## Implementasi Metode Fuzzy Simple Additive Weighting untuk Mendiagnosis Gangguan Kesehatan Melalui Telapak Tangan
Dhimas Nandhista *1) , Priyo Sidik Sasongko *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/ Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) dhimas.nandhista@outlook.com, 2) priyoss1234@gmail.com

## Abstrak
Diagnosis  Gangguan  Kesehatan  melalui  telapak  tangan  merupakan  salah  satu  teknik Diagnosis Terapi Bekam. Banyaknya Gangguan Kesehatan yang dikenali mengharuskan ahli bekam dapat mendiagnosis suatu Gangguan Kesehatan dengan teliti dan tepat agar tidak  terjadi  kesalahan  dalam  menentukan  gangguan  kesehatan.  Tujuan  penelitian  ini adalah membangun sebuah sistem yang dapat membantu ahli bekam untuk mendiagnosis gangguan  kesehatan  melalui  telapak  tangan.  Sistem  yang  dibangun  adalah  Sistem Diagnosis  Gangguan  Kesehatan  melalui  Telapak  Tangan  menggunakan  metode  Fuzzy Simple  Additive  Weighting.  Metode  Fuzzy  SAW  sering  dikenal  sebagai  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  Fuzzy  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja setiap alternatif pada semua atribut, dimana alternatif pada sistem  ini  adalah  Gangguan  Kesehatan.  Keluaran  dari  Sistem  Diagnosis  gangguan kesehatan  adalah  berupa  nilai  gangguan  kesehatan  yang  diderita  oleh  pasien.  Kinerja sistem dihitung menggunakan confussion matrix menghasilkan tingkat akurasi  mencapai 86,11% dan error 13,89 %..
Kata  kunci  : Diagnosis  Gangguan  Kesehatan,  Bekam,Metode  Fuzzy  SAW,  Confussion Matrix

## Abstract
Diagnosis of Health Disorders through the palm of the hand is one of the Cupping Therapy Diagnosis  techniques.  The  number  of  health  disorders  that  are  recognized  requires cupping experts to diagnose a health disorder carefully and precisely so that there is no error in determining health problems. The purpose of this study is to build a system that can help cupping experts to diagnose health problems through the palm of the hand. The system built is the Health Disorders Diagnosis System through the Palm of the Hand using the Fuzzy Simple Additive Weighting method. The SAW Fuzzy method is often known as a weighted addition method. The basic concept of Fuzzy SAW method is to find the weighted sum of each alternative's performance rating on all attributes, where the alternative to this system is Health Disorders. The output of the Diagnosis System for health disorders is in the  form  of  a  value  of  health  problems  suffered  by  the  patient.  System  performance calculated using confusion matrix results in an accuracy rate of 86.11% and an error of 13.89%.
Keywords  : Diagnosis  of  Health  Disorders,  Cupping,Fuzzy  SAW  method,  Confusion Matrix.

## 1 P ENDAHULUAN
Dokumen  Bekam  merupakan  salah satu metode pengobatan yang diajarkan oleh Rasulullah SAW dengan cara mengeluarkan darah  kotor  yang  terkontaminasi    oksidan dari  dalam  tubuh  melalui  permukaan  kulit. Dalam  istilah  medis  dikenal  dengan  istilah Oxidant  Release  therapy.  Cara  ini  lebih efektif dibandingkan dengan cara pemberian obat  antioksidan  yang  bertujuan  untuk menetralkan  oksidan  di  dalam  tubuh sehingga  kadarnya  tidak  makin  tinggi. mengeluarkan  oksidan  dari  dalam  tubuh membutuhkan  keterampilan  khusus  yaitu dengan  penyedotan menggunakan  alat khusus secara hati-hati di titik - titik tertentu secara  tepat  dalam  tubuh  [3].  Diagnosa gangguan kesehatan pada pengobatan bekam ada  tiga  teknik  di  antaranya  dari  diagnosa telapak tangan, kornea mata, denyut nadi dan lidah.  Berdasarkan  tiga  teknik  diagnosa organ tubuh ini, ahli bekam dapat mengenali gangguan kesehatan apa yang diderita pasien yaitu  berupa  Gangguan  pada  Usus  Besar, gangguan  pada  jantung,  gangguan  pada kolesterol,  hormon  tidak  seimbang,  daya tahan  tubuh,  gangguan  pada  ginjal  [5]. Banyaknya penyakit yang harus dikenali dan pengajaran secara tradisional seperti mengunakan  kaedah  lisan  dan  tulisan  biasa seringkali  mempersulit  para  ahli  bekam dalam menentukan gangguan kesehatan, agar tidak  terjadi  kesalahan  dalam  menentukan gangguan kesehatan oleh karena itu dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat membantu  ahli  bekam  untuk  menentukan gangguan  kesehatan  pengobatan  terapi bekam.
