Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1680-1692 E- ISSN 2503-2933 1680

## A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing Untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum
Arif Wicaksono Septyanto* 1 , Nugroho Arif Sudibyo 2 1,2 Universitas Duta Bangsa Surakarta; Jl. Bhayangkara No. 55, Tipes, Serengan, Surakarta, Jawa Tengah 57154, telp: (0271) 719552
1,2 Jurusan Sistem Informasi, FIKOM UDB, Jawa Tengah e-mail: * 1 arif_wicaksono@udb.ac.id 2 nugroho_arif@udb.ac.id,

## Abstrak
Analisis penyebab kematian ibu pasca postpartum sangatlah penting dalam mengurang kematian  ibu.  Angka  kematian  ibu  pasca  postpartum  diindonesia  sangatlah  tinggi  sekitar  359 dalam 100.000 kelahiran. Faktor -faktor kematian ibu pasca postpartum jarang dianalisis lebih dalam  sehingga  tidak  ada  penanganan  berkelanjuttan.  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan  system  fuzzy  rule-based  fog  cloud  computing  untuk  memonitoring  kematian  ibu berdasarkan  tanda-tanda  vital  dan  tanda-tanda  fisik  dengan  menggunakan  10  parameter penyebab kematian ibu masa postpartum. Fog cloud digunakan untuk pengolahaan data dalam sever  local  agar  mengurangi  beban  saat  menggunakan  cloud  computing.  Analisis  awal parameter  kematian  ibu  dirubah  kedalam  rentang  low,  medium  dan  high  kemudian dimonitoring  pada  tujuh  hari  pasca  postpartum  dari  hasil  analisis  yang  dilakukan  didapat faktor dominan kematian ibu pasca postpartum untuk tanda-tanda vital dipengaruhi oleh Blood Pressure dengan nilai MF 0,44 dengan status “High” untuk tanda-tanda fisik dipengaruhi oleh Anogenital Lochea Sanguinolenta dengan nilai MF 0,46 dengan status dalam system “High”. Parameter  lain  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  kematian  ibu  cenderung  turun  dari  hari pertama hingga hari ke tujuh pasca postpartum.
Kata kunci — Fog cloud computing , Fuzzy Rule-Based , Postpartum, Maternal Mortality

## Abstract
Analysis  of  the  causes  of  post-partum  maternal  death  is  very  important  in  reducing maternal mortality. The post-partum maternal mortality rate in Indonesia is very high, around 359 in 100,000 births. The factors of post-partum maternal mortality are rarely analyzed more deeply  so  that  there  is  no  sustainable  treatment.  In  this  study,  the  authors  used  a  fuzzy  rule- based  fog  cloud  computing  system  to  monitor  maternal  mortality  based  on  vital  signs  and physical  signs  using  10  parameters  of  the  causes  of  postpartum  maternal  death.  Fog  cloud  is used  for  data  processing  on  a  local  server  in  order  to  reduce  the  burden  when  using  cloud computing. The initial analysis of maternal mortality parameters was changed to low, medium and  high  ranges  and  then  monitored  on  seven  days  post-partum.  From  the  results  of  the analysis, it was found that the dominant factor of post-partum maternal mortality for vital signs was  influenced  by  Blood  Pressure  with  an  MF  value of  0.44  with  status  "  High”  for  physical signs affected by Anogenital Lochea Sanguinolenta with an MF value of 0.46 with status in the “High” system. Other parameters that have little effect on maternal mortality tend to decrease from the first day to the seventh post-partum day.
