## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 14-20 ISSN 2721-0715 (media online)

## Penerapan Metode Sugeno dalam Menganalisa Gangguan Jiwa Multiple Identity Disorder

## Irwan Gulo
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: irwangulo@email.com
Abstrak− Multiple  identity  disorder  (sebelumnya dikenal  sebagai  gangguan  kepribadian  majemuk)  adalah  gangguan jiwa  yang disebabkan oleh trauma parah pada masa kanak-kanak (3-11 tahun) dan remaja (12-18 tahun). Seseorang dapat diketahui bahwa benar mengidap penyakit gangguan jiwa multiple identity disorder maka penderita harus berkonsultasi pada dokter spesialis untuk di diagnosa terlebih dahulu. Dalam hal ini tidak semua penderita tidak mempunyai kesempatan untuk dapat berkonsultasi dengan dokter secara langsung dikarenakan faktor kesibukan ataupun biaya konsultasi yang mahal. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk  memberikan  solusi  penyelesaian  masalah  diatas  adalah  memanfaatkan  sebuah  aplikasi  atau  sistem  pakar  yang  dapat melakukan  diagnosa  gangguan  jiwa  tersebut.Dalam  proses  penalaran  maka  digunakan  metode  fuzzy  inference  system  Takagi- Sugeno-Kang, dimana logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatua ruang input ke dalam suatu ruang output. Dalam logika fuzzy terdapat beberapa proses yaitu penentuan himpunan fuzzy, penerapan aturan if-then dan proses inferensi fuzzy. Sistem yang telah dirancang dapat mampu memberikan hasil diagnosa yang optimum sesuai dengan hasil dari pakar yang dapat membantu pendamping penderita untuk melakukan diagnosa.
Kata Kunci: Multiple Identity Disorder, Sistam Pakar, Logika Fuzzy, Fuzzy Inference Sytem Takagi-Sugeno-Kang
Abstract− Multiple identity disorder (previously known as multiple personality disorder) is a mental disorder caused by severe trauma in childhood (3-11 years) and adolescents (12-18 years). Someone can be known that true suffering from multiple identity disorder mental illness, the sufferer must consult a specialist doctor to be diagnosed first. In this case not all sufferers do not have the opportunity to consult a doctor directly because of busyness or expensive consultation fees. One effort that can be done to provide solutions to solving the problem above is to use an application or expert system that can diagnose the mental disorder. In the reasoning process, the Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference system method is used, where fuzzy logic is an appropriate way to map an input space into an output space. In fuzzy logic there are several processes, namely the determination of fuzzy sets, the application of if-then rules and the fuzzy inference process. The system that has been designed can be able to provide optimum diagnostic results in accordance with the results of experts who can help patients to make a diagnosis.
Keywords : Multiple Identity Disorder, Expert System, Fuzzy Logic, Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Inference Sytem System

## 1. PENDAHULUAN
Multiple identity disorder (sebelumnya dikenal sebagai gangguan kepribadian majemuk) adalah gangguan jiwa yang disebabkan  oleh  trauma  parah  pada  masa  kanak-kanak  (3-11  tahun)  dan  remaja  (12-18  tahun).  Individu  biasanya mengalami  pengalaman traumatis yang cukup ekstrem  dan terjadi berulang kali yang mengakibatkan terbentuknya dua atau lebih kepribadian yang berbeda. Masing-masing kepribadian dengan ingatan sendiri, kepercayaan, perilaku, pola  pikir,  serta  cara  melihat  lingkungan  dan  diri  mereka  sendiri.  Setidaknya  dua  kepribadian  ini  secara  berulang memegang kendali penuh atas tubuh si individu [1].
Seseorang  dapat  diketahui  bahwa  benar  mengidap  penyakit  gangguan  jiwa multiple  identity  disorder maka pendamping penderita harus berkonsultasi  pada seorang dokter spesialis psikologi  atau psikiater untuk  di diagnosa terlebih dahulu. Dalam  hal ini tidak semua penderita mempunyai kesempatan untuk dapat berkonsultasi dengan dokter secara  langsung  dikarenakan  faktor  kesibukan  ataupun  biaya  yang  cukup  mahal.  Salah  satu  upaya  yang  dapat dilakukan untuk memberikan solusi penyelesaian masalah di atas adalah memanfaatkan sebuah aplikasi pakar yang dapat melakukan diagnosa gangguan jiwa multiple identity disorder . Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik di rancang agar dapat  menyelesaikan suatu  permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari  para ahli. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  (Expert  System)  adalah  sistem  komputer  yang  ditunjukan  untuk  meniru  semua  aspek  (emulates) kemampuan pengambilan keputusan (decision  making) seorang pakar [1]. Menurut  Durkin  yang dimaksud dengan sistem pakar adalah program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang diselesaikan seorang pakar. Sedangkan Sistem Pakar menurut Ignizio adalah suatu model dan prosedur yang berkaitan dalam suatu domain tertentu, yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar [2]. Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bidang  teknik  kecerdasan  buatan  yang  cukup  diminati  karena  penerapannya dibebagai  bidang  baik  bidang  ilmu  pengetahuan maupun  bisnis  yang  terbukti  sangat  membantu  dalam  mengambil

