## SISTEM PAKAR DIAGNOSA JENIS-JENIS PENYAKIT DEMAM PANAS PADA BALITA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC BERBASIS WEB
M. Irwan Ukkas 1) , Shinta Palupi 2) , Inka Pradiba 3)
1,2 Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma
3 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma
1,2,3 Jl. Prof. M. Yamin No. 25, Samarinda, 75123 E-mail : Irwan212@yahoo.com 1) , caca_200177@gmail.com 2) , inkha.pradiba92@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Selama  ini  sudah  ada  beberapa  metode  dalam    melakukan  diagnosa  penyakit,  terutama  dalam  bentuk  sistem  pakar.  Pada tugas akhir ini, akan digunakan fuzzy inference sistem dengan  metode Tsukamoto untuk  menentukan jenis-jenis penyakit demam  panas  yang  mungkin  diderita  oleh  pasien. Input yang  dibutuhkan  adalah  gejala-gejala  yang  dialami  oleh  pasien. Basis pengetahuan dibangun dengan menggunakan kaidah produksi ( IF-THEN ). α-predikat ( Fire strength ) yang diperoleh pada  setiap  aturan fuzzy untuk  setiap  penyakit  pada  basis  pengetahuan,  kemudian  dikomposisikan  dengan  menggunakan rata-rata terbobot. Hasil rata-rata terbobot ini merupakan output tingkat resiko penyakit.
Dengan Menerapkan metode diatas, maka lebih dihasilkan sebuah sistem pakar diagnosa jenis-jenis penyakit demam panas yang  dapat  memberikan  kemudahan  kepada  masyarakat  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  gejala-gejala  penyakit demam panas. Sistem ini juga dapat  membantu kinerja pakar yaitu dengan mudah menambah, mengganti dan menghapus data (pengetahuannya).
Kata Kunci : Sistem Infrensi Fuzzy, Metode Tsukamoto, Penyakit Demam Panas

## 1. PENDAHULUAN
Sejalan dengan berkembangnya teknologi maka dikembangkan  pula  suatu  aplikasi  atau software pendukung  yang  mampu  mengadopsi  proses  dan  cara berpikir  manusia  yaitu  teknologi Artificial  Intelligent atau  Kecerdasan  Buatan.  Sistem  Pakar  adalah  suatu bagian  dari  Kecerdasan  Buatan  yang  mengandung pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh satu atau  banyak  ke  dalam  satu  area  pengetahuan  tertentu sehingga  setiap  orang  dapat  menggunakannya  untuk memecahkan  berbagai  masalah  yang  bersifat  spesifik, dalam  hal  ini  adalah  permasalahan  kesehatan  anak  pada manusia.
Penyampaian  informasi  pun  dilakukan  melalui dunia  maya  ( internet ).  Dengan  menggunakan Website diharapkan  penerapan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit demam panas pada balita, akan banyak manfaat dan mampu memberikan informasi yang optimal.
Pada masa sekarang masyarakat awam khususnya para  ibu  masih  sering  mengalami  kesulitan  untuk mendiagnosis  jenis  penyakit  demam  panas  karena keterbatasan pengetahuan yang mereka miliki. Sedangkan untuk menemui ahli atau pakar dalam bidang tersebut  dirasa  cukup  sulit.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan suatu aplikasi sistem yang dapat menampung pengetahuan dari seorang pakar dan dapat mendiagnosis jenis  penyakit  demam  panas  serta  tindakan  yang  dapat dilakukan  untuk  menanggulanginya.  Namum,  terkadang pelayanan  kesehatan  tidak  bisa  semuanya  menyentuh
lapisan masyarakat dikarenakan tempat yang terlalu jauh dari  pusat  kesehatan  dan  biaya  yang  tidak  sedikit  yang harus  dikeluarkan  untuk  mendapatkan  pelayanan kesehatan, dan minimnya para ahli, untuk itu diperlukan suatu  teknologi  yang  dapat  membantu  mendiagnosa penyakit demam panas pada balita.