Bekam  holistic  center  Cabang  Masjid Agung Jawa Tengah melakukan pengobatan bekam. Berdasarkan hasil wawancara dengan Kepala Bekam  holistic center. Kriteria  yang digunakan    tiap  teknik  diagnosa  berbeda
beda.  Pada  penelitian  ini  kriteria  penentuan titik  pengobatan  berasal  dari  diagnosa telapak tangan. Telapak tangan bisa menggambarkan  kondisi  serta  kelainan- kelainan  yang  terdapat  pada  organ-organ tubuh lainnya. Melalui telapak tangan pasien, seorang  herbalis  dapat  mengetahui  berbagai penyakit  serta  kelainan  yang  terjadi  dalam organ  tubuh  seseorang.  Bahkan  dalam  ilmu refleksologi,  telapak  tangan  merupakan organ  tubuh  utama  dalam  pengobatan  [2]. Kriteria berasal dari diagnosa telapak tangan terdiri  dari  enam  belas  diantaranya  berupa Tingkat  banyaknya  urat  berwarna  biru  pada telapak  tangan,  Tingkat  ruas  pertama  pada jari  telunjuk  keriput,  Tingkat  kempot  pada jari kelingking, Tingkat ruas pertama seluruh jari  terlihat  kembung,Tingkat  keringat  pada tangan,  Tingkat  kenyerian  pada  tangan, Kebengkokan  pada  seluruh  jari-jari  pada tangan, Warna gelap  dan merah pucat pada telapak tangan  [5].
Penilaian  di  setiap  kriteria  memiliki nilai ketidakpastian karena penilaian dilakukan  secara  subjektif  dan  masih bergantung  pada  mood  yang  menilai. Ketidakpastian pada penilaian dapat menyebabkan  kurang  tepatnya  hasil  dari penilaian  tersebut.  Fuzzy  SAW  dapat menangani  masalah  pada  ketidakpastian penilaian  dan  permasalahan  Multi  Criteria Descision Making (MCDM) dari kriteria dan alternatif yang ada. Fuzzy SAW menentukan nilai  setiap  kriteria,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang  akan memberikan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  [1].  Beberapa  penelitian  telah dilakukan  dalam  pengambilan  keputusan menggunakan  Fuzzy  SAW  diantaranya sistem pendukung keputusan untuk penentuan  alat  kontrasepsi  dengan  metode Fuzzy  SAW  dengan  kriteria  berupa  faktor
Tujuan, Status kehamilan, Riwayat kesehatan,  Usia,  dan  Riwayat  menstruasi
yang semuanya memiliki
nilai ketidakpastian,  hasilnya  Fuzzy  SAW  dapat menganalisis nilai kecocokan antara alternatif    dengan  kriteria  dengan  nilai akurasi  82.50%  [4].  Jurnal  mengenai diagnosa  penyakit  kanker  payudara  dengan kriteria  erosi  pada  putting  dan  nipple discharge  menyebutkan  Fuzzy  SAW  dapat menentukan  penyakit  kanker  payudara dengan validasi sampai dengan 90% [8].

## 2 D ASAR T EORI
Telapak  tangan  bisa  menggambarkan kondisi serta kelainan-kelainan yang terdapat pada  organ-organ  tubuh  lainnya.  Melalui telapak tangan pasien, seorang herbalis dapat mengetahui berbagai penyakit serta kelainan yang  terjadi  dalam  organ  tubuh  seseorang. Bahkan  dalam  ilmu  refleksologi,  telapak tangan merupakan organ tubuh utama dalam pengobatan.  Pada  telapak  tangan  tertumpuk saraf-saraf  yang  terhubung  dengan  organ  – organ  dalam  tubuh,  dengan  melakukan pemijatan  (massage)  atau  pengurutan  pada telapak  tangan,  seorang  refleksiologis  (ahli refleksi)  meyakini dapat merangsang organ- organ tubuh tertentu sehingga gangguan atau penyakit  yang  terdapat  pada  organ  yang bersangkutan dapat disembuhkan [2].
Metode  FSAW  juga  merupakan  salah satu  metode  FMADM  yang  sederhana  dan paling  banyak  digunakan.  Metode  ini  juga mudah untuk disistemkan, karena mempunyai  algoritma  yang  tidak  terlalu rumit. Metode FSAW sering dikenal metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode FSAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari  rating  kinerja  setiap  alternatif  pada semua atribut[7]. Metode FSAW
membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan (𝑋) ke  suatu  skala  yang  dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang diberikan.
Langkah Penyelesaian FSAW mencakup [6]:
1) Menentukan kriteria yang akan digunakan sebagai referensi pembuatan keputusan.
2) Menentukan kesesuaian nilai tiap alternatif per kriteria.
3) Membuat  matriks  keputusan (𝑋) seperti persamaan 2.10.
