SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ISPA

## (INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT) MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC BERBASIS WEB MOBILE
Aris Gunawan 1* , Tetri Melda Yanti 2 Program Studi Kesehatan Masyarakat STIKESMAS Nusantara Palembang 1,2 e-mail: arisgugun@gmail.com 1 ,  tetrimeldayanti@gmail.com 2

## Abstrak
Kesehatan merupakan hal yang penting bagi manusia. Ironisnya, banyak sekali penyakitpenyakit yang terlambat didiagnosis sehingga mencapai tahap kronis yang sulit untuk disembuhkan. Oleh karena  itu,  kebutuhan  informasi  yang  cepat  dan  tepat  dari  seorang  pakar  kesehatan  sangatlah dibutuhkan.  Hal  inilah  yang  mendorong  pembangunan  sebuah  sistem  pakar  diagnosa  penyakit infeksi  saluran  pernafasan  akut  dengan  meminta  diagnosa  dari  user.  Diagnosa  tersebut  akan diproses dalam sistem, kemudian hasilnya akan disampaikan lagi ke user. Diharapkan sistem ini mampu  memberikan  informasi  yang  optimal  dengan  timbal  balik  dari  user  dan  sistem.  Dalam menyelesaikan  sistem  pakar  dapat  digunakan  beberapa  metode,  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan  metode  fuzzy.  Metode  fuzzy  dilakukan  dengan  mengelompokkan  data  dimana keberadaan tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan dalam derajat keanggotaan. Diharapkan dengan  adanya  system  ini  maka  dapat  memudahkan  para  pasien  dalam  mendiagnosa  penyakit infeksi saluran pernapasan akut melalui system web.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Penyakit ISPA; Fuzzy; Web Mobile

## Abstract
Health is important for humans. Ironically, many diseases are diagnosed too late and reach a chronic stage that is difficult to cure. Therefore, the need for fast and precise information from a health expert is very much needed. This has prompted the development of an expert system for diagnosing acute respiratory infections by requesting a diagnosis from the user. The diagnosis will be processed in the system, then the results will be submitted again to the user. It is hoped that this system is able to provide optimal information with feedback from users and systems. In completing the expert system, several methods can be used, one of which is using the fuzzy method. The fuzzy method is done by grouping data where the existence of each data point in a cluster is determined  in  the  degree  of  membership.  It  is  hoped  that  this  system  will  make  it  easier  for patients to diagnose acute respiratory tract infections through the web system.
Keywords : Expert System; ARI Disease; Fuzzy; Web Mobile

