## IMPLEMENTASI METODE PEMBOBOTAN BERBASIS ATURAN DAN METODE PROFILE MATCHING PADA SISTEM PAKAR MEDIS  UNTUK PREDIKSI RISIKO HIPERTENSI
Agus Wantoro 1) , Admi Syarif 2) , Khairun Nisa Berawi 3) , Kurnia Muludi 4) , Sri Ratna Sulistiyanti 5) , Sutyarso 6) ,
1 Doktor MIPA, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung
2,4 Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung
3 Kesehatan Masyarakat, Fakultas Kedokteran, Universitas Lampung
5 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung
2 Biologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung
1 Jl. Jl.Prof.Dr.Sumantri Brojonegoro No.1, Gedung Meneng, Bandar Lampung Email: 1 aguswantoro@teknokrat.ac.id, 2 admi.syarif@fmipa.unila.ac.id, 3 khairun.nisa@fk.unila.ac.id,
4 kmuludi@fmipa.unila.ac.id, 5 sr_sulistiyanti@eng.unila.ac.id, 6 sutyarso.sty@gmail.com

## Abstract
Cardiovascular is a disease that often causes death. One of the cardiovascular diseases that often cause death is the risk of Hipertensi. The highest risk factors for premature death and disability in the world are caused by smoking habits, high systolic blood pressure, and increased blood sugar levels. This death factor is because people with Hipertensi generally do not experience any symptoms until their blood pressure is too high which can cause death. Efforts that can be made are by utilizing information technology in the form of a  medical  expert system to  Kelasify the risk of  Hipertensi. This study  aims  to  develop  a  medical  expert  system  in  a  different  way  using  rule-based  weighting  methods  and  profile matching.  The  weighting  method  is  used  to  determine  the  risk  weight  based  on  patient  variables,  while  the  profile matching method is used to calculate the risk Kelasification based on the core factor and secondary factor variables on the risk of Hipertensi. System evaluation is carried out by comparing asset data taken from the Pima Indian Hipertensi Data  (NHANES)  with  results  from  the  system.  The  results  of  the  comparison  show  that  the  accuracy  of  the  proposed system is 96.67%. The proposed system is also compared with other Kelasification methods such as decision tree, Random Tree,  Decision  Stump,  KNN,  Naïve  BaYa,  Deep  Learning,  and  Rule  Induction.  Based  on  the  comparison  results,  the proposed system has a better level of accuracy, therefore the system developed  can be used to  Kelasify risks for other types of diseases.
Keywords: Hipertensi Risk, Rule-Based Weighting, Profile Matching, Expert System

## Abstrak
Kardiovaskular merupakan penyakit yang sering menyebabkan kematian. Salah satu penyakit kardiovaskular yang sering menyebabkan kematian adalah risiko hipertensi. Faktor risiko kematian dini tertinggi di dunia disebabkan oleh kebiasaan merokok,  tekanan  darah  sistolik  yang  tinggi,  dan  peningkatan  kadar  gula  darah.  Faktor  kematian  ini  karena  penderita risiko  hipertensi  umumnya  tidak  mengalami  gejala  apapun  hingga  tekanan  darah  yang  tinggi  akhirnya  menyebabkan kematian.  Upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  berupa  sistem  pakar  medis untuk mengklasifikasikan risiko hipertensi.Penelitian ini mengembangkan sistem pakar medis dengan cara yang berbeda menggunakan metode pembobotan berbasis aturan dan metode profil matching. Metode  pembobotan digunakan untuk menentukan bobot risiko berdasarkan variabel pasien, sedangkan metode profil matching digunakan untuk menghitung klasifikasi  risiko  berdasarkan  variabel  core  factor  dan  secondary  factor  terhadap  risiko  hipertensi.  Evaluasi  sistem dilakukan dengan membandingkan data aset yang diambil dari Pima Indian  Hipertensi Data (NHANES) dengan system usulan. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa akurasi sistem usulan sebesar 96.67%. Sistem usulan juga dibandingkan dengan metode klasifikasi lain seperti Decision tree, Random Tree, Decision Stump, KNN, Naïve BaYa, Deep Learning, dan Rule Induction. Berdasarkan hasil perbandingan, sistem  usulan memiliki tingkat akurasi yang lebih baik, sehingga sistem pakar dapat digunakan untuk mengklasifikasikan risiko untuk jenis penyakit lainnya .
Kata Kunci: Risiko hipertensi, Pembobotan Berbasis Aturan, Profile Matching, Sistem Pakar
1 Pendahuluan Kardiovaskular merupakan penyakit yang menyebabkan  kematian.  Hal  ini  disebabkan  gaya  hidup modern yang serba instan dan kurang olahraga. Salah satu penyakit  kardiovaskular  yang  sering  menyebabkan
kematian  adalah  hipertensi  [2].  Hipertensi  atau  tekanan darah tinggi adalah kondisi ketika tekanan darah mencapai 140/80  mmHg.  Hipertensi  memiliki  2  (dua)  jenis  yaitu primer  dan  sekunder[3].  Hipertensi  primer  belum diketahui penyebabnya secara pasti, sedangkan hipertensi sekunder  dapat  terjadi  karena  penyakit  ginjal,  merokok,
dan  alkoholisme  [4].  Hipertensi  masih  menjadi penyumbang  kematian  dini  terbesar  di  dunia.  Hipertensi memiliki  istilah silent  killer atau  penyakit  yang membunuh  secara  diam-diam  [5].  Data  dari  pelayanan BPJS untuk pasien hipertensi mengungkapkan biaya yang dikeluarkan untuk berobat sebesar Rp. 3 triliun/tahun
Faktor  risiko  kematian  dini  tertinggi  di  dunia disebabkan oleh beberapa hal seperti kebiasaan merokok, tekanan darah sistolik yang tinggi, dan peningkatan kadar gula  darah.  Faktor  kematian  ini  karena  penderita hipertensi  umumnya  tidak  mengalami  gejala  apapun sampai  tekanan  darahnya  terlalu  tinggi  dan  dapat menyebabkan  kematian.  Pemeriksaan  tekanan  darah secara  mandiri  dan  rutin  atau  datang  langsung  ke  dokter untuk  mengetahui  risiko  hipertensi  merupakan  hal  yang penting untuk dilakukan.
Pemeriksaan untuk mengidentifikasi risiko hipertensi memerlukan pengetahuan dan ketelitian dari dokter  ahli, namun tidak semua rumah sakit dan klinik kesehatan memiliki dokter ahli untuk mendiagnosis risiko hipertensi. [7]. Salah satu upaya  yang  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan teknologi  berupa  sistem  pakar  medis  yang  dapat mengklasifikasikan risiko hipertensi berdasarkan  kondisi pasien.  Sistem  yang  dikembangkan  dapat  membantu dokter dalam mendiagnosis risiko hipertensi dengan lebih cepat dan akurat, sehingga risiko pasien hipertensi  dapat
didiagnosis  secara  dini  dan  segera  mendapatkan pengobatan. Beberapa penelitian tentang diagnosis risiko hipertensi telah dilakukan yang ditunjukkan pada Tabel 1 menggunakan berbagai algoritma seperti fuzzy, algoritma genetika,  pohon  keputusan,  c4.5,  machine  learning,  dan Support  Vector  Machine  (SVM).  Namun  penerapan metode pembobotan yang dikombinasikan dengan metode Profile Matching untuk diagnosis risiko hipertensi belum ditemukan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sistem  pakar  medis  menggunakan  metode  rule-based weighting  dan  profile  matching.  Metode  rule-based weighting  digunakan  untuk  menentukan  bobot  risiko berdasarkan  variabel  pasien,  sedangkan  metode  profile matching digunakan untuk menghitung nilai variabel core factor  dan  secondary  factor  terhadap  risiko  hipertensi sehingga  pasien  dapat  diklasifikasikan  memiliki  risiko hipertensi. atau tidak.

