DIAGNOSA PENYAKIT TUBERCULOSIS (TBC) MENGGUNAKAN

## SISTEM NEURO FUZZY

## Desmulyati
Program Studi Manajemen Informatika
AMIK BSI JAKARTA Jl. Kamal Raya No.18, Ringroad, Cengkareng, Jakarta barat http://www.bsi.ac.id Email: desmulyati.dmy@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Tuberculosis  (TBC  or  TB)  is  an  infectious  disease  that  usually  attacks  the lungs, caused by the bacterium Mycobacterium tuberculosis. WHO data report in 2006 put Indonesia as the third largest contributor of TB in the world. The high risk of dying of lung disease patients (18.7%) indicate that these diseases should be taken seriously. In addition to the lungs, where TB germs attack the brain and central  nervous  system,  this  will  also  lead  to  death  (death).  In  this  study  the author  uses  neuro  fuzzy  system  for  diagnosing  TB  disease  based  mainly  on clinical symptoms. Neuro fuzzy systems are part of the major components forming soft  computing,  integrated  between  fuzzy  systems  and  artificial  neural  networks. With  the  method  of  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  in determining  the  classification  rule  with  fuzzy  logic  that  is  able  to  provide  a diagnosis  like  an  expert  whether  someone  is  diagnosed:  Negative  TB,  Other Disease  and  Positive  TB.  Based  on  ANFIS  editor  can  be  seen  the  results  of measurements of the accuracy of the algorithm, the hybrid gets the same value of four  types  of  membership  function  as  Trapmf,  gbellmf,  gaussmf  and  psigmf  of 99.99%.  While  the  backpropagation  algorithm  produces  different  accuracies depending  on  each  type  of  MF  her.  Where  Trapmf  membership  type  has  an accuracy rate higher than the other three types of memberships by using the back propagation algorithm. And to see what the diagnosis was designed using Matlab toolbox  applications,  such  as  appearance  and  surface  at  the  FIS  rule  editor, diagnosis and therapeutic treatment.
Keywords : ANFIS, fuzzy logic, matlab, neuro fuzzy systems, tuberculosis

## PENDAHULUAN
Tuberculosis –  yang  disingkat
TBC atau TB adalah penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium  Tuberculosis yang ditularkan  melalui  udara  ( dropet nuclei ) saat seorang pasien TBC batuk dan percikan ludah  yang mengandung bakteri  tersebut  terhirup  oleh  orang lain saat bernapas (Widoyono,
2011:15).  Umumnya  TB  menyerang paru-paru,  sehingga  disebut  dengan Pulmonary TB. Tetapi kuman TB juga
bisa  menyebar  ke  bagian/organ  lain dalam  tubuh,  dan  TB  jenis  ini  lebih berbahaya  dari pulmonary TB.  Bila kuman TB menyerang otak dan sistem saraf pusat, akan menyebabkan meninggal.  Jadi  (kuman  TB)  bisa menginfeksi  hampir  seluruh  organ tubuh,  seperti  ginjal,  jantung,  saluran kencing,  tulang,  sendi,  otot,  usus, kulit, disebut miliary TB atau extrapulmonary TB.
Sistem Neuro  fuzzy tak  lepas dari    perkembangan soft  computing .
Terutama  pada  proses  penalaran  yang mengandung ketidaktepatan dan ketidakpastian.  Dan pada  tiga dasawarsa  terakhir  mulai  muncul, karena adanya teknik-teknik pendekatan  yang  akan  digunakan dalam penyelesaian masalah (pencarian  solusi)  yang  saat  ini dikenal  dengan  istilah soft  computing
tersebut.
Menurut  J ang, 1997  dalam buku  Kusumadewi & Sri, 2010 “soft computing adalah suatu model pendekatan untuk melakukan komputasi dengan meniru akal manusia  dan  memiliki  kemampuan untuk  menalar  dan  belajar  pada lingkungan yang penuh ketidakpastian dan ketidaktepatan “.
Integrasi  antar  komponen  pada soft  computing ,  sering  dikenal  dengan nama sistem hybrid . Misalkan integrasi  antara  sistem fuzzy dan jaringan  syaraf    melahirkan neuro fuzzy . Penggunaan fuzzy ini  ditujukan untuk  memetakan  nilai  prosentase antara  suatu  gejala  dengan  penyakit lainnya. Misalnya seorang sakit demam, maupun sakit kepala
mempunyai  gejala  yang  sama  yakni sakit  pada  bagian  kepala,  yang membedakan sakit pada bagian kepala terhadap kedua penyakit diatas adalah intensitas  dan  frekuensi  serangan gejala tersebut dan gejala-gejala susulan  yang  menyerang  pada  kedua penyakit.