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 14-20

## ISSN 2721-0715 (media online)
keputusan  dan  sangat  luas  penerapannya.  Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  agar  dapat melakukan penalaran seperti layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu [3]. Ada enam komponen yang membentuk suatu sistem pakar sebagai berikut :
1. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
2. Basis Data (data base)
3. Mesin Inferensi (Inference Engine)
4. Antar Muka Pemakai (User Interface)
5. Working Memory
6. Explanation Facility.
2.2 Diagnosa
Proses diagnosa medis merupakan langkah pertama yang dilakukan untuk menangani suatu penyakit. Proses diagnosa adalah  proses  yang  dilakukan  seorang  ahli  kesehatan  untuk  menentukan  jenis  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien, kemudian  menentukan  diagnosis  penyakit  pasien  tersebut  sehingga  dapat  memberi  pengobatan  yang  tepat  dengan jenis penyakit ( etiologik ) maupun gejalanya ( simptomatik ) [5]. Diagnosa dilakukan berdasarkan prinsip bahwa suatu penyakit  dapat  di  kenali  dengan  memperhatikan  ciri  gejala  klinis  pada  tubuh  pasien  yang  ditimbulkan  penyakit tersebut.

## 2.3 Gangguan Jiwa
Gangguan  mental  atau  penyakit  kejiwaan  adalah  pola psikologis atau perilakuyang  pada  umumnya  terkait dengan stres atau kelainan mental yang tidak dianggap sebagai bagian dari perkembangan normal manusia. Gangguan tersebut didefinisikan sebagai kombinasi afektif, perilaku, komponen kognitifatau persepsi yang berhubungan dengan fungsi  tertentu  pada  daerah otak atau sistem  saraf yang  menjalankan  fungsi  sosial  manusia.  Penemuan  dan pengetahuan tentang kondisi kesehatan mental telah berubah sepanjang perubahan waktu dan perubahan budaya, dan saat ini masih terdapat perbdaan tentang definisi, penilaan dan klasifikasi, meskipun kriteria pedoman standar telah digunakan  secara  luas.  Lebih  dari  sepertiga  orang  di  sebagian  besar  negara-negara  melaporkan  masalah  pada  satu waktu pada hidup mereka yang memenuhi kriteria salah satu atau beberapa tipe umum dari kelainan mental [6].

## 2.4 Metode Fuzzy Logic
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output . Logika fuzzy atau  sistem fuzzy memiliki  kemampuan untuk  mengembangkan  sistem  intelijen  dalam  lingkungan  yang  tak pasti. Dalam logika fuzzy terdapat beberapa proses yaitu penentuan himpunan fuzzy, penerapan aturan IF-THEN dan proses inferensi fuzzy . Salah satu  cara yang dapat  digunakan untuk  mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang dapat digunakan, yaitu [7]:
1. Representasi linier
Pada  representasi  linier,  pemetaan input ke  derajat  keanggotaannya  digambarkan  sebagai  garis  lurus.  Ada  2 keadaan  himpunan fuzzy yang  linier.  Pertama,  Kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai  domain  yang  memiliki derajat  keanggotaan  nol [0]  bergerak  ke  kanan  menuju  nilai  domain  yang  memilki  derajat  keanggotaan  lebih tinggi. Gambar 2.2 menunjukkan fungsi representasi linier naik.