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  salah  satu  hal penting  dalam  kehidupan  manusia.  Namun dengan  semakin  berkembangnya  zaman, penyakit    semakin    mudah  menghampiri manusia.  Semakin  meningkatnya  aktifitas manusia membuat manusia kurang memperhatikan  makanan  yang    mereka makan   dan dampaknya terhadap kesehatan gigi. Seperti contoh junk food (makanan siap saji)  mengandung  kadar  garam,  gula,  dan lemak  yang  tinggi  tetapi  rendah  vitamin, mineral  dan  juga  serat  dapat  menyebabkan gigi berlubang [1]
Kesehatan  merupakan  hal  yang penting  bagi  manusia.  Ironisnya,  banyak sekali  penyakit-penyakit  yang  terlambat didiagnosis sehingga mencapai tahap kronis yang  sulit  untuk  disembuhkan.  Kesehatan adalah  dambaan  setiap  orang,  terlebih mengingat  usia  yang  rentan  terhadap penyakit  merupakan  ketakutan  tersendiri bagi  orang.  Ketakutan  ini  bukan  tanpa alasan,  karena  terkadang  kesibukan  orang menyebabkan  keterlambatan  penanganan kesehatan sehingga banyak penderita infeksi saluran pernafasan akut.
Oleh karena itu, kebutuhan informasi yang  cepat  dan  tepat  dari  seorang  pakar kesehatan  sangatlah  dibutuhkan.  Hal  inilah yang  mendorong  pembangunan  sebuah sistem  pakar  diagnosa  penyakit  infeksi saluran  pernafasan  akut  dengan  meminta diagnosa  dari  user.  Diagnosa  tersebut  akan diproses  dalam  sistem,  kemudian  hasilnya akan  disampaikan  lagi  ke  user.  Diharapkan sistem  ini  mampu  memberikan  informasi yang  optimal  dengan  timbal  balik  dari  user dan sistem.
Dalam  menyelesaikan  sistem  pakar dapat  digunakan  beberapa  metode,  namun dalam  penerapan  sistem  diagnosa  infeksi saluran pernafasan akut ini penulis menggunakan metode Fuzzy Logic. Metode Fuzzy Logic adalah suatu teknik
pengelompokan  data  dimana  keberadaan
tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh  derajat  keanggotaan.  Metode  Fuzzy Logic  adalah  algoritma  pengelompokan yang terawasi, karena pada algoritma Fuzzy Logic  jumlah  cluster  yang  akan  dibentuk perlu diketahui terlebih dahulu.
Sistem  tersebut  adalah  suatu  sistem yang berbasis komputerisasi yang ditujukan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dengan  memanfaatkan  data  dan  model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Komponen sistem  dapat  diakses  dengan  mudah  oleh user  untuk  memberikan  dukungan  pada pengambilan keputusan.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut maka peneliti ingin membahas dan mencari solusi  dalam  membangun  system  pakar  ini melalui  penelitian  dengan  judul  “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  ISPA  (Infeksi Saluran  Pernapasan  Akut)  Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berbasis Web Dengan PHP”, diharapkan dengan adanya sistem ini maka dapat memudahkan para pasien dalam mendiagnosa  penyakit  infeksi  saluran pernapasan akut melalui system web.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Relevan
Dalam penelitian [1], menyajian suatu kerangka  kerja  dalam  perancangan  aplikasi sistem  pakar untuk  mendiagnosa  penyakit diabetes  mellitus  dengan  studi  kasus  salah satu  PUSKESMAS  di  Jakarta  Timur.  Hasil yang didapat dari sistem ini memungkinkan user  untuk  mengetahui  gejala-gejala  awal dari penderita penyakit diabetes. Kemudian dalam  penelitian  [2],  dirancang  suatu aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit menular seksual dengan menggunakan konsep fuzzy logic. Hasil dari sistem  ini  memungkinkan  seseorang  untuk mengetahui  secara  dini  penyakit  seksual menular  tanpa  harus  menghubungi  dokter terlebih dahulu.
Vol. 6, No. 2, Desember 2021
Dari  beberapa  penelitian  diatas, peneliti menawarkan suatu konsep perancangan  perangkat  lunak  sistem  pakar untuk pendeteksian penyakit
ISPA
menggunakan  metode  fuzzy  logic  berbasis web  mobile.  Diharapkan  dengan  adanya sistem  ini  dapat  membantu  masyarakat untuk mengetahui gejala-gejala dini penyakit ISPA sehingga dapat meningkatkan kesehatan masyarakat.

