## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 65-72 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## The Design Of Dehydration And Liver Disorder Detection System Based On Fuzzy

## Perancangan Sistem Pendeteksi Dehidrasi Dan Gangguan Hati Berbasis Fuzzy
Mutiara Mayangsari Putri Aditya 1 , Sumardi 2 , Satryo Budi Utomo 3
1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember
E-Mail: 1 mayangsariaditya@gmail.com, 2 mardimalik86@gmail.com, 3 satryo@unej.ac.id
Received May 05th 2021; Revised May 19th 2021; Accepted May 23th 2021 Corresponding Author: Mutiara Mayangsari Putri Aditya

## Abstract
The condition of the body that is not enough to get back the lost body fluids is called dehydration. Dehydration that is considered trivial can have a bad effect on the body. One way that can be done easily to determine the condition of the body is by looking at the color of urine. Dark urine color not only indicates severe dehydration but can also indicate a person has liver problems. Often people do not know that the body is dehydrated, but the body immediately decreases its work function. The purpose of this study was to design a system for indicating the level of dehydration and liver disorders based  on  urine  color.  This  study  uses  Fuzzy  Logic  method  with  a  TCS3200  color  sensor  and  an  Arduino  Mega  2560 microcontroller.  There  are  five  conditions  that  will  result  from  sensor  readings,  namely  normal,  mild  dehydration, moderate dehydration, severe dehindration, and indications of liver disorders. In fuzzy control testing on RGB color sensor readings, the average percent error of the overall test results is 1.766%. The Fuzzy control system used has good stability in reading urine samples. The results of Fuzzy control decisions on the 10 samples used produce conditions that are in accordance with the laboratory results
Keyword: Arduino Mega 2560, Fuzzy Logic, Liver Disorder, TCS3200, Urine

## Abstrak
Kondisi  tubuh  tidak  cukup  mendapatkan  kembali  cairan  tubuh  yang  hilang  maka  disebut  dehidrasi.  Dehidrasi  yang dianggap sepele dapat mengakibatkan  pengaruh buruk bagi tubuh. Salah satu cara yang dapat dilakukan dengan mudah untuk  mengetahui  kondisi tubuh yakni  dengan  melihat  warna  urin.  Warna  urin  gelap  tidak  hanya  menandakan  indikasi dehidrasi berat namun juga dapat mengindikasikan seseorang mengalami gangguan hati. Seringkali orang tidak mengetahui bahwa  kondisi  tubuh  dalam  keadaan  dehidrasi  namun  tubuh  langsung  mengalami  penurunan  fungsi  kerja.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  merancang  sistem  indikasi  tingkat  dehidrasi  dan  gangguan  hati  berdasarkan  warna  urin.  Pada Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Logic dengan sensor warna TCS3200 dan Mikrokontroller Arduino Mega 2560. Terdapat lima hasil kondisi yang akan dihasilkan dari pembacaan sensor yakni normal, dehidrasi ringan, dehidrasi sedang, dehindrasi  berat  ,dan  indikasi  gangguan  hati.  Dalam  pengujian  kontrol  fuzzy  pada  pembacaan  sensor  warna  RGB menghasilkan  rata-rata  eror  persen  hasil  pengujian  secara  keseluruhan  sebesar  1,766%.  Sistem  kontrol  Fuzzy  yang digunakan memiliki kestabilan yang baik dalam melakukan pembacaan sampel urin. Hasil keputusan kontrol Fuzzy pada 10 sampel yang digunakan menghasilkan kondisi yang sesuai dengan hasil laboratorium.
Keyword: Arduino Mega 2560, Gangguan Hati, Logika Fuzzy, TCS3200, Urin