## 2 Penelitian Terkait
Banyak  penelitian  yang  menerapkan  algoritma kecerdasan  buatan  untuk  mendeteksi  risiko  hipertensi telah  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  metode dan  algoritma.  Penelitian  terkait  diagnosis  risiko hipertensi dirangkum dan disajikan pada Tabel  1
Tabel 1. Penelitian kecerdasan buatan tentang diagnosis risiko hipertensi No Penulis Metode Variabel Tujuan 1 Abdullah, Zakaria, and Mohammad,2011 [8] Fuzzy Mamdani Jenis  kelamin,  usia,  BMI,  tekanan darah, detak jantung Diagnosis risiko hipertensi 2 Djam and Kimbi, 2011 [9] Fuzzy Mamdani Tekanan  darah  sistolik,  tekanan darah diastolik, usia, BMI Diagnosis risiko hipertensi 3 Das, Ghosh, and Kar, 2013 [10] Fuzzy Mamdani Jenis  Kelamin,  Usia,  BMI,  tekanan darah, detak jantung Diagnosis risiko hipertensi 4 Srivastava et al, 2013 [11] Fuzzy Sugeno Usia, BMI, Detak Jantung, Kolesterol, Merokok Klasifikasi risiko hipertensi 5 Kaur and Bhardwaj, 2014 [12] Genetic Algorithm, and neuro- fuzzy Darah  Sistolik,  Darah  Diastolik, IMT,  Denyut  Jantung,  Kolesterol, Glukosa,  Urea  Darah,  Kreatinin, Asam Urat Diagnosis risiko hipertensi 6 Kaur and Kaur, 2015 [13] Fuzzy Mamdani Usia, BMI, Tekanan Darah, Denyut Jantung, Jenis Kelamin, Kadar Gula, Aktivitas Fisik Diagnosis risiko hipertensi 7 Abrishami and Tabatabaee, 2015 [14] Fuzzy Mamdani BMI dan Tekanan Darah Sistolik Diagnosis risiko hipertensi 8 Guzmán, Melin and Prado-Arechiga, 2017 [15] Fuzzy Mamdani Tekanan darah sistolik dan diastolik Diagnosis risiko hipertensi 9 Adebayo, 2017 [16] Decision Trees  (ID3 dan C4.5) Alkohol, Olahraga, Status Perkawinan; Jenis kelamin Klasifikasi risiko hipertensi 10 Guzmán, Melin and Prado- Arechiga,2018 [17] Fuzzy and Genetic Algorithm Tekanan darah sistolik dan diastolik Diagnosis risiko hipertensi
11 Jibril, 2018 [18] Fuzzy BMI,  Usia,  Kehamilan,  Status Perkawinan Diagnosis hipertensi 12 Miramontes et al. 2018 [19] Fuzzy Mamdani Umur, Nafas Diagnosis risiko hipertensi 13 Jie et al.2018 [20] Ontology expert system, Web Semantic Riwayat  hipertensi  dan  tekanan darah Diagnosis hipertensi 14 Melin, Miramontes and Prado- Arechiga, 2018 [21] Neural networks and fuzzy systems Tekanan  darah  sistolik,  diastolik, Usia, Nafas, Merokok Klasifikasi risiko hipertensi 15 Melin and Prado- Arechiga, 2018 [22] Fuzzy Mamdani Tekanan darah sistolik dan diastolik Klasifikasi risiko hipertensi 16 Hossain, Fatema- Tuj-Johora and Andersson, 2019 [23] Rule-based BMI,  Tekanan  Darah,  Denyut Jantung,  Sakit  Kepala,  Nyeri  dada, Kelelahan,  Sesak  napas,  masalah penglihatan, gejala Diagnosis hipertensi 17 Elshawi, Al-Mallah and Sakr, 2019 [24] Machine learning Usia,  Tekanan  Darah,  Riwayat Hiperlipidemia,  Riwayat  Diabetes, Ras Prediksi hipertensi 18 Tengnah, Sooklall and Nagowah, 2019 [25] Machine learning Usia,  Jenis  Kelamin,  Kehamilan, IMT, Riwayat Hipertensi, Merokok, Konsumsi  Alkohol,  Tingkat  Stres, Konsumsi Garam, Tekanan Darah Diagnosis hipertensi 19 Chang et al., 2019 [26] Machine- learning XGBoost Jenis Kelamin, Usia, Tinggi Badan, Berat Badan, BMI Diagnosis hipertensi 20 Shiraz H.E, 2019 [27] Fuzzy Tekanan  darah  sistolik,  Diastolik, low-density lipoprotein, high- density lipoprotein, Usia, BMI Klasifikasi risiko hipertensi 21 Nour and Polat, 2020 [28] Machine learning Usia, Jenis  Kelamin, Tinggi Badan, Berat Badan, Tekanan Darah Sistolik, Diastolik, Denyut Jantung, IMT Klasifikasi risiko hipertensi 22 Ambika, Raghuraman and SaiRamesh, 2020 [29] Support vector machine (SVM) Merokok,  Konsumsi  Alkohol,  Diet Tidak  Sehat  HH,  Aktivitas  Fisik, Tekanan Darah Tinggi, Gula Darah Naik, Obesitas Memprediksi  dan  mencegah hipertensi 23 Chatrati et al., 2020 [30] Support vector machine (SVM) Tekanan darah sistolik dan diastolik Memprediksi hipertensi 24 Lopez-Martínez, 2020 [31] Artificial neural network Usia,  jenis  kelamin,  etnis,  BMI, riwayat  merokok,  penyakit  ginjal, diabetes Memprediksi  dan  mencegah hipertensi 25 Penelitian ini Profile Matching Usia,  jenis  kelamin,  etnis,  BMI, asap, ginjal, diabetes Klasifikasi risiko hipertensi
Abdullah,  Zakaria,  dan  Mohammad  [8]  menggunakan fuzzy  Mamdani  untuk  mendiagnosis  risiko  hipertensi. Hasil diagnosis risiko hipertensi ditampilkan dengan nilai persentase.  Djam  dan  Kimbi  [9]  menggunakan  variabel sistolik, diastolik, umur, dan BUMI dengan logika fuzzy dan FIS Mamdani untuk mengklasifikasikan 3 (tiga) risiko hipertensi yaitu ringan, sedang dan berat. Das, Ghosh, dan Kar [10] Das  menggunakan  neuro-fuzzy  untuk mendiagnosis  risiko  hipertensi  dengan  output  persentase risiko. Srivastava et al [11] membangun sistem pendukung keputusan untuk klasifikasi hipertensi. Klasifikasi tersebut adalah  sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi,  dan  sangat tinggi.  Kaur  dan  Bhardwaj  [12]  menggunakan  metode fuzzy  neurogenetic  untuk  diagnosis  hipertensi  memiliki