## BAHAN DAN METODE
Beberapa  Bahan  teori  yang dapat  penulis  sampaikan  antara  lain tentang teori neuro fuzzy, logika fuzzy , jaringan  syaraf  tiruan,  ANFIS,  dan matlab :
A. System Neuro Fuzzy
Pada soft  computing integrasi antara sistem fuzzy dan jaringan syaraf melahirkan  sistem neuro  fuzzy ,    yang memiliki karakteristik sebagai berikut:
1. Mampu  mengimplementasikan  ke- pakaran manusia.
2. Model  komputasi  diinspirasikan secara biologis.
3. Menggunakan komputasi numeris.
4. Mendukung domain untuk aplikasi- aplikasi  baru  seperti  pemrosesan sinyal secara adaptif, kendali adaptif,  identifikasi  system  non- linear, regresi non-linear dan pencocokan pola,.
5. Pembelajaran  dilakukan  dengan model yang tidak terikat.
6. Proses  komputasi  dilakukan  secara intesif.
7. Memiliki toleransi terhadap kegagalan.
8. Dapat  digunakan  untuk  aplikasi- aplikasi pada dunia nyata.
Adakalanya komponen-
komponen  utama  saling  dipadupadan- kan  untuk  mendapatkan  algoritma yang lebih sempurna. Misalnya penggabungan  antara  ANFIS  dan Jaringan Syaraf tiruan.
Dimana neuro  fuzzy  system digunakan  untuk  akuisisi  pengetahuan dan  pembelajaran.  Jaringan  syaraf diinisialisasi dengan pengetahuan pakar dalam bentuk simbol,  kemudian dilatih berdasarkan input-output sistem nyata.
B. Logika Fuzzy Logika Fuzzy merupakan  salah satu komponen pembentuk soft computing . Logika Fuzzy pertama kali diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi    A. Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar  logika fuzzy adalah  teori  himpunan fuzzy . (Kusumadewi  dan  Hari,  2010).  Pada himpunan tegas ( crisp ), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan  A,  yang  sering  ditulis dengan µ A [x], memiliki
dua  kemungkinan, yaitu :
a. 1  (Satu),  yang  berarti  bahwa  suatu item  menjadi  anggota  dalam  suatu himpunan
b. 0  (Nol),  yang berarti  bahwa suatu item  tidak  menjadi  anggota  suatu himpunan.
Himpunan fuzzy memiliki  dua atribut, yaitu: 1. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu grup  yang  mewakili  suatu  keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti: MUDA, PAROBAYA,
TUA.
2. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka) yang  menunjukkan  ukuran  dari suatu  variabel  seperti:  40,  25,  50, dsb.
FIS ( Fuzzy Inference System )
Sistem  inferensi Fuzzy atau  FIS merupakan  suatu  kerangka  komputasi yang  didasarkan  pada  teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy berbentuk  IF- THEN, dan penalaran fuzzy .
C. Jaringan Syaraf Tiruan
( Artificial Neural Network ) Berikut  pengertian  dari  Jaringan
Syaraf Tiruan :
1)  Jaringan  syaraf  Tiruan  merupakan salah  satu  representasi  buatan  dari otak  manusia  yang  selalu  mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran  pada  otak  manusia tersebut. Istilah buatan disini digunakan  karena  jaringan  saraf  ini diimplementasikan dengan meng- gunakan  program  komputer  yang mampu menyelesaikan sejumlah proses  perhitungan  selama  proses pembelajaran.  (Kusumadewi,  2003) dalam  Andrijasa,  dkk  (.2010:  1).  2) Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan  suatu  sistem  pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologi, (Wuryandari, dkk.2012).  3)  Jaringan  syaraf  tiruan atau artificial  neural  network adalah
paradigma
pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistem sel  syaraf  biologi,  sama  seperti  otak yang  memproses  suatu  informasi.
(Indrawaty  dkk,  2012).  4)  Jaringan syaraf tiruan  adalah sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi diilhami dari  pengetahuan  tentang  sel  syaraf biologi  di  dalam  otak  (Kristianto, 2004)  dalam  Sinuhaji,  2009:19.  5). JST  merupakan  sistem  pemroses informasi  yang  dapat  diaplikasikan untuk mengenali pola, signal
processing  dan  peramalan.  (Ihwan dkk, 2009: 1).
D. Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS) Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System atau Adaptive  Network  Based
Fuzzy  Inference  System (ANFIS) adalah arsitektur yang secara
fungsional  sama  dengan fuzzy  rule base model sugeno. Arsitektur ANFIS juga  sama  dengan  jaringan  syaraf dengan  fungsi  radial  dengan  sedikit batasan tertentu. Bisa dikatakan bahwa ANFIS  adalah  suatu  metode  yang mana  dalam  melakukan  penyetelan aturan digunakan algoritma pembelajaran  terhadap  sekumpulan data. Pada ANFIS juga memungkinkan  aturan-aturan  untuk beradaptasi.  (Kusumadewi  dan  Sri, 2010).

