## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 269 − 274 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2911

## Kombinasi Metode Certainty Factor dan Fuzzy Tsukamoto dalam Pradiagnosa Penyakit Gagal Ginjal Kronis
Rudi Adityawan, Agung Triayudi * , Endah Tri Esti Handayani
Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 rudi.adityawan@gmail.com, 2* agungtriayudi@civitas.unas.co.id, endahtriesti@civitas.unas.co.id 3 Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.co.id Submitted: 12/01/2023; Accepted: 20/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak- Sistem  pakar  bertujuan  untuk  menggabungkan  pengetahuan  manusia  dengan  sistem,  yaitu  agar  komputer  dapat memecahkan  masalah  dengan  cara  yang  sama  seperti  yang  biasanya  dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  juga  dapat digunakan dalam mendiagnosa penyakit untuk mengetahui jenis penyakit yang diderita sebagai diagnosa awal didasari dari gejala – gejala untuk ditindak lanjuti. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk pembuatan sistem pakar penyakit gagal ginjal kronis yaitu menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dan Certainty Factor. Proses pencarian data dimulai dari gejala-gejala yang dialami user dan hasil lab anemia, kreatinin dan eGFR kemudian hasil  akhir yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebuah Aplikasi Sistem Pakar pradiagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Tsukamoto dan Certainty Factor. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu dengan metode certainty factor diperoleh nilai tingkat kepercayaan penyakit pasien sebesar  99.48%  dimana  sesuai  hasil  tersebut  sesuai  dengan  pakar  dan  dengan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  diperoleh  hasil tingkatan stadium penyakit gagal ginjal kronis sebesar 73.9 dimana hasil tersebut masuk kategori VV High Risk.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit Gagal Ginjal; Fuzzy Tsukamoto; Certainty Factor
Abstract −Expert systems aim to combine human knowledge with systems, that is, so that computers can solve problems in the same  way  that  experts  usually  do.  Expert  systems  can also  be used  in diagnosing  disease  to determine the  type  of disease suffered as an initial diagnosis based on the symptoms to be followed up. In this study, the method used to develop an expert system for chronic kidney failure was using the Fuzzy Tsukamoto and Certainty Factor methods. The data search process starts from the symptoms experienced by the user and lab results of anemia, creatinine and eGFR then the final results obtained from this study  are  an  Expert  System Application  for  pre-diagnosing  KidneyDisease with the  Tsukamoto  Method and  Certainty Factor. The results obtained from this study, namely the certainty factor method obtained a patient's disease confidence level of 99.48% where according to these results according to experts and with the Fuzzy Tsukamoto method the results obtained for the stage of chronic kidney failure were 73.9 where these results were included in the VV High Risk category.
Keywords : Expert System; Kidney Failure; Fuzzy Tsukamoto; Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Gagal ginjal kronis (GGK) atau Chronic Kidney Deisease (CKD) ditandai dengan penurunan fungsi ginjal yang ireversibel  dan  progresif  yang  mengakibatkan  uremia  karena  ketidakmampuan  tubuh  untuk  mengatur keseimbangan cairan dan elektrolit serta metabolism [1]. Berbagai penyakit dapat menyebabkan kerusakan ginjal yang progresif dan ireversibel, yang dikenal sebagai gagal ginjal kronis[2]. Gagal ginjal dapat menyerang siapa saja anak, dewasa, terutama bagi orang tua. Diagnosis penyakit ginjal yang terlambat merupakan salah satu akibat dari  kurangnya kesadaran masyarakat  dalam menjaga kesehatannya  [3]. Pada tahun 2018, data dari Indonesian Renal  Registry  (IRR)  mengungkapkan  bahwa  glomerulonetritis  (25%),  diabetes  mellitus  (23%),  hipertensi (tekanan darah tinggi) (20%), dan ginjal polikistik (10%) adalah penyebab paling umum dari gagal ginjal kronis [4]. Penyakit ginjal kronis (CKD) adalah masalah kesehatan utama yang prevalensinya di seluruh dunia meningkat setiap tahunnya. Prevalensi CKD bervariasi dari 4,1% [interval kepercayaan 95% (95% CI) 2.9–5.3] di Bus Swiss Studi Sante ke 25,5% (95% CI 22,3–28,8) di Timur Laut studi SHIP German[5]. Gagal ginjal kronis dibagi menjadi lima kategori berdasarkan nilai GFR (Glomeruli Fitrate Rate)[6]. Gagal ginjal stadium akhir terjadi ketika ginjal tidak mampu memekatkan urin dengan baik dan beradaptasi dengan perubahan asupan cairan dan elektrolit tubuh. Penyakit ginjal kronis ditemukan secara tidak sengaja atau melalui pemeriksaan rutin dengan analisis kimia urin dan  profil  serum.  Pasien  mungkin  juga  menunjukkan  nokturia,  nyeri  di  pinggang,  penurunan  keluaran  urin, hematuria kotor, urin berbusa (tanda albuminuria), dan gejala lainnya [7]. Ada banyak faktor yang menyebabkan orang enggan memeriksakan penyakitnya ke dokter dengan adanya keterbatasan hal tersebut diperlukan sebuah sistem alat bantu untuk dapat diagnosa penyakit ginjal sebagai alternatif informasi yang lebih praktis yaitu sistem pakar.