Dengan    nilai x ij = (𝑎 ij , 𝑏 ij , 𝑐 ij ) ,  Nilai 𝑎 ij , 𝑏 ij , 𝑐 ij berdasarkan distribusi Triangular Fuzzy Number.
4) Menentukan defuzzifikasi nilai  setiap alternatif  pada  tiap  kriteria (𝑥 𝑖𝑗 ) ,  dengan persamaan 2.11.
Menghasilkan matriks (𝐸) seperti persamaan 2.12.
5) Melakukan  normalisasi  matriks E yang sudah  dilakukan defuzzifikasi sesuai  tipe atribut  (atribut benefits atau costs )  untuk mendapatkan  matriks 𝑅 ternormalisasi,
dengan persamaan 2.13.
Nilai-nilai 𝑟 𝑖𝑗 digunakan  untuk  mencari matriks 𝑅 ternormalisasi  seperti  persamaan
2.14.
6) Menentukan  nilai defuzzifikasi dan  nilai normalisasi  dari  bobot  setiap  kriteria. Proses  normalisasi  bobot  tiap  kriteria dilakukan dengan membagi nilai defuzzifikasi tersebut  dan  nilai  total defuzzifikasi.
7) Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif  menjadi  matriks (𝑉) dengan persamaan 2.15.
8) Melakukan perankingan hasil perhitungan matriks (𝑉) dan memilih alternatif terbaik dengan  nilai (𝑣 𝑖 ) terbesar.  Hasil  dari penentuan  nilai (𝑣 𝑖 ) untuk  alternatif (𝐴 𝑖 ) dapat  dipilih urutan dengan nilai terbesar sebagai best alternatif (𝐴 𝑖 ) menjadi solusinya.  Hasil  dari  perhitungan  yang lebih  besar  menunjukkan  alternatif 𝐴 𝑖 lebih diprioritaskan untuk dipilih.

## 3 A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Diagnosis
Gangguan
kesehatan ditentukan  dengan  enam  belas  kriteria diantaranya  berupa  Tingkat  banyaknya  urat berwarna  biru  pada  telapak  tangan,  Tingkat ruas  pertama  pada  jari  telunjuk  keriput, Tingkat kempot pada jari kelingking, Tingkat ruas pertama seluruh jari terlihat kembung,Tingkat  keringat  pada  tangan,
Tingkat kenyerian
pada tangan,
Kebengkokan  pada  seluruh  jari-jari  pada tangan, Warna gelap  dan merah pucat pada telapak  tangan  [5].  Semua  nilai  kriteria Diagnosis Gangguan kesehatan diambil dari
basis  data  rating  pasien  yang  sebelumnya telah dinput oleh Ahli Bekam .

## 3.1 P ENGUMPULAN D ATA
Data  gangguan  kesehatan  dan  Data
Kriteria berdasarkan diktat kuliah pengobatan thibbun nabawi [2] dan wawancara  kepada  Kepala  bekam  holistic center yang bertempat di Masjid Agung Jawa Tengah pada waktu penelitian bulan Agustus 2017  – Januari 2018  yang ditunjukkan pada lampiran  5  [5].  Data  Gangguan  Kesehatan terdapat  enam  gangguan  kesehatan  yang didiagnosa dari enam belas kriteria yang ada pada    telapak  tangan.  Data  gangguan kesehatan dapat dilihat pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Gangguan Kesehatan  [2] No Gangguan Kesehatan Indikasi terkuat 1 Gangguan  pada Kolesterol Ruas ujung jari berwarna  merah/lebih gelap  dibanding  ruas jari di sekitarnya, semakin gelap warnanya  menandakan kadar kolesterol di tubuh semakin tinggi. 2 Gangguan  pada Usus Besar Ruas  jari-jari  tangan berwarna gelap semakin gelap warnanya mengindikasikan sembelit  yang  diderita semakin parah. 3 Hormon tidak seimbang Telapak tangan berwarna  merah  pucat terdapat urat yang berwarna biru dan terlihat sangat mencolok. 4 Gangguan  pada Ginjal Ruas seluruh jari terlihat kembung/ bengkak, ruas pertama  jari  telunjuk keriput menandakan kurang air atau menahan air, sakit atau nyeri pada jari  –  jari  tangan,  ruas ujung-ujung jari
bengkok ke dalam
menandakan adanya masalah batu ginjal. 5 Daya tahan tubuh lemah Ujung jari manis terlihat bengkok, telapak tangan berwarna  hitam  legam menandakan kondisi daya  tahan tubuh lemah sistem  imunitas  tubuh yang rendah. 6 Gangguan  pada Jantung Telapak tangan berkeringat, jari kelingking bengkok keadaan  ini  biasanya mengindikasikan adanya permasalahan pada organ dalam jantung, jari tengah bengkok  keadaan  ini biasanya mengindikasikan adanya permasalahan pada organ pembungkus jantung.