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem pakar adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan ( Artificial
Intelligence ).  Sistem  ini  sudah  cukup  tua, dikembangkan oleh para periset kecerdasan buatan  pada  tahun  1960-an.  Sistem  pakar pertama  kali  muncul  adalah General Purpose  Solver (GPS)  yang  dikembangkan oleh Newel. Istilah sistem pakar berasal dari istilah Knowledge  based  expert  system . Istilah  ini  muncul  untuk  memecahkan masalah, sistem pakar menggunakan pengetahuan seorang
pakar yang dimasukkan  kedalam  komputer.  Seorang yang  bukan  pakar  menggunakan  sistem pakar  untuk  meningkatkan  kemampuan dalam  memecahkan  masalah,  sedangkan untuk seorang pakar menggunakan ini untuk knowledge assistant [3].
Terdapat  beberapa  definisi  sistem pakar  menurut  beberapa  ahli  yaitu  sebagai berikut.
a. Sistem  Sistem  pakar  merupakan cabang  dari  kecerdasan  buatan  dan juga  merupakan  bidang  ilmu  yang muncul  seiring  perkembangan  ilmu komputer saat ini [4]. b. Sistem  pakar  ini  adalah  sistem komputer yang bisa meniru kemampuan seorang pakar, sistem ini bekerja untuk mengadopsi pengetahuan  manusia  kekomputer yang menggabungkan dasar pengetahuan ( knowladge base ) dengan sistem inferensi untuk
menggantikan  fungsi  seorang  pakar dalam  menyelesaikan  suatu  masalah
[5].

## 2.3. Penyakit ISPA
ISPA adalah penyebab utama morbiditas dan mortalitas penyakit menular di  dunia.  Hampir  empat  juta  orang meninggal  akibat  ISPA  setiap  tahun,  98%- nya  disebabkan  oleh  infeksi  saluran pernapasan  bawah  [6].  Tingkat  mortalitas sangat  tinggi  pada  bayi,  anak-anak,  dan orang lanjut usia, terutama di negara-negara dengan  pendapatan  per  kapita  rendah  dan menengah.
ISPA  masih  merupakan  penyakit utama  penyebab  kematian  bayi  dan  balita dindonesia.  Dari  beberapa  hasil  SKRT diketahui bahwa 80 sampai 90% dari seluruh kasus kematian ISPA disebabkan
Pneumonia [6].

