## Fuzzy  Logic  Modeling Metode  Sugeno  Pada  Penentuan  Tipe  Diabetes Melitus Menggunakan MATLAB

## Rico Adrial
Universitas Putera Batam, Jln. R.Soeprapto Muka Kuning, Batam, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 1 Februari 2018
Revisi Akhir: 10 Maret 2018
Diterbitkan Online : 23 Maret 2018
Mellitus Diabetic already known since thousands of years before, where characterized by urine in the much amount. This leds serious investigation to heal patients. Fuzzy Logic is one of support system decision method that suitable for implementation at an election of diabetic type.  It is because fuzzy logic is a system than  can calculate and decided well. There are various methods in fuzzy logic such as Mamdani, Tuskamoto and Sugeno. In this  article  Sugeno  Method  is  used  because  its  calculation  suitable  in  this  case.  The research is done by using MATLAB. It has been built an application in the health sector to  choose  type  of  mellitus  diabetic  using fuzzy  logic Sugeno.  The  decision  making  of diabetic type needs input and output variables. The input variable consists of ages, levels of  insulin and weights beside  output  variable  consist  of diabetic type  using MATLAB. Variables produce 27 rules that used to determine of diabetic type.  The support system decision  for diabetic type with Sugeno method  is used. A case  obtained  the  very small difference value between using manual calculation and MATLAB.
K ATA K UNCI

## Fuzzy Logic
Diabetes Mellitus
Metode Sugeno MATLAB

## K ORESPONDENSI
No HP: 085263182972
E-mail: ricoadrial@yahoo.com

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  adalah  suatu  penyakit  dimana  gula  darah meningkat akibat tubuh yang tidak menghasilkan hormon insulin yang  cukup  atau  hormon  tersebut  tidak  bekerja  dengan  baik. Padahal  hormon  insulin  ini  berperan  penting  dalam  mengatur kadar  glukosa  di  dalam  darah.  Diabetes  melitus  itu  sendiri memiliki arti secara harfiah yaitu “diabetes” berarti mengalir dan “Melitus” berarti manis.[1]
Walaupun  sudah  ada  obat  ini,  penyembuhan  total  masih  belum bisa direalisasikan  dengan baik.  Hal ini disebabkan fungsi  obat ini  hanya  menurunkan  kadar  gula  darah.  Penderita  diabetes melitus  tetap  bertambah  dikarenakan  perubahan  gaya  hidup zaman  sekarang  yang  serba  instan  dan  tidak  sehat.  Cara  yang amat  baik  dalam  menekan  angka  penderita  diabetes  melitus adalah dengan memberikan informasi pencegahan yang baik.[2]
Fuzzy  Logic adalah metodologi  sistem  pendukung  keputusan yang  cocok  untuk  diimplementasikan  pada  pemilihan  tipe diabetes. Hal ini dikarenakan fuzzy logic merupakan sistem yang dapat  menghitung  dan  memutuskan  dengan  baik.  Terdapat berbagai  metode  dalam fuzzy  logic seperti  metode  Mamdani,
Tsukamoto dan Sugeno. Dalam penelitian ini digunakan metode Sugeno karena perhitungan yang cocok pada kasus ini. Penelitian dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman MATLAB. Berdasakan  latar  belakang  permasalahan  di  atas  maka  penulis tertarik  untuk  melakukan  penelitian  penentuan  stadium  kanker payudara  untuk  membuat  sebuah  penelitian.sesuai  judul  yaitu “ Fuzzy  Logic  Modeling Metode  Sugeno  Pada  Penentuan  Tipe Diabetes Melitus Menggunakan MATLAB”
Adapun tujuan dari penelitian  ini adalah  untuk rancang bangun sebuah  aplikasi  dalam  bidang  kesehatan  yaitu  penentuan  tipe Diabetes Melitus menggunakan fuzzy logic Metode Sugeno serta menguji hasil MATLAB dengan fuzzy logic apakah sesuai dengan hasil    penentuan  tipe  Diabetes  Melitus  berdasarkan  berbagai sumber yang telah terkumpul.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Diabetes Mellitus