Keywords — Fog cloud computing , Fuzzy Rule-Based , Postpartum, Maternal Mortality
1681 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1680-1692 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ]

## 1. PENDAHULUAN
Postpartum merupakan  masa  nifas  yang  berlangsung  selama  enam  minggu  atau  40 (empat  puluh)  hari. Postpartum merupakan  waktu  yang  paling  rentang  seorang  ibu  pasca melahirkan maka dari itu perlu pemantauan secara teratur yang dilakukan oleh tenaga medis [1]. Angka  kematian  ibu  melahirkan  ( Maternal  Mortality  Rates /  MMR)  merupakan  skala  yang digunakan untuk menentukan jumlah kematian ibu pasca melahirkan. Sesuai statistik pada tahun 2010  tingkat  kematian  ibu  pasca  melahirkan  sebesar  287.000  jiwa  di  seluruh  dunia  per  tahun. Sedangkan  pada  tahun  2013  tingkat  kematian  ibu  pasca  melahirkan  sebesar  289.000  jiwa  di seluruh  dunia  per  tahun ini  menunjukkan  peningkatan  yang  cukup  besar  sebanyak  2000  kasus kematian ibu pasca melahirkan. MMR yang tinggi merupakan beban bagi pemerintah maka dari itu  perlu  dilakukan  pencegahan  untuk  mengurangi  MMR  meliputi  tindakan  awal  pencegahan [2].  Infeksi  nifas  adalah  peradangan  pada  semua  alat  kelamin  saat  nifas,  hal  tersebut menyebabkan  kematian  ibu  sebesar  11%  [3].  Ibu  yang  meninggal  pasca  melahirkan menyebabkan  bayi  kurang  gizi  karena  tidak  mendapatkan  ASI  eksklusif.  Pemberian  ASI  (Air Susu Ibu) tanpa tambahan makanan atau cairan pada bayi selama enam bulan pertama akan bisa menyelamatkan nyawa 1,4 juta kematian dalam balita pada negara berkembang [4].
Pada  saat  ini  dalam  mengurangi  resiko  kematian  ibu  masa postpartum menggunakan teknologi  mikrokontroler,  dengan  menggunakan  algoritma LMS-based  algorithm untuk mendeteksi  detak  jantung  ibu  pasca  melahirkan  secara real  time .  Sistem  yang  dibangun memiliki  kekurangan  dalam  pemantauan  ibu  pasca melahirkan  karena  hanya melihat indikator detak jantung [5]. Penelitian selanjutnya menggunakan metode Multinomial Logistic Regression untuk  menganalisis  faktor  penyebab  kematian  ibu  meninggal  masa  postpartum  dengan menggunakan  8  (delapan)  kriteria  dalam  menentukan  kriteria  ibu  meninggal  masa  postpartum [6]. Sangat pentingnya mengurang MMR maka diperlukan sistem yang dapat memonitoring ibu pasca melahirkan dengan melihat indikator-indikator yang dominan menyebabkan kematian ibu pasca  melahirkan  [1].  Penggunaan fog  server dapat  mengurangi  beban  dalam  jaringan cloud karena  pengolahan  data  dilakukan  pada  server  lokal  sebelum  dikirim  ke cloud .  Ini  juga menyediakan  informasi  cepat  dengan  efisiensi  jaringan  yang  lebih  tinggi  [7]. Fog  cloud memiliki  keamanan  yang  lebih  baik  dibandingkan  sistem  yang  langsung  menggunakan  cloud computing  [8].  Sebagai  contoh  algoritma  berbasis  aturan  fuzzy  mampu  memonitor  dan mendiagnosis  secara  otomatis  faktor  yang  mempengaruhi  efisiensi  panel  surya.  Data  dari parameter fisik sensor diakuisisi oleh mikrokontroler Wi-Fi System on Chip (SoC) dan dikirim ke fog server melalui gateway Wi-Fi [8]. Indikator kematian ibu merupakan permasalahan yang bersifat fuzzy . Penerapan algoritma fuzzy logic sangatlah relevan untuk mengatasi permasalahan kematian  ibu  masa  postpartum  karena  mampu  mengelola  nilai  indikator  kematian  ibu  masa postpartum  kedalam  nilai  yang  samar-samar  berupa  batasan  seperti  rendah,  normal  dan  tinggi [9].  Dengan  menggunakan fuzzy  logic dapat  dihasilkan  nilai  tertinggi  dari  katagori  indikator kematian  ibu  masa postpartum dari  tanda-tanda  vital  berupa blood  pressure,  respiration  rate, pulse,  temperature, dan  tanda-tanda  fisik  berupa eyes  conjunctiva,  anogenital  lochea  rubra, anogenital  lochea  sanguinolenta,  anogenital  lochea  serosa,  anogenital  lochea  alba,  and anogenital  luka  perineum Konsep  matematika  di  balik  penalaran  fuzzy  sederhana  dan  lugas. Manusia dapat dengan mudah memahami bahwa saya telah pergi untuk sementara waktu, tetapi komputer belum memahami nilai sebenarnya dari kata tersebut selama beberapa waktu. Dengan menerapkan  logika fuzzy ,  komputer  dapat  menangani  ketidakpastian  ini  dan  dapat  digunakan untuk menentukan sesuatu yang membutuhkan penalaran manusia [10].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1680-1692 E- ISSN 2503-2933 1682
Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ] IJCCS Vol. x, No.
