Sistem Pakar Diagnosa Pulmonary TB Menggunakan Metode Fuzzy Logic

Nita Novianti, Denny Pribadi, Rizal Amegia Saputra

Sari


Abstrak

Tuberkulosis paru merupakan salah satu penyakit menular kronis. Di Indonesia penyakit ini termasuk satu prioritas nasional untuk program pengendalian penyakit karena berdampak luas terhadap kualitas hidup dan ekonomi, serta sering mengakibatkan kematian. Untuk itu, dalam penelitian ini akan dilakukan analisa terhadap penyakit tb paru menggunakan logika fuzzy (fuzzy logic). Dalam penelitian ini informasi tentang tb_paru didapat dari para pakar dengan melakukan wawancara dengan pakar. Berdasarkan uraian diatas maka dibuat sebuah aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa tb_paru menggunakan fuzzy logic. Aplikasi sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosa penyakit tb paru merupakan kebutuhan dari asisten dokter dan masyarakat umum. Oleh karena itu agar mendapatkan nilai informasi yang tepat dan cepat aplikasi sistem pakar ini akan dalam bentuk website. Dari 7 gejala yang ditimbulkan oleh penyakit tb paru ini dalam perhitungan fuzzy logic di dapat sebanyak 128 rule dan untuk perhitungan persentase keakuratannya sendiri sebesar 70,33%. Pembuatan aplikasi ini akan sangat membantu dalam melakukan diagnosa terhadap penderita tb paru.

 Kata Kunci: Sistem Pakar, Fuzzy Logic,  Penyakit TB Paru,  Aplikasi Web

 

Abstract

Pulmonary Tuberculosis is one of an infectious disease chronic. In indonesia this disease including one national priorities to control program disease due affect widely to the quality of life and economic , and often resulting in death. For it , in this research will analysis to a disease pulmonary TB use fuzzy logic. Based on the description above will be made an application expert system to diagnose pulmonary TB use fuzzy logic. Expert system application with web based for disease diagnose is the needs of an assistant docter and the general public. Therefore To make gain the value of the most appropriate information and rapid application expert system this is going to in the form of websites .Of 7 symptoms that were brought about by disease pulmonary tuberculosis this in the calculation of fuzzy logic in be some 128 rule and for percentage accurate of 70,33%. The making of the application it would be very helpful in doing the diagnosis against patients pulmonary tuberculosis.

Keywords : Expert System, Fuzzy Logic, Pulmonary Tb, Web Applications


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Wulandari, D. A., & Prasetyo, A. (2018). Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Informatika, 22-33.

Arumsari, M. D., & Bujojo, P. P. (2010). TB Paru dan Gonitis TB Pada Anak. Journal of the Indonesian Medical Association.

Fanny , R. R., Hasibuan, N. A., & Buulolo, E. (2017). Perancangan sistem pakar diagnosa penyakit asidosis tubulus renalis menggunakan metode certainty factor dengan penulusuran forward chaining. Media informatika budidarma, 13-16.

Huzumah, N., & Arifn, T. (2018). Sistem Pemilihan Mesin Cuci Berdasarkan Kebutuhan Konsumen Menggunakan Fuzzy Tahani dan Promethee. Jurnal Informatika, 12-21.

Jogiyanto. (2005). Analisa & Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.

Kusrini. (2006). Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Andi Offset.

Laksono, A. D., Astuti, W. D., Waty, E., & Atto'illah , A. (2012). Kajian Standar Pelayanan Minimal Penyakit Tuberkulosis Terkait Indikator Millenium Development Goals. Buletin Penelitian Sistem Kesehatan, 259-270.

Nasution, H. (2012). Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan. Jurnal ELKHA, 4-8.

Orhan, E., Temurtas, F., & Tanrıkulu, A. Ç. (2010). Tuberculosis Disease Diagnosis Using Artificial Neural Networks. Journal of Medical Systems, 299–302.

Perwira, R. I., & Aziz, A. (2014). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi TBC Paru. TELEMATIKA, 63-74.

Rosa A. S, M. S. (2014). Rekayasa Perangkat Lunak: Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Bandung Informatika.

Saputra, R. A. (2014). Penerapan Algortima naïve bayes untuk prediksi penyakit Tuberculosis (TB). Swabumi, 18-19.

Sari, B. N. (2015). Identifikasi Independensi Variabel Pengobatan Penyakit Tuberkulosis Di Negara Asean Berdasarkan Struktur Dynamic Bayesian Network. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia (hal. 49-54). Yogyakarta: STMIK AMIKOM Yogyakarta.

Sulistyowati, I. (2011). Implementasi Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosis Penyakit Dalam Pada Manusia. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2011 (hal. -). Semarang: Universitas Dian Nuswantoro.

Suyanto. (2014). Artificial Intelligence. Bandung: Bandung Informatika.

Yazdi, P. M. (2014). Pemograman Matlab Pada Sistem Pakar Fuzzy. Yogyakarta: Deepublish.

Yuhefizar, d. (2006). Cara Mudah Membangun Website Interaktif Menggunakan Content Management Sistem Joomla. Jakarta: PT.Elex Media Komputindo.




DOI: https://doi.org/10.31311/ji.v5i2.3927

##submission.license.cc.by4.footer##

 dipublikasikan oleh LPPM UBSI
Jl. Kamal Raya No. 18 Cengkareng, Jakarta Barat