Diabetes  melitus  adalah  penyakit  gangguan  metabolisme karbohidrat,  lemak,  dan  protein  yang  disebabkan  kekurangan secara absolut atau relatif dari kerja dan atau sekresi insulin yang bersifat kronis dengan ciri khas hiperglikemia/ peningkatan kadar glukosa darah di atas nilai normal. Diabetes Melitus tidak dapat
disembuhkan, tetapi
kadar
gula darah dapat dikendalikan/dikontrol.  Komplikasi  yang  sering  terjadi  apabila Diabetes Melitus tidak terkendali dan tidak ditangani dengan baik adalah timbulnya berbagai penyakit penyerta pada berbagai organ tubuh seperti mata, ginjal, jantung, pembuluh darah, dan sistem saraf. [3]
Semakin  berkembangnya  jumlah  penderita  Diabetes  Melitus mendorong  para  peneliti  untuk  menemukan  obat  penyakit  ini. Walaupun telah banyak obat yang ditrmukan akan tetapi obat ini hanya untuk mengurangi kadar glukosa darah. Satu-satunya cara adalah  pencegahan  sebelum  hal  ini  mengenai  banyak  orang. Penyakit  diabetes  melitus  terbagi  dua  tipe  dimana  memiliki keunikan  masing-masing.  Setiap  tipe  memiliki  ciri  khas  yang berbeda  sehingga  membutuhkan  obat  yang  berbeda  juga. Menurut  Yuji  pasien  Diabetes  Melitus  dengan  tipe  1  sering memiliki Diabetic Ketoacidosis ( DKA ) yang sering berkembang [4].  Telah  dilaporkan  bahwa  pasien  diabetes  tipe  2  memiliki peluang  kematian  yang  lebih  besar  dibandingkan  pasien  tipe  1. Salah  satu  penyebab  utama  terjadinya  Diabetes  Melitus  tipe  2 adalah obesistas.
Menurut  Handayani,  Obesitas  dan  aktifitas  fisik  adalah  faktor risiko utama untuk diabetes tipe 2 [5]. Obesitas adalah faktor yang paling  penting  berperan  atas  meningkatnya  insiden  dan prevalensi  diabetes  tipe  2  selama  20  tahun  terakhir.  Kenaikan berat badan dan kurangnya aktifitas fisik menyebabkan resistensi insulin.  Sebaliknya,  penurunan  berat  badan  dan  olahraga meningkatkan  sensitivitas  insulin  dan  meningkatkan  toleransi glukosa  dalam  studi  nondiabetes  dan  diabetes.  Masalah  utama dengan  program  seperti  intervensi  perilaku  adalah  kesulitan dalam mempertahankan penurunan berat badan dan peningkatan aktifitas fisik selama periode waktu yang berkelanjutan.

## 2.2. Logika fuzzy
Logika fuzzy merupakan  ilmu  yang  mempelajari  mengenai ketidakpastian yang memiliki kelebihan yaitu kemampuan dalam proses  penalaran  secara  bahasa  ( linguistic  reasoning ).  Dalam teori  logika fuzzy dikenal  suatu  konsep  sistem fuzzy yang digunakan dalam proses prediksidan pada umumnya terdiri atas empat  tahap,  yaitu  fuzzifikasi  (pengubahan  bilangan  tegas  ke dalam  bentuk  bilangan  fuzzy),  pembentukan rule  base (basis aturan fuzzy ), sistem inferensi/ penalaran fuzzy , dan defuzzifikasi (pengubahan bilangan fuzzy hasil dari proses inferensi fuzzy ke dalam bentuk bilangan tegas). Metode inferensi fuzzy yang pada umumnya digunakan adalah Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto.[6]
Konsep logika Fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Professor Lotfi  A.  Zadeh  dari  Universitas  California,  Berkeley  pada  Juni 1965.  Logika Fuzzy merupakan  generalisasi  dari  logika  klasik yang hanya memiliki dua nilai keanggotaan antara 0 dan 1. Dalam logika Fuzzy, nilai  kebenaran  suatu  pernyataan  berkisar  dari sepenuhnya benar sampai dengan sepenuhnya salah.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  dan  sumber-sumber  lainnya, penulis  mendapat  ide  untuk  membuat Fuzzy  Logic  Modeling metode  Sugeno  pada  penentuan  tipe  diabetes  melitus menggunakan  MATLAB.  Ide  ini  bertajuk  pada  pengetahuan penulis tentang fuzzy logic Sugeno  yang    merupakan salah satu tema unggulan yang ada di prodi teknik informatika.