## 1. PENDAHULUAN
Urin merupakan cairan hasil metabolisme tubuh yang dikeluarkan oleh ginjal kemudian dibuang oleh tubuh [1]. Kehilangan cairan pada tubuh harus diisi kembali agar keseimbangan cairan tubuh tidak terganggu. Kondisi  tubuh  yang  tidak  cukup  mendapatkan  kembali  cairan  tubuh  yang  hilang  maka  disebut  dehidrasi. Tingkat dehidrasi tubuh dapat dibedakan sesuai dengan warna urin yang dihasilkan.
Dehidrasi  yang  dianggap  sepele  dapat  mengakibatkan  pengaruh  buruk  bagi  tubuh.  Dehidrasi  yang dianggap sepele dapat mengakibatkan pengaruh buruk bagi tubuh. Bahaya dehidrasi diantaranya menurunnya kemampuan kognitif karena konsentrasi menurun dan risiko infeksi saluran kemih [2]. Pengaruh dehidrasi pada
tingkat yang parah dapat terjadi penurunan kesadaran dan koma [3]. Warna urin gelap tidak hanya menandakan indikasi dehidrasi berat namun juga dapat mengindikasikan seseorang mengalami gangguan hati.  Gangguan hati memiliki dua indikasi warna urin diantaranya kuning kecoklatan dan gelap atau coklat [4].
Seringkali  orang  tidak  mengetahui  bahwa  kondisi  tubuh  dalam  keadaan  dehidrasi  namun  tubuh langsung mengalami penurunan fungsi kerja. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengetahui kondisi tubuh  yakni dengan  melihat warna urin.  Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah  merancang sistem indikasi tingkat dehidrasi dan gangguan hati berdasarkan warna urin. Pengujian warna urin dibutuhkan untuk mengetahui kondisi dehidrasi dan terdapat adanya gangguan hati yang dialami tubuh, sehingga diperlukan alat pendeteksi warna urin sesuai tingkat dehidrasi dan gangguan hati.
Pada penelitian sebelumnya  mengenai tingkat dehidrasi berdasarkan  warna urin  yang dilakukan oleh Nasyarudin  Latif  dengan  judul  “Pengembangan  Alat  Deteksi  Tingkat  Dehidrasi  Berdasarkan  Warna  Urine Menggunakan Led dan Fotodioda” yang mana menggunakan led dan photodioda untuk membaca warna urin serta menggunakan mikrokontroller ATMega8 [5]. Penelitian tersebut menggunakan tiga kondisi urin yakni normal, kondisi dehidrasi rendah dan dehidrasi berat. Pada penelitian lain  yang dilakukan oleh Isman Halis dengan  judul  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Kondisi  Dehidrasi  Tubuh  Melalui  Warna  Urin( Smart Toilet)” yang mana menggunakan sensor tcs3200 dan miktrokontroller Arduino Uno [6]. Penelitian tersebut menggunakan tiga kondisi urin yakni kondisi normal, dehidrasi sedang, dan dehidrasi berat.
Dalam penelitian ini, dilakukan pengembangan pada sistem indikasi tingkat warna urin sehingga dapat mendeteksi tingkat warna yang lebih beragam dan efisien. Warna urin yang akan dideteksi yakni pada kondisi normal, dehidrasi ringan, dehidrasi sedang, dehidrasi berat dan gangguan hati. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah kontrol Fuzzy Logic serta menggunakan sensor warna TCS3200 dan mikrontroller Arduino  Mega2560.  Kata-kata  yang  digunakan  dalam fuzzy  logic memang  tidak  sepresisi  bilangan,  namun kata-kata jauh lebih dekat dengan intuisi manusia [7].