tingkat akurasi 86%. Kaur dan Kaur [13] mengembangkan sistem  pakar  untuk  diagnosis  hipertensi  dalam  nilai persentase. Abrishami, dan Tabatabaee [14] menggunakan kombinasi algoritma fuzzy dan jaringan saraf multi-layer untuk  diagnosis  hipertensi.  Adebayo  [16]  menggunakan algoritma ID3 untuk mengklasifikasikan risiko hipertensi. Model  yang  diusulkan  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar 86,36%.  Guzmán,  Melin,  dan  Prado-Arechiga  [17] menggunakan algoritma genetika fuzzy untuk klasifikasi tekanan  darah.  Outputnya  berupa  tingkat  tekanan  darah. Jibril [18] membangun sistem pakar medis untuk deteksi dini  risiko  hipertensi  menggunakan  algoritma  berbasis pengetahuan.  Sistem  yang  dikembangkan  memiliki tingkat  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  dalam
mendiagnosis pasien. Miramontes  et al  [19] menerapkan logika fuzzy untuk diagnosis risiko hipertensi dengan nilai akurasi sistem 95%. Jie dkk. [20] mengembangkan sistem pakar  berbasis  ontologi  untuk  diagnosis  dan  pengobatan hipertensi. Sistem yang dikembangkan dapat meningkatkan  efisiensi  diagnosis.  Melin,  Miramontes, dan Prado-Arechiga [21] melakukan penelitian menggunakan jaringan syaraf tiruan yang dikombinasikan dengan  fuzzy  untuk  klasifikasi  tekanan  darah  dan diagnosis  risiko  hipertensi.  Berdasarkan  penggunaan beberapa modul, sistem memiliki tingkat akurasi rata-rata 97,81%. Hossain, Fatema-Tuj-Johora, dan Andersson [23] Budi  mengembangkan  sistem  pakar  berbasis  aturan keyakinan untuk menilai hipertensi di bawah ketidakpastian. Hasil pengujian sistem yang dikembangkan  dengan  fuzzy,  jaringan  syaraf  tiruan, pohon  keputusan,  dan  pakar  diperoleh  nilai  akurasi sebesar  91,96%.  Elshawi,  Al-Mallah,  dan  Sakr  [24] memprediksi  hipertensi  menggunakan  model  berbasis machine  learning.  Output  dari  learning  machine  adalah klasifikasi hipertensi tinggi, sedang, dan rendah.
Tengnah,  Sooklall,  dan  Nagowah  [25]  membangun model untuk diagnosis hipertensi menggunakan pembelajaran mesin. Hasil pengujian dengan membandingkan  data  latih  dan  data  dengan  berbagai model  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  98,7%.  Penelitian Chang  et  al.  [26]  menggunakan  XGBoost  Pembelajaran Mesin. Sistem yang dikembangkan memiliki akurasi 94%. Shiraz  H.E  [27]  menggunakan  logika  fuzzy  untuk meningkatkan  klasifikasi  dalam  diagnosis  hipertensi. Penerapan  logika  pada  klasifikasi  dapat  meningkatkan akurasi sebesar 4,6% dengan nilai akurasi sebesar 94,6%. Nour, dan Polat [28] mengembangkan sistem otomatisasi untuk  klasifikasi  jenis  Hipertensi  menggunakan  fitur pribadi  dengan  pembelajaran  mesin.  Hasil  perbandingan metode  klasifikasi,  sistem  yang  diusulkan  memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dengan  akurasi  97%.  Ambika, Raghuraman dan SaiRamesh [29] menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Sistem yang dikembangkan  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  91,8%. Chatrati  et  al  [30]  mengembangkan  rumah  pintar  untuk memantau  dan  memprediksi  diabetes  dan  hipertensi  dari tekanan darah dan glukosa darah menggunakan SVM dan metode  klasifikasi  lainnya.  Hasil  perbandingan  metode menunjukkan  bahwa  metode  SVM  memiliki  tingkat akurasi yang paling baik. Peneliti utama sebagai referensi penelitian  ini  diambil  dari  Lopez-Martínez  [31]  dengan algoritma  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Hasil performansi sistem menunjukkan  akurasi sebesar 73,2%. Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan variabel dan algoritma yang berbeda seperti fuzzy, algoritma  genetika,  pohon  keputusan,  c4.5,  machine learning,  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  memiliki akurasi  yang  berbeda,  namun  penerapan  metode pembobotan  gabungan  dengan  metode  Profile  Matching untuk  diagnosis  risiko  hipertensi  belum  ditemukan. Penggunaan metode Profile Matching mampu menghitung variabel  yang  memiliki  pengaruh  dan  variabel  yang kurang  berpengaruh  terhadap  risiko  hipertensi,  maka
metode  ini  tepat  untuk  mengklasifikasikan  risiko hipertensi..