## Gambar 1. Representasi linier naik
Sumber: Kusumadewi, S., 2003[7] Fungsi Keanggotaan :
Kedua,  Garis  lurus  dimulai  dari  nilai  domain  dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat. Keanggotaan lebih rendah. Gambar 2.3 menunjukkan fungsi representasi linier turun.
µ[x] = {
0; (𝑥−𝑎) (𝑏−𝑎) 1; ; 𝑥 ≤ 𝑎 a < x < b (1)
x ≥ 𝑏

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 14-20

## ISSN 2721-0715 (media online)
Gambar 2. Representasi Linier Turun
Sumber: Kusumadewi, S., 2003[7] Fungsi Keanggotaan :
2. Representasi kurva segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier) seperti terlihat pada Gambar 2.4.
Gambar 3. Representasi Linier Turun
Sumber: Kusumadewi, S., 2003[7] Fungsi keanggotaan :
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 de fuzzy untuk  mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem. 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.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Multip  Gangguan  jiwa  Multiple  identity  disorder  (sebelumnya  dikenal  sebagai  gangguan  kepribadian  majemuk) adalah  gangguan  jiwa  yang  disebabkan  oleh  trauma  parah  pada  masa  kanak-kanak.  Gangguan  jiwa  ini  dapat menyebabkan si individu mengalami kecemasan dan depresi serta menyakiti diri sendiri.  Untuk mengetahui bahwa seseorang benar menderita gangguan jiwa tersebut maka dilakukan diagnosa dengan melihat berbagai gejala-gejala yang di alami si individu. Dalam merancangan aplikasi ini, dilakukan beberapa tahapan analisa yaitu  dengan:
1. Mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan  untuk  membangun  sistem  yaitu  berupa  jenis-jenis  gejala  yang dialami.
2. Menerapkan metode fuzzy sugeno dalam mendiagnosa gejala gangguan jiwa multiple identity disorder.
3. Merancang aplikasi diagnosa gangguan jiwa multiple identity disorder.
Gejala-gejala multiple identity disorder dirangkum menjadi sembilan (9) gejala yang umum terlihat pada penderita gangguan jiwa multiple identity disorder, gejala tersebut dapat dilihat pada tabel 1. Kumpulan gejala ini digunakan untuk mengetahui gangguan jiwa  yang di derita dan tingkat keparahannya..

## 3.1 Basis Pengetahuan
Representasi pengetahuan adalah metode yang digunakan untuk pengkodean pengetahuan (Knowledge Base) sistem pakar. Dalam mempresentasikan pengetahuan dalam Software kecerdasan buatan terdapat banyak metode yang dapat
µ[x] = { (𝑏−𝑥) (𝑏−𝑎) 0; ; a ≤ x < b (2) x ≥ 𝑏 µ[x] = { 0; (𝑥 − 𝑎)/(𝑏 − 𝑎)
(𝑏 − 𝑥)/(𝑐 − 𝑏) ; ; x ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 a < 𝑥 < 𝑏 (3)
b ≤ 𝑥 < 𝑐