## 2. BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  yang  akan  digunakan  diantaranya  studi  literatur  , perancangan  perangkat  keras,  perancangan  perangkat  lunak,  pengambilan  dan  pengujian  data  ,  analisa  dan pembahasan , dan yang terakhir kesimpulan. Tahapan  metode penelitian tersebut dapat dilihat pada gambar 2.1.  Pada tahapan pertama  yakni  mempelajari dan  memahami teori-teori  yang bersangkutan  yang diperoleh dari  beberapa  jurnal  ,  artikel,  dan  buku  sehingga  penulis  dapat  mengerti  dan  memahami  konsep  dan mendapatkan  sumber  referensi  dalam  penelitian  yang  dilakukan.  Pada  tahapan  kedua  yakni  melakukan perancangan  perangkat  keras  dari  alat  dan  bahan  yang  digunakan.  Pada  tahapan  ketiga  yakni  melakukan perancangan  perangkat  lunak  pada  alat  yang  akan  dibuat  dengan  merancang  logika  fuzzy  mamdani  dengan melakukan  penentuan  nilai  R  G  B  untuk  menentukan  fungsi  keanggotaan  himpunan  fuzzy.  Pada  tahapan keempat  yakni  melakukan  pengambilan  data  dan  pengujian  data  pembacaan  sensor  dengan  logika  fuzzy mamdani  dengan  menggunakan  beberapa  sampel  urin.  Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan dari alat yang dibuat dengan beberapa pengujian.   Pada tahapan kelima yakni melakukan analisa dan  pembahasan  mengenai  hasil  dari  pengujian  dan  pengambilan  data  yang  telah  dilakukan  pada  tahap sebelumnya.  Pada  tahapan  keenam  yang  merupakan  tahapan  terakhir  dalam  penelitian  ini  yakni  membuat kesimpulan dari pengujian dan analis data yang telah dilakukan.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 2.1. Perancangan Perangkat Keras
Pada  penelitian  ini  menggunakan  sensor  warna  TCS3200  sebagai  sensor  pembaca  warna  RGB  dan menggunakan  Arduino  Mega  2560  sebagai  mikrokontroller.  Arduino  Mega2560  dapat  diprogram  dengan menggunakan Arduino Soffware(IDE) [8].  Hasil pembacaan sensor warna TCS3200 yang telah diproses akan ditampilkan  di  LCD  untuk  mengetahui  hasil  kondisi  urin.  Diagram  blok  perangkat  keras  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Studi Literatur Perancangan Perangkat Keras Perancangan Perangkat Lunak Pengambilan dan Pengujian Data Analisa dan Pembahsan Kesimpulan
Gambar 2. Diagram Blok Perangkat Keras

## 2.2. Perancangan Perangkat Lunak
Pada  penelitian  yang  dilakukan  ini  menggunakan fuzzy mamdani.  Metode  mamdani  biasanya  juga dikenal  dengan  sebutan  metode  Max-Min  [9].Logika fuzzy bisa  benar  atau  salah  pada  saat  yang  sama  [10]. Pada fuzzy mamdani relasi input dan output berbentuk “if-then”. Logika fuzzy dapat mendefinisikan pernyataan yang samar menjadi sebuah pernyataan yang logis. Logika fuzzy memiliki nilai derajat keanggotaan antara  0 hingga 1. Salah satu kelebihan logika fuzzy yakni dalam perancangan kontrolnya dapat diinterpretasi secara bahasa.  Perancangan  perangkat  lunak  menggunakan  algoritma  logika fuzzy dengan  beberapa  tahap  yakni fuzzyfikasi, interference, dan defuzzyfikasi yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram Blok Logika Fuzzy
Pada  tahapan fuzzyfikasi dilakukan  pembentukaan  fungsi  keanggotaan (membership  function) yang dapat dilihat pada tabel 2.1. Fungsi keanggotaan berfungsi memetakan input dan output nilai yang dihasilkan dari  proses  pembacaaan  sensor.  Variabel  masukan fuzzy yang  digunakan  terdiri  dari  warna  RGB  dengan masing-masing himpunan. Pemodelan sistem warna RGB ditentukan oleh nilai dari tiga komponen diantaranya merah,  hijau  ,  dan  biru  yang  kemudian  dilakukan  berbagai  cara  sehingga  menghasilkan  bermacam-macam warna[11].
Tabel 1. Himpunan Logika Fuzzy Fungsi Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembacaan
Masukan R Rendah [0 – 255] Sedang Tinggi G
Rendah Sedang Tinggi B Rendah Sedang Tinggi Keluaran Indikasi Normal [0 – 150] Dehidrasi Ringan Dehidrasi Sedang
Dehidrasi Berat Gangguan Hati
Pada tahahapan interference dilakukan pembentukan aturan( rule base ) dari logika fuzzy. Aturan yang digunakan  berasal  dari  keanggotaan  pada  tiap-tiap  variabel  yang  telah  ditentukan  pada  tahapan  fuzzyfikasi. Hasil dari tahapan interferensi menghasilkan aturan dasar yang sesuai dengan masukan fuzzy. Pada tahapan defuzzyfikasi merupakan tahapan terakhir dalam logika fuzzy yang menghasilkan sebuah keputusan dari logika fuzzy.  Input  dari  tahapan  defuzzifikasi  berasal  dari  komposisi  aturan  fuzzy  yang  kemudian  menghasilkan output  keputusan  [12].  Defuzzifikasi  dapat  dinyatakan  dengan  Z*.  Untuk  menentukan  hasil  defuzzyfikasi, dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode COA ( Center Of Area ) atau disebut juga centroid .
𝑍 𝐶𝑂𝐴 ∗ = ∑ μc(A)jAj 𝑛 𝑗=1 ∑ μc(A)j 𝑛 𝑗=1 (1)
dimana,
n          = banyak nilai linguistik Aj        = nilai numerik ke j
Fuzzyfikasi Rule Base
Defuzzifikasi RGB Indikasi Kesesuaian nilai RGB Sensor Warna TCS3200 Arduino Mega 2560 TCS3200
LCD
𝜇𝑐 ( 𝐴 ) 𝑗 = derajat keanggotaan Aj