## Metode Sugeno
Metode  Sugeno  diperkenalkan oleh  Takagi-Sugeno  Kang  pada  tahun 1985,  sehingga  metode  ini  sering dinamakan metode TSK. (Kusumadewi  &  Hari,  2010)  Menurut Cox (1994), metode TSK terdiri dari 2 jenis, yaitu:
- Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol
- Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu
Defuzzifikasi  metode  Sugeno dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai rata-ratanya.
Agar  jaringan  dengan  fungsi basis  radial  ekuivalen  dengan Fuzzy
berbasis  aturan  model  Sugeno  orde  1 ini, diperlukan batasan:
a. Aturan-aturan harus memiliki metode  agregasi  yang  sama  (rata- rata  terbobot  atau  penjumlahan terbobot) untuk menghasilkan semua output nya.
b. Jumlah  fungsi  aktivasi  harus  sama dengan  jumlah  aturan Fuzzy ( IF –
THEN ).
c. Jika  ada  beberapa  input  pada  basis aturannya,  maka  tiap-tiap  fungsi aktivasi  harus  sama  dengan  fungsi keanggotaan tiap-tiap inputnya.
d. Fungsi  aktivasi  dan  aturan-aturan Fuzzy harus  memiliki  fungsi  yang sama  untuk  neuron-neuron  dan aturan-aturan  yang  ada  di  sisi outpu tnya.