## 3. METODOLOGI
Penjelasan mengenai berbagai komponen yang akan digunakan peneliti  serta  kegiatan  yang  akan  dilakukan  selama  proses penelitian  dilakukan  dengan  pendekatan  kuantitatif  dan kualitatif. Penelitian ini juga dilakukan secara kuantitatif dengan mengambil topik mengenai Artificial Intelegen ce ( brainware ).
Penelitian  ini  memerlukan  kerangka  kerja  agar  mendapatkan hasil yang maksimal. Kerangka kerja mencakup langkah-langkah yang  akan  dilakukan  dalam  melakukan  penelitian.  Untuk memperolah hasil yang baik diperlukan pembelajaran mengenai masalah  yang  akan  diteliti  hingga  memperoleh  suatu  sistem pemecahannya yaitu dapat menentukan stadium kanker payudara menggunakan fuzzy  logic .penelitian  ini  memerlukan  kerangka kerja  berupa  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam menjawab rumusan masalah.
Adapun  langkah  penelitian  ini  adalah  mendefenisikan  masalah, mengidentifikasi ruang lingkup, menganalisis masalah, menentukan  tujuan,  mengumpulkan  data,  merancang  aplikasi, menguji  menggunakan  MATLAB,  mengimplementasikan  pada kasus dan menarik kesimpulan.
Sebagai  langkah  awal  dari  penghitungan fuzzy adalah menentukan himpunan fuzzy dari tiap-tiap variabel fuzzy . Adapun variabel fuzzy disini yang digunakan adalah hasil berbagai jurnal terakreditasi yang nantinya difungsikan sebagai input dari mesin inferensi fuzzy .  Tabel  1  di  bawah  ini  memaparkan  batasan variabel  dan  himpunan fuzzy sebagai input di  mesin  inferensi fuzzy .
Tabel 1. Domain Himpunan Fuzzy Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Usia Anak-anak [0 40] Dewasa [30 70] Tua [60 100] Kadar insulin Rendah [0 40] Sedang [30 70] Tinggi [60 100] Berat badan Kurus [0 40] Normal [30 70] Gemuk [60 100]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  studi pustaka  sebagai  hasil  yang  dianalisis.  Indikator  yang  telah dirancang  dibuat  dalam  bentuk  aplikasi fuzzy  logic pada MATLAB. Metode  yang  diganakan  dalam penelitian ini adalah metode Sugeno dengan dua indikator output, yaitu tipe diabetes I dan  II.  Aplikasi  yang  telah  dibuat  akan  diuji  dengan menggunakan perhitungan secara manual dengan tiga studi kasus.
Aplikasi fuzzy logic metode Sugeno pada penelitian ini memiliki tiga variabel input. Ketiga input akan dijelaskan secara rinci sebagai berikut:
1. Usia
Usia merupakan salah satu faktor penentu dalam keputusan tipe  diabetes.  Pada  umumnya  penderita  diabetes  tipe  II adalah usia diatas 40 tahun atau tua. Sedangkan untuk tipe diabetes  I  pada  umumnya  diderita  oleh  anak-anak  dan dewasa.  Oleh  karena  itu,  peneliti  membagi  tiga  indikator pada variabel input usia, yaitu: tua, remaja dan anak-anak.
2. Kadar Insulin
Kadar  insulin  pada  darah  juga  dipakai  sebagai  tolak  ukur penentu  tipe  diabetes.  Insulin  adalah  hormon  yang bertanggung jawab mengatur kadar glukosa darah sebagai bagian  dari  metabolisme  tubuh.  Penderita  diabetes  tipe  II memiliki kadar insulin  yang tinggi.  Dalam  hal  ini penulis membagi variabel kadar insulin dalam tiga indikator yaitu: rendah, sedang dan tinggi.