Fuzzy dapat  memodelkan  fungsi  nonlinier  yang  sangat  kompleks.  Teknik  ini memungkinkan  Anda  untuk  menggunakan  aturan  linguistik  untuk  menggambarkan  hubungan antara  parameter  input  dan  output  yang  diharapkan  dari  sistem  yang  Anda  bangun  [11].  Dari penelitian yang sudah dilakukan diperoleh hasil kematian ibu disebabkan infeksi saat nifas [3], kematian ibu  tertinggi  terjadi  pada  hari  keempat  dengan  variabel  anogenital [6], dan  kematian ibu berkaitan dengan detak jantung [5]. Dari hasil-hasil penelitian tersebut belum menggunakan semua  kriteria  yang  dapat  digunakan  dalam  menentukan  kriteria  dominan  yang  menyebabkan kematian  ibu  masa  postpartum  maka  pada  penelitian  ini  melihat  pemanfaatan  teknologi  yang belum maksimal dalam memonitoring kematian ibu masa postpartum maka pada penelitian ini akan  dibangun  sistem  “ Fuzzy  Logic  Fog  Cloud  Computing  untuk  Menganalisis  Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ”.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  upaya  untuk  memperoleh  hasil  yang  optimal,  penelitian  ini  dilakukan  melalui tahapan-tahapan yang akan dikerjakan yaitu:
1. Menerapkan metode fuzzy logic
Pada tahap ini dibangun algoritma fuzzy logic menggunakan bahasa pemrograman python dengan mempersiapkan library-library (modul) dalam menggunakan algoritma fuzzy logic . 2. Dibangun fog server
Pada  tahap  ini  dibangun fog  server sebagai  tempat  komputasi fuzzy  logic sehingga komputasi yang dilakukan berada di local sebelum dikirim ke cloud .
3. Membangun himpunan fuzzyfikasi
Pada tahap ini dibangun himpunan fuzzyfikasi sesuai jumlah kriteria yang digunakan dalam menganalisis penyebab ibu meninggal pasca postpartum .
4. Memasukan data kematian ibu pasca postpartum .
Data  diperoleh  dari  data  pelayanan  kesehatan  yang  tersebar  di  beberapa  kota  di  Jawa Tengah  sebagai  sampel  populasi  pelayanan  kesehatan  seluruh  kota  di  Provinsi  Jawa Tengah periode 2017-2018. Pada tahap ini data kematian ibu pasca melahirkan dimasukkan kedalam sistem fuzzy logic yang sudah dibangun untuk dicari kriteria yang dominan naik pada  data  kematian  ibu  pasca  melahirkan.  tanda-tanda  vital  berupa blood  pressure, respiration  rate,  pulse,  temperature, dan  tanda-tanda  fisik  berupa eyes  conjunctiva, anogenital  lochea  rubra,  anogenital  lochea  sanguinolenta,  anogenital  lochea  serosa, anogenital lochea alba, and anogenital luka perineum
5. Mengurutkan kriteria dominan.
Pada tahap ini kriteria kematian ibu masa postpartum diurutkan dari nilai tertinggi sampai yang  kerendah  untuk  didapatkan  nilai  dominan  tertinggi  kriteria  yang  menyebabkan kematian ibu masa postpartum.
6. Evaluasi dan umpan balik
Pada tahap ini dilakukan evaluasi dari hasil keluaran algoritma fuzzy logic.
Adapun  keluaran  yang  ditampilkan  adalah  perubahan  status  setiap  variabel  dan indikator yang paling mempengaruhi kematian ibu masa postpartum. Kerangka sistem informasi ditunjukkan pada Gambar 1 sebagai berikut.
