasalahan yang terjadi pada RSU. Mitra Medika Medan maka diperlukan adanya alat bantu berupa sistem pakar yang memberikan hasil diagnosa yang sesuai dengan ilmu pengetahuan pakar.  Oleh  sebab  itu pada  penelitian  ini  penulis  membangun  sebuah  sistem pakar diagnosa penyakit  saraf  motorik  berbasis visual menggunakan visual basic net 2008 dengan menerapkan metode Mamdani sebagai metode penyelesaian masalah diagnosa di dalam sistem pakar yang dibangun.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Saraf Motori; Mamdani; Rumah Sakit.
Abstract −Motor nerve diseases are a group of neurological disorders that cause gradual loss of muscle strength. Motor nerves are divided into two types, namely upper motor neurons and lower motor neurons. The UMN originates in the brain and is responsible for sending signals from the brain to the brainstem or to the spinal cord. While the LMN originates from the brain stem and spinal cord, and  functions  to  transmit  signals  to  all  muscles.  The  signals  sent  are  used  to  regulate  body  muscle  movements,  such  as  walking, gripping, breathing, speaking, or swallowing. When motor nerve function is disturbed, the sufferer will find it difficult to  carry out these movements. Problems that occur in the RSU. Mitra Medika Medan in the process of consulting patients who experience motor nerve disease problems, namely the process of diagnosing motor nerve diseases using the services of an expert doctor in the field of motor nerve disease diagnosis by consulting conventional methods, the time needed to serve many patients is less efficient, so long queues can be avoided. so that not a few patients feel disappointed. Overcome problems that occur in RSU. Mitra Medika Medan, it is necessary to have a tool in the form of an expert system that provides diagnostic results in accordance with expert knowledge. Therefore, in  this  study,  the  authors  built  an  expert  system  for  diagnosing  motor  neuron  disease  using  visual-based  visual  basic  net  2008  by applying the Mamdani method as a method of solving diagnostic problems in the expert system that was built.
Keywords: Expert System; Motor Nervous; Mamdani; Hospital

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dewasa  ini  semakin  berkembang  dengan  cepat  dan  dilengkapi  dengan  fungsi  yang  dapat bermanfaat dalam berbagai bidang sehingga menjadi suatu hal yang menjadi solusi untuk membantu banyak pihak dalam menyelesaikan suatu permasalahan. Salah satu produk teknologi yang dapat menyelesaikan suatu permasalahan adalah sistem pakar, sistem pakar merupakan suatu sistem terkomputerisasi yang mengadopsi ilmu seorang pakar yang dapat memberikan hasil diagnosa sesuai dengan ilmu pengetahuan pakar. Sistem pakar dapat dimanfaatkan secara efektif untuk mendiagnosa suatu penyakit yang terdapat pada organ tubuh manusia [1], [2].
Penyakit saraf motorik adalah kelompok gangguan saraf yang menyebabkan hilangnya kekuatan otot tahap demi tahap. Saraf motorik terbagi atas dua jenis, yaitu saraf motorik bagian atas ( upper motor neuron ) dan bawah ( lower motor neuron ). UMN berasal dari otak dan bertugas untuk mengirimkan signal dari otak ke batang otak atau ke saraf tulang belakang. Sementara LMN berasal dari batang otak dan saraf tulang belakang, serta berfungsi untuk melanjutkan signal ke  seluruh  otot.  Signal  yang  dikirim  tersebut  berfungsi  untuk  mengatur  gerakan  otot-otot  tubuh,  seperti  berjalan, mencengkeram,  bernapas,  berbicara,  atau  menelan.  Ketika  fungsi  saraf  motorik  terganggu,  maka  penderitanya  akan kesulitan dalam melakukan gerakan-gerakan tersebut.
Masalah yang terjadi pada RSU. Mitra Medika Medan dalam proses melakukan konsultasi pasien yang mengalami masalah penyakit saraf motorik yaitu proses pelayanan diagnosa penyakit saraf motorik menggunakan jasa seorang dokter ahli di bidang diagnosa penyakit saraf motorik dengan cara berkonsultasi bersifat konvensional kurang efesiennya waktu yang dibutuhkan untuk melayani banyak pasien sehingga antrian panjang dapat terjadi sehingga tidak sedikit pasien yang merasa kecewa.
Mengatasi permasalahan yang terjadi pada RSU. Mitra Medika Medan maka diperlukan adanya alat bantu berupa sistem pakar yang memberikan hasil diagnosa yang sesuai dengan ilmu pengetahuan pakar. Oleh sebab itu pada penelitian ini penulis membangun sebuah sistem pakar diagnosa penyakit saraf motorik berbasis visual menggunakan visual basic net 2008 dengan menerapkan metode Mamdani sebagai metode penyelesaian masalah diagnosa di dalam sistem pakar yang  dibangun[3]–[6].  Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Ahmad  Kamsyakawuni,  Dkk  dengan  judul  penelitian  “Aplikasi Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit  Hipertiroid  dengan  Metode  Inferensi  Fuzzy  Mamdani  “  disimpulkan  bahwa