## 2.4. Fuzzy Logic
Logika  fuzzy  adalah  sesuatu  yang amat  rumit  dan  tidak  menyenangkan. Namun, sekali
seseorang mulai mengenalnya,  ia  pasti  akan  sangat  tertarik dan akan menjadi pendatang baru untuk ikut serta  mempelajari  logika  fuzzy.  Logika fuzzy  dikatakan  sebagai  logika  baru  yang lama,  sebab  ilmu  tentang  logika  fuzzy modern  dan  metodis  baru  ditemukan beberapa tahun yang lalu, padahal sebenarnya konsep tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama. Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke dalam  suatu  ruang  output  [7].  Sebagai contoh:
1) Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak  persediaan  barang  pada  akhir minggu  ini,  kemudian  manajer  produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi  esok  hari.  2)  Pelayan  restoran memberikan  pelayanan  terhadap  tamu, kemudian  tamu  akan  memberikan  tip  yang
sesuai  atas  baik  tidaknya  pelayan  yang diberikan;  3)  Anda  mengatakan  pada  saya seberapa sejuk ruangan yang anda inginkan, saya akan mengatur putaran kipas yang ada pada  ruangan  ini.  4)  Penumpang  taksi berkata pada sopir taksi seberapa cepat laju kendaraan yang diinginkan, sopir taksi akan mengatur  pijakan  gas  taksinya.  Menurut Asus  Naba,  logika  fuzzy  adalah:  “Sebuah metodologi  berhitung  dengan  variabel katakata (linguistic variable) sebagai pengganti berhitung dengan bilangan. Kata- kata  digunakan  dalam  fuzzy  logic  memang tidak  sepresisi  bilangan,  namun  katakata jauh  lebih  dekat  dengan  intuisi  manusia” [NAB2009].  Mengenai  logika  fuzzy  pada dasarnya  tidak  semua  keputusan  dijelaskan dengan 0 atau 1, namun ada kondisi diantara keduanya,  daerah  diantara  keduanya  inilah yang  disebut  dengan  fuzzy  atau  tersamar. Secara  umum  ada  beberapa  konsep  sistem logika  fuzzy,  sebagai  berikut  dibawah  ini: Himpunan  tegas  yang  merupakan  nilai keanggotaan  suatu  item  dalam  suatu himpunan  tertentu.  Himpunan  fuzzy  yang merupakan suatu himpunana yang digunakan  untuk  mengatasi  kekakuan  dari himpunan  tegas.  Fungsi  keanggotaan  yang memiliki  interval  0  sampai  1  Variabel linguistic  yang  merupakan  suatu  variabel yang  memiliki  nilai  berupa  kata-kata  yang dinyatakan dalam bahasa alamiah dan bukan angka.  Operasi  dasar  himpunan  fuzzy merupakan  operasi  untuk  menggabungkan dan  atau  memodifikasi  himpunan  fuzzy, Aturan (rule) if-then fuzzy merupakan suatu pernyataan  if-then,  dimana  beberapa  kata- kata  dalam  pernyataan  tersebut  ditentukan oleh  fungsi  keanggotaan.  Dalam  proses pemanfaatan logika fuzzy, ada beberapa hal yang  harus  diperhatikan  salah  satunya adalah cara mengolah input menjadi output melalui  sistem  inferensi  fuzzy.  Metode inferensi  fuzzy  atau  cara  merumuskan pemetaan,  dari  masukan  yang  diberikan kepada sebuah keluaran. Proses ini
melibatkan  fungsi  keanggotaan,  operasi logika,  serta  aturan  IF-THEN.  Hasil  dari proses ini akan menghasilkan sebuah sistem yang  disebut  dengan  FIS  (Fuzzy  Inferensi System).  Dalam  logika  fuzzy  tersedia beberapa  jenis  FIS  diantaranya  adalah Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto.
Dengan teori fuzzy set, dapat direpresentasikan  dan  menangani  masalah ketidakpastian yang dalam hal ini keraguan,
ketidaktepatan, kekuranglengkapan informasi,  dan  kebenaran  yang  bersifat sebagian [3].
Logika  fuzzy  memberikan  solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan sistem  yang  kompleks.  Walaupun  namanya agak kontradiktif, logika fuzzy memberikan rangka kerja yang kuat dalam  memecahkan banyak masalah pengontrolan. Aturan dasar logika  fuzzy  tidak  membutuhkan  model matematis yang kompleks untuk mengoperasikannya. Yang dibutuhkan
adalah  pemahaman  praktis  dan  teoritis  dari perilaku sistem keseluruhan. Banyak produk komersial  memakai  logika  fuzzy  yang menggunakan kurang dari 20 aturan [3].
Ada  beberapa  alasan  mengapa  orang menggunakan Fuzzy Logic, antara lain: 1. Konsep Fuzzy Logic mudah dimengerti.  Konsep  matematis  yang mendasari  penalaran  fuzzy  sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2. Fuzzy Logic sangat fleksibel.
3. Fuzzy
Logic   memiliki
toleransi  terhadap  data-data  yang
tidak tepat.
4. Fuzzy  Logic  mampu  memodelkan fungsi-fungsi  non  linear  yang  sangat kompleks.
5. Fuzzy  Logic  dapat  membangun  dan mengaplikasikan pengalamanpengalaman  para  pakar secara  langsung  tanpa  harus  melalui proses pelatihan.
Vol. 6, No. 2, Desember 2021
6. Fuzzy Logic dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  pengembangan  sistem  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode Prototyping .  Tahapan  metode Prototyping adalah: Metode pengembangan sistem dalam penelitian ini adalah Prototyping. Prototyping merupakan metode pengembangan perangat lunak, yang berupa  model  fisik  kerja  sistem  dan berfungsi  sebagai  versi  awal  dari  sistem.