## 2.3. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  sampel  urin  yang  memiliki  tingkat  warna  yang berbeda.  Pertama,  dilakukan  pengujian  pembacaan  sensor  warna  RGB  yang  dibandikan  dengan  hasil pembacaan warna RGB oleh sensor kemudian menghasilkan eror persen. Kedua, dilakukan pengujian metode fuzzy  dengan  membandingkan  hasil  defuzzyfikasi  antara  hasil  metode  fuzzy  dengan  hasil  perhitungan kemudian  menghasilkan  eror  persen.  Ketiga,  dilakukan  pengujian  kestabilan  hasil  defuzzyfikasi  dengan membuat  grafik hasil defuzzyfikasi perhitungan  fuzzy dari 10 kali percobaan dalam  masing-masing sampel urin  yang  digunakan.  Keempat,  dilakukan  pengujian  kesesuaian  hasil  kondisi  urin  antara  keputusan  logika fuzzy dengan hasil laboratorium. Pada pengujian sampel urin hasil laboratorium selanjutnya akan dilakukan pembacaan  oleh  dokter  untuk  mengetahui  bagaimana  kondisi  urin.  Pada  pengujian  yang  keempat  maka pengujian  kesesuaian  hasil  kondisi  urin  untuk  kondisi  normal,  dehidrasi  ringan,  dehidrasi  sedang,  dehidrasi berat dan gangguan hati hasil laboratorium.

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1. Pengujian Pembacaan Sensor Warna TCS3200
Pengujian  pembacaan  sensor  warna  tcs3200  bertujuan  untuk  mengetahui  kestabilan  sensor  dalam melakukan pembacaan warna urin. Selain itu, tujuan dari pengujian pembacaan sensor yakni dapat mengetahui apakah sensor dapat melakukan pembacaan dengan baik atau tidak.
Tabel 2. Pengujian Nilai RGB Pembacaan Sensor TCS3200 Terhadap Pembacaan Aplikasi
Percobaan Ke- R G B Defuzzy Sensor Defuzzy Hitung Kondisi Eror (%) 1 244 216 52 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 2 244 217 49 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 3 247 217 52 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 4 244 218 52 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 5 244 218 50 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 6 244 216 47 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 7 244 216 48 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 8 244 216 47 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 9 244 216 48 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00 10 244 216 48 73,00 73,00 Dehidrasi Sedang 0,00
Berdasarkan hasil dari pengujian nilai RGB dari beberapa sampel yang digunakan menghsilkan nilai eror persen tertinggi sebesar 2,78 % dan dari keseluruhan sampel yang digunakan memiliki rata-rata eror persen secara keseluruhan sebesar 1,766 % .