## 2. RUANG LINGKUP PENELITIAN
Berikut dijabarkan ruang lingkup dari penelitian:
1. User  dapat  berkonsultasi  tentang  penyakit  demam panas melalui web ini.
2. Admin dapat  meng input kan  gejala  penyakit  disertai dengan perhitungan fuzzy nya secara dinamis.
3. Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah linear naik, linear turun dan kurva segitiga.
4. Representasi  pengetahuan  yang  digunakan  adalah sistem  pakar  berbasis Rule dan  dalam  penalaran menggunakan Logika  Fuzzy  metode  Tsukamoto dalam melakukan Inference sistem.
5. Metode defuzzyfikasi yang digunakan adalah rata-rata berbobot.
6. Dalam penelitian ini hanya dibatasi membahas jenis- jenis penyakit demam panas dan cara penanganannya serta  pencegahannya  secara  dini  pada  balita  serta penulis  hanya  membatasi  5  (lima)  jenis  penyakit yaitu  :  demam  berdarah,  demam  malaria,  campak, demam tipoid dan gejala meningitis.
7. Output berupa  identifikasi  kemungkinan  jenis penyakit  demam  panas  yang  menyeran g  user atau
pasien  serta  nilai  presentasi  terhadap  jenis  penyakit demam panas.
8. Output tidak  menampilkan  proses  perhitungan  detail dari  analisis fuzzy  logic dalam  menentukan  suatu penyakit yang diderita oleh user.

## 3. BAHAN DAN METODE

## 3.1 Kecerdasan Buatan
Menurut  Kristanto  (2004),  Kecerdasan  buatan merupakan bagian dari ilmu pengetahuan komputer yang khusus ditujukan dalam perancangan otomatisasi tingkah laku  cerdas  dalam  sistem  kecerdasan  komputer.  Sistem memperlihatkan  sifat-sifat  khas  yang  dihubungkan dengan  kecerdasan  dalam  kelakuan  atau  tindak-tanduk yang  sepenuhnya  bisa  menirukan  beberapa  fungsi  otak manusia,  seperti  pengertian  bahasa,  pengetahuan, pemikiran, pemecahan masalah dan lain sebagainya.

## 3.2 Sistem
Menurut Kadir (2003), pada dasarnya sistem adalah sekumpulan elemen yang saling terkait atau terpadu yang dimaksudkan untuk mencapai suatu tujuan.

## 3.3 Pakar
Menurut  Arhami  (2005),  pakar  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu,  yaitu  pakar yang  mempunyai knowlegde atau  kemampuan  khusus yang  orang  lain  tidak  mengetahui  atau  mampu  dalam bidang yang dimilikinya
3.4 Sistem Pakar Sistem pakar ( expert system ) adalah sistem berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah  yang biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar dalam  bidang  tersebut.  Pada  dasarnya  sistem  pakar diterapkan  untuk  mendukung  aktivitas  pemecahan masalah.
Ciri-ciri sistem pakar adalah sebagai berikut :
1. Terbatas pada bidang yang spesifik
2. Dapat  memberikan  penalaran  untuk  data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan diberikan dengan cara yang dapat dipahami
4. Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu 5. Dirancang untuk dikembangkan secara bertahap
6. Outputnya bersifat nasihat atau anjuran
7. Output tergantung dari dialog dengan user
8. Knowledge base dan interface engine terpisah.
3.5 Logika Fuzzy
Pernyataan-pernyataan
“sangat
fleksibel”,
“lumayan  pendek”,  penyelesaian  yang  bagus”  adalah pernyataan yang ambigu. Pernyataan ambigu merupakan karakteristik  manusia  berkomunikasi  secara  linguistik dan  itu  adalah  bagian  yang  terintegrasi  dengan  proses berfikir.  Hal  tersebut  sangat  berbeda  dari pemrograman komputer dengan logika boolean yang hanya menyatakan  benar  dan  salah.  Logika fuzzy dapat menjembatani  perbedaan  boolean  dengan  hal  yang
ambigu.  Logika fuzzy menyediakan  suatu  cara  untuk merubah pernyataan linguistik menjadi suatu numerik. Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang  input  k[„e  dalam  suatu  ruang output (Kusumadewi dan Purnomo, 2004).