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 3.1 Pengumpulan Kebutuhan Pengumpulan  kebutuhan  melibatkan pertemuan antara pengembang dan pengguna  untuk  menentukan  keseluruhan tujuan dibuatnya perangkat lunak. b. Proses Desain
Peneliti  membuat  desain  dari  sistem yang  akan  dibuat  berupa  struktur  data, arsitektur  perangkat  lunak  menggunakan diagram  bantu  Diagram  konteks  digunakan untuk  menggambarkan  keseluruhan  dari sistem yang dirancang
Gambar 1. Konteks Diagram Sistem PakarPenyakit ISPA
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021 Keterangan
1. Pasien  melakukan  diagnosa  ke  sistem pakar  diagnosa  penyakit  ISPA  dan pasien  memasukkan  jenis  gejala  yang diderita.
2. Sistem  akan  memberikan  pertanyaan berupa  gejala-gejala  apa  saja  yang diderita  oleh  ISPA  yang  berguna sebagai  basis  pengetahui  bagi  sistem dalam mendiagnosa penyakit.
3. Pasien ISPA akan menjawab pertanyaan-pertanyaan  yang  di  ajukan oleh  sistem  berdasarkan  gejala-gejala apa saja yang diderita oleh ISPA. 4. Sistem akan memberikan hasil berdasarkan gejala-gejala yang diderita oleh ISPA.  Hasil  berupa  data  penyakit dan solusi pengobatannya.
5. DFD  level  0  membahas  tentang penjabaran sistem yang akan dirancang berdasarkan  rancangan  pada  konteks diagram. Adapun rancangannya seperti pada Gambar 2 berikut :
Gambar 2. Data Flow Diagram Level 0
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021
Keterangan DFD Level 0 adalah sebagai berikut :
1. Admin menginputkan data gejala pada proses  1.0  data  yang  di-input  akan diberikan  informasi  kembali  kepada administrator  dan  data  disim-pan kedalam tabel gejala.
2. Admin  menginputkan  data  penyakit pada proses 2.0 data yang diinput akan diberikan  informasi  kembali  kepada administrator dan data disimpan kedalam tabel penyakit.
3. Admin  menginputkan  data  rule  pada proses  3.0  data  yang  diinput  akan diberikan  informasi  kembali  kepada admin dan data disimpan kedalam tabel rule.
4. Pasien melakukan registrasi data pasien pada proses 4.0 data yang diinput akan diberikan  informasi  kembali  kepada identitas  pasien  dan  data  disimpan kedalam tabel pasien.
5. Pasien  melakukan  diagnosa  penyakit pada  proses  5.0  dimana  pasien  akan diberikan  pertanyaan  oleh  sistem berupa  gejala-gejala  penyakit  yang diambil  dalam  tabel  gejala.  Data pertanyaan gejala ini akan dijawab oleh sistem  pada  proses  ini.  Kemudian sistem  akan  memproses  data  tersebut untuk  mendapat-kan  hasil.  Data  hasil akan  diberikan  kepada  pasien  berupa jenis penyakit dan solusi pengobatannya.
ERD  merupakan  suatu  model  untuk menjelaskan  hubungan  antar  data  dalam basis  data  berdasarkan  objek-objek  dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi. ERD  untuk  memodelkan  struktur  data  dan hubungan
antar
data, untuk
menggambarkannya  digunakan  beberapa notasi  dan  simbol.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada gambar 3 berikut :
Gambar 3.
Gambar 3 ERD (Entity Relationship  Diagram)
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan interface atau  hasil output  dari  pada  perancangan  aplikasi  web merupakan  antar  muka  untuk  berinteraksi antara  user  dengan  sistem. Interface yang dihasilkan dari perancangan ini semuanya di akses  melalui  halaman browser seperti mozilla firefox dan google chrome. Interface untuk  pengisian  data  dinamakan  dengan halaman form seperti form registrasi Pasien, form  diagnosa,  form  input  penyakit,  form input gejala, form input rule dan laporan.
1. Halaman Utama Aplikasi
Halaman utama atau halaman selamat datang  merupakan  halaman  yang  pertama tampil ketika pengguna mengakses halaman sistem  pakar  ISPA.  Pada  bagian  utama halaman  ini  terdapat  menu  utama  seperti home ,  diagnosa,  info  penyakit, about , help dan admin .  Bagi  pasien  yang  akan mendiagnosa  penyakit  dapat  langsung menklik  tombol  mulai  diagnosa  yang  akan diarahkan  langsung  kebagian  registrasi pasien.  Adapun  tampilannya  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Halaman Utama Sistem Pakar Penyakit ISPA Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021
Vol. 6, No. 2, Desember 2021
2. Halaman Login Admin
Form login administrator digunakan  untuk  melakukan login para  administrator  untuk masuk ke halaman utama aplikasi. Untuk login admin ini pengguna harus memasukkan username dan password sehingga dapat diberikan hak akses ke sistem pakar. Tampilan form login admin dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5. Form Login Administrator
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021