3. Berat Badan Penderita  diabetes  tipe  I  umumnya  memilki  berat  badan yang  ideal  bahkan  kurus.  Berbeda  dengan  penderita diabetes tipe II umumnya memiliki berat badan yang besar atau  gemuk.  Variabel  Berat  Badan  dibagi  menjadi  tiga indikator, yaitu: gemuk, normal dan kurus.
Variabel usia terdiri dari tiga indikator yaitu, anak-anak, dewasa dan  tua.  Pengelompokan  usia  ini  diperoleh  berdasarkan  studi pustaka  yang  telah  dilakukan.  Pengelompokan  usia  ditunjukan seperti berikut ini:
1. Anak-anak Usia penderita dibawah 17 tahun.
2. Dewasa Penderita  memiliki rentang usia dari 17 tahun sampai dengan 40 tahun
3. Tua Penderita berusia diatas 40 tahun.
Variabel usia dibagi menjadi tiga fungsi keanggotaan seperti pada Tabel 2 dan membership function untuk variabel usia dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Variabel Usia Semesta pembicaraan Nama himpunan fuzzy Model MF Para meter domain 0-100 Anak-anak Trapmf [0 0 20 40] 0 - 40 0-100 Dewasa Trimf [30 50 70] 30 - 70 0-100 Tua Trimf [60 80 100 100] 60 - 100
Gambar 1. Membership Function Untuk Variabel Usia
Variabel usia  memiliki semesta pembicaraan [0 100],  untuk  itu hal  yang  pertama  kali  dilakukan  yaitu  mengisikan range pada aplikasi  di  MATLAB.  Label  pada membership  function ( mf ) diganti  menjadi  anak-anak,  dewasa  dan  tua.  Masing-masing mf diganti tipenya sesuai yang telah direncanakan semula. Terdapat dua  tipe  pada  kasus  ini,  yaitu  segitiga  ( trimf )  dan  trapesium ( trapmf ).  Masing-masing  tipe  merupakan  perpaduan  antara beberapa garis linear.
Variabel  Usia  dapat  dibagi  menjadi  tiga  indikator  yaitu,  Anak- anak [0 40], Dewasa [30 70], dan Tua yang memiliki domain [60 100].  Bentuk  perhitungan  ukuran  tumor  secara  manual  adalah sebagai berikut:
µ Anak-Anak   =
           40 ; 0 40 20 ); 20 40 /( ) 40 ( 20 ; 1 x x x x µ Dewasa =                70 50 ); 50 70 /( ) 70 ( 50 30 ); 30 50 /( ) 30 ( 70 30 ; 0 x x x x x atau x µ Tua =            85 ; 1 80 60 ); 60 80 /( ) 60 ( 60 ; 0 x x x x
Variabel  kadar  insulin  terdiri  dari  tiga  indikator  yaitu,  rendah, sedang  dan  tinggi.  Pengelompokan  kadar  insulin  ditunjukan seperti berikut ini:
1. Rendah Kadar  insulin  dikatakan  rendah  jika  kecil  dari  6 mmol/L darah.
2. Sedang Kadar insulin dikatakan sedang jika berada di rentang 6 mmol/L sampai dengan 7 mmol/L
3. Tinggi Kadar  insulin  dikatakan  tinggi  jika  lebih  besar  dari  7 mmol/L.
Variabel Kadar Insulin dibagi menjadi tiga indikator seperti pada Tabel  3  dan membership  function untuk  variabel  Kadar  Insulin dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 3. Himpunan Fuzzy Variabel Kadar Insulin
Semesta pembicaraan Nama himpunan fuzzy Model MF Para meter domain 0-100 Rendah Trapmf [0 0 20 40] 0 - 40 0-100 Sedang Trimf [30 50 70] 30 - 70 0-100 Tinggi Trimf [60 80 100 100] 60 - 100
Gambar 2. Membership Function Untuk Kadar Insulin
Variabel  Kadar  Insulin  memiliki  semesta  pembicaraan  [0  100], untuk itu hal yang pertama kali dilakukan yaitu mengisikan range pada aplikasi di MATLAB. Label pada membership function ( mf ) diganti menjadi Rendah, Sedang dan Tinggi. Masing-masing mf diganti tipenya sesuai yang telah direncanakan semula. Terdapat dua  tipe  pada  kasus  ini,  yaitu  segitiga  ( trimf )  dan  trapesium ( trapmf ).  Masing-masing  tipe  merupakan  perpaduan  antara beberapa garis linear.