## 3.6 Himpunan Fuzzy
Himpunan crisp A  didefinisikan  oleh  elemen- elemen  yang  ada  pada  himpunan  itu.  Jika  a€A  maka  a bernilai 1. Jika a€A maka a bernilai 0. Himpunan fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas   jangkauan fungsi  karakteristik  pada  himpunan crisp sedemikian sehingga  fungsi  tersebut  mencakup  bilangan  real  pada interval  [0,1].  jika  X  adalah    kumpulan  objek  yang dinotasikan  x  maka  himpunan fuzzy A  dalam  X  adalah himpunan pasangan berurutan :
dengan  µ A (x)  adalah  derajat  keanggotaan  dari  x. Himpunan fuzzy A  dalam  semesta  pembicaraan  K  ialah kelas  kejadian  ( class  of  events )    dengan  fungsi keanggotaan  µ A (x)  kontinu  yang  dihubungkan  dengan setiap  titik  dalam  K  oleh  bilangan real dalam  interval [0,1]  dengan  nilai  µ A (x)  pada  x  menyatakan  derajat keanggotaan x dalam A.
Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk di operasikan dalam suatu variabel fuzzy (Kusumadewi  dan  Hartati,  2010).  Domain himpunan fuzzy adalah  keseluruhan  nilai  yang diijinkan dalam  semesta  pembicaraan  dan  boleh  dioperasikan dalam  suatu  himpunan fuzzy (Kusumadewi  dan  Hartati, 2010).
Himpunan fuzzy memiliki  dua  atribut,  yaitu linguistik dan numerik. Linguistik merupakan penamaan suatu  grup  yang  mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi tertentu  dengan  menggunakan  bahasa  alami,  seperti tinggi,  rendah,  besar  dan  bagus.  Numerik  adalah  suatu nilai  atau  angka  yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu variabel ,  seperti  40,  120  dan  325  (Kusumadewi  dan Hartati, 2010).
3.7 Fungsi Derajat Keanggotaan Fuzzy
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik input data  ke  dalam nilai  keanggotaan  yang  memiliki  nilai interval antara  0 dan  1.  Salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan  melalui pendekatan  fungsi.  Ada  beberapa  pendekatan  fungsi yang dapat digunakan yaitu :
1. Representasi Linier
Salah  satu  representasi  fungsi  keanggotaan  dalam fuzzy yang  akan  dipakai  adalah  representasi linier . Pada  representasi linier ,  pemetaan input ke  derajat keanggotaanya  digambarkan  sebagai  suatu  garis lurus. Gambar grafik fungsi keanggotaannya adalah :
a b 0 1 µ[x] Domain c a b 0 1 µ[x] Domain Gambar 1  Representasi Linier Naik
Fungsi keanggotaan linier naik adalah :
Kedua,  merupakan  kebalikan  yang  pertama.  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  grafik fungsi keanggotaannya adalah :
a b 0 1 µ[x] Domain Gambar 2 Representasi Linier Turun Fungsi keanggotaan linier turun adalah :
(b-x)/(b-a)     a ≤ x ≤ b
µ[x] =           0;                  x ≥ b
2. Representasi Kurva Segitiga Kurva segitiga  pada  dasarnya  merupakan  gabungan antara 2 garis ( linier ) seperti pada gambar 2.4 berikut ini :
Gambar 3 Representasi Kurva Segitiga Fungsi  keanggotaan kurva segitiga  dinyatakan dengan :
0 ; x ≤ a atau x ≥  c
µ[x] =           (x-a)/(b-a);      a ≤ x ≤ b
(c-x)/(c-b);      b ≤ x ≤ c
3.8 Operator Dasar Zadeh Untuk Operasi Himpunan Fuzzy Menurut Kusumadewi dan Purnomo (2010), seperti halnya  himpunan konvensional ,  ada  beberapa  operasi yang  didefinisikan  secara  khusus  untuk  mengkombinasi dan  memodifikasi  himpunan fuzzy .  Nilai  keanggotaan sebagai  hasil  dari  operasi  2  himpunan  sering  dikenal dengan  nama fire  strength atau  α- predikat .  Ada  3 operator dasar yang diciptakan oleh Zadeh, yaitu : 1. Operator AND Operator  ini  berhubungan  dengan  operasi  interaksi pada  himpunan α-predikat sebagai  hasil  operasi
dengan  operator  AND  diperoleh  dengan  mengambil nilai  keanggotaan  terkecil  antar  elemen  pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.

## 2. Operator OR
Operator  ini  berhubungan  dengan  operasi union (gabungan)  pada  himpunan  α- predikat sebagai  hasil operasi  dengan  operator  OR  diperoleh  dengan mengambil  nilai  keanggotaan  terbesar  antar  elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.
3. Operator NOT
Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen pada  himpunan  α- predikat sebagai  hasil  operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan  nilai  keanggotaan  elemen  pada himpunan yang bersangkutan dari 1.

## 3.9 MetodeTsukamoto
Menurut  Kusumadewi  dan  Purnomo  (2010),  metode Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton.  pada  metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai  hasilnya, output hasil inferensi dari  tiap-tiap  aturan  diberikan secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan  α- predikat ( fire strength ). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata berbobot.
.
3.10 Diagnosa Diagnosa  adalah  identifikasi  mengenai  sesuatu yang digunakan dalam medis, ilmu pengetahuan, teknik, bisnis, dan lainnya.