## 3 Metode

## 3.1 Model Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  pengelompokan  berdasarkan ketentuan  atau  standar  yang  dimiliki  sehingga  lebih mudah untuk mengenali sesuatu  [32].  Konsep klasifikasi digunakan untuk menentukan risiko hipertensi menggunakan  metode  rule-based  weighting  dan  profile matching. Model klasifikasi ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model klasifikasi

## 3.2 Profile Matching
Profile  Matching  merupakan  mekanisme  dalam menentukan keputusan dengan asumsi bahwa ada tingkat ideal variabel prediktor yang harus dipenuhi [33]. Metode ini  digunakan  untuk  mengetahui  profil  risiko  hipertensi dan bukan hipertensi berdasarkan variabel. Pengelompokan  variabel  dibagi  menjadi  2  (dua)  yaitu faktor  inti  (CF)  dan  faktor  sekunder  (SF)  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝐹 = ∑ 𝐶𝐹 ∑ 𝐼𝐶 𝑆𝐹 = ∑ 𝑆𝐹 ∑ 𝐼𝑆
Keterangan:
CF  =  Core  factor,  SF  =  Secondary  factor.  IC  =  Jumlah variabel faktor inti, IS= Jumlah variabel faktor sekunder. Nilai yang dihitung untuk CF dan SF kemudian  dihitung untuk  nilai  total  untuk  klasifikasi  menggunakan persamaan berikut:
𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = (𝑥)%. 𝐶𝐹 + (𝑥)%. 𝑆𝐹

## 3.3 Model Usulan
Model  yang  diusulkan  menggunakan  pendekatan pembobotan berbasis aturan yang dikombinasikan dengan metode  Profile  Matching.  Pembobotan  berbasis  aturan menggunakan  fungsi  IF-then  untuk  menghitung  bobot risiko  hipertensi  untuk  setiap  variabel.  Metode  profile matching  digunakan  untuk  menghitung  faktor  inti  dan faktor  sekunder  untuk  klasifikasi  risiko.  Model dikembangkan dengan menggambarkan arsitektur prototipe yang diusulkan pada Gambar 2.
(1)
(2)
..
Himpunan Data Pembobotan dan Profile
Matching
Basis Pengetahuan Variabel Kelas Klasifikasi
Evaluasi
Variabel
Gambar 2. Tahapan klasifikasi risiko hipertensi

## 3.4 Himpunan Data
Kumpulan  data  yang  digunakan  dari  NHANES pada 2015–2016. Dataset ini ditujukan untuk akses publik dan  pemanfaatan  layanan  kesehatan.  Kumpulan  data  ini disiapkan dan diterbitkan melalui Pusat Pengendalian dan Pencegahan  Penyakit  (CDC)  untuk  memberikan  akses penuh.  Kumpulan  data  asli  terdiri  dari  lima  folder  dari 2007 hingga 2016, masing-masing berisi file  pdf dengan
statistik  tingkat  respons  survei  NHANES  dan  file  SAS Transport untuk semua variabel pengukuran survei [31]

## 3.5 Basis Pengetahuan
3.5.1 Variabel
Variabel diambil dari Pima Indian Hipertensi Data (PIDD)  dari  UCI  Machine  Learning  Repository  [31]. Berdasarkan  dataset,  terdapat  7  (tujuh)  variabel  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  risiko  hipertensi.
Variabel ditunjukkan pada Tabel 2 Table 2. Input variabel untuk menentukan risiko hipertensi v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 Kelamin Usia Ras BMI Ginjal Merokok Diabetes Pria/Wanita Tahun - Kg/m2 Ya/Tidak Ya/Tidak Ya/Tidak
Variabel gender berdasarkan status pasien. Umur dihitung berdasarkan  tahun  lahir.  Ras  dikaitkan  dengan  ciri  fisik, seperti tekstur rambut atau warna kulit. BMI (Body Mass Index) adalah metrik standar yang digunakan dalam kelas berat  badan.  Ginjal  adalah  informasi  yang  berisi  tentang kondisi  pasien  yang  memiliki  riwayat  penyakit  ginjal. Gagal  ginjal  akut  adalah  istilah  untuk  suatu  kondisi dimana  ginjal  seseorang  mengalami  kerusakan  secara tiba-tiba, sehingga tidak dapat berfungsi. Biasanya, gagal ginjal akut terjadi sebagai komplikasi dari penyakit serius
lainnya.  Asap  merupakan  informasi  dari  variabel  bahwa pasien  adalah  perokok  atau  bukan.  Diabetes  adalah  data riwayat pasien yang menderita diabetes.