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 14-20

## ISSN 2721-0715 (media online)
dipilih. Pemilihan metode ini tergantung pada permasalahan, tingkat pengetahuan dan juga tipe dari pengetahuan yang akan dipresentasikan.
Gangguan jiwa multiple identity disorder diasumsikan sebagai obyek, dan gejala-gejala gangguan jiwa multiple identity disorder diasumsikan sebagai daftar atribut . Berdasarkan asumsi dari pakar dan penerapan dari logika fuzzy (logika kekaburan) maka range interval dibagi menjadi  3 kategori, yaitu ringan dengan kisaran (0,0 ≤ 𝑎 ≤ 0,4), agak parah dengan kisaran (0,3 ≤ 𝑎 ≤ 0,7) , dan parah dengan kisaran (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) . Data range interval pada tiap gejala dapat dilihat pada gambar 4.
1
Ringan Agak Parah Parah
Gambar 4. Range interval pada tiap gejala
Berikut adalah gejala beserta bobot nilai interval setiap gejala. Bobot nilai interval didapatkan dari pengalaman pakar pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Gejala-gejala multiple identity disorder Kode Gejala Gejala Interval G1 Munculnya dua atau lebih kepribadian berbeda-beda yang secara bergiliran mengambil alih atau kendali atas diri penderitanya. 0,8 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G2 Masing-masing dari kepribadian memiliki pola pikir, kebiasaan, gaya berbicara, ciri fisik, bahkan gaya tulisan yang berbeda-beda. 0,8 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G3 sering merasa bersalah, hingga agresif dapat muncul. 0,8 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G4 Perubahan mood ( mood swings ), serangan panik, fobia. 0,6 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G5 sakit kepala berlebihan, serta disfungsi ereksi. 0,8 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G6 Gangguan makan, gangguan tidur (seperti insomnia dan berjalan saat tidur). 0,8 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G7 Mengalami depresi dan kecemasan berlebihan. 0,7 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G8 Perilaku menyakiti diri sendiri seperti mengiris bagian tubuh dan lainnya 0,8 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1) G9 Merasa bahwa lingkungan sekitar adalah suatu yang asing, aneh atau tidak nyata. 0,6 (0,6 ≤ 𝑎 ≤ 1)
Sumber : dr. Mawar G. Tarigan, SpKJ[11]
Untuk tingkat keparahan penyakit dibagi menjadi 4 kategori, yaitu ringan dengan kisaran (0 ≤ 𝑎 ≤ 25%) , agak parah dengan  kisaran  (25,1% ≤ 𝑎 ≤ 50%), parah dengan kisaran (50,1% ≤ 𝑎 ≤ 75%), sangat  parah  dengan  kisaran (75,1% ≤ 𝑎 ≤ 100%) . Data range interval tingkat keparahan gangguan jiwa dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Range interval tingkat keparahan gangguan jiwa
Sumber : dr. Mawar G. Tarigan, SpKJ[11]
Berikut adalah solusi dari setiap range tingkat keparahan gangguan jiwa multiple identity disorder dapat dilihat pada tabel 2. dibawah ini :
Tabel 2. Tabel solusi Range interval Solusi 0-25 Psikofarmologi (terapi kejiwaan melibatkan penggunaan obat-obatan) Ringan
Agak Parah Parah Sangat
Parah 0 0,3 0,4 0,6  0,7 0,1 0 25 50 75
100

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 14-20 ISSN 2721-0715 (media online)
25-50 Hipnoterapi 50-75 Psikoterapi (jenis terapi dalam psikologi) 75-100 Rehabilitasi (ditempatkan di lembaga rehabilitasi atau rumah sakit jiwa)
Sumber : dr. Mawar G. Tarigan, SpKJ[11]
Berikut adalah aturan  ( rule ) yang didapatkan berdasarkan penyakit berjumlah 9 aturan, dapat dilihat pada tabel aturan 3 :
Tabel 3. Aturan ( rule ) Aturan Gejala (IF) Penyakit (THEN) 1 G1 Multiple Identity Disorder 2 G1 AND G2 Multiple Identity Disorder 3 G1 AND G2 AND G3 Multiple Identity Disorder 4 G1 AND G2 AND G3 AND G4 Multiple Identity Disorder 5 G1 AND G2 AND G3 AND G4 AND G5 Multiple Identity Disorder 6 G1 AND G2 AND G3 AND G4 AND G5 AND G6 Multiple Identity Disorder 7 G1 AND G2 AND G3 AND G4 AND G5 AND G6 AND G7 Multiple Identity Disorder 8 G1 AND G2 AND G3 AND G4 AND G5 AND G6 AND G7 AND G8 Multiple Identity Disorder 9 G1 AND G2 AND G3 AND G4 AND G5 AND G6 AND G7 AND G8 AND G9 Multiple Identity Disorder