## Metode Pembelajaran
Sesuai  definisi  jaringan  syaraf tiruan,  pengetahuan  yang  disimpan dalam  sistem  harus  diberikan  lewat pembelajaran ( learning) . Menurut
Mandel dan McClaren dalam (Haykin, 1999:72),  proses  pembelajaran  adalah proses dimana parameter bebas  dalam jaringan  syaraf  tiruan  melakukan adaptasi  terhadap  lingkungan  dimana jaringan  syaraf  tiruan  dipasang.  Tipe pembelajaran ditentukan berdasar cara yang  digunakan  untuk  mengubah parameter  jaringan  syaraf  tiruan. (Widodo, dkk, 2013).
Pada  dasarnya  ada  dua  metode pembelajaran, yaitu metode pembelajaran  terawasi  ( supervised learning )  dan  metode  pembelajaran yang tak terawasi ( unsupervised learning) . (Kusumadewi & Sri, 2010).
Metode  Pembelajaran  Terawasi, jika output yang  diharapkan  telah diketahui  sebelumnya.  Misalkan  kita memiliki  jaringan  syaraf  yang  akan digunakan  untuk  mengenali  pasangan pola, misalkan pada operasi AND.
Pada metode pembelajaran  yang tak  terawasi  ( Supervised  Learning ) tidak  memerlukan  target output .  Pada metode  ini,  tidak  dapat  ditentukan hasil  yang  seperti  apakah  yang diharapkan selama proses pembelajaran. Selama proses pembelajaran,  nilai  bobot  disusun dalam  satu  range  tertentu  tergantung pada  nilai  input  yang  diberikan. Tujuan pembelajaran ini adalah mengelompokkan unit-unit yang hampir  sama  dalam  hal  suatu  area tertentu.  Pembelajaran  ini  biasanya sangat  cocok  untuk  pengelompokkan (klasifikasi) pola. Algoritma Pembelajaran yang digunakan adalah algoritma Perambatan  Balik (Backpropagation)
dan algoritma Hybrid,
E. Matlab Toolbox Fuzzy Dalam buku Widodo & Rahmadya:  2012,  Matlab  ( Matrix Laboratory )  adalah  sebuah  program untuk analisis dan komputasi numerik, merupakan suatu bahasa pemrograman matematika  lanjutan  yang  dibentuk dengan dasar pemikiran menggunakan sifat  dan  bentuk  matriks.  Untuk  dapat menggunakan  fungsi-fungsi  logika fuzzy yang  terdapat  dalam  Matlab, maka harus diinstalkan terlebih dahulu Toolbox Fuzzy . Fuzzy  logic  toolbox memberikan  fasilitas Graphical  User Interface (GUI)  untuk  mempermudah dalam membangun suatu sistem
Fuzzy .  Terdapat  lima  GUI tools yang dapat  dibangun  untuk  membangun, mengedit,  dan  mengobservasi  sistem penalaran Fuzzy , yaitu:
a. Fuzzy  Inference  System  (FIS) Editor ;
b. Membership Function Editor ;
c. Rule Editor ;
d. Rule Viewer ;
e. Surface Viewer.

## Metode Penelitian
Menggunakan  jenis  penelitian eksperimen, dan metode pengumpulan data  dari  sumber  data  primer  dan sekunder,  dengan  sampel  penelitian sebanyak 100 sampel.
Analisis  Data  yang  digunakan untuk  Diagnosa  TBC  Berdasarkan Gejala  Klinis  dan  hasil  pemeriksaan laboratorium  (Widoyono,  2011:16- 17):
a.  Gejala  utama  pada  tersangka  TBC berupa:
1. Batuk  berdahak  lebih  dari  tiga minggu,
2. Batuk berdarah,
3. Sesak napas,
4. Nyeri dada Dan  gejala  lainnya  adalah berkeringat  pada  malam  hari,  demam tidak  tinggi/meriang  dan  penurunan berat badan.
b. Pada pemeriksaan laboratorium Untuk  menegakkan  diagnosis penyakit  tuberkulosis    dilakukan pemeriksan laboratorium untuk menemukan  BTA  positif.  Metode pemeriksaan dahak (bukan liur) sewaktu,  pagi,  sewaktu  (SPS)  dengan pemeriksaan  mikroskopis  membutuh- kan  ±5  mL  dahak  dan  biasanya menggunakan pewarnaan panas dengan  metode  Ziehl  Neelsen  (ZN) atau  pewarnaan  dingin  Kinyoun- Gabbet menurut Tan Thiam Hok. Bila dari  dua  kali  pemeriksaan  didapatkan hasil  BTA  positif,  maka  pasien tersebut  dinyatakan  positif  mengidap tuberkulosis paru.
Berdasarkan  penjelasan  pakar, penelitian ini diputuskan meng- gunakan  empat  gejala  klinis  utama tesebut  dan  hasil  pemeriksaan  dahak ( sputum  test )  atau  uji  lab  dengan  foto rontgen  thorax untuk  menetapkan diagnosa TBC secara klinis.
Batuk  berdahak  lebih  dari  tiga minggu,  batuk  berdarah,  sesak  napas,
nyeri  dada,  dan  uji  dahak  merupakan variabel input untuk  menghasilkan output berupa  Negatif  TB,  penyakit Dalam Lain, dan positif TB.
Penerapan  Metode Neuro  Fuzzy untuk mendiagnosa penyakit TBC
a. Penentuan Membership  Function (Jumlah Keanggotaan) Fungsi Keanggotaan ( membership  function) adalah  suatu kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-titik  input  data  ke  dalam  nilai keanggotaannya.(kusumadewi  &  Sri, 2010).
Fungsi keanggotaan dalam penelitian  diambil    dari  variabel  data input,  berupa  variabel  diagnosa  TBC, yang terdiri dari 5 variabel input yaitu Batuk  Berdahak,  Batuk  Darah,  Sesak Napas,  Nyeri  Dada,  dan  Uji  Lab. Dimana masing-masing dari 5 variabel tersebut terdapat 3 parameter.
Parameter Batuk  Berdahak adalah < 1 minggu,  antara  1-3  minggu,  dan  >  3 minggu.  Parameter  Batuk  Darah adalah  sedikit,  sedang  dan  banyak.
Parameter Sesak Napas adalah Sebentar, Sedang dan Lama. Parameter  Nyeri  Dada  adalah  Ringan, Sedang  dan  Berat.  Dan  Parameter terakhir Uji Lab adalah Negatif, Ragu- ragu, serta Positif. Berdasarkan parameter diatas maka jumlah
keanggotaan-nya  adalah  3  3  3  3  3.
Angka tersebut didapatkan dari masing-masing variabel yang
memiliki  parameter  3.  Untuk  variabel output  berupa  hasil  diagnosa  juga terdiri  dari  3  parameter,  Negatif  TB, Penyakit Dalam Lain dan Positif TB.
Salah  satunya  adalah  nilai fuzzy untuk
Uji Lab ini memiliki membership  function sebanyak  tiga yaitu:  Negatif,  Ragu-ragu,  Positif. Dengan  nilai  range  1-3.    Hal  ini ditunjukkan  pada  gambar  3.1    nilai fuzzy Uji Lab dibawah ini:

## Sumber: Hasil Pengolahan (2014)
Gambar.1. Fungsi Keanggotaan Uji Lab b. Penentuan Tipe Fungsi Keanggotaan Pada  penelitian  ini  metode Sugeno Orde-Nol ini akan diujicobakan  beberapa  tipe  fungsi keanggotaan  yaitu fungsi keanggotaan trapesium( trapmf ),  lonceng  ( gbellmf ), Gaussian( gaussmf ) dan psigmf . Dimana  dari  masing-masing  fungsi keanggotaan tersebut akan dibandingkan  masing-masing  tingkat keakurasianya.
c. Penentuan  Jumlah Epochs dan Error Rate
Epoch yang  ditentukan  dalam penelitian  ini  adalah  500,  dengan alasan agar didapatkan nilai error rate mendekati 0 (nol) dan error tolerance adalah 0 (nol).
d. Penggunaan
Matlab Untuk Pemrosesan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Matlab telah terintegrasi dengan
Fuzzy Logic Toolbox yang didalamnya terdapat ANFIS  Editor  GUI .  GUI tersebut  menunjukkan  fungsi  kerja sebagai berikut:
a. Mengunggah ( Loading ), Memplot
( ploting ) dan membersihkan data.
b. G enerate
atau mengugah
permulaan  Struktur  FIS  ( Fuzzy
Inference System)
c. Melatih Data FIS
Menvalidasi  data  FIS  yang  sudah dilatih.
e. Mengunggah data pelatihan ( Training) ke  dalam  ANFIS Editor Pada  tahap  ini  aktifkan  terlebih dahulu  data  pelatihan  ANFIS  Editor GUI.  Dengan  cara  mengetikan  teks anfisedit pada menu command window. Ketikan:>>anfisedit sehingga muncul tampilan sebagai berikut: Gambar 2. ANFIS Editor pada Matlab
f. Menentukan  Jumlah  dan  Tipe Fungsi Keanggotaan
Langkah  untuk  menentukan  tipe keanggotaan  pada  kolom Generate FIS ,  pilih  option grid  partition kemudian klik tombol Generate FIS .
Gambar 3. Jumlah dan Jenis Tipe Keanggotaan
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
g. Membentuk FIS
Setelah  mendefinisikan input dan output MF ( Membership Function) atau  fungsi  keanggotaan,
maka tahap selanjutnya adalah melihat struktur Jaringan Syaraf Tiruan.
Caranya  adalah  menekan  tombol structure . Untuk lebih jelasnya terlihat pada gambar dibawah ini:
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)