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  sistem  yang  menggunakan  fakta  dalam  penalarannya,  sistem  pakar merupakan  salah  satu  cabang  dari  artificial  intelligence.  Pengetahuan  dan  teknik  analisis  yang  sebelumnya ditetapkan oleh pakar sesuai  dengan bidang keahliannya digunakan dalam sistem ini[8]. Situs web atau bidang kecerdasan  buatan  dan  program  komputer  cerdas  dikenal  sebagai  sistem  pakar[9].  Masalah  kompleks  yang memerlukan  keahlian  khusus  manusia  dipecahkan  oleh  sistem  pakar  melalui  penggunaan  pengetahuan  dan prosedur  inferensi  [10].  Sistem  kecerdasan  buatan  yang  dibuat  dalam  bentuk  algoritma  dikenal  sebagai  logika fuzzy, dan dapat digunakan dalam berbagai solusi data. Logika fuzzy sendiri untuk menginterpretasikan statemen yang  samar  menjadi  real  atau  logis  [11].  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  adalah  pendekatan  yang  sangat  mudah beradaptasi  dan  toleran  terhadap  data.  Sistem  inferensi  metode  fuzzy  Tsukamoto  membuat  aturan  berdasarkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 269 − 274 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2911
sebab  dan  akibat    (if-then).  Metode  Tsukamoto  adalah  perluasan  dari  penalaran  monoton  atau  terus-menerus. Tsukamoto dapat  langsung mengaplikasikan keahlian para ahlinya tanpa harus melalui proses pelatihan karena metode  ini  sangat  mudah  dipahami  dan  memungkinkan  penggunaan  data  yang  tidak  akurat  [12].  Metode Tsukamoto sendiri memiliki keunggulan perseptif dan mampu memberikan tanggapan berdasarkan informasi yang tidak akurat, kualitatif, dan ambigu. Metode ini menggunakan himpunan fuzzy dengan fungsi yang secara konstan dipertimbangkan oleh fuzzifikasi untuk merepresentasikan setiap aturan [13].
Metode certainty factor adalah metode untuk menjelaskan tingkat kepercayaan ahli terhadap masalah yang dihadapi.  Ini  adalah  metode  untuk  mengarahkan  kebenaran  pertanyaan  untuk  menyarankan  ide  dari  seorang ahli[14]. Metode Certainty Factor (CF) adalah cara untuk menunjukkan ketidakpastian pemikiran seorang pakar [15]. Berdasarkan penelitian Hengky tahun 2018 diketahui  bahwa dengan menggunakan sistem pakar ini dapat membantu diagnosis dini gagal ginjal, metode fuzzy Tsukamoto dapat digunakan untuk pengambilan keputusan diagnosis penyakit gagal ginjal[16]. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh falatehan, hidayat & brata tahun  2018  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  diagnosis  Penyakit  Hati  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Berbasis Android”, menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk menentukan terdeteksi atau tidaknya penyakit hati  berdasarkan  input  nilai  gejala  untuk  diagnosis.  Menggunakan  temuan  pengujian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini untuk melakukan uji akurasi terhadap 64 data uji dengan skor 96,87 persen[17]. Hasil penelitian oleh Meilani tahun 2022 didapatkan metode certainty factor dapat dilakukan sebagai langkah awal bagi pasien untuk dapat  konsultasi  sebagai  langkah  awal  sebelum  memeriksakan  diri  ke  dokter  [18].  Pada  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh batubara tahun 2018 yang berjudul “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Dalam”  memperoleh  hasil  bahwa  sistem  pakar  mampu  mendeteksi  penyakit  dalam  dengan kesamaan hasil antara pakar dan sistem dengan tingkat akurasi 86%[19]. Pada uraian diatas, maka perlu dilakukan penelitian selanjutnya, maka dari itu peneliti tertarik untuk melakukan studi penelitian dengan mengkombinasikan 2 metode yaitu metode fuzzy dan certainty factor dalam hubungannya dengan diagnosis gagal ginjal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Bab ini akan memberikan gambaran tentang rencana penelitian secara keseluruhan. Penelitian dilakukan dalam dua tahap utama yaitu tahap pertama tentang teori atau konsep sains yang sedang dipelajari, dan tahap kedua adalah tentang  penggunaan  teori  atau  konsep  sains  dengan  melakukan  perhitungan  atau  pengolahan  secara  manual. Diagram penelitian digambarkan pada gambar di bawah ini:
Pada gambar 1 menjelaskan tentang diagram penelitian. Diagaram tersebut menjadi acuan dan juga tahapan bagi peneliti dalam melakukan penelitian saat ini, dari mulai pengumpulan data hingga memperoleh hasil.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 269 − 274 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2911

## 2.2 Tahapan Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  guna  memenuhi  kebutuhan  data  untuk  melakukan  penelitian.  Data  diperoleh  dari hasil  lab  pasien  yang  terindikasi  bergejala  penyakit  gagal  ginjal.  Populasinya  dari  sekitaran  warga  kampung makasar.  Penelitian  ini  juga  memperoleh  informasi  dari  berbagai  artikel  maupun  jurnal  penelitian  terkait. Wawancara  juga  dilakukan  dengan  dokter  spesialis  penyakit  dalam  yaitu  dr.  Marihot  Tambunan,  SpPD-KGH. Data yang diperoleh dari pakar berupa informasi gejala-gejala penyakit gagal ginjal, dan data hasil keluaran rule.

## 2.2 Analisa Dan Perancangan
Pada penelitian ini menggunakan certainty factor dan juga fuzzy Tsukamoto guna membuat sistem pradiagnosa penyakit gagal ginjal kronis. Peneliti melakukan studi literatur untuk menunjang sitem pakar pradiagnosa gagal ginjal kronis dalam berbagai media antara lain artikel, jurnal serta buku yang berhubungan dengan sistem pakar yang meggunakan certainty factor dan fuzzy Tsukamoto.

## 2.2.1 Metode Certainty Factor
Certainty factor diperkenalkan pada tahun 1975 oleh Shortliffe Buchanan sebagai bagian dari produksi MYCIN untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  pakar  (inexact  reasoning).  Untuk  menghitungnya,  tim  MYCIN menggunakan faktor kepastian (CF) untuk menggambarkan tingkat kepercayaan pakar terhadap masalah saat ini. Biasanya, representasi aturan terlihat seperti ini:
IF E1 [AND / OR] E2 [AND / OR] ... En (1) THEN H (CF = Cfi) (2) Dimana: E1 .... En : fakta – fakta (evidence) yang ada. H : hipotesa atau konklusi yang dihasilkan. CF
: tingkat keyakinan (certainty factor) terjadinya hipotesa H akibat adanya fakta – fakta David  McAllister  mendefinisikan  "Faktor  tersebut"  sebagai  "metode  untuk  membuktikan  fakta  atau ketidakpastian dalam bentuk metrik yang biasanya digunakan dalam sistem pakar." Definisi ini berasal dari David McAllister[20]. Dalam perancangan sistem pakar menggunakan Certainty factor. Penerapan certainty factor dinilai dari bobot yang digunakan, dalam sesi konsultasi sistem, pengguna aplikasi diberikan pilihan jawaban dimana dari semua  jawaban  tersebut  terdapat  bobot  nilai  yang  nantinya  digunakan  sebagai  tolak  ukur  penerapan  certainty factor. Adapun sebagai berikut:
Tabel 1. Bobot Nilai Certainty Factor No Keterangan Nilai User 1 Sangat Yakin 1 2 Yakin 0.8 3 Cukup Yakin 0.6 4 Sedikit Yakin 0.4 5 Tidak Tahu 0.2 6 Tidak 0
Bisa dilihat dari  tabel  1, nilai  0 merupakan nilai yang menunjukan bahwa user yang berkonsultasi  tidak sedang bergejala penyakit gagal ginjal. Semakin tinggi nilai gejala yang dipilih oleh user akan semakin besar juga nilai persentase keyakinan yang didapat. Proses awal dari penerapan metode certainty factor berasal dari konsultasi dengan pakar penyakit dalam. Pakar penyakit memberikan informasi mengenai gejala-gejala penyakit orang yang terdiagnosa gagal ginjal setelah itu dilihat tingkat  keyakinan dari masing masing gejala tersebut dengan pilihan keyakinan yaitu sangat yakin, yakin, cukup yakin, sedikit yakin, tidak tahu, dan tidak. User juga memilih tingkat keyakinan pada gejala tersebut, setelah itu nilai yang diperoleh dari pakar dan user digabungkan kemudian dihitung dengan formula:
CFgejala
= CFpakar [H] * CFuser[E]
CFcombine = CFold + CFgejala*(1-CFold) CFpersentase = CFcombine * 100% CF(h,e)
= Certainty Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e.