Data  Kriteria  meliputi  Setiap  kriteria memiliki  tiga  pilihan  penilaian.  tiap  pilihan penilaian menggambarkan intesitas gangguan  kesehatan  yang  semakain  parah dan  Penilaian  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Kriteria Diagnosis Gangguan Kesehatan
[5] No  Kriteria Keterangan 1 Tingkat kegelapan pada ruas garis jari- jari Tidak gelap Sedikit gelap Sangat gelap 2 Tingkat kegelapan pada ruas garis telapak tangan Tidak gelap Sedikit gelap Sangat gelap 3 Tingkat kehitaman pada telapak tangan Tidak hitam Sedikit hitam Sangat hitam 4 Tingkat banyaknya urat berwarna biru pada telapak tangan Tidak terdapat urat berwarna biru Sedikit terdapat urat berwarna biru Sangat banyak terdapat urat berwarna biru 5 Tidak berwarna merah pucat Tingkat warna merah pucat pada telapak tangan Sedikit berwarna merah pucat Sangat berwarna merah pucat 6 Tingkat  warna merah pada ruas ujung jari Berwarna merah normal Berwarna merah dari ruas jari sekitarnya. Sangat berwarna merah dari ruas jari sekitarnya. 7 Tingkat Kebengkokan pada ibu jari Tidak bengkok Sedikit bengkok Sangat bengkok 8 Tingkat kebengkokan pada jari kelingking Tidak bengkok Sedikit bengkok Sangat bengkok 9 Tingkat kebengkokan pada jari tengah Tidak bengkok Sedikit bengkok Sangat bengkok 10 Tingkat kebengkokan ke dalam pada ujung- ujung jari Tidak bengkok Sedikit bengkok Sangat bengkok 11 Tingkat kebengkokan pada jari manis Tidak bengkok Sedikit bengkok Sangat bengkok 12 Tingkat ruas pertama pada jari telunjuk keriput Tidak keriput Sedikit keriput Sangat keriput 13 Tingkat kempot pada jari kelingking Tidak kempot Sedikit kempot Sangat kempot 14 Tingkat ruas pertama seluruh jari terlihat kembung Tidak kembung Sedikit kembung Sangat kembung 15 Tingkat keringat pada tangan Tidak Berkeringat Sedikit Berkeringat Sangat Berkeringat 16 Tingkat kenyerian pada tangan Tidak nyeri Sedikit nyeri Sangat nyeri

## 3.2 P EMBAGIAN R ATING K RITERIA
Pembagian Rating Kriteria
berdasarkan  tabel  3.2  terdapat  enam  belas kriteria.Kriteria  ini  akan  digunakan  dalam pembuatan  Sistem  Diagnosis  Gangguan Kesehatan  menggunakan  metode  FSAW. Dalam  Diagnosa  pasien    juga  terdapat
pembagian  rating  untuk  setiap  kriteria  [5]. Untuk  pembagian  Derajat  keanggotaan rating  kriteria  dan  nilai  Variabel  Lingustik sesuai  penuturan  oleh  Sagar,  Jayaswal,  & Kuswah. Derajat keanggotaan Rating Kriteria  Diagnosis  Gangguan  Kesehatan ditunjukkan pada Gambar 3.3 dan Tabel 3.4.

## Gambar 3.1 Derajat keanggotaan Rating Kriteria
Diagnosis Gangguan Kesehatan
Tabel 3.1 Variabel Lingustik Rating Kriteria Diagnosis Gangguan Kesehatan Rating Alternatif TFN Poor (P) (0.0,2.5 ,5) Fair (F) (2.5,5, 7.5) Good (G) (5, 7.5,10)

## 3.3 P EMBOBOTAN K RITERIA
Sistem Diagnosis Gangguan Kesehatan terdapat  bobot  pada  setiap  kriteria.  Nilai Alternatif pertama (kolesterol) untuk kriteria pertama (Tingkat kegelapan pada ruas garis- garis  jari-jari)  adalah Very  High, Semakin gelap  Tingkat  kegelapan  pada  ruas  garis- garis  jari-jari  menandakan  kadar  kolesterol ditubuh  semakin  tinggi  dan  seterusnya dijelaskan  pada  hasil  wawancara  yang ditunjukkan pada lampiran 6 dan pemberian nilai variabel linguistik berdasarkan penuturan oleh Sagar, Jayaswal, & Kuswah. Derajat  Keanggotaan  Bobot  Kepentingan Kriteria  Diagnosis  Gangguan  Kesehatan ditunjukkan pada gambar 3.4
Gambar 3.2 Derajat Keanggotaan Bobot Kepentingan Kriteria Diagnosis Gangguan Kesehatan
Tabel 3.2 Nilai Variabel Lingustik Bobot Kepentingan Kriteria Diagnosis Gangguan Kesehatan Bobot Kepentingan TFN Very Low (VL) (0.0;0.1;0.3) Low (L) (0.1;0.3;0.5) Medium (M) (0.3;0.5;0.7) High (H) (0.5;0.7; 0.9) Very High (VH) (0.7;0.9;1) 3.4 P ERHITUNGAN F UZZY SAW
Perhitungan  menggunakan  metode Fuzzy SAW  dilakukan  dengan  mengambil nilai  enam  gangguan  kesehatan  sebagai alternatif  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  3.5. yang  akan  akan  dipilih  untuk  dijadikan sebagai  tujuan  dari  Sistem  Diagnosis Gangguan Kesehatan.