Variabel Kadar Insulin dapat dibagi menjadi tiga indikator yaitu, Rendah [0 40], Sedang [30 70], dan Tinggi yang memiliki domain [60 100]. Bentuk perhitungan ukuran tumor secara manual adalah sebagai berikut:
µ Rendah =            40 ; 0 40 20 ); 20 40 /( ) 40 ( 20 ; 1 x x x x
µ Sedang =                70 50 ); 50 70 /( ) 70 ( 50 30 ); 30 50 /( ) 30 ( 70 30 ; 0 x x x x x atau x µ Tinggi =            85 ; 1 80 60 ); 60 80 /( ) 60 ( 60 ; 0 x x x x
Variabel  Berat  Badan  terdiri  dari  tiga  indikator  yaitu,  Gemuk, Normal,  dan  Kurus.  Pengelompokan  Berat  Badan  ditunjukan seperti berikut ini:
1. Gemuk
Seorang  Penderita  dikatakan  Gemuk  jika  BMI  ( Body Mass Index ) lebih besar dari 25.
2. Normal Penderita  yang  memiliki  BMI  antara  18  dan  25 dikatakan memiliki berat badan yang normal.
3. Kurus
Berat Badan dikatakan kurus jika memiliki BMI lebih kecil dari 18.
Variabel Berat Badan dibagi menjadi tiga indikator seperti pada Tabel  4  dan membership  function untuk  variabel  berat  badan dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 4. Himpunan Fuzzy Variabel Berat Badan Semesta pembicaraan Nama himpunan fuzzy Model MF Parameter  domain 0-100 Kurus Trapmf [0 0 20 40] 0 - 40 0-100 Normal Trimf [30 50 70] 30 - 70 0-100 Gemuk Trimf [60 80 100 100] 60 - 100
Gambar 3. Membership Function Untuk Berat Badan
Variabel  Berat  Badan  memiliki  semesta  pembicaraan  [0  100], untuk itu hal yang pertama kali dilakukan yaitu mengisikan range pada aplikasi di MATLAB. Label pada membership function ( mf ) diganti  menjadi Gemuk,  Normal dan  Kurus. Masing-masing mf diganti tipenya sesuai yang telah direncanakan semula. Terdapat dua  tipe  pada  kasus  ini,  yaitu  segitiga  ( trimf )  dan  trapesium ( trapmf ).  Masing-masing  tipe  merupakan  perpaduan  antara beberapa garis linear.
