Sistem Informasi Diagnosis Ikterus Neonatorum Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto - Arvita Agus Kurniasari; Trismayanti Dwi Puspitasari; Ria Chandra Kartika (Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, 2022)
Angka Kematian Bayi (AKB) di Indonesia masih cukup tinggi dibandingkan negara-negara Asia Tenggara. Hal ini perlu mendapat perhatian karena suatu negara dapat dinilai dari tingkat kesehatannya dari AKB. Salah satu penyebab AKB yang masih tinggi adalah penyakit kuning pada bayi (Icterus Neonatorum). Bayi dapat mengalami ikterus fisiologis (normal) dan patologis (parah) tergantung dari gejala yang ditimbulkan. Dari kedua jenis penyakit kuning tersebut, sulit untuk membedakan antara penyakit kuning yang normal dan yang parah tanpa pemeriksaan lebih lanjut sehingga kebanyakan orang salah dalam melakukan pengobatan awal. Berdasarkan permasalahan tersebut akan dibuat suatu sistem informasi untuk diagnosis penyakit kuning pada neonatus dengan fuzzy tsukamoto. Dengan sistem ini, masyarakat mendapatkan edukasi tentang penyakit kuning neonatus dan dapat mengetahui tingkat keparahan bayi yang diderita. Sistem tersebut juga memberikan alternatif solusi yang dapat dilakukan saat bayi mengalami penyakit kuning sesuai dengan tingkat keparahannya. Penelitian ini menggunakan logika fuzzy dengan metode Tsukamoto untuk membantu melakukan diagnosa. Hasil yang ditampilkan berupa persentase keparahan ikterus neonatorum. Setelah dilakukan pengujian akurasi kepada pakar didapatkan hasil 70% sistem dapat berjalan sesuai dengan skenario yang diharapkan.