Pembangunan Sistem Untuk Mediagnosis Penyakit Menular Menggunakan Algoritma Fuzzy Evolusi Sebagai Pendukung Kegiatan Surveilans Berbasis Masyarakat

Surveilans adalah proses pengumpulan, pengolahan, analisis data secara sistematis danterus menerus serta penyebaran informasi kepada unit yang membutuhkan untuk dapat mengambil tindakan. Puskesmas salah satu sarana pelayanan kesehatan strata pertama dalam pemberian pelayanan dalam kesehatan kepada masyarakat. Dalam melakukan kegiatan surveilans terdapat beberapa kendala seperti beberapa petugas tidak memiliki surat izin dalam mendiagnosis penyakit pada masyarakat yang dilaporkan oleh salah satu perwakilan masyarakat, pelaporan yang masih bersifat manual berdampak pada kebutuhan data yang segera dilaporkan dan penanganan wilayah yang cukup luas mengakibatkan petugas kewalahan. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut dibangun sistem sebagai alat bantu mendiagnosis penyakit menggunakan algoritma fuzzy evolusi, algoritma ini gabungan antara logika fuzzy dan algoritma genetika. Data dari gejala pengguna akan diproses untuk diketahui kemungkinan penyakit apa yang diderita. Dalam pengujian ini data yang digunakan adalah gejala yang diderita oleh masyarakat, dari data tersebut dibentuk populasi. Penelitian ini memiliki 1 individu terdiri dari 28 gen yang merepresentasikan gejala. Seleksi Roulette Wheel, probabilitas crossover dan mutasi digunakan untuk mendapat nilai fitness. Nilai probabilitas crossover dan mutasi didapatkan dari proses logika fuzzy. Hasil pengujian algoritma fuzzy evolusi, dari 3 kali pengujian hanya 1 pasien hasil pengujian tidak sesuai dengan hasil diagnose dokter.

Surveillance is the process of collecting, processing, analyzing data systematically and continuously and dissemination of information to the units that need to be able to take action. Health Center one of the first level of health care facilities in the provision of health services in the community. In surveillance activities there are some problems like officer did not have license in diagnosing desease, reporting using manual processes have an impact on the needs of data needs to be quickly reported and handling large area makes officers overwhelmed. To help resolve these problems was built systems as tools to diagnose disease using fuzzy algorithms evolutionary. this algorithm is a combination of fuzzy logic and genetic algorithms. Data from the symptoms of unknown users will be processed for the possibility of disease. In this test the data used are the symptoms suffered by people, of the data is was formed population. This research has one chromosome contains 28 genes that represent symptoms. Roulette Wheel Selection, crossover and mutation probability is used to get the fitness value. Crossover and mutation probability value obtained from the fuzzy logic process. Results of testing the fuzzy algorithm evolution, from 3 times of testing only one patient test results different from the results diagnosis doctor.