## 2.2.2 Metode Fuzzy Tsukamoto
Memanfaatkan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  milik  Tsukamoto  untuk  membuat  sistem  pakar.  Nilai  anemia, kreatinin, dan eGFR semuanya merupakan indikator gagal ginjal. Fungsi pembuatan akan melalui tahap fuzzifikasi dan membuat himpunan fuzzy dari data yang diterima. Kemudian ke tahap selanjutnya yaitu pembuatan aturan IF- THEN. Mesin inferensi adalah langkah selanjutnya, dan menggunakan fungsi paparan yang sesuai selama tahap fuzzifikasi  untuk  mengubah  keluaran  mesin  dari  tahap  inferensi  menjadi  nilai  tetap  menggunakan  aturan  yang telah ditentukan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 269 − 274 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2911

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Certainty Factor
Proses  awal  melihat  gejala  untuk  mendapatkan  nilai  kepercayaan  dengan  certainty  factor.  Pada  tabel  1  adalah gejala-gejala penyakit gagal ginjal kronis beserta nilai yang diperolah dari pakar dan user.

## Tabel 2. Gejala Penyakit Gagal Ginjal Kronis
Kode Gejala Nama Gejala Nilai CF Pakar  Nilai CF User G1 Pembengkakan diseluruh badan 0.8 0.4 G2 Sesak nafas 0.4 0.6 G3 Tremor tangan 0.8 0.8 G4 Mudah lemah 0.6 0.8 G5 Mual dan muntah 0.6 0.6 G6 Darah dalam urine 0.4 0.4 G7 Hipertensi dan diabetes 0.6 0.6 G8 Mengkonsumsi obat pereda sakit dalam waktu yang lama 0.4 0.6 G9 Kondisi tubuh menurun 0.6 0.8 G10 Gatal diseluruh tubuh 0.4 0.4 G11 Warna urine menjadi keruh 0.4 0.4 G12 Produksi Urin berkurang 0.6 0.8
Terdapat 12 gejala yang diuji dapat dilihat pada tabel 2, setelah hasil nilai CF Pakar dan CF user didapatkan maka nilai keduanya dapat dikombinasikan. Berikut merupakan cara mengkombinasikan nilai CF Pakar dan CF User: CF[H,E] = CF[H]*CF[E] = 0.4 * 0.8 = 0.32 CFCombine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E] 1) = 0.32 + 0.24 * (1-0.32) = 0.32 + 0.24 * 0.68 = 0.32 + 0.1632 = 0.4832 Old Nilai yang telah didapat kemudian dicari nilai persentasenya. CFpersentase = CFcombine * 100% = 0.9948696248141008 * 100% = 99.48%
Berdasarkan  hasil  penghitungan  metode  certainty  factor  diatas  menghasilkan  tingkat  keyakinan  user terhadap penyakit gagal ginjal kronik sebesar 99.48%. Hasil itu diambil dari nilai gejala yang diperoleh dari user dan pakar.