1683 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1680-1692 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ]
Gambar 1. Kerangka Sistem Informasi Kematian Ibu Pasca Postpartum
Deskripsi    dari    kerangka    sistem    informasi    pada    penelitian    yang    dilakukan    dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Masukan  berupa  data  vital  dan  fisik  kunjungan  bidan  pada  masa  postpartum  selama  7 (tujuh)  hari  berupa  tanda-tanda  vital  berupa blood  pressure,  respiration  rate,  pulse, temperature, dan  tanda-tanda  fisik  berupa eyes  conjunctiva,  anogenital  lochea  rubra, anogenital  lochea  sanguinolenta,  anogenital  lochea  serosa,  anogenital  lochea  alba, anogenital luka perineum.
2. Komputasi fuzzy logic dilakukan didalam fog server .
3. Semua  data  tanda-tanda  vital  dan  fisik  akan  masuk  kedalam   metode  Fuzzy  logic untuk dilakukan proses fuzzifikasi sehingga didapat nilai fungsi keanggotaannya
4. Nilai dari fungsi keanggotaan akan dibandingkan setiap kriterianya sehingga didapat nilai tertinggi atau nilai dominan kematian ibu masa postpartum.
5. Keluaran  yang  dihasilkan  berupa  informasi  nilai  fuzzyfikasi  setiap  kriteria  dan  kriteria tertinggi ibu meninggal masa postpartum

## 2.1 Fuzzy logic
Teknik fuzzy  logic metode  mandani  merupakan  teknik  yang  sering  digunakan  dalam penelitian [12].  Proses ini sering disebut dengan proses fuzzy gaya mandani karena ditemukan oleh  professor  Ebrahmi  Mamdani  dari  Universitas  London  [13],  didasarkan  pada  pengetahuan fuzzy logic , yang memproses informasi yang tidak akurat atau tidak pasti. Berasal dari prinsip- perinsip logika fuzzy yang didasari oleh ketidaksempurnaan, ketidakakuratan, ketidaksempurnaan  dan  kemampuan  manusia  untuk  membuat  keputusan  yang  tepat  meskipun ada  informasi  yang  saling  bertentangan  [12][14].  Sistem fuzzy  rule-based digunakan  sebagai unit pengambilan keputusan dari sistem kontrol proses [15]. menggunakan pernyataan IF-THEN dan  pernyataan  aturan  "AND"  atau  "OR"  untuk  aturan  keputusan.  Sistem  ini  terdiri  dari generator  gelombang,  basis  pengetahuan,  mesin inferensi  fuzzy dan  himpunan fuzzy . Fuzzifier merupakan  proses  mengubah  nilai  variabel  (nilai  tajam)  menjadi  variable  nilai fuzzy yang kompleks  menggunakan  fungsi  keanggotaan  [16].  Proses Defuzzifikasi merupakan  proses kompleks untuk mengubah keluaran fuzzy yang diperoleh ke nilai sebenarnya [17][18][19].

## 2.2 Membership Functions
Dalam  representasi  kurva  segitiga,  pemetaan  masukan  derajat  keanggotaannya  diwakili oleh  wujud  segitiga  dimana  pada  dasarnya  wujud  segitiga  ialah  gabungan  dari  2(dua)  garis linier. Nilai di dekat( b) mempunyai ketajaman kurangi derajat keanggotaan [20]. Representasi fungsi keanggotaan untuk kurva segitiga ditunjukkan pada Gambar 2.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1680-1692 E- ISSN 2503-2933 1684
Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ] IJCCS Vol. x, No.
Gambar 2. Fuzzy Set Dengan Representasi Kurva Segitiga
Mf segitiga dapat dicapai dengan melihat:
0; /   ; /   ; (1)
Dimana:
1. ( ) x µ adalah membership function,
2. ( ) x adalah nilai masukan yang diubah menjadi bilangan fuzzy ,
3. (a) adalah nilai domain terkecil yang memiliki derajat keanggotaan nol,
4. (b) adalah nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan satu,
5. (c) adalah nilai domain terbesar yang memiliki derajat keanggotaan nol.

## 2.3 Himpunan Fuzzy
Pembentukan  himpunan  fuzzy  untuk  variable  tanda-tanda  vital  berupa  masukan Blood Pressure untuk  nilai  normalnya  berada  di  kisaran  90-120  mmHg  [18],  untuk Repiration  Rate untuk orang dewasa nilai normalnya di kisaran 12-20 napas per menit, untuk denyut nadi norma rata-rata antara 60-100 denyut per menit (BPM) dan temperature normal kisaran 36-38 derajat celcius [21][22][23]. Sedangkan Range untuk Tanda-tanda fisik diambil dari persentase rata-rata dari  108  data  ibu  pasca  postpartum  dengan  nilai  20%-80%.  Pada  penelitian  ini  menggunakan fungsi keanggotaan dengan representasi kurva segita.