## 3. Halaman Utama  Administrator
Halaman utama administrator merupakan halaman utama pada bagian administrator untuk melakukan  semua  kegiatan  dalam  sistem.  Pada  halaman  utama  ini  terdapat  menu  yang  dapat diakses langsung seperti menu penyakit & solusi, menu gejala, menu rule fuzzy , dan menu laporan hasil. Tampilannya seperti pada gambar berikut:
Gambar 6. Halaman Utama Administrator
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021

## 4. Halaman Data Penyakit
Halaman  data  penyakit  digunakan  untuk  menginputkan  data  penyakit  dan  untuk menampilkan  penyakit.  Untuk  menginputkan  data  penyakit  maka  admin  harus  menginputkan kode  penyakit,  nama  penyakit,  dan  solusi  penanganannya  dan  klik  tombol  simpan  untuk menyimpannya kedalam database, untuk mengedit dapat menekan tombol edit dan hapus untuk menghapus data. Tampilannya seperti pada gambar berikut :
Gambar 7. Halaman Data Penyakit
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021
5. Form Input Data Gejala
Form data  gejala  digunakan  untuk  menginputkan  dan  menampilkan  data  gejala.  Untuk menginputkan data gejala maka admin harus menginputkan kode gejala, gejala dan jenis penyakit dan klik tombol simpan untuk menyimpannya kedalam database, untuk mengedit dapat menekan tombol edit dan hapus untuk menghapus data.  Tampilannya seperti pada gambar berikut
Gambar 8. Form Input Data Gejala Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021

## 6. Form Data Pasien
Form data  Pasien  digunakan  untuk  menampilkan  data  Pasien-pasien  yang  melakukan diagnosa  di  dalam  sistem.  Laporan  data  pasien  ini  pengguna  ini  didapatkan  berdasarkan  hasil diagnosa  oleh  pasien-pasien  yang  berhasil  melakukan  registrasi  dan  diagnosa  penyakit.  Pada laporan  ini  ditampilkan  nama,  kelamin,  umur,  alamat,  penyakit  yang  diderita,  dan  tanggal diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 9. Halaman Data Pasien
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021
7. Form Regisrasi Pandiagnosa
Form registrasi pengguna digunakan untuk melakukan registrasi bagi pengguna aplikasi. Registrasi  pendiagnosa  ini  dilakukan  pertama  kali  sebelum  diagnosa  yaitu  melengkapi  data pribadi pasien dengan menginputkan data seperti nama pasien, jenis kelamin, umur pasien, alamat dan email. Selanjutnya pasien menekan tombol registrasi dan apabila registrasi berhasil maka data akan disimpan dalam tabel pasien serta akan diarahkan pada halaman diagnosa penyakit. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 10. Form Registrasi Pendiagnosa
Vol. 6, No. 2, Desember 2021

## 8. Form Diagnosa / Konsultasi
Form diagnosa penyakit digunakan untuk memilih penyakit yang diderita oleh Pasien untuk melakukan  proses  diagnosa  dan  mendapatkan  hasil.  Pasien  yang  melakukan  diagnosa  dapat memilih beberapa gejala yang mungkin dialami oleh pasien dan dapat memilih gejala lebih dari satu  dengan  sembarang  pilihan  berdasarkan  gejala  yang  dialami.  Setelah  memilih  gejalagejala maka  pasien  dapat  menekan  tombol  proses  diagnosa  untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa  pada halaman hasil diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 11. Form Diagnosa / Konsultasi Penyakit
Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021