Penyelesaian:
1. Penentuan kriteria yang digunakan sebagai  refrensi  pembuatan  keputusan adalah  hasil  wawancara  dengan  oleh Kepala bekam  holistic  center .  Kriteria berjumlah enam belas buah dengan bobot yang  berbeda  menyesuaikan  tingkat kepentingan  kriteria  pada  tiap  alternatif yang berjumlah enam.
2. Penyesuaian  nilai  alternatif  pada  setiap kriteria dilakukan pemetaan menjadi tabel nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  dan setiap kolom menunjukkan nilai kriterianya.
3. Tahap  selanjutnya  adalah  mengkonversi nilai variabel linguistik pada Tabel Bobot Kepentingan Kriteria Diagnosis Gangguan Kesehatan  menjadi nilai rating
kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.  Pengkonversian  nilai  variabel linguistik berdasarkan Tabel 3.4 Variabel Lingustik  dari  Bobot  Kepentingan  tiap Diagnosis  Gangguan  Kesehatan.  Hasil Pengkonversian  Rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 3.8.
Tabel 3.3 Nilai Rating Kecocokan untuk Alternatif tiap Kriteria.
4. Membentuk
matriks
keputusan
berdasarkan  tabel  rating  kecocokan  dari setiap  alternatif  pada  tiap  kriteria  yang sudah ditentukan disebut matriks X sesuai dengan  persamaan  2.10.  Dengan  nilai 𝑋 𝑖𝑗 = (𝑎 ij , 𝑏 ij , 𝑐 ij ) , Nilai 𝑎 ij , 𝑏 ij , 𝑐 ij berdasarkan distribusi Triangular  Fuzzy  Number .  Dimana 𝑖  = 1,2, . . . , 𝑚;  𝑗  =  1,2, . . . , 𝑛 .
𝑋 =
[ (0.7,0.9, 1)
(0.7,0.9, 1) (0.0,0.1 ,0.3)
(0.0,0.1 ,0.3)
(0.3, 0.5,0.7)
(0.0,0.1 ,0.3) (0.5,0.7, 0.9)
(0.7,0.9, 1)
(0.0,0.1 ,0.3)
(0.3, 0.5,0.7) (0.7,0.9, 1) (0.0,0.1 ,0.3) … … … … … … (0.0,0.1 ,0.3)
(0.0,0.1 ,0.3) (0.5,0.7, 0.9) (0.0,0.1 ,0.3)
(0.0,0.1 ,0.3) (0.7,0.9,1) … … … … … ⋯ (0.0,0.1 ,0.3) (0.3, 0.5,0.7) (0.0,0.1 ,0.3) (0.7,0.9, 1) (0.0,0.1 ,0.3) (0.0,0.1 ,0.3)]
5. Defuzzifikasi matriks X dilakukan perhitungan defuzzifikasi sesuai  pada persamaan 2.11 yaitu dengan rumus:
𝑒 𝑖𝑗 = (𝑎 𝑖𝑗 + 𝑏 𝑖𝑗 + 𝑐 𝑖𝑗 ) 3
Perhitungan defuzzifikasi matriks  keputusan adalah
𝑒 1 1 = 0.7 + 0.9 + 1.0 3 = 0.867 𝑒 1 2 = 0.5 + 0.7 + 0.9 3 = 0.7 𝑒 1 3 = 0.7 + 0.9 + 1.0 3 = 0.867 ⋮ 𝑒 1 16 = 0.0 + 0.1 + 0.3 3 = 0.133 Hasil perhitungan setiap 𝑒 ij disusun menjadi
matriks 𝐸 sesuai persamaan 2.12
𝐸 = [ 0.867
0.867 0.133 0.133 0.5 0.133 0.7 0.867 0.133 0,5 0,867 0,133 … … … … … … 0,133 0,133 0,7 0,133 0,133 0,867 … … … … … ⋯ 0.133 0,5 0,133 0.867 0,133 0,133]
6. Normalisasi  matriks  keputusan E dengan persamaan 2.13 yaitu dengan rumus :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑒 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑒 𝑖𝑗 )
Perhitungan  normalisasi  matriks  keputusan yang sudah dilakukan defuzzifikasi adalah
𝑟 1 1 = 0.867 0.867 = 1.00 𝑟 1 2 = 0.7 0.867 = 0,8073 𝑟 1 3 = 0,867 0.867 = 1.00
⋮
𝑟 1 16 = 0.133 0.867 = 0.1534
Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ) membentuk matriks ternomalisasi ( R ) 𝑅 = [ 1 1
