35 5. Hasil Analisis
Hasil analisis adalah berupa keputusan yang diperoleh dengan mencari nilai kedekatan antara hasil defuzzifikasi dengan index output. Hasil analisis ini
yang akan jadi penentu stadium penyakit TB Paru pada pasien.
3.4 Perancangan Inferensi Fuzzy
Inferensi fuzzy adalah proses pemetaan masukan yang diberikan ke bagian keluaran. Dalam perancangan inferensi fuzzy langkah pertama adalah pembentukan himpunan
fuzzy. Himpunan fuzzy merupakan suatu group yang mewakili suatu kondisi tertentu dalam suatu variable fuzzy. Variable fuzzy itu sendiri adalah variable yang hendak
dibahas dalam sistem. Dalam Penentuan Stadium Penyakit Tuberkulosis ini, variable yang digunakan adalah variable yang didapat dari pemeriksaan pasien sebagai input.
Adapun nilai-nilai perancangan yang ada pada sistem ini dapat dilihat pada Tabel 3.1 yakni sebagai berikut :
Tabel 3.1 Batasan Nilai Normal Variabel No
Variabel Fuzzy Nilai Normal
1. Batuk
7-21 hari 2.
Laju Endapan Darah -laki-laki
-wanita 0-10 mmjam
0-20 mmjam
3. Sputum
1-100 lapangan pandang 4.
Leukosit 4000-10.000 selmm
5. Limfosit
1000-15.000 selmm 6
Foto Torax 150-300
Dari Tabel 3.1 di atas terlihat ada sebanyak 7 pasangan data yaitu batuk ke-i BTi, Laju Endapan Darah ke-I LEDi, sputum ke-I SPi, Leukosit ke-I LKi,
Limfosit ke-I LFi, dan Foto Torax ke-I FTi dengan nilai normal ke-i Pi, 7-21, 0- 10, 1-100, 4000-15000, 150-300.
Universitas Sumatera Utara
36 Perancangan variable fuzzy dalam himpunan fuzzy, dalam Sistem Pendukung
Keputusan untuk Penentuan Stadium Penyakit Tuberkulosis adalah sebagi berikut: a. Batuk BT
Variable BT dibagi menjadi 4 kelompok atau atribut linguistik yaitu sebentar, sedang, lama dan sangat lama. Dari pembagian itu dapat ditentukan fungsi
keanggotaan dari himpunan fuzzy sebentar, sedang, lama dan sangat lama untuk variabel BT secara terpisah:
µ
sebentar
[ ] = 1 ;
≤
6 ; 6
≤ ≤
10 0;
≥
10 3.6
µ
sedang
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
6 ; 6
≤ ≤
10 1; 10
≤ ≤
14 ; 14
≤ ≤
18 0;
≥
18 3.7
µ
lama
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
14 ; 14
≤ ≤
18 1; 18
≤ ≤
22 ; 22
≤ ≤
26 0;
≥
26 3.8
µ
sangat lama
[ ] = 0 ;
≤
22 ; 22
≤ ≤
26 1;
≥
26 3.9
Adapun fungsi keanggotaan variable Batuk dapat dilihat pada Gambar 3.2 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable Batuk.
Universitas Sumatera Utara
37
Gambar 3.2 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable Batuk
b. Laju Endapan Darah LED Variable Laju Endapan Darah dbagi menjadi dua bagian yaitu Laju Endapan
Darah pada laki-laki dan Laju Endapan darah pada Wanita. Pada laki-laki dibagi menjadi 4 kelompok atau attribut linguistik, yaitu rendah, sedang, tinggi
dan sangat tinggi. Dari pembagian itu dapat ditentukan fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi untuk variable
LED secara terpisah sebagai berikut:
µ
rendah
[ ] = 1 ;
≤
2 ; 2
≤ ≤
4 0;
≥
4 3.10
µ
sedang
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
2 ; 2
≤ ≤
4 1; 4
≤ ≤
6 ; 6
≤ ≤
8 0;
≥
8 3.11
µ
tinggi
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
6 ; 6
≤ ≤
8 1; 8
≤ ≤
10 ; 10
≤ ≤
12 0;
≥
12 3.12
Universitas Sumatera Utara
38
µ
sangat tinggi
[ ]
= 0 ;
≤
10
−10 2
; 10
≤ ≤
12 1;
≥
12 3.13
adapun fungsi keanggotaan variable Laju Endapan Darah laki-laki dapat dilihat pada Gambar 3.3 sebagai berikut:
Gambar 3.3 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable LED Laki-laki
Laju Endapan Darah pada wanita dibagi menjadi 4 kelompok atau attribut linguistik yaitu rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. Dari
pembagian itu dapat ditentukan fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi untuk variable LED secara terpisah
sebagai berikut:
µ
r endah
[ ] = 1 ;
≤
4 ; 4
≤ ≤
8 0;
≥
8 3.14
µ
sedang
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
4 ; 4
≤ ≤
8 1; 8
≤ ≤
12 ; 12
≤ ≤
16 0;
≥
16 3.15
Universitas Sumatera Utara
39
µ
tinggi
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
12 ; 12