## 3.5.2 Pembobotan Berbasis Aturan
Perhitungan  bobot  berdasarkan  aturan  untuk mendapatkan  bobot  kelas  hipertensi  dan  non-hipertensi. Perhitungan  pembobotan  menggunakan  fungsi  IF-then yang ditunjukkan pada Algoritma 1
Algoritma 1. Contoh pembobotan untuk variabel kelamin Algoritma: Contoh Pembobotan
1. Mulai
2. Data = baca semua data pada variable Gender ;
3. PriaHyp = Jumlah(Gender=”Man” AND Kelas=”Hipertensi”);
4. PiraNon = Jumlah (Gender=”Man” AND Kelas=”Non”);
5. WanitaHyp = Jumlah (gender=”Woman” AND Kelas=”Hipertensi”);
6. WanitaNon = Jumlah (Gender=”Woman AND Kelas=”Non”);
7. TotalPria = ManHyp + ManNon;
8. TotalWanita = WanitaHyp + WanitaNon;
9. BobotPriaHyp = PriaHyp / TotalPria;
10. BobotPriaNon = PriaNon / TotalMan;
11. BobotWanitaHyp =WanitaHyp / TotalWanita;
12. BobotWanitaNon = WanitaNon / TotalWanita;
13. Keluaran (BobotPriaHyper, BobotPriaNon, BobotWanitaHyper, BobotWanitaNon )
14. Selesai
Penerapan Algoritma: 1. Mulai
2. Data = 60;
3. PriaHyp = 5;
4. PriaNon = 30;
5. WanitaHyp = 14;
6. WanitaNon = 11;
7. TotalPria (35) = 5 + 30;
8. TotalWanita (25) = 14 + 11;
9. BobotPriaHyp (0.14)= 5 / 35;
10. BobotPriaNon (0.85) = 30 / 35;
11. BobotWanitaHyp (0.56) = 14 / 25;
12. BobotWomanNon (0.44) = 11 / 25;
13. Keluaran (0.14, 0.85, 0.56, 0.44)
14. Selesai Keterangan: Hyp=Hypertensi, Non=Non-hypertensi
Perhitungan  bobot  masing-masing  variabel  untuk  kelas hipertensi  dan  non-hipertensi  dilakukan  untuk  variabel lain seperti Umur, Ras, IMT, Ginjal, Asap, dan Diabetes.
Perhitungan  pembobotan  untuk  masing-masing  kelas ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pembobotan berbasis aturan untuk setiap kelas
Kelas Kelamin Usia Ras BMI Hipertensi If Gender=”Man” Then Hyp=0.14; If Gender=”Woman” Then Hyp=0.56; If (Age>70) Then Hyp=0.9; Else If (Age>66) Then Hyp=0.92; Else If (Age>55) Then Hyp=0.58, Else If (Age>40) Then Hyp=0.51; Else If (Age>30) Then Hyp=0.36; Else Hyp=0.1 If Race=”Putih” Then Hyp=0.28; Else If
Race=”Meksiko” Then Hyp=0.5; Else If Race=”Hitam” Then Hyp=0.35; Else If Race=”Hispanik” Then Hyp=0.14; Else If Race=”Other” Then Hyp=0; Else If Race=”America” Then Hyp=0;
If BMI>31 Then Hyp=1, Else If BMI>30 Then
Hyp=0.39,
Else If BMI>25 Then Hyp=0.25, Else Hyp=0.42 Non If Gender=”Man” Then Non=0.86; If Gender=”Woman” Then Non=0.52; If (Age>70) Then Non=0.1, Else If (Age>66) Then Non=0, Else If (Age>55)
Then Non=0.08, Else
If (Age>40) Then
Non=0.51,
Else If (Age>30) Then Non=0.64; Else Non=0.9;
If Race=”Putih” Then
Non=0.72, Else If
Race=”Mexico” Then Non=0.5, Else If Race=”Hitam” Then Non=0.5, Else If Race=” Hispanic” Then Non=0.86, Else If Race=” Other” Then Non=1, Else If Race=” America” Then Non=1,
If BMI>31 Then
Non=0, Else If
BMI>30 Then Non=0.61,
Else If BMI>25 Then Non=0.75, Else Non=0.58; Kelas Ginja Merokok Diabetes Hipertensi If Ginjal=”Ya” Then Hyp=1, Else  If  Ginjal=”No”  Then Hyp=0.29; If Merokok=”Ya” Then Hyp=0.37, Else If Merokok=”No” Then Hyp=0.26; If Diabetes=”Ya” Then Hyp=0.8, Else If Diabetes=”No” Then Hyp=0.27; Non If Ginjal=”Ya” Then Non=0, Else  If  Ginjal=”No”  Then Hyp=0.71; If Merokok=”Ya” Then Non=0.63, Else If Merokok=”No” Then Non=0.74; If Diabetes=”Ya” Then Non=0.2, Else If Diabetes=”No”
Then Non=0.73;
Keterangan : Hyp = Hipertensi, Non=Non-Hipertensi
Pembobotan pasien untuk ID=”93610”, Jenis
Kelamin=”Laki-Laki”, Usia=51, Ras=Hispanik, BMI=25,
Ginjal=Tidak, Asap=Ya,
dan Diabetes=Tidak.
Berdasarkan data tersebut, kemudian dihitung nilai bobot untuk  masing-masing  variabel  yang  ditunjukkan  pada
Tabel 4 Tabel 4. Pembobotan untuk hipertensi, dan non-kelas No Kelamin Usia Ras BMI Ginjal Merokok Diabetes 93610 Pria 51 Hispanic 25 No Ya No Kelas Nilai Hipertensi 0.14 0.51 0.14 0.25 0.29 0.37 0.27 Non 0.86 0.49 0.86 0.75 0.71 0.63 0.73

## 3.6 Penerapan Metode Profile Matching
3.6.1 Core Factor (CF) and Secondary Factor (SF) Faktor  inti  adalah  kelompok  parameter  utama.
Sedangkan  faktor  sekunder  merupakan  kelompok parameter  yang  tidak  mempunyai  pengaruh  kuat terhadap hasil diagnosis risiko hipertensi. Pengelompokan  variabel  CF  dan  SF  berdasarkan perhitungan  menggunakan  algoritma  Decision  Tree. Variabel  yang  dibagi  menjadi  faktor  inti  dan  faktor sekunder ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Variable core factor (CF) dan secondary factor (SF) Core Factor Secondary Factor 1. Usia 2. BMI 3. Diabetes 1. Jenis Kelamin 2. Ras
3. Ginjal
4. Merokok
Tahap  selanjutnya  melakukan  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  rata-rata  CF  dan  SF.  Perhitungan nilai rata-rata ditunjukkan pada Tabel 6-7
Tabel 6. Rata-rata nilai CF dan SF untuk kelas hipertensi Nilai Core Factor Nilai Secondary Factor 𝐶𝐹 = ∑ 𝐶𝐹 ∑ 𝐼𝐶
𝐶𝐹 = (0.51+0.25+0.27)
(3) = 0.343
𝑆𝐹 = ∑ 𝑆𝐹
∑ 𝐼𝑆 𝑆𝐹 = (0.14+0.14+0.29+0.37) (4) = 0.235
Table 7. Rata-rata nilai CF dan SF untuk kelas non-hipertensi
Nilai Core Factor Nilai Secondary Factor 𝐶𝐹 = ∑ 𝐶𝐹 ∑ 𝐼𝐶 𝐶𝐹 = (0.49+0.75+0.73)
(3) = 0.65 0 𝑆𝐹 = ∑ 𝑆𝐹 ∑ 𝐼𝑆
𝑆𝐹 = (0.86+0.86+0.71+0.63) (4) = 0.690

## 3.7 Klasifikasi Risiko Hipertensi
Penentuan  klasifikasi  risiko  hipertensi  dilakukan dengan  menghitung  masing-masing  kelas  untuk  kelas hipertensi dan non-hipertensi. Perhitungan dilakukan dari bobot  variabel  CF  sebesar  60%  dan  bobot  variabel  SF sebesar  40%.  Perhitungan  klasifikasi  risiko  hipertensi menggunakan persamaan berikut::
Hipertensi = (60 * CF) + (40 * SF) = (60 * 0.343) + (40 * 0.235) = 20.58 + 9.4 = 30.00 Bukan-hipertensi = (45 * CF) + (25 * SF)
= (38 * 0.650) + (23 * 0.690)
= 29.25 + 17.24 = 42.49
Berdasarkan  nilai  total  masing-masing  kelas,  kelas  yang memiliki  skor  tertinggi  menjadi  keputusan  dalam diagnosis.
4

