Main Article Content
Abstract
Pekerja di industri kecil maupun besar sering mengeluh sakit pada bagian tubuhnya saat atau setelah
bekerja. Keluhan sakit/nyeri terjadi pada bagian otot leher, bahu, lengan, tangan, punggung, pinggang dan otot
bawah. Kesehatan dan keselamatan pekerja akan sangat berpengaruh pada produktivitas yang dihasilkan.
Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mendiagnosa penyebab sakit pekerja dan menemukan solusinya
dengan aplikasi kecerdasan buatan (Expert System dan ANFIS). Penelitian ini akan menghasilkan tampilan
interface untuk memudahkan user mengakses informasi tersebut. Penelitian dilakukan di perusahaan garmen
(penjahit di Yogjakarta) dan non garmen (PT. Harapan Jaya Machinery Sukaraja). Pengumpulan data dengan
kuisioner tentang keluhan sakit pekerja. Data tersebut digunakan sebagai input dalam pembuatan basis
knowledge di sistem pakar. Kemudian dilanjutkan sebagai input dalam proses pembelajaran dan pelatihan
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode ANFIS menggunakan algoritma subtractive clustering
dan algoritma pembelajaran hybrid. Dengan data pelatihan sebanyak 200 data dan data testing sebanyak 110
data sebagai input program ANFIS, maka ANFIS mampu melakukan pembelajaran/pelatihan dengan hasil galat
pembelajaran sebesar 0,35235, dengan range of influence sebesar 0,4 dan epoch sebesar 30.
Kata kunci: Expert System, ANFIS, Subractive Clustering, Kesehatan Pekerja.
bekerja. Keluhan sakit/nyeri terjadi pada bagian otot leher, bahu, lengan, tangan, punggung, pinggang dan otot
bawah. Kesehatan dan keselamatan pekerja akan sangat berpengaruh pada produktivitas yang dihasilkan.
Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mendiagnosa penyebab sakit pekerja dan menemukan solusinya
dengan aplikasi kecerdasan buatan (Expert System dan ANFIS). Penelitian ini akan menghasilkan tampilan
interface untuk memudahkan user mengakses informasi tersebut. Penelitian dilakukan di perusahaan garmen
(penjahit di Yogjakarta) dan non garmen (PT. Harapan Jaya Machinery Sukaraja). Pengumpulan data dengan
kuisioner tentang keluhan sakit pekerja. Data tersebut digunakan sebagai input dalam pembuatan basis
knowledge di sistem pakar. Kemudian dilanjutkan sebagai input dalam proses pembelajaran dan pelatihan
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode ANFIS menggunakan algoritma subtractive clustering
dan algoritma pembelajaran hybrid. Dengan data pelatihan sebanyak 200 data dan data testing sebanyak 110
data sebagai input program ANFIS, maka ANFIS mampu melakukan pembelajaran/pelatihan dengan hasil galat
pembelajaran sebesar 0,35235, dengan range of influence sebesar 0,4 dan epoch sebesar 30.
Kata kunci: Expert System, ANFIS, Subractive Clustering, Kesehatan Pekerja.