≤ ≤
16 1; 16
≤ ≤
20 ; 20
≤ ≤
24 0;
≥
24 3.16
µ
sangat tinggi
[ ] = 0 ;
≤
20 ; 24
≤ ≤
24 1;
≥
24 3.17
Adapun fungsi keanggotaan variable Laju Endapan Darah Perempuan dapat dilihat pada Gambar 3.4 sebagai berikut:
Gambar 3.4 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable LED Perempuan
c. Sputum SP Variable Sputum diabgai menjadi 4 bagian kelompok atau attribut linguistik
yaitu positif 1, positif 1, positif 2 dan positif 3. Dari pembagian itu dapat ditentukan fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy positif 1, positif 1, positif
2 dan positif 3 untuk variable SP secara terpisah sebagai berikut
µ
positif 1
[ ] = 1 ;
≤
20 ; 20
≤ ≤
40 0;
≥
40 3.18
Universitas Sumatera Utara
40
µ
positi f 1
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
20 ; 20
≤ ≤
40 1; 40
≤ ≤
60 ; 60
≤ ≤
80 0;
≥
80 3.19
µ
positif 2
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
60 ; 60
≤ ≤
80 1; 80
≤ ≤
100 ; 100
≤ ≤
120 0;
≥
120 3.20
µ
positi f 3
[ ] = 0 ;
≤
100 ; 100
≤ ≤
120 1;
≥
120 3.21
Adapun fungsi keanggotaan variable Sputum dapat dilihat pada Gambar 3.5 sebagai berikut:
Gambar 3.5 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable Sputum
Universitas Sumatera Utara
41 d. Lekosit LK
Variable Leukosit dibagi menjadi 4 kelompok atau attribut linguistik yaitu rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. dari pembagian itu dapat ditentukan
fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy rendah, sedang, dan tinggi dan sangat tinggi untuk variable LS secara terpisah sebagai berikut:
µ
rendah
[ ] = 1 ;
≤
4000 ; 4000
≤ ≤
5000 0;
≥
5000 3.22
µ
sedang
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
4000 ; 4000
≤ ≤
5000 1; 5000
≤ ≤
6000 ; 6000
≤ ≤
7000 0;
≥
7000 3.23
µ
ti nggi
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
6000 ; 6000
≤ ≤
7000 1; 7000
≤ ≤
8000 ; 8000
≤ ≤
9000 0;
≥
9000 3.24
µ
sangat tinngi
[ ] = 0 ;
≤
8000 ; 8000
≤ ≤
10000 1;
≥
10000 3.25
Adapun fungsi keanggotaan variable Leukosit dapat dilihat pada Gambar 3.6 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable Leukosit.
Universitas Sumatera Utara
42
Gambar 3.6 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable Leukosit
e. Limfosit LF Variabel limfosit dibagi menjadi 4 kelompok atau attribut linguistik yaitu
rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. Dari pembagian itu dapat ditentukan fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy rendah, sedang, tinggi, dan sangat
tinggi untuk LS secara terpisah sebagai berikut sebagai berikut:
µ
r endah
[ ] = 1 ;
≤
1000 ; 1000
≤ ≤
4000 0;
≥
4000 3.26
µ
sedang
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
1000 ; 1000
≤ ≤
4000 1; 4000
≤ ≤
7000 ; 7000
≤ ≤
10000 0;
≥
10000 3.27
µ
tinggi
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
7000 ; 7000
≤ ≤
10000 1; 10000
≤ ≤
13000 ; 12000
≤ ≤
16000 0;
≥
16000 3.28
µ
sangat tinngi
[ ] = 0 ;
≤
13000 ; 16000
≤ ≤
16000 1;
≥
16000 3.29
Universitas Sumatera Utara
43 Adapun fungsi keanggotaan variable Limfosit dapat dilihat pada Gambar 3.7
sebagai berikut:
Gambar 3.7 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable Limfosit
f. Foto Torax FT Variable FT dibagi menjadi 4 kelompok attribut linguistik yaitu rminimal,
minimal, sedang, lanjut. Dari pembagian itu dapat ditentukan fungsi ekanggotaan dari himpunan fuzzy minimal, sedang dan lanjut untuk variable
FT secara terpisah
µ
mi nimal
[ ] = 1 ;
≤
150 ; 150
≤ ≤
180 0;
≥
180 3.30
µ
mi nimal
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
150 ; 150
≤ ≤
180 1 180
≤ ≤
210 ; 210
≤ ≤
240 0;
≥
240 3.31
µ
sedang
[ ] =
⎩ ⎪
⎨ ⎪
⎧
0 ;
≤
210 ; 210
≤ ≤
240 1; 240
≤ ≤
270 ; 270
≤ ≤
300 0;
≥
300 3.32
Universitas Sumatera Utara
44
µ
lanjut
[ ] = 0 ;
≤
270 ; 270
≤ ≤
300 1;
≥
300 3.33
Adapun fungsi keanggotaan variable Foto Torax dapat dilihat pada Gambar 3.8 sebagai berikut:
Gambar 3.8 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Variable Foto Torax
3.5 Perancangan Basis Pengetahuan