Variabel Berat Badan dapat dibagi menjadi tiga indikator yaitu, Kurus [0 40], Normal [30 70], dan Gemuk yang memiliki domain [60 100]. Bentuk perhitungan ukuran tumor secara manual adalah sebagai berikut:
µ Kurus =            40 ; 0 40 20 ); 20 40 /( ) 40 ( 20 ; 1 x x x x
µ Normal =
               70 50 ); 50 70 /( ) 70 ( 50 30 ); 30 50 /( ) 30 ( 70 30 ; 0 x x x x x atau x µ Gemuk =            85 ; 1 80 60 ); 60 80 /( ) 60 ( 60 ; 0 x x x x
Setiap  aturan  harus  memiliki  implikasi.  Implikasi  berbentuk operator yang dalam hal ini digunakan dua operator yaitu, AND untuk menghubungkan antara dua masukan dan IF-THEN untuk memetakan  antara  masukan  dan  keluaran.  Aturan-aturan  yang
ada pada kasus penelitian ini dibuat pada MATLAB seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Rules penentuan Tipe Diabetes pada MATLAB
Masing-masing  aturan  dihubungkan  dengan  AND  seperti penjabaran berikut:
[R1] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Rendah) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
[R2] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Rendah) AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R3] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Rendah) AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe I)
[R4] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Sedang) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
[R5] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Sedang) AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R6] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Sedang) AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe I)
[R7] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Tinggi) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
[R8] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Tinggi) AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R9] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Tinggi) AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe II)
[R10] IF (Usia Dewasa) AND (Kadar Insulin Rendah) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
[R11] IF (Usia Dewasa) AND (Kadar Insulin Rendah) AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R12] IF (Usia Dewasa) AND (Kadar Insulin Rendah) AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe I)
[R13] IF (Usia Dewasa) AND (Kadar Insulin Sedang) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
[R14] IF (Usia Dewasa) AND (Kadar Insulin Sedang) AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R15] IF (Usia Dewasa) AND (Kadar Insulin Sedang) AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe I)
[R16] IF  (Usia  Dewasa)  AND  (Kadar  Insulin  Tinggi)  AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
[R17] IF  (Usia  Dewasa)  AND  (Kadar  Insulin  Tinggi)  AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R18] IF  (Usia  Dewasa)  AND  (Kadar  Insulin  Tinggi)  AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe II)
[R19] IF  (Usia  Tua)  AND  (Kadar  Insulin  Rendah)  AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
[R20] IF  (Usia  Tua)  AND  (Kadar  Insulin  Rendah)  AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R21] IF  (Usia  Tua)  AND  (Kadar  Insulin  Rendah)  AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe II)
[R22] IF  (Usia  Tua)  AND  (Kadar  Insulin  Sedang)  AND
(Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I) [R23] IF  (Usia  Tua)  AND  (Kadar  Insulin  Sedang)  AND
(Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe I)
[R24] IF  (Usia  Tua)  AND  (Kadar  Insulin  Sedang)  AND
(Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe II)
[R25] IF (Usia Tua) AND (Kadar Insulin Tinggi) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe II)
[R26] IF (Usia Tua) AND (Kadar Insulin Tinggi) AND (Berat Badan Normal) THEN (Diabetes Tipe II) [R27] IF (Usia Tua) AND (Kadar Insulin Tinggi) AND (Berat Badan Gemuk) THEN (Diabetes Tipe II)
Berdasarkan Rules yang  telah  dijabarkan  sebelumnya,  maka tampak bahwa pada penelitian ini digunakan rules sebanyak 27. Fungsi  implikasi  yang  digunakan  pada  Metode  Sugeno  adalah MIN.  Fungsi  Implikasi  ini  diartikan  tingkat  keanggotaan  yang diperoleh  sebagai  konsekuen  dari  proses  ini  adalah  nilai minimum  dari  tiap  variabel,  yang  dalam  hal  ini  adalah  umur, kadar  insulin  dan  berat  badan.  Metode  yang  digunakan  dalam proses defuzzifikasi adalah metode Centroid .

## 4.2. Pembahasan
Contoh kasus misalnya seorang pasien yang telah lama menderita diabetes ingin mengecek kembali tipe diabetes yang dideritanya. Orang tersebut berumur 43 tahun. Setelah diukur kadar insulinnya lumayan tinggi  yaitu   bernilai 6,7  mmol/L. Pasien ini  memiliki tubuh  yang  relatif  kurus  dengan  BMI  19.  Berdasarkan  kasus tersebut  maka,  variabel  yang  diberikan  antara  lain  usia  =  64, kadar  insulin  =  66  dan  berat  badan  =  22.  Sebelum  dilakukan interferensi perlu dicari terlebih dahulu derajat keanggotaan nilai tiap variabel dalam setiap himpunan.