## 3.2 Fuzzy Tsukamoto
Penerapan metode fuzzy tsukamoto berasal dari hasil lab pasien. Pasien dengan penyakit diabetes atau hipertensi biasanya melakukan pemeriksaan lab yang mengandung nilai anemia, kreatinin dan juga eGFR, dari hasil tersebut menjadi  sebuah  bilangan  rill  untuk  kemudian  di  fuzzifikasi.  Setelah  fuzzifikasi  akan  menghasilkan  nilai  fuzzy untuk dapat diproes ke nilai selanjutnya. Proses selanjutnya ada defuzzifikasi yang akan memperoleh bilangan rill baru  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  stadium  penyakit  gagal  ginjal  kronis  yang  diderita  pasien.  Pada himpunan  fuzzy  kali  ini,  variabel  masukan  dan  keluaran  memiliki  lebih  dari  satu  himpunan  fuzzy.  Variabel keluarannya  berupa  tingkat  resiko  penyakit  gagal  ginjal  kronis  pada  pasien.  Pada  proses  ini,  himpunan  fuzzy mempunyai 5 himpunan yaitu Low Risk, Moderate Risk, High Risk, Very High Risk & Very Very High Risk.
1. Variabel masukan
Berikut karakteristik yang akan digunakan untuk mengidentifikasi penyakit ginjal kronis dalam kumpulan kriteria sistem ini. Ada 3 variabel untuk penyakit ginjal kronis, variabel inputnya adalah
a) Anemia mempunyai 3 himpunan  yaitu BERAT, SEDANG & RINGAN.
b) Kreatinin mempunyai 2 himpunan yaitu RENDAH & TINGGI.
c) eGFR mempuyai 6 himpunan berupa G5, G4, G3B, G3A, G2 & G1.
2. Variabel Keluaran
Variabel keluaran dalam penelitian ini merupakan tingkat stadium penyakit gagal ginjal kronis yang diderita oleh pasien. Terdapat 5 himpunan fuzzy dari variabel keluaran ini, yaitu Low Risk, Moderate Risk, High Risk, Very High Risk & Very Very High Risk.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 269 − 274 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2911
Pada sebuah kasus didapatkan nilai  kreatinin  6.20 egfr 9.0 anemia 10.1. Dari  masing  masing  nilai  yang diperoleh kemudian dibuat himpunan keanggotaannya. Setelah itu dibuat rule yang bersumber dari pakar untuk dijadikan bahan acuan. Adapun rule yang dapat digunakan dalam penghitungan dengan metode fuzzy Tsukamoto berjumlah 36 rule yang terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Rule Hasil Keluaran No IF AND AND THEN No IF AND AND THEN 1 Kreatinin Rendah Anemia Berat eGFR G5 Low Risk 19 Kreatinin Tinggi Anemia Berat eGFR G5 VV High Risk 2 Kreatinin Rendah Anemia Berat eGFR G4 Low Risk 20 Kreatinin Tinggi Anemia Berat eGFR G4 Very High Risk 3 Kreatinin Rendah Anemia Berat eGFR G3b Low Risk 21 Kreatinin Tinggi Anemia Berat eGFR G3b High Risk 4 Kreatinin Rendah Anemia Berat eGFR G3a Low Risk 22 Kreatinin Tinggi Anemia Berat eGFR G3a Moderate Risk 5 Kreatinin Rendah Anemia Berat eGFR G2 Low Risk 23 Kreatinin Tinggi Anemia Berat eGFR G2 Low Risk 6 Kreatinin Rendah Anemia Berat eGFR G1 Low Risk 24 Kreatinin Tinggi Anemia Berat eGFR G1 Low Risk 7 Kreatinin Rendah Anemia Sedang eGFR G5 Low Risk 25 Kreatinin Tinggi Anemia Sedang eGFR G5 VV High Risk 8 Kreatinin Rendah Anemia Sedang eGFR G4 Low Risk 26 Kreatinin Tinggi Anemia Sedang eGFR G4 Very High Risk 9 Kreatinin Rendah Anemia Sedang eGFR G3b Low Risk 27 Kreatinin Tinggi Anemia Sedang eGFR G3b High Risk 10 Kreatinin Rendah Anemia Sedang eGFR G3a Low Risk 28 Kreatinin Tinggi