## 3.2. Pengujian  Kesesuaian Hasil Defuzzyfikasi
Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil defuzzifikasi yang dihasilkan oleh sensor dengan hasil defuzzyfikasi perhitungan. Perhitungan nilai eror pembacaan dilakukan secara matematis menggunakan rumus sebagai 2 berikut:
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 (%) = | 𝐻𝑆 − 𝐻𝑃 𝐻𝑃 | 𝑥 100% (2) dimana,
Error (%)  : Nilai error pembacaan sensor dalam satuan persen.
HS
: Nilai hasil pembacaan sensor.
HP : Nilai hasil pembacaan aplikasi.
Nilai  RGB  yang  digunakan  yakni  merupakan  nilai  RGB  hasil  pembacaan  oleh  sensor.    Pengujian bertujuan untuk mengetahui apakah hasil defuzzy oleh sensor menghasilkan nilai yang sama dan sesuai dengan hasil defuzzyfikasi perhitungan.
Tabel 3. Pengujian Antara Hasil Defuzzy oleh Sensor dengan Hasil Defuzzy Perhitungan pada Sampel Ke-3
Sampel Ke- Pembacaan Sensor Pembacaan Aplikasi Eror (%) R G B Decimal R G B Decimal 1 252 255 204 16580556 254 254 203 16711371 0,78 2 248 239 116 16314228 255 242 112 16773744 2,74
Sampel Ke- Pembacaan Sensor Pembacaan Aplikasi Eror (%) R G B Decimal R G B Decimal 3 244 216 48 16046384 251 216 53 16504885 2,78 4 205 120 10 13465610 207 116 15 13595663 0,96 5 102 9 2 6686978 100 16 3 6557699 1,97 6 250 254 194 16449218 255 255 198 16777158 1,95 7 234 233 112 15395184 230 210 116 15127156 1,77 8 231 209 23 15192343 236 195 24 15516440 2,09 9 212 112 15 13922319 211 111 17 13856529 0,47 10 71 8 7 4655111 73 13 6 4787462 2,76
Pada tabel 3 dapat diketahui bahwa nilai RGB tersebut menghasilkan hasil defuzzy sebesar 73 dalam 10  kali  percobaan.  Kemudian  pengujian  juga  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  secara  manual  dan dihasilkan nilai defuzzy sebesar 73. Hasil kedua pengujian tersebut sama-sama menghasilkan nilai yang sama yakni sebesar 73 dengan rata-rata eror persen  sebesar 0. Dari sampel tersebut maka diketahui bahwa hasil nilai defuzzy yang dihasilkan antara keputusan sensor sesuai dengan hasil perhitungan secara manual. Oleh karena itu,  baik  sensor  maupun  program  dengan  metode  fuzzy  dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini  dan  bekerja dengan baik.

## 3.3. Pengujian Kestabilan Hasil Defuzzyfikasi
Pengujian  kestabilan  hasil  defuzzyfikasi  juga  dilakukan  pada  10  sampel  yang  digunakan.  Pengujian bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  hasil  defuzzyfikasi  yang  dihasilkan  dalam  keadaan  stabil  atau  tidak. Keadaan  hasil  defuzzy  yang  stabil  akan  menghasilkan  hasil  keputusan  kondisi  yang  stabil  pula.  Pengujian kestabilan hasil defuzzyfikasi ini menggunakan nilai defuzzyfikasi sensor. Dari 10 kali percobaan dalam 10 sampel yang digunakan menghasilkan grafik yang dapat dilihat pada gambar 4.
(a) 15,00 15,00 15,00
15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 45,81 45,81 45,81 45,81 45,81 45,81 45,81 45,81 45,81 45,81 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00
0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00 55,00 60,00 65,00 70,00 75,00 80,00 85,00 90,00 95,00 100,00 105,00 110,00 115,00 120,00 125,00 130,00 135,00 140,00 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D ef u zz y fi k asi Percobaan Ke-
Grafik Kestabilan Hasil Defuzzyfikasi Sensor Sampel Ke-1 Hingga Ke-5
Sampel ke-1 Sampel ke-2 Sampel ke-3 Sampel ke-4
Sampel ke-5