## Penyakit Demam Panas
Menurut  Erinika  (2007),  bahwa  berdasarkan  jenisnya, Demam  Panas  dapat  diklasifikaikan  dan  diambil tindakan.  Adapun  jenis  penyakit  demam  panas  adalah sebagai berikut :
1. Demam Tipoid
2. Campak
3. Difteri
4. Neurologi kejang demam
5. Meningitis

## 4.   RANCANGAN SISTEM/ APLIKASI
Pada bagian ini memperlihatkan urutan proses dalam sistem  yang  menunjukkan  alat  media input , output serta jenis media penyimpanan dalam proses flowchart .
Mulai Admin Input Data Pasien Input Gejala Penyakit Inferensi Fuzzy Hasil Diagnosa Penyakit Gigi Login Cek User Name dan Password Valid Masuk Admnistrator Selesai Username tidak sesuai t Y T Y
Gambar 4 Flowchart Sistem
Pada  gambar  4  menjelaskan  proses  jalannya program.  Dimulai  dari  pilihan,      jika  memilih  masuk admin,  maka  melakukan login terlebih  dahulu  dengan masukkan user name dan password , jika benar maka akan masuk  ke  halaman  asministrator,  jika  salah input login user name  dan password .  Selanjutnya  jika  memilih masuk sebagai user maka  melakukan  konsultasi dimulai dari input data pasien meng input kan gejala yang diderita, keproses  mesin  inferensi fuzzy sampai  menghasilkan hasil diagnosa.
Flowchart Penelusuran Flowchart User
Mulai Input Data Pasien Pilih Gejala dan InputNilai Inferensi Fuzzy Hasil Diagnosa Penyakit Gigi Selesai
Gambar 5 Flowchart User

## 5. IMPLEMENTASI

## 5.1 Halaman Menu Utama
. Pada  tampilan  beranda  ini  terdapat  beberapa menu  yaitu  menu  beranda,  menu  buku  yang  digunakan kalau  pengunjung  ingin  memberikan  komentar,menu konsultasi  yaitu  menu  yang  menampilkan tabel konsultasi user atau  pasien  untuk  melakukan  konsultasi yang sebelumnya user atau pasien mengisi daftar pasien, menu  berita  yaitu  menu  yang  menampilkan  suatu  berita
tentang  seputar  penyakit  gigi  dan  berita-berita  lainnya. Berikut ini adalah tampilan beranda pada website ini.
Gambar 6. Form Menu Utama 5.2 Halaman Buku Tamu
Pada  tampilan  buku  tamu  disediakan  untuk pengunjung  atau user memberikan  komentar  atau pertanyaan  tentang website ini  yang,  nantinya  admin akan  menjawab  pertanyaan-pertanyan  yang  ditanyakan user atau  pengunjung  Berikut  ini  tampilan  dari  buku tamu.

## Gambar 7 Form Buku Tamu

## 5.3 Halaman Input Data Pasien
Pada  halaman  ini  sebelum  melakukan  konsultasi pasien  atau user terlebih  dahulu  mengisi  data  pasien  . Berikut  adalah  tampilan  halaman  peng input an  data pasien :

## 5.4 Halaman Menu Konsultasi
Pada  halaman  ini  pasien  atau user akan  bisa megetahui panyakit gigi jenis apa yang kira-kira diderita pasien,  seberapa  persen  penyakit  itu  serta  bisa mengetahui  solusi  yang  disarankan  oleh  sistem  kepada pasien.  Berikutini  adalah  tampilan  halaman  hasil konsultasi
Gambar 9 Form Input Konsultasi

## 5.5 Halaman Login Administrator
Berikut  tampilan login admin  sebelum  masuk halaman administrator
Gambar 10 Form Login Administrator

## 5.6 Halaman Menu Administrator
Pada  tampilan  halaman  ini  menampilkan  menu administrator.  Berikut  ini  tampilan  darihalaman  depan administrator.

## Gambar 11 Form Menu Administrator

## 5.7 Halaman Administrator Informasi Penyakit
Pada  tampilan  halaman  berita  ini  admin  biasa menambah  berita,  mengedit  informasi  penyakit  serta menghapus informasi. Berikut ini tampilannya:
Gambar 12 Form Administrator Informasi Penyakit
5.8 Halaman Administrator Penyakit Pada halaman ini menampilkan halamn penyakit, dimana dari halaman ini admin bisa menambah jenis  penyakit,  mengedit  data,  serta  menghapus  data. Berikut tampilan dari halan penyakit:
Gambar 13 Form  Administrator Penyakit