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1030
akurasi diagnosa penyakit Hipertiroid denga metode Inferensi Fuzzy Mamdani  mencapai keberhasilan sebesar 95,45% [7]. Pada penelitian terdahulu oleh Deni Setiyo Wibowo, Dkk dengan judul penelitian “Sistem Pakar Diagnosis Potensi Penyebaran Penyakit pada Tanaman Cabai Menggunakan Fuzzy Mamdani“ disimpulkan bahwa Metode fuzzy Mamdani dapat  melakukan  diagnosa  penyakit  pada  tanaman  cabai  dengan  efektif  berdasarkan  parameter  masukan  lingkungan berupa pH tanah, suhu udara, kelembaban udara, penyinaran matahari dan potensi penyakit[8].
Berdasarkan uraian di atas maka penulis tertarik melakukan penelitian terhadap diagnosa penyakit saraf motorik dan merancang sebuah sistem pakar diagnosa penyakit saraf motorik dengan menerapkan metode Mamdani.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penelitian Lapangan (Field Research)
Melakukan studi lapangan untuk  mengumpulkan data-data yang diperlukan, teknik pengumpulan data yang dilakukan yaitu:
a. Observasi
Melakukan pengamatan langsung kelokasi praktek pakar (dokter)  untuk mengumpulkan data-data yang diperlukan untuk keperntingan penelitian ini.
b. wawancara
Melakukan  wawancara  kepada  pihak  terkait  mengenai  sistem  yang  sedang  berjalan  untuk  proses  diagnosa  saraf motorik . c. Sampling
Melakukan pengumpulan data menggunakan teknik sampel sebagai sumber data dalam penelitian untuk mendiagnosa penyakit saraf motorik

## 2.2 Studi Kepustakaan (Library Research)
Pengumpulan data dan mempelajari dari jurnal maupun dari buku yang terkait dengan topik penelitian ini.

## 2.3 Analisa Masalah
Analisa  adalah  proses  menguraikan  sistem  yang  utuh  ke  dalam  bagian  komponennya  untuk  mengidentifikasi  analisa permasalahan yang ditemukan dalam penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan menggunakan metode penelitian observasi dan wawancara ditarik dari kesimpulan analisa prosedur  yang  digunakan  bahwa  masalah  yang  terjadi  pada  RSU.  Mitra  Medika  Medan  dalam  proses  melakukan konsultasi pasien yang mengalami masalah penyakit saraf motorikyaitu proses pelayanan diagnosa penyakit saraf motorik menggunakan  jasa  seorang  dokter  ahli  di  bidang  diagnosa  penyakit  saraf  motorik  dengan  cara  berkonsultasi  bersifat konvensional kurang efesiennya waktu yang dibutuhkan untuk melayani banyak pasien sehingga antrian panjang dapat terjadi sehingga tidak sedikit pasien yang merasa kecewa.
Maka untuk mengatasi permasalahan yang terjadi pada RSU. Mitra Medika Medan maka diperlukan adanya alat bantu  berupa  sistem  pakar  yang  memberikan  hasil  diagnosa  yang  sesuai  dengan  ilmu  pengetahuan  pakar  yang  akan digunakan pada RSU. Mitra. Oleh sebab itu penulis membangun sebuah sistem pakar diagnosa penyakit saraf motorik berbasis visual menggunakan visual basic net 2008 dengan menerapkan metode Mamdani sebagai metode penyelesaian masalah diagnosa di dalam sistem pakar yang dibangun.
Bersumber  dari penelitian yang  dilakukandi  RSU.  Mitra Medika  Medan  diperoleh  informasi  bahwa  penyakit saraf motoric memiliki beberapa gejala. Adapun gejala – gejala yang ditimbulkan terjangkitnya penyakit saraf motorik pada bagian tubuh penderita adalah sebagai berikut ini :
Tabel 1. Gejala No. Gejala Kode 1 Genggaman tangan yang semakin melemah sehingga susah untuk memegang barang G1 2 Bagian Tubuh Lemah G2 3 Nyeri otot, keram atau kedutan G3 4 Bicara yang pelo G4 5 Kelemahan pada tangan dan kaki G5 6 Meningkatnya kecerobohan G6 7 Sulit untuk menelan G7 8 Sulit bernafas atau sesak nafas G8

