Adaptive neuro fuzzy inference system (Anfis) untuk diagnosa dan tatalaksana penyakit demam berdarah dengue

Abstract

Kematian akibat penyakit demam berdarah dengue (DBD) di Jakarta masih tinggi. Mendiagnosa penderita DBD sedini mungkin serta memberi pertolongan dengan segera diharapkan dapat mencegah kematian. Sistem pakar dapat digunakan untuk diagnosa penyakit. Penelitian yang akan dilakukan ini memodelkan sistem Neuro-fuzzy yaitu ANFIS untuk diagnosa dan tatalaksana penyakit DBD. Sampel penelitian terdiri dari data pasien yang menderita penyakit DBD dan demam dengue (DD) yang dirawat inap, terdiri dari 32 kasus DBD dan 32 kasus DD. Pengujian model dilakukan beberapa tahap yaitu pengujian model dengan data sebelum dan setelah validasi, pengujian model dengan jumlah dan tipe membership function. Penelitian ini menyimpulkan (a) ANFIS dapat digunakan secara selektif untuk mendiagnosa penyakit DBD dan dapat digunakan dengan baik apabila terpenuhi kondisi minimal sesuai aturan yang sudah diketahui. Dalam penelitian ini kondisi minimal tersebut ditemukannya salah satu manifestasi pendarahan dan ditemukannya demam (b) Model menggunakan 3 membership function (3mf) pada kriteria demam dan tipe Gaussian menghasilkan tingkat akurasi mendiagnosa DBD 86,67%. Pengujian dengan 4mf dan 5mf menghasilkan tingkat akurasi yang sama (86,67%) namun rata-rata error 3mf = 0.20, rata-rata error 4mf = 0.83 dan rata-rata error 5mf = 3,55. (c) Model menggunakan membership function tipe Gaussian menghasilkan akurasi 86,67%, tipe trapezoid menghasilkan akurasi 40%, tipe bells menghasilkan akurasi40% dan tipe triangular menghasilkan akurasi 40%.