Anemia Sedang eGFR G3a Moderate Risk 11 Kreatinin Rendah Anemia Sedang eGFR G2 Low Risk 29 Kreatinin Tinggi Anemia Sedang eGFR G2 Low Risk 12 Kreatinin Rendah Anemia Sedang eGFR G1 Low Risk 30 Kreatinin Tinggi Anemia Sedang eGFR G1 Low Risk 13 Kreatinin Rendah Anemia Ringan eGFR G5 Low Risk 31 Kreatinin Tinggi Anemia Ringan eGFR G5 VV High Risk 14 Kreatinin Rendah Anemia Ringan eGFR G4 Low Risk 32 Kreatinin Tinggi Anemia Ringan eGFR G4 Very High Risk 15 Kreatinin Rendah Anemia Ringan eGFR G3b Low Risk 33 Kreatinin Tinggi Anemia Ringan eGFR G3b High Risk 16 Kreatinin Rendah Anemia Ringan eGFR G3a Low Risk 34 Kreatinin Tinggi Anemia Ringan eGFR G3a Moderate Risk 17 Kreatinin Rendah Anemia Ringan eGFR G2 Low Risk 35 Kreatinin Tinggi Anemia Ringan eGFR G2 Low Risk 18 Kreatinin Rendah Anemia Ringan eGFR G1 Low Risk 36 Kreatinin Tinggi Anemia Ringan eGFR G1 Low Risk
Nilai setiap variabel pada himpunan fuzzy akan dimasukkan ke dalam 36 aturan kelayakan himpunan fuzzy untuk  mendapatkan  nilai  α-predikat  untuk  setiap  aturan.  Aturan  dibuat  dengan  operator  AND  dan  yang menggambarkan nilai output input adalah IF-THEN, Dari kasus diatas rule yang terpilih ialah: [R.25] IF Kreatinin = Tinggi AND Anemia = Sedang AND eGFR = G5 THEN Very very High Risk [R.31] IF Kreatinin = Tinggi AND Anemia = Ringan AND eGFR = G5 THEN Very very High Risk Dari aturan yang terpillih kemudian dicari nilai α-predikat dan nilai z. α-predikat 1 = min (µ Kreatinin(6.20) ∩ µ eGFR(9.0) ∩ µ Anemia(10.1)) = min (1 ∩ 1 ∩ 0.81) = 0.81 α-predikat 1 = min (µ Kreatinin(6.20) ∩ µ eGFR(9.0) ∩ µ Anemia(10.1)) = min (1 ∩ 1 ∩ 0.18) = 0.18 Maka dari proses penalaran didapatkan nilai α-predikat 1 0.81 dan 0.18 dan nilai z adalah = 76.2 dan 63.6. Setelahnya adalah α-predikat 1 x nilai z. Setelah itu lakukan defuzzifikasi, tahap konfirmasi input dan proses adalah nama  lain  untuk  tahap  ini.  Angka  yang  mewakili  domain  dari  himpunan  fuzzy  menegaskan  bahwa  ini  adalah himpunan fuzzy yang dibuat dengan menggabungkan aturan fuzzy. Data di atas menunjukkan bahwa hasil aturan adalah.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 269 − 274 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2911
= 0∗0 + 0∗0 + 0.81∗76.2 + 0∗0 + 0.18∗63.6 + 0∗0 + 0∗0+ ........0∗0 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0.81 + 0 + 0.18 + 0 .....+ 0 = 73,17 0.99 = 73,90909091
Nilai himpunan kelayakan diagnose yang dihasilkan adalah 73.90909091. Itu berarti termasuk kategori VV HIGH RISK. Setiap set hasil penyakit telah diperoleh mengikuti proses defuzzifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari proses pembuatan sistem pakar dengan metode fuzzy tsukamoto dan certainty factor diperoleh kesimpulan bahwa aplikasi ini dapat digunakan oleh pakar maupun masyarakat umum dalam membantu pradiagnosa penyakit gagal  ginjal  kronis  dijadikan  sebagai  pradiagnosa  awal  sebelum  pergi  ke  dokter.  Metode  certainty  factor  dapat digunakan untuk melihat tingkat keyakinan penyakit yang diderita user. Metode fuzzy Tsukamoto dapat digunakan untuk mengetahui tingkatan gagal ginjal kronis dari user dan akan mendapatkan solusi selanjutnya yang dinilai dari seberapa besar kondisi penyakit user.