Tabel 1. Range Himpunan Fuzzy Ibu Meninggal Pasca Postpartum Input / Output Parameter Level Range Blood Pressure Low < 110 Medium 90 – 120 High >110 Respiration Rate Low < 16 Medium 12 – 20 High >16 Pulse Low < 80 Medium 60 - 100 High > 80
1685 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1680-1692 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ] Temperature Low < 37 Medium 36 - 38 High > 37 Eyes Conjunctiva Low < 50 Medium 20 – 80 High > 50 Anogenital Lochea Rubra Low < 50 Medium 20 – 80 High > 50 Anogenital Lochea Sanguinolenta Low < 50 Medium 20 – 80 High > 50 Anogenital Lochea Serosa Low < 50 Medium 20 – 80 High > 50 Anogenital Lochea Alba Low < 50 Medium 20 – 80 High > 50 Anogenital Luka Perineum Low < 50 Medium 20 – 80 High > 50

## 2.4 Fuzzy Rule-Based
Merupakan  aturan  direpresentasikan  dalam  aturan  ( If  -Then )  aturan  yang  memanfaat pengalaman para ahli sehingga komputer seolah-oleh berfikir seperti para ahli [22].
IF membership_function [0] > membership_function [1] And membership_function [0] > membership_function [2] THEN Status = “Low”; IF membership_function [1] > membership_function [0] And membership_function [1] > membership_function [2] THEN Status = “Medium”; IF membership_function [2] > membership_function [0] And membership_function [2] > membership_function [1] THEN Status = “High”;

## 2.5 Fog Cloud Architecture
Penggunaan  komputasi  kabut  mampu  memecahkan  masalah  di  tingkat  lokal  untuk mendukung komputasi berbasis cloud sistem. Arsitektur komputasi kabut yang menghubungkan sensor ke server ditunjukkan pada Gambar 3. Fog Cloud menghubungkan node sensor sebelum dikirim  ke cloud server sehingga  mengurangi  beban cloud karena  data  pengolahan  dilakukan secara lokal [8].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1680-1692 E- ISSN 2503-2933 1686
Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ] IJCCS Vol. x, No.
Gambar 3. Fog Computing Architecture

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mempresentasikan  hasil  perhitungan  ibu  meninggal  pasca  postpartum menggunakan  data  kunjungan  bidan  selama  tujuh  hari.  Untuk  tahap  awal  dibuat  membership fanction  (MF)  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan tolls  Jupyter Notebook yang berada dalam Anaconda Navigator ditunjukkan pada gambar 4:
(a)
(b)
1687 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1680-1692 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ]
(c)
(d)
(e)
Gambar 4. Kerangka Sistem Informasi Kematian Ibu Pasca Postpartum
Pada  Gambar  4.a  merupakan  MF  dari  tanda-tanda  vital Blood  Pressure untuk  nilai Medium  atau  normalnya  berada  dikasaran  90-120  mmHg.  Gambar  4.b  merupakan  MF  dari tanda-tanda  vital Repiration  Rate untuk  orang  dewasa  nilai  normalnya  di  kisaran  12-20  napas per  menit.    Untuk  Gambar  4.c  merupakan  MF  dari  tanda-tanda  vital  dari Pulse untuk  nilai norma rata-rata antara 60-100 denyut per menit (BPM). Gambar 4.d merupakan MF dari tanda- tanda vital temperature untuk nilai normalnya kisaran 36-38 derajat celcius . Untuk gambar 4.e merupakan MF yang digunakan untuk semua parameter fisik dengan batas Low 0-50, Medium 20-80  dan  High  50-100  yang  nilai Membership  Function mewakili  persentase  rata-rata  ibu meninggal dikarenakan parameter tanda-tanda fisik.