0,1534 0.1534
0.5767 0.1534 0.8073 1 0,1534 0,5767 1 0,1534 … … … … … … 0,1534 0.1534 0,8073 0.5767 0.1534 1 … … … … … ⋯ 0,1534 0,5767 0,1534 1 0,1534 0,1534]
7. Menentukan  nilai  parameter  kriteria pengujian  setiap  bobot  tiap  kriteria, Pemberian nilai bobot kepentingan berdasarkan Tabel 3.3. Pembagian Rating Alternatif  Kriteria  Diagnosis  Gangguan Kesehatan  dengan  nilai  P  = Poor, F  = Fair, G  = Good .  Berikut  contoh  nilai parameter pengujian pada data sampel 1. Nilai  parameter  pengujian  dapat  dilihat pada tabel 3.9
Tabel 3.4 Nilai Parameter Pengujian Nilai  parameter Kriteria Pengujian
Kode kriteria ( 𝑪 𝒋 ) Kriteria
Bobot Kepentingan Nilai ( 𝑾 𝒋 )
𝑪 𝟏 Tingkat kegelapan pada ruas garis jari- jari Fair (2.5,5,7.5) 𝑪 𝟐 Tingkat kegelapan pada ruas garis telapak tangan
Good (5, 7.5,10) 𝑪 𝟑 Tingkat kehitaman pada telapak tangan
Good (5, 7.5,10) 𝑪 𝟒 Tingkat banyaknya urat berwarna biru pada telapak tangan Good (5, 7.5,10) 𝑪 𝟓 Tingkat warna merah pucat pada telapak tangan Good (5, 7.5,10) 𝑪 𝟔 Tingkat warna merah pada ruas ujung jari Good (5, 7.5,10)
𝑪 𝟕 Tingkat Kebengkokan pada ibu jari Poor (0.0,2.5,5) 𝑪 𝟖 Tingkat kebengkokan pada jari kelingking Poor (0.0,2.5,5) 𝑪 𝟗 Tingkat kebengkokan pada jari tengah Fair (2.5,5,7.5) 𝑪 𝟏𝟎 Tingkat kebengkokan ke dalam pada ujung-ujung jari Good (5, 7.5,10) 𝑪 𝟏𝟏 Tingkat kebengkokan pada jari manis Poor (0.0,2.5,5) 𝑪 𝟏𝟐 Tingkat ruas pertama pada jari telunjuk keriput Good (5, 7.5,10) 𝑪 𝟏𝟑 Tingkat kempot pada jari kelingking Poor (0.0,2.5,5) 𝑪 𝟏𝟒 Tingkat ruas pertama seluruh jari terlihat kembung. Poor (0.0,2.5,5) 𝑪 𝟏𝟓 Tingkat keringat pada tangan Fair (2.5,5,7.5) 𝑪 𝟏𝟔 Tingkat kenyerian pada tangan Fair (2.5,5,7.5)
Hasil    Penenentuan  nilai  parameter  kriteria pengujian dibentuk menjadi matriks U.
U= [ (2.5,5,7,5) (5,7.5,10) ⋮ (0.0, 2.5,5)
⋮ (2.5,5, 7.5) ] Defuzzifikasi matriks U dilakukan perhitungan defuzzifikasi sesuai pada persamaan 2.11. menghasilkan matriks V.
V=
[ 5 7,5 ⋮ 2,5 ⋮ 5 ]
Normalisasi  matriks V proses  normalisasi dilakukan
dengan membagi nilai
defuzzifikasi tersebut  dengan  nilai  total
defuzzifikasi . Menghasilkan matriks W .
W= [ 0,0588 0,0882 ⋮ 0,0294 ⋮ 0,0588 ]
8. Hasil  akhir  nilai  prefensi  ( 𝑉 𝑖 )  di  peroleh dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen baris  matriks  ternomalisasi  ( R )  dengan bobot ( W ) yang bersesuain elemen kolom matriks ( W ).
Penentuan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif  dengan  menjumlahkan  perkalian matriks  ternormalisasi (𝑅) dengan  bobot ternormalisasi (𝑊) . Nilai preferensi mengacu pada persamaan
𝑣 𝑖 =   ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 . 𝑤 𝑗
Perhitungan akhir untuk Diagnosis Gangguan kesehatan adalah 𝑉 1 = ( 1 ∗ 0,0588) + (0.8073 ∗ 0,0882) + ⋯ + (0,1534 ∗ 0,0294) + ⋯ + (0.1534 ∗ 0,0588)
𝑉 1 = 0,464652
.