a. Usia
 µ Anak-anak [64] = 0  µ Dewasa [ x ]   = ) 50 70 /( ) 70 (   x µ Dewasa [64] = ) 50 70 /( ) 64 70 (   = 6/20
= 0,3  µ Tua [ x ] = ) 60 80 /( ) 60 (   x µ Tua [64] = ) 60 0 8 /( ) 60 64 (   = 4/20 = 0,2 b. Kadar Insulin  µ Rendah [66] = 0  µ Sedang [ x ] = ) 50 70 /( ) 70 (   x µ Sedang [66] = ) 50 70 /( ) 66 70 (  
= 4/20 = 0,2  µ Tinggi [ x ] = ) 60 0 8 /( ) 60 (   x µ Tinggi [66] = ) 60 80 /( ) 60 66 (   = 6/20
= 0,3
c. Berat Badan
 µ Kurus [ x ] = ) 20 0 4 /( ) 40 (   x µ Kurus [22] = ) 20 40 /( ) 22 40 (  
= 18/20 = 0,9  µ Normal [22]  = 0
 µ Gemuk [22]  = 0
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  α-predikat  dari  tiap-tiap rule :
[R1] IF  (Usia  Anak-anak)  AND  (Kadar  Insulin  Rendah) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
α-predikat 1 = µAnak-anak ∩ µRendah ∩ µKurus =  min  ( µ Anak-anak  [64], µ Rendah  [66], µ Kurus [22])
= min (0 ; 0 ; 0,9) = 0 z 1 = 0
α-predikat untuk [R2] sampai dengan [R12] = 0
[R13] IF (Usia Dewasa) AND (Kadar Insulin Sedang) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
α-predikat 13 = µDewasa ∩ µSedang ∩ µKurus = min ( µ Dewasa [64], µ Sedang [66], µ Kurus [22]) = min (0,3 ; 0,2 ; 0,9) = 0,2 Z 13 = 0
α-predikat untuk [R14] sampai dengan [R15] = 0
[R16] IF  (Usia  Dewasa)  AND  (Kadar  Insulin  Tinggi)  AND
(Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
α-predikat 16 = µDewasa ∩ µTinggi ∩ µKurus = min ( µ Dewasa [64], µ Tinggi [66], µ Kurus [22]) = min (0,3 ; 0,3 ; 0,9) = 0,3 Z 16
= 0
α-predikat untuk [R17] sampai dengan [R21] = 0
[R22] IF  (Usia  Tua)  AND  (Kadar  Insulin  Sedang)  AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe I)
α-predikat 22 = µTua ∩ µSedang ∩ µKurus = min ( µ Tua [64], µ Sedang [66], µ Kurus [22])
= min (0,2 ; 0,2 ; 0,9)
= 0,2
Z 22
= 0
α-predikat untuk [R23] sampai dengan [R24] = 0
[R25] IF (Usia Tua) AND (Kadar Insulin Tinggi) AND (Berat Badan Kurus) THEN (Diabetes Tipe II)
α-predikat 25 = µTua ∩ µTinggi ∩ µKurus = min ( µ Tua [64], µ Tinggi [66], µ Kurus [22]) = min (0,2 ; 0,3 ; 0,9) = 0,2
α-predikat untuk [R26] sampai dengan [R27] = 0
Setelah mendapatkan nilai α-predikat dan z untuk masing-masing rules . Maka tipe diabetes pasien diperoleh dengan menggunakan rumus berikut ini:
𝑧 = 𝛼 1 . 𝑧 1 + 𝛼 2 . 𝑧 2 +   … + 𝛼 27 . 𝑧 27
𝛼 1 + 𝛼 2 + ⋯ + 𝛼 27 𝑧 = 0.0 +   … + 0,2.0 + 0,3.0 + 0,2.0 + 0,2.1 + 0.0 +   … + 0.0 0 +  … + 0,2 + 0,3 + 0,2 + 0,2 + 0 +  … + 0
𝑧 =
0 +   … + 0,2 + 0 +   … 0 +   … + 0,2 + 0,3 +  0,2 + 0,2 + 0 +   … 𝑧 = 0,2 0,9
𝑧 = 0,23
Jadi tipe diabetes pada kasus ini bernilai 0,23 yang berarti pasien memiliki diabetes tipe I.
