Analisis Perbandingan Single Membership Function dan Double Membership Function pada Diagnosis Penyakit ISPA

Muhammad Fikri Hanif, Helen Sasty Pratiwi, Tursina Tursina

Abstract


Penyakit ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) merupakan penyakit yang dapat menular. Penyakit ini disebabkan karena terjadinya infeksi dari bakteri maupun virus yang sering terjadi setiap tahunnya. Dalam keseharian, terkadang kita tidak dapat menyatakan sesuatu sebagai benar atau salah, namun kita harus menyatakannya dalam pernyataan hampir benar, sedikit benar, atau semacamnya seperti sedikit pusing, sedikit sesak. Logika fuzzy merupakan logika samar yang dapat mengatasi sesuatu yang memiliki ketidakpastian tersebut. Pada dasarnya logika fuzzy ini hanya memiliki satu fungsi keanggotaan saja (single membership function). Dengan berkembangnya ilmu pengetahuan Logika fuzzy ini terus dikembangkan oleh para peneliti yang kemudian didapatkan sebuah gagasan mengenai double membership function yang dihitung menggunakan metode fuzzy certainty factor. Penelitian ini akan membahas mengenai analisis perbandingan single membership function yang menggunakan metode fuzzy mamdani dan double membership function yang menggunakan metode fuzzy certainty factor terhadap diagnosis penyakit ISPA. Gejala dari penyakit ISPA yang digunakan adalah batuk, demam, pilek, frekuensi nafas, dan ada tidaknya tarikan dinding dada. Analisis kedua metode ini menerapkan masukan dari gejala ISPA sebagai acuan mendiagnosis penyakit, kemudian dilanjutkan dengan proses komposisi aturan, implikasi, dan defuzzifikasi. Dari hasil pengujian terhadap 30 data uji yang didapatkan dari dokter berdasarkan hasil rekam medis, kedua metode ini sama-sama menghasilkan 100% tingkat keakuratan.

Keywords


Fuzzy; Fuzzy Certainty Factor; ISPA; Fungsi Keanggotaan; Mamdani; Analisis; Domain Fuzzy

Full Text:

PDF

References


I. P. Jerry, A. Dinata, I. W. Rinas, dan I. W. A. Wijaya, “Pengaruh Fuzzy Logic Controller Pada Pengoperasian Filter Aktif Shunt Terhadap Penurunan I THD dan Rugi- Rugi Daya Pada Sistem Kelistrikan RSUD Klungkung,” SPEKTRUM, vol. 6, no. 3, hal. 141–147, 2019.

Reddy, P. 2017. Fuzzy Logic Based on Belief and Disbelief Membership Function. ScienceDirect: Fuzzy Information and Engineering, 9:405-422.

Forum of International Respiratory Societies. 2017. The Global Impact of Respiratory Disease-Second Edition. Sheffi eld, European Respiratory Society. ISBN: 9781849840873; e-ISBN: 9781849840880.

Tegenu, Kenenisa, et al. “Severe Pneumonia: Treatment outcome and its determinant factors among under-five patients, Jimma, Ethiopia”. SAGE Open Medicine, Vol. 10, p. 2022, doi :10.1177/20503121 221078445.

Budihardjo, S. N., & Suryawan, I. W. B. 2020. Faktor-faktor resiko kejadian pneumonia pada usia 12-59 bulan di RSUD Wangaya. Intisari Sains Medis, 11(1), 398. doi: 10.15562/ism.v11i1. 645.

CNN Indonesia. 2019. “Penderita ISPA Akibat Karhutla Tembus 919 Ribu Orang”. [Online]. Available: https://www.cnnindonesia.com/nasional/20190923160933-20-433052/penderita-ispa-akibat-karhutla-tembus-919-ribu-orang. [Accessed 20 October 2022].

Kusumaningtyas, D.D., Hasbi, M., dan Wijayanto, H. 2019. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pernafasan Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal TIKomSiN, Vol. 7, No. 2, 2019.