Tabel 2. Nilai Membership Function Parameter Kematian Ibu Postpartum
Parameter D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 Blood Pressure (P1) 0.44 0.43 0.41 0.32 0.41 0.34 0.57 Respiration Rate (P2) 0.78 0.79 0.42 0.51 0.52 0.52 0.51 Pulse (P3) 0.36 0.45 0.47 0.51 0.51 0.86 0.85 Temperature (P4) 0.32 0.51 0.61 0.33 0.33 0.68 0.67 Eyes Conjunctiva (P5) 0.52 0.91 0.38 0.42 0.38 0.38 0.39 Anogenital Lochea Rubra (P6) 0.55 0.57 0.75 0.84 0.51 0.50 0.51 Anogenital Lochea Sanguinolenta (P7) 0.38 0.51 0.96 0.40 0.46 0.46 0.90 Anogenital Lochea Serosa (P8) 0.43 0.42 0.48 0.96 0.42 0.43 0.90 Anogenital Lochea Alba (P9) 0.52 0.46 0.44 0.61 0.61 0.60 0.61 Anogenital Luka Perineum (P10) 0.72 0.75 0.38 0.51 0.50 0.51 0.51
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1680-1692 E- ISSN 2503-2933 1688
Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ]
Tabel 3. Nilai Konversi Membership Function Menggunakan Rule If-Then Parameter D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 P1 High High High Mid Mid High Mid P2 High High Mid Mid Mid Mid Mid P3 High Mid Mid Mid Mid Mid Mid P4 High Mid Mid Low Low Mid Mid P5 High Mid Low Low Low Low Low P6 Low Low Mid Mid Mid Mid Mid P7 Low Low Mid High High High Mid P8 Low Low Low Mid Low Low Mid P9 Low Low Low Low Low Low Low P10 Mid Mid Low Low Low Low Low
Pada  tabel  2.  Merupakan  hasil  perhitungan  parameter  kematian  ibu  pasca  postpartum menggunakan persaama 1. Berdasarkan rentang membership function pada gambar 4. Hasil dari perhitungan tersebut selanjutnya  diconversi  berdasarkan  aturan  yang  sudah dibuat  ditunjukkan pada tabel 3.
(a) (b) (c) (d)
1689 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1680-1692 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ]
(e)
(f)
(g)
Gambar 5. Parameter Kematian Ibu Pasca Postpartum Harian
Faktor utama yang  mempengaruhi kematian ibu dapat dilihati dari tanda-tanda vital dan tanda-tanda  fisik  berupa  19  parameter  berupa  : blood  pressure,  respiration  rate,  pulse, temperature,  eyes  conjunctiva,  anogenital  lochea  rubra,  anogenital  lochea  sanguinolenta, anogenital lochea serosa, anogenital lochea alba, and anogenital luka perineum . Pada gambar 5  ditunjukkan  menunjukkan  factor  dominan  mempengaruhi  kematian  ibu  berdasarkan  tanda- tanda  vital  dan  untuk  tanda-tanda  fisik  parameter  yang  mempengaruhi  kematian  ibu  berupa blood  pressure,  respiration  rate,  pulse,  temperature dan  untuk  parameter  tanda-tanda  fisik berupa blood pressure, respiration rate, pulse, temperature.

## 4. KESIMPULAN
(a)
(b)
Gambar 6. Kematian Ibu Pasca Postpartum
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1680-1692 E- ISSN 2503-2933 1690
Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ] IJCCS Vol. x, No.
Dari penelitian yang sudah dilakukan dapat dilihat faktor yang  mempengaruhi kematian ibu pasca postpartum pada hari pertama sampai hari ke tiga berdasarkan tanda-tanda vital adalah Blood  Pressure dengan  status  “ High ”  dengan  nilai  MF  0,44  dan  faktor  yang  mempengaruhi kematian  ibu  berdasarkan  tanda-tanda  fisik  adalah Anogenital  Lochea  Rubra mengalami peningkatan dihari ke tiga sampai hari ke enam dengan peningkatan status “ High ” dengan MF tertinggi dihari ke lima dengan nilai MF 0,46.