## Pembahasan dan Hasil
4.1 Sistem Pakar
Aplikasi  yang  dikembangkan  menggunakan bahasa pemrograman Pascal dari Delphi IDE dengan Ms. Access.  Tampilan  halaman  utama  aplikasi  ditunjukkan pada  Gambar  2.  Halaman  utama  digunakan  untuk memanggil  halaman  lain  yang  memiliki  2  menu  yaitu menu  klasifikasi  dan  menu  tutup.  Menu  klasifikasi memiliki submenu untuk memanggil halaman perhitungan klasifikasi dan menutup aplikasi memiliki submenu keluar yang digunakan untuk keluar dari aplikasi
(3) (4)
Gambar 3. Menu utama antarmuka pengguna Halaman  perhitungan  klasifikasi  ditunjukkan  pada Gambar  3.  Pengguna  dapat  menginput  data  berdasarkan variabel  pasien  kemudian  menekan  tombol  “klasifikasi” maka  aplikasi  akan  menghitung  nilai  setiap  kelas.  Nilai kelas yang lebih tinggi adalah hasil dari keputusan risiko hipertensi
Gambar 4. Risiko klasifikasi antarmuka pengguna
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  pasien  "ID  =  93610" dengan variabel jenis kelamin = "laki-laki", umur = 51, ras = "Hispanik", BMI = 25, ginjal = "Tidak", Asap = "Ya" dan  diabetes  =  “Tidak”  maka  diprediksi  tidak  memiliki risiko tinggi terkena hipertensi.  Hasil klasifikasi lengkap ditunjukkan pada Tabel 8
Table 8. Hasil klasifikasi risiko hipertensi
No Kelamin Usia Ras BMI Ginjal Merokok Diabetes Kelas Sukses Dataset Sistem Usulan 1 Pria 51 Hispanic 25 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 2 Wanita 72 Hitam 24 Tidak Tidak Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 3 Pria 27 Putih 25,8 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 4 Pria 31 Putih 26,3 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 5 Wanita 65 Hispanic 26,4 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 6 Pria 29 Putih 26 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 7 Wanita 41 Putih 25 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 8 Pria 30 Putih 19,3 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 9 Pria 29 Putih 28 Tidak Ya Tidak Non Hipertensi Tidak 10 Pria 50 Putih 26,2 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 11 Pria 28 Hitam 22,8 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 12 Wanita 61 Hitam 30 Tidak Tidak Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 13 Wanita 27 Hitam 26 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 14 Pria 60 Hispanic 25 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 15 Pria 40 Putih 19 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 16 Wanita 70 Mexico 24 Tidak Tidak Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 17 Pria 77 Putih 23,8 Ya Ya Ya Hipertensi Hipertensi Ya 18 Wanita 74 Putih 29 Tidak Ya Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 19 Wanita 68 Hitam 24,6 Tidak Ya Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 20 Wanita 39 Hitam 25 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya
21 Pria 36 Putih 30 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 22 Pria 65 Hitam 30,2 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 23 Pria 60 Putih 19 Tidak Ya No Non Non Ya 24 Pria 55 Mexico 22 Tidak Ya Ya Hipertensi Hipertensi Ya 25 Wanita 44 Hispanic 32 Tidak Tidak Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 26 Pria 56 Putih 25,9 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 27 Pria 30 Hispanic 26,2 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 28 Pria 28 Putih 18,6 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 29 Pria 60 Mexico 25,2 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 30 Pria 29 Mexico 19 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 31 Pria 58 Putih 30,1 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 32 Pria 39 Putih 19 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 33 Wanita 77 Putih 26,8 Tidak Ya Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 34 Wanita 62 Hitam 24,9 Tidak Ya Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 35 Wanita 32 Hitam 25 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 36 Pria 39 Putih 30 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 37 Pria 55 Putih 18,5 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 38 Pria 57 Mexico 25 Tidak Tidak Ya Non Hipertensi Tidak 39 Pria 60 Mexico 24,7 Tidak Ya Ya Hipertensi Hipertensi Ya 40 Woman 41 Putih 32 Tidak Tidak Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 41 Woman 72 Hitam 24,6 Tidak Ya Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 42 Woman 50 Other 18,4 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 43 Man 38 Hitam 30,2 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 44 Woman 70 Mexico 29,8 Tidak Tidak Ya Hipertensi Hipertensi Ya 45 Man 35 Hispanic 30,1 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 46 Man 30 Other 19 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 47 Woman 78 Putih 32 Ya Ya Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 48 Man 36 Putih 25,3 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 49 Woman 30 Putih 20,3 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 50 Man 76 Hitam 30,4 Tidak Tidak Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 51 Man 46 Putih 30 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 52 Woman 25 Other 19 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 53 Woman 56 Hispanic 30 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 54 Man 30 Putih 25 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 55 Woman 28 Putih 18,6 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 56 Woman 53 Putih 24,9 Tidak Ya Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 57 Man 27 Putih 19 Tidak Ya Tidak Non Non Ya 58 Woman 71 Putih 20 Tidak Tidak Tidak Hipertensi Hipertensi Ya 59 Woman 35 Mexico 26 Tidak Tidak Tidak Non Non Ya 60 Man 75 America 27 Tidak Ya Tidak Non
Non Ya
Kid=Ginjal, Smo=Merokok, Dia=Diabetes. Sources: https://github.com/sysdevelopment/phd [31]
Berdasarkan hasil klasifikasi risiko pada Tabel 8, terdapat perbedaan jumlah klasifikasi untuk hipertensi dan jumlah
non-hipertensi.  Jumlah  kelas  yang  direkomendasikan ditunjukkan dalam bentuk grafik pada Gambar 5
Gambar 5. Bagan perbandingan kelas
4.2 Evaluations
Untuk  mengukur  kinerja  aplikasi  yang  diusulkan, perlu  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai akurasi.  Perhitungan  ketelitian  adalah  pengukuran  untuk mengetahui  tingkat  kedekatan  besaran  dengan  nilai sebenarnya. Perhitungan akurasi menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑡𝑜𝑟 (𝐶𝐼)    = 𝑠𝑢𝑐𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑡𝑒𝑠𝑡 ∗ 100 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑡𝑜𝑟 (𝐶𝐼)   = 58 60 ∗ 100 = 96.67%
Hasil perhitungan confidence indicator (CI) menunjukkan bahwa  metode  yang  diusulkan  dapat  mengklasifikasikan dengan benar sebanyak 58 dari 60 data. Selain confidence indicator  (CI),  juga  dihitung  dengan  menggunakan confusion  matrix  pada  Tabel  9  untuk  mendapatkan  nilai sensitivitas, spesifisitas, presisi, dan akurasi.
Tabel 9. Perbandingan nilai prediksi dan aktual
A ct ua l T abl e
Prediction table Kelas Hipertensi Non- Hipertensi Hipertensi 18 1 Non 1 40
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  akurasi, presisi,  dan  recall  menggunakan  variabel  :  TP  =  Benar positif, FN = Negatif salah, FP = Positif salah, TN = Benar negatif seperti Tabel 10.
Tabel 10. Variabel evaluasi Evaluasi Metode Usulan TP = True Positive 58 TN = True Negative 58 FN = False Negative 2 FP = False Prositive 2 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 58 (58 + 2) = 96.67%
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 = 58
58 + 2 = 96.14% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 58 58 + 2 = 96.16% 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁) = (58 + 58)
(58 + 2 + 58 + 2) = 96.67%
Berdasarkan  Tabel  9,  nilai  sensitivitas,  spesifisitas, presisi, dan akurasi ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Sensitivity, specificity, precision, dan accuracy Sensitivity Specificity Precision Accuracy 96.67% 96.14 96.16 96.67 4.3 Perbandingan Sistem Usulan
Metode usulan yang dikembangkan dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya menggunakan software
Rapid Miner Studio. Hasil pengujian menggunakan salah satu  metode  klasifikasi  Decision  Tree  ditunjukkan  pada Gambar 5. Dataset System Hypertension 19 19 Non 41 41 19 19 41 41 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 T o ta l (6) (7) (8) (5)
Gambar 6. Pohon keputusan algoritma akurasi
Selain pohon keputusan, uji akurasi dibandingkan dengan metode  klasifikasi  lain  seperti  pohon  acak,  tunggul keputusan,  KNN,  nave  BaYa,  pembelajaran  mendalam, induksi  aturan.  Hasil  perbandingan  akurasi  ditunjukkan pada Gambar 7..
Gambar 7. Perbandingan akurasi algoritma klasifikasi