## Gambar 4. Struktur Jaringan Syaraf Tiruan
Gambar  4  diatas  menunjukkan struktur  jaringan  syaraf  tiruan  dengan variabel input sebanyak 5 dan parameter  masing-masing  dari  input tersebut adalah 3, sedangkan
outputnya  adalah  1.  Kemudian  data disimpan  dengan  format  FIS  dengan cara  klik File-Export-To File  agar lebih permanen. (contoh tbc.fis)
Untuk menampilkan FIS ketikan pada command windows pada matlab>> fuzzy nama  file.  Contoh:
fuzzy tbc.fis
Setelah  tahap  tersebut,  kita inputkan masing variabelnya,
selanjutnya  akan  terlihat  seperti  pada Gambar 5. Gambar 5. Variabel Input Diagnosa TBC HASIL DAN PEMBAHASAN Algoritma hybrid dan backpropagation yang berbasis neural network atau    jaringan  syaraf  tiruan merupakan  algoritma  pembelajaran yang akan dihitung tingkat akurasinya. Data  yang  dianalisis  merupakan  hasil pemeriksaan  dokter  terhadap  pasien TBC dan penyakit dalam lainnya yang tersimpan pada poli penyakit dalam di rumah  sakit.  Hasil  dari  Analisis tersebut  kemudian  akan  dibandingkan untuk mendapatkan algoritma pembelajaran  terpilih  sesuai  dengan kriteria  pemilihan  algoritma  terbaik, berupa  validasi  data training dan  data testing .
Analisa Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Langkah  analisa  ANFIS  untuk diagnosa TBC adalah: 1. Tahap Load Data (Tahap Memasukkan Data) Ektensi  file  yang  di Load  Data adalah  dat,  tujuan  dari  tahap  ini sebagai pembangkit atau generate FIS. Load  data  dapat  dilakukan dengan  melalui file atau workspace . Adapun  yang  penulis  lakukan  adalah melalui file. Input Data Pembelajaran ( Training  Data )  dan Input Data Pengujian ( Testing atau validasi)
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
Gambar 6. Input Data Pembelajaran
2. Tahap Generate  FIS (Tahap Membangkit kan FIS)
Pada  tahap  ini  adalah  pengisian jumlah membership  function sesuai dengan parameter. Tahap ini bertujuan untuk  membangkitkan  struktur  dari model  FIS.  Untuk  tujuan  tersebut digunakan grid  partition sehingga didapatkan output.
a. Parameter Input
Pada  kasus  ini membership function nya  (MF)  adalah  [3  3  3  3  3], sedangkan type MF nya dalam bentuk kurva, yaitu: trapmf, gbellmf, gaussmf , dan psigmf .
Gambar 7. Tipe Fungsi Membership Function
b. Parameter Output Parameter  output  yang  tersedia ada  2,  yaitu: constant dan  linear. Adapun yang digunakan dalam penelitian  ini  dengan  output  dengan setting default constant . 3. Tahap Train  FIS (Tahap Pelatihan FIS) Tujuan  dari  tahap  ini  adalah pemakaian algoritma terpilih, sehingga  dapat  melihat  tingkat error yang paling rendah pada ANFIS.
4. Tahap Test  FIS (Tahap  Validasi FIS)