## 5. SARAN
Analisis  Ibu  Meninggal  Pasca  Postpartum  Menggunakan Fuzzy  Rule-Based berdasarkan data  kunjungan  bidan  memiliki  nilai  yang  cukup  akurat  dengan  digambarkan  dalam  bentuk visualisasi yang mudah dipahami. Maka, untuk penelitian dan pengujian yang akan datang agar hasil yang didapatkan lebih maksimal bisa menambahkan menu input data kematian ibu dalam website  secara  real  time  sehingga  grafik  yang  disajikan  akan  selalu  mengikuti  inputan  yang diberikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan  Inovasi  Nasional  yang  telah  mendanai  Program  Penelitian  Dosen  Pemula.  Terima  kasih juga kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Duta Bangsa Surakarta  Nomor:  034/UDB.LPPM/A.34-HK/VII/2021  yang  telah  memberikan  fasilitas  demi kelancaran  penelitian  ini.  Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  teman-teman  dan pihak-pihak yang telah membantu dan berkontribusi dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Sivadas,  A.  Radhakrishnan,  B.  S.  Aswathy,  V.  M.  Kumar,  and  K.  K.  Gulia,  2017, “Dynamic Changes In Sleep Pattern During Post-Partum In Normal Pregnancy In Rat Model,” Behav. Brain Res. , vol. 320, pp. 264–274, doi: 10.1016/j.bbr.2016.11.040.
[2] V.  Mukami,  R.  Millham,  and  T.  Puckree,  2016, “Comparison  of  Frameworks  and Models  for  Analyzing  Determinants  of  Maternal  Mortality  and  Morbidity,” 2016  IST- Africa Conf. IST-Africa 2016 , pp. 1–8, doi: 10.1109/ISTAFRICA.2016.7530653.
[3] U.  Salamah,  S.  Kartikawangi,  and  E.  Suryani,  2019, “Identification  of  Postpartum Infection  Type  using  Mamdani  Fuzzy  System,”  Proc.  2019  4th  Int.  Conf.  Informatics Comput. ICIC 2019 , doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985908.
[4] UNICEF,  2018, “Breastfeeding:  A  Mother’s  Gift,  for  Every  Child  -  UNICEF  DATA,” Unicef ,  pp.  1–13,  [Online].  Available:  https://data.unicef.org/resources/breastfeeding-a- mothers-gift-for-every-child/.
[5] R. Arias-Ortega, M. J. Gaitán-González, and O. Yáñez-Suárez, 2010 “Implementation of A  Real-Time  Algorithm  for  Maternal  and  Fetal  Heart  Rate  Monitoring  In  A  Digital
1691 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1680-1692 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ]
Signal  Controller  Platform,”  2010  Annu.  Int.  Conf.  IEEE  Eng.  Med.  Biol.  Soc. EMBC’10 , pp. 2354–2357, , doi: 10.1109/IEMBS.2010.5627881.
[6] R. Purwahana, S. Suryono, and J. E. Suseno, 2018, “Cloud-Based Multinomial Logistic
Regression for Analyzing Maternal Mortality Data in Postpartum Period,” 2018 2nd Int. Conf. Informatics Comput. Sci. ICICoS 2018 , pp. 13–16, doi:
10.1109/ICICOS.2018.8621711.
[7] Y. Sun, F. Lin, and N. Zhang, “A Security Mechanism Based On Evolutionary Game In Fog  Computing,”  Saudi  J.  Biol.  Sci. ,  Vol.  25,  No.  2,  pp.  237–241,  2018,  doi: 10.1016/j.sjbs.2017.09.010.
[8] S.  Suryono,  A.  Khuriati,  and  T.  Mantoro,  2019, “A  Fuzzy  Rule-Based  Fog–Cloud Computing For Solar Panel Disturbance Investigation, ” Cogent Eng. , Vol. 6, No. 1, pp. 1–19, doi: 10.1080/23311916.2019.1624287.
[9] A. W. Septyanto, S. Suryono, and I. Rosyida, “Fuzzy rule-based system for monitoring traffic congestion using technology radio frequency identification,” Proc. 3rd Int. Conf. Informatics Comput. ICIC 2018 , pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/IAC.2018.8780471.
[10] W. Budiharto and D. Suhartono, 2014, Artificial Intelligence Konsep dan Penerapannya . Andi, Yogyakarta.
[11] J.  Cózar,  L.  delaOssa,  and  J.  A.  Gámez, “Learning  Compact  Zero-Order  TSK  Fuzzy Rule-Based Systems For High-Dimensional Problems Using An Apriori + Local Search
Approach,” Inf. Sci. (Ny). , Vol. 433–434, pp. 1–16, 2018, doi: 10.1016/j.ins.2017.12.026.