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  yang berbeda  untuk  klasifikasi  risiko  hipertensi.  Metode  yang digunakan  adalah  rule-based  weighting  menggunakan fungsi  IF-then  yang  dikombinasikan  dengan  metode profile  matching.  Pengujian  sistem  yang  diusulkan menggunakan 60 (enam puluh) data uji dari Pima Indian Hipertensi Data dari UCI Machine  Learning Repository. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  data pengujian dengan sistem yang diusulkan, nilai akurasinya adalah 96,67%. Sistem yang diusulkan juga dibandingkan dengan  metode  klasifikasi  lain  seperti  Decision  Tree, Random Tree, Decision Stump, KNN, Naïve BaYa, Deep
Learning,  dan  Rule  Induction.  Hasil  perbandingan menunjukkan  bahwa  sistem  yang  diusulkan  memiliki tingkat akurasi yang lebih baik, sehingga dapat digunakan untuk  mengklasifikasikan  risiko  untuk  jenis  penyakit lainnya..

## Data Sumber
Kumpulan  data  yang  digunakan  dari  NHANES  pada 2015–2016. Dataset ini ditujukan untuk akses publik dan pemanfaatan  layanan  kesehatan.  Kumpulan  data  ini disiapkan dan diterbitkan melalui Pusat Pengendalian dan Pencegahan  Penyakit  (CDC)  untuk  memberikan  akses penuh.  Kumpulan  data  asli  terdiri  dari  lima  folder  dari 2007 hingga 2016, masing-masing berisi file  pdf dengan statistik  tingkat  respons  survei  NHANES  dan  file  SAS Transport untuk semua variabel pengukuran survei [31]