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1030

## 3.1 Penerapan Metode Mamdani
Pada  contoh  kasus  dalam  penelitian  ini  dilakukan  proses  menerapkan  metode mamdani untuk  menyelesaikan  masalah diagnose penyakit saraf motorik dengan tahap sebagai berikut:

## 3.1.1 Fuzifikasi
Pada tahap fuzifikasi dilakukan perumusan seperti dibawah ini :
Tidak Pasti Pasti 0                             0,5                           1,0
Gambar 1. grafik Fuzifikasi
µtidak pasti[x]= { 0,5−𝑥 0,5 ; 𝑥 > 0 0 < 𝑥 < 0,5 𝑥 < 0,5 1 0
µpasti[x]= { 𝑥−0,5 0,5 ; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1.0 𝑥 < 1,0 1 0
1 .     Mesin inferensi
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  tingkat  kepastian  diagnosa  penyakit  saraf  motorik  direpresentasikan menggunakan logika fuzzy dengan nilai antara 0 sampai 1. Jika hasil dari perhitungan logika fuzzy ke arah nilai 1, maka  tingkat  keparahan  penyakit  saraf  motorik  yang  dialami  penderita  semakin  tinggi  dapat  dilihat  dari  contoh berikut ini :
TX = (NG1) +(NG2) + (NG3)….. (NGn) Jika TX ≤ 50 maka :
µ[𝑇𝑋] = { 𝑇𝑋 − 0,5 0,5 1 0 ; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0 𝑥 ≤ 1,0 Keterangan: TX = Total X NGn  = Nilai gejala ke-n µTX  = Nilai fuzzy dari TX
a. Jika himpunan KG={G1} maka:
TX = NG1 = 0,8
Jadi TX ≥0,5 maka nilai fuzzy adalah: µ𝑇𝑋[0,8] = { 0,8 − 0,5 0,5 1 0 ; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa gejala  G1menunjukkan hasil diagnosa  adalah 0.6 b. Jika himpunan KG={G1,G2} maka: TX =(XG1 + XG2) = 0,8 + 0,8 = 1,6 Jadi TX ≤ 50 maka nilai fuzzy adalah:
µ𝑇𝑋[1,6] = { 1,6 − 0,5 0,5 1 0 ; 𝑥 ≥ 0,5
50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  gejala    G1,G2  tersebut    menunjukkan  hasil diagnosa  adalah 2,2
c. Jika himpunan KG={G1,G2,G3} maka: TX =( XG1 + XG2 + XG3)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1030
= 0,8 + 0,8 + 0,8 =2,4 Jadi TX ≥ 0,5 maka nilai fuzzy adalah:
µ𝑇𝑋[2,4] = { 2,4 − 0,5 0,5
1 0
; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari  hasil  perhitungan diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  gejala    G1,G2,G3  tersebut    menunjukkan hasil diagnosa  adalah 3,8
d. Jika himpunan KG={G1, G2, G3, G4} maka: TX =( XG1 + XG2 + XG3 + X4) = 0,8 + 0,8 + 0,8+ 0,9 =3,3 Jadi TX ≥ 0,5 maka nilai fuzzy adalah:
µ𝑇𝑋[3,3] = { 3,3 − 0,5 0,5 1 0
; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa gejala  G1,G2,G3,G4 tersebut  menunjukkan hasil diagnosa  adalah 5,6
e. Jika himpunan KG={G1, G2, G3, G4, G5} maka:
TX =( XG1 + XG2 + XG3 + XG4 + XG5)
= 0,8 + 0,8 + 0,8 + 0,9 + 0,8 =4,1
Jadi TX ≥ 0,5 maka nilai fuzzy adalah:
µ𝑇𝑋[4,1] = { 4,1 − 0,5 0,5 1 0
; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa gejala  G01, G02, G03, G04, G05 tersebut menunjukkan hasil diagnosa  adalah 7,2
f. Jika himpunan KG={G1, G2, G3, G4, G5,G6} maka:
TX =( XG1 + XG2 + XG3 + XG4 + XG5 +XG6)
= 0,8 + 0,8 + 0,8 + 0,9 + 0,8 + 0.7
= 4,8 Jadi TX ≥ 0,5 maka nilai fuzzy adalah:
µ𝑇𝑋[4,8] = { 4,8 − 0,5 0,5 1 0
; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  gejala    G1,  G2,  G3,  G4,  G5,  G6    tersebut menunjukkan hasil diagnosa  adalah 8,6
g. Jika himpunan KG={G1, G2, G3, G4, G5,G6,G7} maka:
TX =( XG1 + XG2 + XG3 + XG4 + XG5 +XG6 + XG7)
= 0,8 + 0,8 + 0,8 + 0,9 + 0,8 + 0,7 + 0,7
= 5,5 Jadi TX ≥ 0,5 maka nilai fuzzy adalah:
µ𝑇𝑋[4,8] = { 5,5 − 0,5 0,5 1 0 ; 𝑥 ≥ 0,5 50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa gejala  G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7 tersebut menunjukkan hasil diagnosa  adalah 10,0
h. Jika himpunan KG={G1, G2, G3, G4, G5,G6,G8} maka:
TX =( XG1 + XG2 + XG3 + XG4 + XG5 + XG6 + XG7 + XG8)
= 0,8 + 0,8 + 0,8 + 0,9 + 0,8 + 0,7 + 0,7 + 0,6
= 6,1 Jadi TX ≥ 0,5 maka nilai fuzzy adalah:
µ𝑇𝑋[4,8] = { 6,1 − 0,5 0,5 1 0 ; 𝑥 ≥ 0,5
50 ≤ 𝑥 ≤ 1,0
𝑥 ≤ 1,0
Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  gejala  G1,  G2,  G3,  G4,  G5,  G6,  G7  tersebut menunjukkan hasil diagnosa adalah 11,0