## Pengujian FIS
Untuk selanjutnya adalah melakukan  langkah  pengujian  FIS, kita  masuk  terlebih  dahulu  ke  dalam menu Command  Window pada matlab dengan  cara  mengetikan  fis  =  readfis (‘nama  fis’),  lalu  tekan  enter.  Maka akan  tampak  tampilan  seperti  berikut ini:
Gambar 8. Pengujian FIS pada
toolbo x Matlab Berdasarkan  pengujian  yang telah dilakukan terhadap data training maupun data testing dengan membership  function trapmf,  gbellmf, gaussmf, dan psigmf ,  dengan output constant menggunakan algoritma
hybrid dan backpropagation maka dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma hybrid dengan outpu t constant memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
backpropagation, maka dapat disimpulkan  bahwa  tipe  keanggotaan dengan menggunakan algoritma hybrid memiliki  tingkat  akurasi  yang sangat tinggi, yaitu 99.99%. Sedangkan  dengan  pemakaian  algo- ritma backpropagation tingkat  aku- rasinya berbeda-beda untuk setiap tipe keanggotaan.
Tipe keanggotaan Trapmf memiliki  tingkat  akurasi  yang lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan ketiga  tipe  keanggotaan  yang  lain dengan  menggunakan  algoritma back propagation .  Sehingga  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  algoritma hybrid lebih akurat dan cocok untuk penerapan dengan model ANFIS.
Tampilan Rule dan Surface Pada FIS Editor
Dari rule atau  aturan-aturan yang  terdapat  pada  diagnosa  TBC  ini, didapatkan 243 rule dari hasil banyaknya  parameter  dipangkatkan banyaknya  input.  Secara  matematis dituliskan  dengan  3 5 =243  aturan. Rule  yang  digunakan  pada  ANFIS berupa if-then ,  seperti  terlihat  pada gambar berikut:
Gambar 9. Rule Untuk Diagnosa TBC
Maka  tampilan rule pada  FIS Editor memperlihatkan nilai parameter dari  masing-masing  variabel Input . Contohnya  [3  2  2  2  3]  yaitu  batuk
berdahak  dengan  range  1-3.  Adapun outputnya  bernilai  3  artinya  pasien tersebut    positif  terdiagnosa  TBC. Tampilan lengkap untuk rule pada FIS Editor adalah sebagai berikut:

## Gambar 10. Hasil Rule pada FIS Editor
Tampilan  surface  berikut  merupakan contoh  dengan  variabel Input batuk berdahak  dan  batuk    darah,  langkah untuk menampilkan ini adalah dengan cara  klik  tombol view lalu  klik surface ,  ini  terdapat  pada  menu  FIS Editor.
Gambar 11. Tampilan Surface Input Batuk berdahak dan Batuk darah

## Graphical User Interface (GUI)
Tampilan  GUI  dari  Sistem Diagnosa Penyakit Tuberculosis
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014) Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
(TBC)  ini  menggunakan sofware Matlab R2010a, dengan output Negatif  TB,  Penyakit  Demam  Lain, dan  Positif  TB,  menggunakan rule ANFIS  dengan  fungsi  logika  AND. Berikut tampilan dari Sistem Diagnosa Penyakit Tuberculosis (TBC).

## Gambar 12. Tampilan GUI Diagnosa TBC
Gambar  diatas    menunjukkan hasil  diagnosa  sistem  dari  seorang pasien,  sesuai  dengan rule yang  telah dibuat.  Pasien  diminta  untuk  mengisi biodata  dan  gejala  klinisnya  maka sistem  secara  otomatis  mendiagnosa- nya.
Tahapan selanjutnya adalah mengklik button Terapi  Pengobatan, berisi  informasi  tentang  terapi  yang dibutuhkan  sesuai  hasil  diagnosa pasien.
Gambar 13. Button Terapi Pengobatan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian, analisis dan perancangan sistem diagnosa penyakit TBC, maka penulis berkesimpulan  bahwa  diagnosa  TBC menggunakan  sistem neuro  fuzzy ini dapat digunakan sebagai langkah awal dalam mendeteksi kemungkinan terkena  TBC  dilihat  dari  gejala  klinis utama yang dialami  oleh pasien. Rule atau aturan-aturan dari aplikasi penggunaan  metode  ANFIS  dalam aplikasi  matlab  mampu  menghasilkan 234  rule  dari  5  parameter  input  yang digunakan dalam mendiagnosa penyakit pasien. Dari tingkat pengujian  akurasi fuzzy  inference system pada algoritma back propagation dan  algoritma Hybrid disimpulkan  bahwa  algoritma back propagation memiliki  tingkat  akurasi yang  berbeda-beda  tergantung  dari tipe  MF-nya.  Sedangkan    algoritma Hybrid memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi  sebesar  99.99%  untuk  semua tipe member function yang diujinya.