.
.
𝑉 6 = (0.1534 ∗ 0,0588) + (0,1534 ∗ 0,0882) + ⋯ + (1 ∗ 0,0294) + ⋯
+ (0,3460 ∗ 0,0588) 𝑉 6 = 0,389952
9. Perankingan  alternatif  dapat  dilihat  pada tabel 3.10.
Tabel 3.5 Hasil Perankingan Perhitungan Fuzzy SAW
Berdasarkan pada tabel 3.10, nilai preferensi dapat dijadikan acuan   memperoleh ranking dari  sejumlah  alternatif.  Alternatif 𝐴 1 Gangguan  pada  Kolesterol  memiliki  nilai preferensi tertinggi yaitu 0,464652.

## 4 P ENGUJIAN
Hasil  eksperimen  yaitu  implementasi Bobot  kriteria  Sistem  Diagnosis  Gangguan Kesehatan  melalui  Telapak  Tangan  pada Fuzzy SAW dengan kriteria yang digunakan Tingkat  kegelapan  pada  ruas  garis  jari-jari, Tingkat  kegelapan  pada  ruas  garis  telapak tangan,  Tingkat  kehitaman  pada  telapak tangan,  Tingkat  banyaknya  urat  berwarna biru  pada  telapak  tangan,  Tingkat  warna merah  pucat  pada  telapak  tangan,  Tingkat warna  merah  pada  ruas  ujung  jari,Tingkat Kebengkokan  pada ibu jari,  Tingkat kebengkokan  pada  jari  kelingking,  Tingkat kebengkokan  pada  jari  tengah,  Tingkat
No  Alternatif (𝑨 𝒊 )
Gangguan  Preferensi (𝒗 𝒊 ) Ranking 1 𝐴 1 Gangguan Pada Kolesterol 0,464652 1 2 𝐴 2 Gangguan pada Usus Besar 0,402402 3 3 𝐴 3 Hormon tidak seimbang 0,379809 5 4 𝐴 4 Gangguan pada Ginjal 0,414852 2 5 𝐴 5 Daya tahan tubuh Lemah 0,377502 6 6 𝐴 6 Gangguan pada Jantung 0,389952 4
kebengkokan  ke  dalam  pada  ujung-ujung jari,   Tingkat  kebengkokan  pada  jari  manis, Tingkat  ruas  pertama  pada  jari  telunjuk keriput, Tingkat kempot pada jari kelingking, Tingkat  ruas  pertama  seluruh  jari  terlihat kembung,  Tingkat  keringat  pada  tangan, Tingkat kenyerian pada tangan dengan bobot Gangguan Kesehatan sesuai  dengan  Tabel 3.8 sehingga pada proses Diagnosis didapatkan  nilai  preferensi  dari  perhitungan Fuzzy SAW.  Nilai  preferensi  yang  tertinggi pada  setiap  alternatif  akan  dipilih  sebagai hasil  Diagnosis  Gangguan  kesehatan  yang diderita  oleh  pasien.  Hasil  Diagnosis  sesuai dengan bobot kriteria ditunjukkan pada Tabel 4.3.
Tabel 4.1 Hasil Seleksi Menggunakan Fuzzy SAW No Nama Pasien Kelas Aktual Kelas Prediksi 1 Sampel 1 𝐴 1 𝐴 1 2 Sampel 2 𝐴 2 𝐴 2 3 Sampel 3 𝐴 3 𝐴 3 4 Sampel 4 𝐴 4 𝐴 4 5 Sampel 5 𝐴 5 𝐴 5 6 Sampel 6 𝐴 6 𝐴 6 7 Sampel 7 𝐴 1 𝐴 1 8 Sampel 8 𝐴 2 𝐴 5 9 Sampel 9 𝐴 3 𝐴 3 10 Sampel 10 𝐴 4 𝐴 4 11 Sampel 11 𝐴 5 𝐴 5 12 Sampel 12 𝐴 6 𝐴 6 13 Sampel 13 𝐴 1 𝐴 1 14 Sampel 14 𝐴 2 𝐴 5 15 Sampel 15 𝐴 3 𝐴 3 16 Sampel 16 𝐴 4 𝐴 4 17 Sampel 17 𝐴 5 𝐴 5 18 Sampel 18 𝐴 6 𝐴 6 19 Sampel 19 𝐴 1 𝐴 2 20 Sampel 20 𝐴 2 𝐴 2 21 Sampel 21 𝐴 3 𝐴 3 22 Sampel 22 𝐴 4 𝐴 4 23 Sampel 23 𝐴 5 𝐴 2 24 Sampel 24 𝐴 6 𝐴 6
No Nama Pasien Kelas Aktual Kelas Prediksi 25 Sampel 25 𝐴 1 𝐴 1 26 Sampel 26 𝐴 2 𝐴 2 27 Sampel 27 𝐴 3 𝐴 3 28 Sampel 28 𝐴 4 𝐴 4 29 Sampel 29 𝐴 5 𝐴 2 30 Sampel 30 𝐴 6 𝐴 6 31 Sampel 31 𝐴 1 𝐴 1 32 Sampel 32 𝐴 2 𝐴 2 33 Sampel 33 𝐴 3 𝐴 3 34 Sampel 34 𝐴 4 𝐴 4 35 Sampel 35 𝐴 5 𝐴 5 36 Sampel 36 𝐴 6 𝐴 6
Tabel  4.3  menghasilkan  31  yang  diprediksi benar,  dan  5  yang  diprediksi  tidak  benar. Accuracy dan error rate dari    implementasi FSAW dapat dihitung menggunakan confussion matrix . Confussion matrix ditunjukkan pada tabel 4.4.