## REFERENCES
[1]  Nurudin  Ahmad  and  Sulistyaningsih  Dwi  Retno,  “HUBUNGAN  ANTARA  LAMA  MENJALANI  TERAPI HEMODIALISIS  DENGAN  KEPATUHAN  ASUPAN  CAIRAN  PADA  PASIEN  PENYAKIT   GINJAL  KRONIK,” Jurnal Ilmu Keperawatan Medial Bedah 1 (1), Mei 2018, pp. 1–43, 2018.
[2]  H. Rustandi, H. Tranado, and T. Pransasti, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Hidup Pasien Chronic Kidney Disease yang Menjalani Hemodialisa di Ruang Hemodialisa,” Jurnal Keperawatan Silampari, vol. 1, no. 2, pp. 32–46, Feb. 2018, doi: 10.31539/jks.v1i2.8.
[3]  Mukhroji & Ismuhadi, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Batu Ginjal Berbasis  Web Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” 2022.
[4]  F.  Mailani  and  R.  F.  Andriani,  “HUBUNGAN  DUKUNGAN  KELUARGA  DENGAN  KEPATUHAN  DIET  PADA PASIEN GAGAL GINJAL KRONIK YANG MENJALANI HEMODIALISIS,” Jurnal Endurance, vol. 2, no. 3, p. 416, Oct. 2017, doi: 10.22216/jen.v2i3.2379.
[5]  V. S. Stel, K. Brück, S. Fraser, C. Zoccali, Z. A. Massy, and K. J. Jager, “International differences in chronic kidney disease prevalence: A key public health and epidemiologic research issue,” Nephrology Dialysis Transplantation, vol. 32. Oxford University Press, pp. ii129–ii135, Apr. 01, 2017. doi: 10.1093/ndt/gfw420.
[6]  S. H. Nasution, S. Syarif, and S. Musyabiq, “Penyakit Gagal Ginjal Kronis Stadium 5 Berdasarkan Determinan Umur, Jenis Kelamin, dan Diagnosa Etiologi di Indonesia Tahun 2018,” 2020.
[7]  V.  Kyneissia  Gliselda,  “Diagnosis  dan  Manajemen  Penyakit  Ginjal  Kronis  (PGK),”  2021.  [Online].  Available: http://jurnalmedikahutama.com
[8]  T. Feraldy Ramadhani, I. Fitri, and E. Tri Esti Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” 2018.
[9]  I. A. Wisky and D. Akhiyar, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT TULANG BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 19, no. 1, 2019.
[10] B. P. Putra, Y. Yunus, and Sumijan, “Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Penyakit Mata dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” Jurnal Informasi dan Teknologi, pp. 128–133, Sep. 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.122.
[11] Erlangga and Y. Yanu Dharmawan, “PENENTUAN PENERIMA KINERJA DOSEN AWARD MELALUI  METODE TSUKAMOTO DENGAN KONSEP LOGIKA FUZZY,” 2018.
[12] K.  M.  Herdiastuti,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  FUZZY  TSUKAMOTO  UNTUK  MENENTUKAN  JUMLAH PRODUKSI ROTI,” 2017.
[13] Y. Ferdiansyah and N. Hidayat, “Implementasi Metode Fuzzy-Tsukamoto Untuk Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14] R. Al, D. Yunas, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Implementasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Virus Covid-19 dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 5, no. 3, p. 2021, 2021, doi: 10.35870/jti.
[15] S. Arlis, “SATIN-Sains dan Teknologi Informasi Diagnosis Penyakit Radang Sendi Dengan Metode Certainty Factor,” 2017. [Online]. Available: http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id
[16] Hengky, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT GINJAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC TSUKAMOTO,” 2018.
[17] A.  I.  Falatehan,  N.  Hidayat,  and  K.  C.  Brata,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Hati  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[18] B. D. Meilani and M. S. Munir, “SNESTIK Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menyerupai COVID-19 Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website,” p. 43, 2022, doi: 10.31284/p.snestik.2022.2599.
[19] S.  Batubara,  S.  Wahyuni,  and  E.  Hariyanto,  “PENERAPAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  PADA  SISTEM PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT DALAM,” 2018.
[20] A.  Riadi  and  U.  Ichsan  Gorontalo,  “PENERAPAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  UNTUK  SISTEM  PAKAR DIAGNOSA  PENYAKIT  DIABETES  MELITUS  PADA  RSUD  BUMI  PANUA  KABUPATEN  POHUWATO,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 9, 2017.