## Saran
Dari  hasil  pembahasan  pada penelitian ini penulis menyarankan: 1. Perlu  ditambah  variabel  diagnosa TBC  dari  gejala  klinis  utama  yang ada dan pemisahan variabel uji lab, antara  uji  dahak  ( sputum  test )  dan
foto rontgen thorax . 2. Perlu dikembangkan untuk penelitian  selanjutnya  agar outpu t yang dihasilkan bukan hanya mengetahui  pasien    terdiagnosa TBC. 3. Pengujian  tingkat  akurasi  dapat dilakukan pada beberapa tipe fungsi  keanggotaan  lain  (bukan hanya  tipe  fungsi  keanggotaan, trapmf, gbellmf, gaussmf dan psigmf) juga jumlah fungsi keanggotaannya  hingga  didapatkan hasil pengujian yang variatif. Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)
Sumber:  Hasil Pengolahan (2014)

## UCAPAN TERIMAKASIH
Puji  syukur  kehadirat  Allah Subhanallahu  wa  Ta’ala  atas  segala pertolonganNya  dalam  menyelesaikan artikel  ini,  juga  kepada  kedua  orang tua, keluarga kecilku, suami dan anak- anakku  serta  rekan-rekan  yang  telah membantu dalam
penyelesaian penulisan  artikel  ini.  Semoga  Allah membalas  amal  kebaikan  semuanya. Aamiin.

## DAFTAR PUSTAKA
Beberapa  daftar  pustaka  yang digunakan:
Andrijasa,  M.F.  &  Mistianingsih. 2010.  Penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kaliman- tan  Timur  Dengan  Menggunakan Al-goritma  Pembelajaran Back- propa-gation .  Maret  4,  2014.  08-
jurnal-ilkom -unmul-v-5-1-0.pdf Ihwan,  Andi,  Yudha  Arman  dan  Iis Solehati.2009.Estimasi  Suhu Udara Bulanan Kota Pontianak Berdasarkan Metode Jaringan Syaraf  Tiruan.  Maret  04,  2014. jurnal.untan.ac.id/index.php /jpositron/article/download/594/606 Indrawaty, Youllia, Asep Nana Hermana,  &  Akbar  Ramadhan. 2012. Implementasi Model Backpropagation Dalam Mengenali Pola  Gambar  Untuk  Mendiagnosa
Penyakit  Kulit.  Maret  04,2014. http://lib.itenas.ac.id/kti/wp- content/uploads/2013/10/No.1- Vol.-3-Januari-%E2%80%93- April-2012-1.p df
Kusumadewi,  S.  dan  Sri  Hartati,
(2010). Neuro-Fuzzy :  Integrasi Sistem  Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusumadewi,  Sri  &  Hari  Purnomo,.
2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu. Sinuhaji,  Ferdinand.  2009.  Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prediksi Keputusan  Medis  pada  Penyakit Asma. Maret 04, 2014. http://reposi tory.usu.ac.id/bitstream/123456789 /14082/1/09E01147.pdf Widodo,  Pudjo,  Prabowo.,  Rahmadya Trias Handayanto,. (2012). Penerapan Soft  Computing Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa Sains.
Widodo,  Pudjo,  Prabowo.,  Trias-
Handayanto, Rahmadya, & Herlawati,  (2013).  Penerapan  Data Mining  dengan  Matlab.  Bandung:
Rekayasa Sains.
Widoyono,  (2011). Penyakit  Tropis Epidemiologi, Penularan, Pencegahan  dan  Pemberantasan. Jakarta: Erlangga. Wuryandari, Maharani Dessy & Irawan Afrianto. 2012. Perbandingan Metode Jaringan Syaraf  Tiruan Backpropagation Dan Learning  Vector  Quantization Pada Pengenalan Wajah. Maret  04, 2014.http://komputa.if.unikom.ac.i d/s/data/jurnal/volume01/komputa- 1-1-perbandingan-metodejaringan- irawan-7.pdf/pdf/komputa-1-1 perbandinganmetodejaringanirawan - .pdf