## 5.9 Halaman Administrator Gejala
Pada  halaman  ini  menampilkan  gejala-gejala penyakit  yang  ada,  admin  bisa  menambah  data  gejala, dimana  melalui  halaman  ini  admin  bisa  mengedit,  serta menghapus  gejala.  Berikut  ini  tampila  halaman  gejala penyakit :
Gambar 14 Form  Administrator Gejala
Halaman Administrator Rule Pada  halaman  ini  menampilkan Rule dari  tiap tiap  penyakit  dan  gejala  penyakit  pada  administrator. Dimana dari halaman ini admin menambah Rule . Berikut tampilan halaman Rule :
Gambar 15 Form Admnistrator Rule

## Halaman Adminstrator Pasien
Pada halaman ini menampilkan biodata pasien yang telah melakukan konsultasi penyakit gigi pada administrator.  Pada  halaman  ini  admin  bisa  menghapus data  pasien  Berikut  ini  tampilan  halaman  pasien  pada administrator :
Gambar 16 Form Admnistrator Pasien

## Halaman Administrator Buku Tamu
Pada  Halaman  ini  menampilkan  data  buku  tamu yang berisi data pengunjung yang memberikan komentar, masukan  dan  pertanyaan  dimana  nanti  admin  bisa menjawab pertanyaan dari halaman ini. Pada halaman ini admin  juga  bisa  menghapus  data.  Berikut  tampilan halaman buku tamu :
Gambar 17 Form Admnistrator Buku Tamu

## Halaman Hasil Konsultasi
Pada  halaman  ini  pasien  atau user akan  bisa megetahui panyakit gigi jenis apa yang kira-kira diderita
pasien,  seberapa  persen  penyakit  itu  serta  bisa mengetahui  solusi  yang  disarankan  oleh  sistem  kepada pasien.  Berikut  ini  adalah  tampilan  halaman  hasil konsultasi
Gambar 18 Form Hasil Konsultasi
6. KESIMPULAN
1. Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  demam panas  pada  balita dengan  menggunakan  metode logika fuzzy ini  dibuat  sebagai  alat  bantu  untuk menentukan  resiko  terbesar  penyakit  demam  panas yang  diderita  berdasarkan  gejala-gejala  fisik  yang  di rasakan dengan menggunakan fuzzy Tsukamoto.
2. Masyarakat  awam  dapat  memanfaatkan  sistem  ini dengan  mudah  untuk  mengetahui  kemungkinan penyakit demam panas yang diderita oleh balita.
3. Dengan sistem yang telah dibuat mampu mendiagnosa  penyakit  demam  panas  pada  balita dengan dilengkapi nilai defuzzyfikasi untuk
menentukan  rata-rata  terbobot  dari  penyakit  demam panas pada balita

## 7. SARAN
1. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  demam  panas pada balita  dengan  menggunakan  metode  logika fuzzy untuk menentukan jenis  penyakit demam panas pada balita ini  masih  berupa  program  sederhana,  yang masih  bisa  dikembangkan  lagi  untuk  mencapai keakuratan data.
2. Diharapkan  sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan lebih  lanjut,  dengan  menambahkan output detail perhitungan dari analisis fuzzy logic nya beserta grafik sehingga user dapat mengetahui bagaimana perhitungan fuzzy  logic dalam  menentukan  suatu penyakit.
3. Dengan  adanya  sistem  pakar  diagnosa  penyakit demam  panas  pada  balita yang  telah  dibuat, diharapkan dapat disosialisasikan  kepada  masyarakat luas agar dapat digunakan sesuai dengan fungsinya

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Arhami, Muhammad, 2005, Konsep Dasar Sistem Pakar , Andi Offset, Yogyakarta
Graham, Robin dan Burns Tony, 2005, Lecture Notes On Dermatologi : Edisi Kedelapan, Jakarta : Erlangga
Jogiyanto,  HM,  2005, Analisis  &  Desain  Sistem Informasi ,  Andi Offset, Yogyakarta
Kadir,  Abdul,  2003, Pengenalan  Sistem  Informasi , Yogyakarta : Andi
Kadir,  Abdul,  2005, Dasar  Pemrograman  WEB  dengan ASP , Yogyakarta : Andi
Kristanto,  Andi,  2003. Perancangan  Sistem  Informasi dan Aplikasinya . Yogyakarta : Gava Media.
Kusrini,  2006, Sistem  Pakar,  Teori  dan  Aplikasi , Yogyakarta : Andi
Kusumadewi  Sri,  2003, Artificial  Intelligence  (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta
Kusmadewi  Sri  dan  Hartati  Sri,  2010, Neuro  –  Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf Edisi 2 , Graha Ilmu, Yogyakarta.