@misc{eprints75256,
           month = {Agustus},
           title = {IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC PADA SISTEM PAKAR
DIAGNOSA PENYAKIT SARAF BERBASIS ANDROID},
          author = {SILVIA  VINY },
         address = {UNIVERSITAS LAMPUNG},
       publisher = {FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM},
            year = {2023},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/75256/},
        abstract = {Penyakit saraf adalah gangguan yang terjadi pada sistem saraf manusia dan
memberikan berbagai dampak negatif, bahkan beberapa jenis penyakit saraf
menjadi penyebab kematian tertinggi di dunia. Namun masih banyak ditemukan
orang yang kurang peduli kepada kesehatan sarafnya dan enggan untuk melakukan
pemeriksaan atau diagnosa lebih lanjut. Belakangan ini telah banyak ditemukan
upaya-upaya yang dilakukan untuk memanfaatkan pendekatan kecerdasan buatan
termasuk sistem pakar untuk mendiagnosis berbagai penyakit berdasarkan gejala
klinis yang dialami pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem
pakar diagnosa penyakit saraf dengan mengimplementasikan logika fuzzy dalam
memberikan diagnosa berdasarkan ketidaktepatan gejala yang ada. Basis
pengetahuan yang digunakan untuk membangun fuzziness diperoleh dari dokter
spesialis saraf yang memiliki SIP. Hasil yang diberikan berupa diagnosa penyakit
saraf disertai dengan tingkat keyakinan penyakit. Sistem akan diujicobakan dengan
menggunakan 70 test problem untuk mengevaluasi kinerja sistem yang akan
dibandingkan hasilnya dengan diagnosa dokter spesialis saraf. Pengujian tersebut
memberikan hasil pengujian berupa tingkat akurasi sebesar 92.86 \% yang
menunjukkan bahwa sistem ini berhasil dalam hamper semua kasus pengujian.
Dengan demikian, sistem pakar diagnosa penyakit saraf ini layak digunakan dan
dapat memberikan manfaat kepada masyarakat dan dokter spesialis saraf dalam
memberikan diagnosa penyakit saraf.
Kata Kunci : Penyakit Saraf, Sistem Pakar, Logika fuzzy, Android

Neurological disease is a disorder that occurs in the human neurologic system and
has various negative impacts, several types of neurological diseases are the highest
cause of death in the world. However, there are still many people who are less
concerned about the health of their nerves and are reluctant to carry out further
examinations or diagnoses. Recently, there have been many efforts made to utilize
artificial intelligence approaches including expert systems to diagnose various
diseases based on the clinical symptoms experienced by patients. This study aims
to develop an expert system for diagnosing neurological diseases by implementing
fuzzy logic in providing diagnoses based on inaccuracies in existing symptoms. The
knowledge base used to establish fuzziness was obtained from a neurologist who
has a SIP. The results are given in the form of a diagnosis of neurological disease
along with the level of confidence in the disease. The system will be tested using 70
test problems to evaluate system performance. The results will be compared with
the diagnosis of a neurologist. These tests provide test results in the form of an
accuracy rate of 92.86\% which indicates that this system is successful in almost all
test cases. Thus, this expert system for diagnosing neurological diseases is feasible
to use and can provide benefits to the public and neurologists in providing a
diagnosis of neurological diseases.
Keywords : Neurological Disease, Expert System, Fuzzy Logic, Android}
}