## (b)
Gambar 4. Grafik kestabilan hasil defuzzyfikasi sensor (a) sampel ke-1 hingga ke-5 dan (b) sampel ke 6 hingga ke-10
Dari  gambar  4  grafik  kestabilan  hasil  defuzzyfikasi  dapat  dilihat  bahwa  pengujian  kestabilan  hasil defuzzyfikasi  9  sampel  yang  diujikan  memiliki  kondisi  yang  stabil  dan  1  sampel  memiliki  hasil  desimal defuzzyfikasi yang bervarian yakni sebesar 42,57 , 42,75 , dan 42,78 pada sampel ketujuh. Namun 1 sampel yang  memiliki  nilai  desimal  hasil  defuzzyfikasi  yang  bervarian  tersebut  masih  dapat  juga  dikatakan  dalam keadaan stabil sebab nilai yang dihasilkan memiliki selisih yang kecil.

## 3.4. Pengujian  Kesesuaian Indikasi Kondisi Urin Menggunakan Logika Fuzzy
Pengujian  kesesuaian  indikasi  kondisi  warna  urin  dengan  menggunaan  logika  fuzzy  ini  dilakukan dengan membandingkan hasil indikasi pembacaan oleh sensor dengan hasil pengujian laboratorium. Pengujian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  hasil  keputusan  pembacaan  kondisi  warna  urin  sesuai  dengan  hasil pengujian laboratorium.
Tabel 4. Pengujian Kesesuaian Indikasi Kondisi Urin Antara Keputusan Logika Fuzzy
Terhadap Hasil Pengujian Laboratorium Sampel Ke- Hasil Pengujian Keterangan Logika Fuzzy Klinis 1 Normal Normal Sesuai 2 Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Sesuai 3 Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Sesuai 4 Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Sesuai 5 Gangguan Hati Gangguan Hati Sesuai 6 Normal Normal Sesuai 7 Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Sesuai 8 Dehidrasi Sedang Dehidrasi Sedang Sesuai 9 Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Sesuai 10 Gangguan Hati Gangguan Hati Sesuai 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 15,00 42,57 42,57 42,57 42,57 42,75 42,78 42,75 42,75 42,57 42,57 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 73,00 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 117,97 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00 133,00
0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00 55,00 60,00 65,00 70,00 75,00 80,00 85,00 90,00 95,00 100,00 105,00 110,00 115,00 120,00 125,00 130,00 135,00 140,00 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D ef u zz y fi k asi Percobaan Ke-
Grafik Kestabilan Hasil Defuzzyfikasi Sensor Sampel Ke-6 Hingga Ke-10
Sampel ke-6 Sampel ke-7
Sampel ke-8 Sampel ke-9 Sampel ke-10
Pada tabel 4 dapat dilihat bahwa dalam 10 sampel yang digunakan menghasilkan pembacaan yang sesuai  antara  indikasi  hasil  keputusan  logika fuzzy dengan  hasil  laboraotium.  Penentuan  kondisi  urin  pada kondisi dehidrasi dan gangguan hati memperhatikan hasil laboratorium yang kemudian dianalisa oleh dokter. Gambar  5 merupakan salah satu hasil pengujian laboratorium sampel urin yang digunakan .
Gambar  5. Hasil Pengujian Laboratorium