Tabel 4.2 Confusion Matrix Berdasarkan Kelas Aktual dan Kelas Prediksi Diagnosis Gangguan Kesehatan Kelas
Aktual Kelas Prediksi 𝑨 𝟏 𝑨 𝟐 𝑨 𝟑 𝑨 𝟒 𝑨 𝟓 𝑨 𝟔 𝑨 𝟏 5 1 𝑨 𝟐 4 2 𝑨 𝟑 6 𝑨 𝟒 6 𝑨 𝟓 2 4 𝑨 𝟔 6
Perhitungan Akurasi :
Adapun  perhitungan accuracy dan error terhadap hasil dari sistem diagnosis gangguan  kesehatan  menggunakan  metode fuzzy SAW adalah sebagai berikut :
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 𝑥 100% = 5 + 4 + 6 + 6 + 4 + 6
36 𝑥 100% = 86,11%
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 𝑥 100%
= 1+2+2 36 𝑥 100%
= 13,89 %

## 5 K ESIMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan yang didapatkan dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah : 1. Dihasilkannya Sistem Diagnosis Gangguan  Kesehatan  melalui  Telapak Tangan.  Sistem  ini  dibuat  dengan menggunakan  metode Fuzzy  Simple
Additive Weighting sehingga dapat melakukan perangkingan
terhadap alternatif  gangguan  kesehatan  dengan kriteria-kriteria  tertentu  yang  digunakan pada proses Diagnosis Gangguan kesehatan melalui Telapak Tangan.
2. Pembobotan kriteria dengan
membandingkan  kelas  aktual  dan  kelas prediksi menghasilkan tingkat keakuratan sistem  mencapai 86,11% dan error 13,89 % dengan  perhitungan confussion matrix .
Saran-saran    yang  dapat  diberikan  untuk pengembangan lebih lanjut, yaitu: 1. Saran  yang  dapat  diberikan  untuk
penelitian
selanjutnya adalah
mengembangkan  sistem  sehingga  dapat diakses secara mobile.
2. Pasien dapat melakukan Diagnosis
Gangguan  kesehatan  melalui  Telapak Tangan secara mandiri melalui web tanpa pergi ke bekam holistic center.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Alfa Saleh, R. E. S. H. K., 2014. Metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (SAW)  Dalam  Menentukan  Kualitas
Kulit  Ular  Untuk  Kerajinan  Tangan (Studi  Kasus:CV.Asia  Exotica  Medan). Seminar  nasional  Informatika,  pp.  18- 22.
[2] Basthotan,  L.  C.,  2010.  Filosofi pengobatan  thibbun  nabawi,  fatalogi penyakit  dan  diagnosis  penyakit  secara holistik.  Semarang:  Basthotan  Learning Center.
[3] Gustriansyah,  R.,  Sunardi,  H.  & Suhandi,  N.,  2014.  Pembangunan  M- Bekam  Berbasis  Sistem  Pakar.  Jurnal Ilmiah  Informatika  Volume  5  No.1,  p.
41.
[4] Rahman,  I.,  2016.  Sistem  Pendukung
Keputusan  Penentuan  Alat  Kontrasepsi Bagi Akseptor KB menggunakan Metode Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW), Semarang: Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro.
[5] Rudi, 2018. Penentuan Gangguan Kesehatan  Bekam  Learning  Center.
[Wawancara] (22 1 2018).
[6] Sagar,  M.  K.,  Jayaswal,  P.  &  Kuswah, K., 2013. Exploring fuzzy SAW method for  maintenance  strategy  selection problem of material handling equipment..  International  Journal  of Current Engineering and Technology 3, p. 600–605.
[7] Setiaji,  P.,  2008.  Sistem  Pendukung Keputusan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting. Kudus: Universitas Muria Kudus.
[8] Zukarnaini, i., 2013. Diagnosa Penyakit
Kanker Payudara Dengan Menggunakan Sistem Fuzzy Attribute Decision Making. Jurnal Informatika, pp. 53-56.