## 3.1.2 Defuzzyfikasi
Dengan  hasil  perhitungan  akhir  pada  tahap defuzzyfikasi maka  diketahui  tingkat  keparahan  diagnosa  penyakit  saraf motorik yang dialami oleh penderita.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1030
𝑍 = ∑µ𝑇𝑋
∑𝑇𝑋 = 11,0 6,1 =1,8

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  pada  hasil  penelitian  ini  prosedur  diagnosa  penyakit  Saraf  Motorik pada  penelitian  ini  dilakukan berdasarkan ketentuan dari gejala yang diadopsi pada tubuh penderita dengan membangun sebuah sistem pakar diagnosa penyakit saraf motorik berbasis visual menggunakan visual basic net 2008 dengan menerapkan metode Mamdani sebagai metode  penyelesaian  masalah  diagnosa  di  dalam  sistem  pakar  yang  dibangun.  Penerapan  metode  Mamdani  dapat menghasilan keluaran diagnosa penyakit Saraf Motorik berupa gejala setiap variabel memiliki nilai bobot gejala. Total bobot gejala pada setiap variabel di konversi untuk melakukan proses diagnosa menggunakan metode Mamdani.Total bobot  gejala  tersebut  menggunakan  algoritma  yang  terdapat  pada  metode  Mamdani,  yaitu  fuzzifikasi  menghasilkan diagnosa adalah 11,0 dan defuzzifikasi menghasilkan nilai diagnosa gejala adalah 1,8. Sistem pakar diagnosa penyakit Saraf Motorik yang dibangun pada penelitian ini menggunakan visual basic net 2008 dapat membantu untuk mengetahui hasil diagnosa penyakit Saraf Motorik dengan mudah. Perancangan di lakukan dengan menggambarkan pemodelan logika sistem, database sistem dan interface system.

## REFERENCES
[1] Z. Azmi and V. Yasin, Pengantar Sistem Pakar Dan Metode . Surabaya: Mitra Wacana Media, 2019.
[2] Sri Hartati Sari Iswanti, Sistem Pakar dan Pengembangannya . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2016.
[3] M. Mesran et al. , “Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.3, pp. 88–91, 2018.
[4] D. Prabowo, B. W. Sari, and K. Kunci, “Fuzzy Tsukamoto Dan Mamdani Untuk Penentuan Bonus Gaji Pegawai PT. Indonesia IT,” INFOS J. , vol. 2, no. 1, pp. 25–31, 2019.
[5] S.  Omara,  A.  S.  Honggowibowo,  and  H.  Wintolo,  “Perbandingan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Mamdani  Untuk Merekomendasi Nilai Simpanan Tabungan Berdasarkan Saldo Rata-Rata Harian Pada Koperasi Jasa Keuangan Syariah (Studi Kasus Di Bmt Bina Ihsanul Fikri),” Compiler , vol. 1, no. 1, pp. 117–131, 2012.
[6] D.  A.  Puryono,  “Metode  Fuzzy  Inferensi  System  Mamdani  Untuk  Menentukan  Bantuan  Modal  Usaha  Bagi  UMKM  Ramah Lingkungan,” J. STIMIKA , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2014.
[7] A.  Kamsyakawuni,  R.  Gernowo,  and  E.  A.  Sarwoko,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit  Hipertiroid  dengan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 2, no. 2, pp. 58–66, 2012.
[8] D.  S.  Wibowo,  Y.  Yanitasari,  and  D.  Dedih,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Potensi  Penyebaran  Penyakit  pada  Tanaman  Cabai Menggunakan Fuzzy Mamdani,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 2, p. 71, 2018.