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  pengujian-pengujian  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian tersebut,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  kontrol  logika  fuzzy  dapat  digunakan  dalam menentukan indikasi tingkat dehidrasi dan gangguan hati berdasarkan warna urin. Hasil pengujian pembacaan sensor  warna  RGB  menunjukkan  rata-rata  eror  persen  hasil  pengujian  secara  keseluruhan  sebesar  1,766%. Kemudian sistem kontrol fuzzy yang digunakan memiliki kestabilan yang baik dalam melakukan pembacaan sampel  urin.  Hal  tersebut  dapat  diamati  pada  gambar  4.  4 grafik  kestabilan  hasil  defuzzyfikasi  sensor  yang menghasilkan grafik stabil dalam 10 sampel yang digunakan dengan 10 kali pembacaan pada masing-masing sampel yakni 9 sample urin menghasilakan nilai defuzzy yang stabil dan 1 sampel menghasilkan nilai defuzzy yang berbeda diantaranya sebesar 42,57 , 42,75 , dan 42,78 . Dan hasil keputusan kontrol fuzzy pada 10 sampel yang  digunakan  menghasilkan  kondisi  yang  sesuai  dengan  hasil  laboratorium.  Hasil  menunjukkan  dari  10 sampel yang digunakan menghasilkan kondisi yang sama dengan hasil laboratorium yang terlampir.

## REFERENSI
[1] T.  Naid,  F.  Mangerangi,  dan  H.Almahdaly,  “Pengaruh  Penundaan  Waktu  Terhadap  Hasil  Urinalisis Sedimen Urin,” As-Syifaa. 06(02): 212-219. 2014.
[2] N.A. Sari, dan T.S. Nindya, “Hubungan Asupan Cairan, Status Gizi Dengan Status Hidrasi Pada Pekerja Di Bengkel Divisi General Engineering PT.PAL Indonesia,” Media Gizi Indonesia. 12(1): 47-53. 2017.
[3] A. Buanasita, Andriyanto, dan I. Sulistyowati, “Perbedaan Tingkat Konsumsi Energi, Lemak, Cairan, dan Status Hidrasi Mahasiswa Obesitas dan Non Obesitas,” Indonesian Journal of Human Nutrition. 2(1): 11-22. 2015.
[4] W. Lockwood, “ The Complete Urinalysis and Urine Tests ,” WWW.RN.ORG. 2020.
[5] N. Latif, “Pengembangan Alat Deteksi Tingkat Dehidrasi Berdasarkan Warna Urine Menggunakan Led Dan Fotodioda,” Skripsi. Yogyakarta: Fakultas Sains dan Teknologi. 2016.
[6] I. Halis, “Rancang Bangun Sistem Informasi Kondisi Dehidrasi Tubuh melalui Warna Urin,” Skripsi. Malang: Fakultas Sains dan Teknologi. 2017.
[7] S.  Rahmawati,  “Perancangan  Aplikasi  Fuzzy  Logic  Dalam  Menentukan  Volume  Produksi  Dengan Menggunakan Metode Mamdani,“ Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan. 10(1): 1-10. 2017.
[8] Arduino,  Arduino  MEGA  2560  &  Genuino  MEGA  2560,  2020.  [Online].  Tersedia  : https://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardMega2560/ . [Diakses pada 20 November 2020].
[9] K.W. Suardika, G.K. Gandhiadi, L.P.I Harini,  “Perbandingan Metode Tsukamoto, Metode Mamdani dan Metode Sugeno Untuk Menentukan Produksi  Dupa,” E-Jurnal Matematika 7(2) : 180-186. 2018.
[10] H. Nasution, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” Jurnal ELKHA. 4(2): 4- 7. 2012.
[11] S.F.  Athifa,  dan  H.H.  Rachmat,  “Evaluasi  Karakteristik  Deteksi  Warna  Rgb  Sensor  Tcs3200 Berdasarkan Jarak Dan Dimensi Objek,” Jurnal Ilmiah Teknik Elektro. 16(2) : 105-120. 2019.
[12] R.A.N.Qoyima,  “Desain  Sistem  Inkubator  Bayi  Otomatis  Dengan  Metode  Kontrol  Fuzzy-PID,” Skripsi. Jember : Fakultas Teknik. 2020.