## Daftar Pustaka
[1] B.  Rumagit,  J.  Pojoh,  and  V.  Manampiring,  “Studi Deskriptif  Pemberian  Obat  Pada  Pasien  Hipertensi  Di Puskesmas Sario,” J. Ilm. Farm. Poltekkes Manad. , vol. 3, no. 2, 2012.
[2] A.  J.  Viera,  L.  W.  Cohen,  C.  M.  Mitchell,  and  P.  D. Sloane,  “High  blood  pressure  knowledge  among primary care patients with known  Hipertensi: A North Carolina Family Medicine Research Network (NC-FM- RN) study,” J. Am. Board Fam. Med. , vol. 21, no. 4, pp. 300–308, 2008, doi: 10.3122/jabfm.2008.04.070254.
[3] B.  P.  Medications  and  M.  Changes,  “Treatment  of Hipertensi: JNC 8 and More,” Res. Cent. , vol. 3120, no. February,  pp.  209–472,  2014,  [Online].  Available: www.PharmacistsLetter.com%5Cnwww.PrescribersLe tter.com%5Cnwww.PharmacyTechniciansLetter.com.
[4] Pusdatin, Hipertensi ,  Second.,  no.  Hari  Hipertensi Sedunia. Jakarta Selatan: Kementerian RI, 2014.
[5] Global  Road  Safety  Facility  &  IHME,  “The  Global Burden  of  Disease  from  Motorized  Road  Transport,” World  Bank  Inst.  Heal.  Metrics  Eval. ,  p.  39,  2014, [Online].
Available: 93,33 75 85 85 88,33 86,67 85 96,67 0 20 40 60 80 100 Decission Tree Random Tree Decision Stump KNN Naïve Bayes Deep Learning Rule Induction Propose Model
http://documents.worldbank.org/curated/en/984261468 327002120/pdf/863040IHME0T4H0ORLD0BANK0c ompressed.pdf.
[6] J.  R.  Banegas et  al. ,  “High  prevalence  of  masked uncontrolled  Hipertensi  in  people  with  treated Hipertensi,” Eur.  Heart  J. ,  vol.  35,  no.  46,  pp.  3304– 3312, 2014, doi: 10.1093/eurheartj/ehu016.
[7] H. Soetanto, S.  Hartati, R. Wardoyo, and S. Wibowo, “Hipertensi drug suitability evaluation based on patient condition with improved profile matching,” Indones. J.
Electr. Eng. Comput. Sci. , 2018, doi: 10.11591/ijeecs.v11.i2.pp453-461.
[8] A.  A.  Abdullah,  Z.  Zakaria,  and  N.  F.  Mohammad, “Design and development of Fuzzy Expert System for diagnosis  of  Hipertensi,” Proc.  -  2011  2nd  Int.  Conf. Intell.  Syst.  Model.  Simulation,  ISMS  2011 ,  no. February 2017, pp. 113–117, 2011, doi: 10.1109/ISMS.2011.27.
[9] X. Y. Djam and Y. H. Kimbi, “Fuzzy Expert System for the  Management  of  Hipertensi,” Pacific  J.  Sci. Technol. , vol. 12, no. 1, pp. 390–402, 2011, [Online]. Available: http://www.akamaiuniversity.us/PJST.htm.
[10] S. Das, P. K. Ghosh, and S. Kar, “Hipertensi diagnosis: A  comparative  study  using  fuzzy  expert  system  and neuro fuzzy system,” IEEE Int. Conf.  Fuzzy Syst. , no. 2005, 2013, doi: 10.1109/FUZZ-IEEE.2013.6622434.
[11] P.  Srivastava,  A.  Srivastava,  A.  Burande,  and  A. Khandelwal,  “A  Note  on  Hipertensi  Kelasification Scheme  and  Soft  Computing  Decision  Making System,” ISRN  Biomath. ,  vol.  2013,  pp.  1–11,  2013, doi: 10.1155/2013/342970.
[12] A.  Kaur  and  A.  Bhardwaj,  “Genetic  Neuro  Fuzzy System for Hipertensi Diagnosis,” Citeseer , vol. 5, no. 4,  pp.  4986–4989,  2014,  [Online].  Available: www.ijcsit.com.
[13] R.  Kaur  and  A.  Kaur,  “Hipertensi  Diagnosis  Using Fuzzy Expert System,” Int. J. Eng. Res. Appl. , vol. 14, no. March, pp. 2248–9622, 2015, [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/b7ad/d498b2927d356 40946c249158de32d33f21f.pdf.
[14] Z. Abrishami and H. Tabatabaee, “Design of A Fuzzy Expert  System  And  A  Multi-Layer  Neural  Network System For Diagnosis Of Hipertensi,” Pharmacol. Life Sci. Bull. Env. Pharmacol. Life Sci , no. 11, pp. 138–145,
2015, [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/0753/baef3fb0659fac0 26017a2c23a2752c55f04.pdf.
[15] J.  C.  Guzmán,  P.  Melin,  and  G.  Prado-Arechiga,  “A proposal  of  a  fuzzy  system  for  Hipertensi  diagnosis,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 401, pp. 341–350, 2016, doi: 10.1007/978-3-319-26211-6_29.
[16] I.  P.  Adebayo,  “Idowu  Peter  Adebayo.  Predictive Model for the Kelasification of Hipertensi Risk Using Decision  Trees  Algorithm,” Am.  J.  Math.  Comput. Model. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  48–59,  2017,  doi: 10.11648/j.ajmcm.20170202.12.
[17] J. C. Guzmán, P. Melin, and G. Prado-Arechiga, “Fuzzy optimized Kelasifier for the diagnosis of blood pressure using  genetic  algorithm,” Stud.  Comput.  Intell. ,  vol. 749,  pp.  309–318,  2018,  doi:  10.1007/978-3-319- 71008-2_23.
[18] I. Z. Jibril, J. Agajo, L. A. Ajao, J. G. Kolo, and O. C. Inalegwu, “Development  of a Medical  Expert  System for  Hypertensive  Patients  Diagnosis:  A  Knowledge- Based Rules,” Adv.  Electr.  Telecommun.  Eng. ,  vol.  1,
no. 1, pp. 39–47, 2018.
[19] I.  Miramontes,  G.  Martínez,  P.  Melin,  and  G.  Prado- Arechiga,  “A  hybrid  intelligent  system  model  for Hipertensi  risk  diagnosis,” Adv.  Intell.  Syst.  Comput. , vol. 648, pp. 202–213, 2018, doi: 10.1007/978-3-319- 67137-6_22.
[20] W. Jie, P. Yan, R. Xiaoxiao, and Q. Yixuan, An expert system for diagnosis and treatment of Hipertensi based on ontology , vol. 952. Springer Singapore, 2018.
[21] P.  Melin,  I.  Miramontes,  and  G.  Prado-Arechiga,  “A hybrid  model  based  on  modular  neural  networks  and fuzzy systems for Kelasification of blood pressure and Hipertensi risk diagnosis,” Expert Syst. Appl. , vol. 107, pp. 146–164, 2018, doi: 10.1016/j.eswa.2018.04.023.
[22] P.  Melin  and  G.  Prado-Arechiga,  “Neuro-fuzzy modular  approaches  for  Kelasification  of  arterial Hipertensi  with  a  method  for  the  expert  rules optimization,” SpringerBriefs Appl. Sci. Technol. , vol. 0,  no.  9783319611488,  pp.  23–47,  2018,  doi: 10.1007/978-3-319-61149-5_4.
[23] M. S. Hossain, Fatema-Tuj-Johora, and K. Andersson, “A belief rule based expert system to assess Hipertensi under uncertainty,” J. Internet Serv. Inf. Secur. , vol. 9,
no. 4, pp. 18–38, 2019, doi:
10.22667/JISIS.2019.11.30.018.
[24] R.  Elshawi,  M.  H.  Al-Mallah,  and  S.  Sakr,  “On  the interpretability  of  machine  learning-based  model  for predicting Hipertensi,” BMC Med. Inform. Decis. Mak. , vol. 19, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s12911-019-0874-0.
[25] M. A. J.  Tengnah, R. Sooklall, and S.  D. Nagowah, A predictive  model  for  Hipertensi  diagnosis  using machine learning techniques . Elsevier Inc., 2019.
[26] W. Chang et al. , “A machine-learning-based prediction method  for  Hipertensi  outcomes  based  on  medical data,” Diagnostics ,  vol.  9,  no.  4,  2019,  doi: 10.3390/diagnostics9040178.
[27] N. A. Shiraz H.E, “Using Fuzzy Logic to Enhance the Kelasification  and  Diagnosing  of  Hypertention,” J. Theor.  Appl.  Inf.  Technol. ,  vol.  97,  no.  20,  pp.  2430– 2440, 2019.
[28] M.  Nour  and  K.  Polat,  “Automatic  Kelasification  of Hipertensi  Types  Based  on  Personal  Features  by Machine Learning Algorithms,” Math. Probl. Eng. , vol. 2020, pp. 1–14, 2020, doi: 10.1155/2020/2742781.
[29] M.  Ambika,  G.  Raghuraman,  and  L.  SaiRamesh, “Enhanced  decision  support  system  to  predict  and prevent  Hipertensi  using  computational  intelligence techniques,” Soft Comput. , vol. 24, no. 17, pp. 13293– 13304, 2020, doi: 10.1007/s00500-020-04743-9.
[30] S.  P.  Chatrati et  al. ,  “Smart  home  health  monitoring system for predicting type 2 diabetes and  Hipertensi,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , no. xxxx, 2020, doi: 10.1016/j.jksuci.2020.01.010.
[31] F. López-Martínez, E. R. Núñez-Valdez, R. G. Crespo, and  V.  García-Díaz,  “An  artificial  neural  network approach  for  predicting  Hipertensi  using  NHANES data,” Sci.  Rep. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–14,  2020,  doi: 10.1038/s41598-020-67640-z.
[32] B.  Williams  and  S.  Cremaschi,  “Kelasification Models,” Comput. Aided Chem. Eng. , p. 5, 2020.
[33] A.  Suhartanto,  “Decision  Support  System  untuk Penilaian  Kinerja  Guru  dengan  Metode  Profile Matching,” J. Komput. Terap. , vol. 2, no. 2, pp. 149– 158, 2016.