[12] Negnevitsky,  M.  2005. Artificial  Intelligence  A  Guide  to  Intelligence,2nd  Edition . Addison Wesley.
[13] R.  K.  Chiu,  Y.  C.  Chang,  C.  L.  Ho,  and  H.  M.  Tu,  2010, “Fuzzy-Based  Health Information Monitoring and Communication System,” Proc. - 2010 7th Int. Conf. Fuzzy Syst.  Knowl.  Discov.  FSKD  2010 ,  Vol.  3,  No.  Fskd,  pp.  1025–1029,  doi: 10.1109/FSKD.2010.5569583.
[14] M. H. Vahidnia, A. A. Alesheikh, and A. Alimohammadi, 2009, “Hospital Site Selection Using Fuzzy AHP and Its Derivatives,” J. Environ. Manage. , Vol. 90, No. 10, pp. 3048– 3056, doi: 10.1016/j.jenvman.2009.04.010.
[15] E. D. Djcfa and F. Ac, “FKKJ & C65 : 4E : G6 #@ 56 = 7 @ C DE : > 2E :? 8 E96 ’: D < " 6G6 =,” Vol. 9, pp. 4–10.
[16] S. Hussain, R. A. Naqvi, S. Abbas, M. A. Khan, T. Sohail, and D. Hussain, 2021, “Trait Based  Trustworthiness  Assessment  in  Human-Agent  Collaboration  Using  Multi-Layer Fuzzy  Inference  Approach,” IEEE  Access ,  Vol.  9,  pp.  73561–73574,  doi:
10.1109/ACCESS.2021.3079838.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1680-1692 E- ISSN 2503-2933 1692
Septyanto , et., al [ A Fuzzy Rule-Based Fog Cloud Computing untuk Menganalisis Faktor Penyebab Kematian Ibu Meninggal Masa Postpartum ] IJCCS Vol. x, No.
[17] G.-H. Efren, P.-O. Jesus, A.-F. Marco, R.-A. Juan, T.-A. Sal, and S.-O. Artemio, 2012, “Greenhouse  Fuzzy  and  Neuro-Fuzzy  Modeling  Techniques,” Fuzzy  Log.  -  Emerg. Technol. Appl. , no. June 2014, doi: 10.5772/35611.
[18] A.  Shehu  and  A.  Maraj,  2012,  “ Fuzzy  Logic  Approach  for,”  Fuzzy  Log.  -  Algorithms, Tech. Implementations , doi: 10.5772/37060.
[19] S.  Ahmad,  N.  H.,  and  M.  O.,  2012, “Modular  Fuzzy  Logic  Controller  for  Motion Control  of  Two-Wheeled  Wheelchair,” Fuzzy  Log.  -  Control.  Concepts,  Theor.  Appl. , doi: 10.5772/37584.
[20] D.  H.  Widyantoro  and  M.  D.  Enjat  Munajat,  2014. “Fuzzy  Traffic  Congestion  Model Based  On  Speed  and  Density  of  Vehicle,”  Proc.  -  2014  Int.  Conf.  Adv.  Informatics Concept,  Theory  Appl.  ICAICTA  2014 ,  pp.  321–325,  2015,  doi:  10.1109/ICAICTA. 7005962.
[21] I.  Morsi  and  Y.  Z.  Abd  El  Gawad, “Fuzzy  Logic  In  Heart  Rate  and  Blood  Pressure Measuring  System,” 2013  IEEE  Sensors  Appl.  Symp.  SAS  2013  -  Proc. ,  pp.  113–117, 2013, doi: 10.1109/SAS.2013.6493568.
[22] C.  S.  Huang,  S.  K.  Jui,  C.  Y.  Pan,  and  G.  J.  Jong,  2014, “Fuzzy  Inference  Engine Integrated With Blood Pressure and Heart Variability for Medical Web Platform,” Proc. -  2014  Int.  Conf.  Wirel.  Commun.  Sens.  Network,  WCSN  2014 ,  pp.  362–365,  doi: 10.1109/WCSN.2014.81.
[23] P. F. Stetson, “Determining Heart Rate From Noisy Pulse Oximeter Signals Using Fuzzy Logic,” IEEE  Int.  Conf.  Fuzzy  Syst. ,  Vol.  2,  pp.  1053–1058,  2003,  doi: 10.1109/fuzz.2003.1206577.