## 3.3 Implementasi Metode Fuzzy Sugeno
Berikut ini adalah contoh kasus dan solusi penyelesaiannya dalam mendignosa gejala gangguan jiwa multiple identity disorder . 1. Pembentukan himpunan fuzzy / fuzzyfikasi Tahapan ini merupakan tahapan untuk mengubah variabel numerik (variabel non fuzzy ) berupa bobot nilai, batas interval  minimum dan maksimum  dari gejala yang dipilih menjadi variabel  linguistik (variabel fuzzy ) dengan rumus fuzzifikasi sehingga didapatkan nilai fuzzy.
Contoh proses fuzzifikasi sebagai berikut. User memilih gejala :
Tabel 4. Contoh kasus Kode Gejala Gejala User Ya Tidak G1 Munculnya dua atau lebih kepribadian berbeda-beda yang secara bergiliran mengambil alih atau kendali atas diri penderitanya. ✓ G2 Masing-masing dari kepribadian memiliki pola pikir, kebiasaan, gaya berbicara, ciri fisik, bahkan gaya tulisan yang berbeda-beda. ✓ G3 sering merasa bersalah, hingga agresif dapat muncul. ✓ G4 Perubahan mood ( mood swings ), serangan panik, fobia. ✓ G5 sakit kepala berlebihan, serta disfungsi ereksi. ✓ G6 Gangguan makan, gangguan tidur (seperti insomnia dan berjalan saat tidur). ✓ G7 Mengalami depresi dan kecemasan berlebihan. ✓ G8 Perilaku menyakiti diri sendiri seperti mengiris bagian tubuh dan lainnya ✓ G9 Merasa bahwa lingkungan sekitar adalah suatu yang asing, aneh atau tidak nyata. ✓
a. Selanjutnya dilakukan proses fuzzifikasi (G1) : µ a (x) = 0 , x ≤ 0,6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 1
(0,8-0,6 / (0,8-0,6)   ;  0,6 ≤  𝑥  ≤ 0,8
(1-0,8) / (1-0,8)  ;  0,8 ≤  𝑥  ≤ 1 Lalu masukkan nilai 0,8 ke dalam proses fuzzyfikasi X=0,8 maka (0,8-0) / (0,8-0)= 0,8/0,8= 1 Jadi hasil nilai untuk gejala G1 adalah 1 b. Selanjutnya dilakukan proses fuzzifikasi (G2) :
µ a (x) =0 x ≤ 0,6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 1 (0,8-0,6 / (0,8-0,6)   ;  0,6 ≤  𝑥  ≤ 0,8 1-0,8) / (1-0,8)  ;  0,8 ≤  𝑥  ≤ 1
Lalu masukkan nilai 0,8 ke dalam proses fuzzyfikasi X=0,8 maka (0,8-0) / (0,8-0)= 0,8/0,8= 1 Jadi hasil nilai untuk gejala G2 adalah 1 c. Selanjutnya dilakukan proses fuzzifikasi (G3) :