## 9. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman hasil digunakan untuk menampilkan hasil dari proses diagnosa penyakit. Hasil proses  diagnosa  menampilkan  hasil  dengan  identitas  pendiagnosa  pada  bagian  atas,  kemudian ditampilkan  informasi  gejala-gejala  yang  dipilih  sebelumnya  pada  tahap  diagnosa,  dan  hasil diagnosa  pada  bagian  bawah  dengan  menampilkan  nama  penyakit  yang  terdeteksi,  penjelasan definisi  penyakit  dan  solusi  untuk  pengangannya  penyakit  ISPA.  Adapun  tampilaannya  dapat dilihat seperti gambar berikut :
Gambar 12. Halaman Hasil Diagnosa Sumber : Hasil Penelitian Dosen Pemula , 2021
V. KESIMPULAN
Dari pembahasan diatas, dapat
disimpulkan  bahwa  hasil  perancangan sistem  pakar  dalam  mendeteksi  penyakit ISPA  dapat  diterapkan  secara  baik  dengan menggunakan  metode Fuzzy .  Pembobotan yang dilakukan pada metode Fuzzy menentukan  hasil  akhir  dari  analisis penyakit  ISPA  yang  ada.  Dengan  adanya sistem  ini  dapat  mempermudah  dan memberikan informasi tentang gejala-gejala tentang penyakit ISPA dan dapat digunakan masyarakat.

## VI. SARAN
Kepada  semua  pihak  yang  berniat untuk  mengadakan  penelitian  dengan  tema serupa,  disarankan untuk  memberikan
tambahan antara lain Pengembangan sistem langsung  terintegrasi  dengan  tampilan android.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Makarios and M. I. Prasetiyowati, “Rancang Bangun Sistem Pakar untuk Diagnosis  Penyakit  Mulut  dan  Gigi dengan  Metode  Fuzzy  Logic,”  J.
Ultim.,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1–6,  2012,
doi: 10.31937/ti.v4i2.313.
[2] Z.  Niswati,  A.  Paramita,  and  F.  A. Mustika,  “Aplikasi  Fuzzy  Logic
dalam  Diagnosa  Penyakit  Diabetes Mellitus  pada  PUSKESMAS  di Jakarta  Timur,”  J.  Nas.  Teknol.  dan
Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  3,  pp.  21–30,
2016, doi: 10.25077/teknosi.v2i3.2016.21-30. [3] D.  A.  O.  Turang,  “Aplikasi  Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosa Penyakit Menular Seksual  Dengan  Metode  Fuzzy Logic,”  Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu Komput., vol. 5,   no. 1, p. 87, 2018,   doi 10.20527/klik.v5i1.133. [4] A.  A.  Perwira,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Infeksi  TBC Paru.,”  TELEMATIKA,  pp.  63–74, 2014. [5] E. Fanny , R. R., Hasibuan, N. A., & Buulolo,  “Perancangan  sistem  pakar diagnosa  penyakit  asidosis  tubulus renalis menggunakan metode certainty  factor  dengan  penulusuran forward  chaining  ,”  Media  Inform. budidarma, pp. 13–16, 2017. [6] M.  H.  Syahidi,  D.  Gayatri,  and  K. Bantas, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kejadian Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) pada
Anak  Berumur  12-59  Bulan  di Puskesmas  Kelurahan  Tebet  Barat, Kecamatan  Tebet,  Jakarta  Selatan, Tahun 2013,” J. Epidemiol. Kesehat.
Indones., vol. 1, no. 1, pp. 23–27, 2016, doi: 10.7454/epidkes.v1i1.131