Dalam isolasi mandiri pasien Covid-19, sangat penting untuk melakukan pemeriksaan kondisi secara
rutin. Saat ini, pemeriksaan level keparahan kondisi pasien Covid-19 dapat dilakukan oleh pasien sendiri
secara online dengan bantuan alat ukur yang disediakan oleh Puskesmas, dan datanya dapat dipantau
oleh tim medis. Beberapa aplikasi pemantauan kondisi harian pasien Covid-19 telah dikembangkan
tetapi parameter yang digunakan dalam aplikasi pemantauan tidak terstandarisasi dan keakuratan
aplikasi tidak diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi monitoring pasien
Covid-19 dengan menggunakan parameter yang lebih lengkap dan akurat. Parameter input yang
digunakan adalah suhu tubuh, saturasi O2, frekuensi nadi, dan frekuensi pernapasan. Outputnya adalah
tingkat kondisi pasien Covid-19 yang terbagi menjadi ringan, sedang, dan berat, serta informasi
tindakan yang harus dilakukan. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Inference System-Tsukamoto.
Hasil pengujian antara keluaran sistem dan pengujian pakar terkait kondisi pasien Covid-19
menunjukkan bahwa aplikasi self-checking untuk monitoring ini memiliki akurasi sebesar 95% artinya
bahwa system monitoring dengan Fuzzy Inference System Tsukamoto memiliki kesamaan hasil yang
tinggi antara hasil pengukuran sebenarnya yang dilakukan tenaga medis dengan hasil dari system,
sehingga layak untuk digunakan.