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 14-20

## ISSN 2721-0715 (media online)
µ a (x) = 0, x ≤ 0,6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 1
(0,8-0,6 / (0,8-0,6)   ;  0,6 ≤  𝑥  ≤ 0,8
(1-0,8) / (1-0,8)  ;  0,8 ≤  𝑥  ≤ 1
Lalu masukkan nilai 0,8 ke dalam proses fuzzyfikasi X=0,8 maka (0,8-0) / (0,8-0)= 0,8/0,8= 1 Jadi hasil nilai untuk gejala G3 adalah 1 d. Selanjutnya dilakukan proses fuzzifikasi (G4) :
µ a (x) = 0 , x ≤ 0,6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 1
(0,6-0,6 / (0,8-0,6)     ; 0,6 ≤  𝑥  ≤ 0,8
(1-0,6) / (1-0,6)  ;  0,8 ≤  𝑥  ≤ 1
Lalu masukkan nilai 0,8 ke dalam proses fuzzyfikasi X=0,6, maka (0,6-0)/ (0,8-0)= 0,6/0,8= 0,75 Jadi hasil nilai untuk gejala G4 adalah 0,75 e. Selanjutnya dilakukan proses fuzzifikasi (G5) :
µ a (x) = 0, x ≤ 0,6 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 1
(0,8-0,6 / (0,8-0,6)   ;  0,6 ≤  𝑥  ≤ 0,8
(1-0,8) / (1-0,8)  ;  0,8 ≤  𝑥  ≤ 1 Lalu masukkan nilai 0,8 ke dalam proses fuzzyfikasi
X=0,8 maka (0,8-0) / (0,8-0)= 0,8/0,8= 1 Jadi hasil nilai untuk gejala G5 adalah 1
2. Aplikasi fungsi implikasi
Pembentukan aturan premis pada sistem pakar ini IF gejala= (G1 AND G2 AND G3 AND G4 AND G5) THEN penyakit = multiple identity disorder . Berdasarkan aturan yang telah dibentuk pada tahap akuisisi pengetahuan didapatkan sebanyak 9 aturan.
3. Defuzzifikasi
Tahapan  ini merupakan tahapan akhir dari logika fuzzy dimana setelah dilakukan fuzzyfikasi pada tiap gejala yang dipilih, kemudian dari gejala-gejala tersebut diproses berdasarkan aturan dari fungsi implikasi yang telah dibuat sehingga didapatkan hasil penyakit
WA  = (F.G1 x BN.G1)+(F.G2 x BN.G2)+(F.G3 x BN.G3)+(F.G4 x BN.G4)+(F.G5 x BN.G5) (F.G1+F.G2+F.G3+F.G4+F.G5+)
= (1 𝑥 0,8)+(1 𝑥 0,8)+(1 𝑥 0,8)+ (0,75  𝑥 0,6)+(1 𝑥 0,8)
1+1+1+0,75+1
= 0,8+0,8+0,8+0,45+0,8
4,75
= 3,65 4,75 = 0,7684 Tingkat keparahan penyakit =0,7684 x 100% =76,84  % (Sangat Parah) Dengan keterangan , F.G1 adalah nilai fuzzifikasi dari gejala dan BN.G1 adalah bobot nilai linguistik yang dimiliki oleh setiap gejala.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perumusan masalah pada penelitian dengan judul sistem pakar diagnosa gangguan jiwa multiple identity disorder dengan metode sugeno maka kesimpulannya dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Telah  diperoleh  beberapa  gejala  untuk  mendiagnosa  gangguan  jiwa  multiple  identity  disorder  dengan  metode sugeno
2.  Penerapan metode sugeno pada sistem pakar diagnosa gangguan jiwa multiple identity disorder dilakukan dengan beberapa tahap yaitu pembentukan himpunan fuzzy, aplikasi fungsi implikasi dan defuzzifikasi. Hasil perhitungan metode Sugeno menghasilkan nilai tingkat keparahan dan persentase keyakinan terhadap gangguan jiwa multiple identity disorder.
3.  Perancangan  sistem  pakar  diagnosa  gangguan  jiwa  multiple  identity  disorder  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman Visual Studio 2008 yang di integrasikan dengan basis data MySQL. Dengan adanya aplikasi sistem pakar  dapat  mempermudah  para  pengguna  atau  pemakai  aplikasi  untuk  mengetahui  gejala  multiple  identity disorder.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Santrock, J. W. (2007). Child Development. New York –McGrawHill[online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Gangguan_mental
[2]   Masna Jumiyati, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit TB Paru Pada Anak Dengan Metode Logika Fuzzy Berbasis Android”, semanTIK, Vol.1, No.1, Jan-Jun, pp. 25-32

## Journal of Pharmaceutical and Health Research
Vol 1, No 1, Februari 2020, pp. 14-20 ISSN 2721-0715 (media online)
[3]   Anita Desiani & Muhammad Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: C.V Andi Offset. 2005 [4]   Rika Rosnelly, Sistem Pakar, Yogyakarta: C.V Andi Offset. 2011
[5]   IR. H. A.Juanda. TORCH Akibat dan Solusinya[online]. Available FTP: https://books.google.co.id/books?id=SIionRwiX8gC&dq=proses+diagnosa+adalah+yang+dilakukan+oleh+ahli+kesehatan +untuk+menentukan+jenis+penyakit&source=gbs_navlinks_s
[6]   Monika Nanda, (2017, September 6). Mengenal Kepribadian Ganda[online]. Available : https://hellosehat.com/hidup- sehat/psikologi/mengenal-gangguan-disosiatif-kepribadian-ganda/
[7]   Sri Kusuma Dewi -dkk, Fuzzy Multi Attribute Decision Making Yogyakarta, Graha Ilmu. 2006
[8]   Oetomo, Budi Sutedjo Dharma, Perencanaan dan pengembangan sistem informasi, Yogyakarta: Andi.2002
[9]   Rosa A. S-M. Salahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak,Yogyakarta: Informatika. 2011 [10]   P. Rahmat, Langsung Bisa Visual Basic.net 2008, 2nd ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2009.
[11]   dr. Mawar G. Tarigan, SpKJ, Gejala Gangguan jiwa multiple identity disorder, Medan, Indonesia: 2018.