Adrial, R., Vitriani, dan Usna S.R.A., 2020. Analisis Perbandingan Kalkulasi Manual Fuzzy Logic Metode Mamdani Dan Tsukamoto Pada Penentuan Tipe Diabetes Melitus. Journal of Education Informatic Technology and Science (JeITS) , Volume 2, Nomor 3, April 2020: 12-23.

Sari , W.E., Wahyunggoro, O., dan Fauziati, S. 2016. A Comparative Study on Fuzzy Mamdani-Sugeno-Tsukamoto for the Childhood Tuberculosis Diagnosis, AIP Conference Proceedings, View online: http://dx.doi.org/10.1063/1.4958498.

Kunoli, F. J. (2013). Pengantar Epidemiologi Penyakit Menular. Jakarta: Trans Info Media.

Harnani, Yessi, et al. Pengaruh Musim Terhadap Kejadian Pneumonia Pada Balita Di Kabupaten. Dinamika Lingkungan Indonesia, Vol. 9 (1), pp. 39-44, 2022, doi: 10.31258/dli.9.1.

Beletew, Biruk, et al. Prevalence Of Pneumonia And Its Associated Factors Among Under-Five Children In East Africa: A Systematic Review And Meta-Analysis. BMC Pediatrics, Vol. 20 (254), 2020, doi: 10.1186/s12887-020-02083-z.

Modi, Anita . R., Kovacs, dan Christoper S. Community-acquired pneumonia: Strategies for triage and treatment. Cleveland Journal of Medicine, Vol. 87 (3), pp. 145 -151, 2020, doi: 10.3949/ccjm.87a. 19067.

WHO (2007). Pencegahan Dan Pengendalian Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Yang Cenderung Menjadi Epidemi Dan Pandemi Di Fasilitas Pelayanan Kesehatan. [Online]. Available: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/69707/?sequence=14 Accessed 15 October 2022].

Sadollah, A., 2018, 'Introductory Chapter: Which Membership Function is Appropriate in Fuzzy System?', in A. Sadollah (ed.), Fuzzy Logic Based in Optimization Methods and Control Systems and Its Applications, IntechOpen, London. 10.5772/intechopen.79552.

Wardana, H. K., Ummah, I., & Fitriyah, L. A. 2019. Analisis Membership Functions PI, Segitiga dan Trapesium (Studi Kasus: Rekam Medis Pasien RSUD Jombang). Prosiding Seminar Nasional SAINSTEKNOPAK Ke-3 LPPM UNHASY TEBUIRENG JOMBANG 2019, vol.3:251–263, November 2019.

Ardiansyah, Y.R., Misbahuddin, Akbar, L.A.S.I. 2021. Sistem Pengambilan Keputusan Untuk Pemilihan Bidang Keahlian Bagi Mahasiswa Teknik Elektro Universitas Mataram Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani Bertingkat. Dielektrika, [P-ISSN 2086-9487] [E-ISSN 2579-650x] 68 Vol. 8, No.1 :68 - 76, Februari 2021.

Reddy, P.V.S. 2018.Generalized Fuzzy Data Mining for Incomplete Information. Journal of Software Engineering and Applications, 11, 285-298.

N. Usman, M. Bunyamin, A. Ambarita, and M. Abdurahman, “Sistem Diagnosa Penyakit Mata Berbasis Web (Pendekatan Hasil Dan Penelusuran Gejala) Menggunakan Metode Certainty Factor (Cf) Pada Apotik Janji Meuham Kota Ternate,” IJIS Indonesia. J. Inf. Syst., vol. 7, no. September, pp. 110–121, 2022, doi: 10.36549/ijis.v7i2.224.

Santoso, B., Azis, A. I. ., & Zohrahayaty. 2020. Machine Learning & Reasoning Fuzzy Logic. Seleman: Deepublish.

Reddy, P. 2020. Fuzzy Logic, Fuzzy Conditional Inference and Fuzzy Reasoning Based On Belief and Disbelief. Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v10i1.72553

Refbacks

  • There are currently no refbacks.