Uji  coba  langsung  cara  menjalankan  sistem  bagi  pengguna merupakan  tahap  penerapan  sistem  yang  telah  dibuat  apakah sistem sudah berjalan dengan benar disebut dengan implementasi. Parameter  yang  digunakan  dengan range tertentu  digunakan dalam membangun rule yang terbagi ke dalam input dan output.
Langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  adalah sebagai berikut:
1. Membuka fuzzy Logic : Start → Launch Pad → Fuzzy Logic Toolbox → Fis Editor Viewer
Gambar 5. Menu MATLAB
2. Pada MATLAB Promp ,  ketikan: fuzzy maka akan  muncul FIS Editor, Edit input menjadi 3 yaitu umur, Kadar Insulin dan Berat Badan serta output 1 yaitu berupa  Keputusan.
Gambar 6. FIS Editor
3. Pendefenisian  sistem fuzzy pada  Matlab  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. FIS Pendefenisian Sistem Fuzzy pada MATLAB
Pengujian sistem  yang sudah dibangun sangat diperlukan untuk menguji  sistem  yang  telah  dibuat.  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan  dengan  hasil  MATLAB  terhadap  kasus  yang telah dihitung secara manual. Pada pengujian ini ada dua output keputusan, yaitu: Diabetes Tipe I dan Diabetes tipe II.
Usia = 64
Kadar Insulin   = 66
Berat Badan = 22
Dengan menggunakan MATLAB, maka hasil dapat dilihat pada Gambar berikut.
Gambar 8 . Tampilan Rule pada Kasus
Dari  gambar  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  jika  Usia  (64), Kadar Insulin (66) dan Berat Badan (22), Maka pasien menderita diabetes tipe I (0,24).
Dengan  membandingkan  kalkulasi  manual  denagn  MATLAB terlihat  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  yang  berarti  pada keputusan baik menggunakan MATLAB maupun secara manual. Selisih  diantara  keduanya  disebabkan  oleh  pembulatan  angka secara manual. Hal ini berarti sistem pengambilan keputusan tipe Diabetes menggunakan metode Mamdani pada MATLAB dapat digunakan dengan baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Telah  dibangun  sebuah  aplikasi  dalam  bidang  kesehatan yaitu penentuan tipe Diabetes Melitus menggunakan fuzzy logic Metode Sugeno. Sistem pengambilan keputusan tipe diabetes membutuhkan variabel Input dan variabel Output . Variabel Input terdiri  dari  Usia,  Kadar  insulin  dan  Berat badan serta variabel Output berupa keputusan tipe diabetes pada MATLAB. Variabel-variabel  menghasilkan 27 rules yang digunakan untuk menentukan tipe diabetes.
2. Sistem Pendukung Keputusan Tipe Diabetes Menggunakan Metode Sugeno dapat digunakan karena setelah dilakukan sebuah studi kasus diperoleh selisih nilai antara perhitungan manual dan MATLAB yang sangat kecil yaitu 0,01.

## 5.2. Saran
Saran-saran  yang  dapat  diambil  dari  penelirian  ini  agar  tetap dilakukan pengujian selanjutnya agar diperoleh hasil yang lebih akurat.  Diharapkan  variabel  input  yang  dijadikan  sebagai pendukung  keputusan  agar  ditambah  lagi.  Perlu  dilakukan penelitian  berulang  dan  lebih  banyak  studi  kasus  dalam pengujiannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Hanna, V et al., “Hubungan pengendalian diabetes mellitus dengan kadar glukosa darah pada pasien diabetes mellitus di rsud manembo nembo bitung” Jurnal keperawatan , vol. 1 no. 1, pp 1–7, 2013.
[2] Ernawati,  et.  al.  “ Penatalaksanaan  keperawatan  diabetes melitus  terpadu (1st  ed.)”  Jakarta: mitra  wacana  media , 2013.
[3] Damanik, b. “Sistem pendukung keputusan terapi penderita diabetes  melitus  type  2  dengan  metode  fuzzytsukamoto ” Jurnal pendidikan teknologi dan kejuruan , pp 17-23, 2015.
[4] Kamat,  Y.  et  al.  “Distinct  clinical  characteristics  and therapeutic  modalities  for  diabetic  ketoacidosis  in  type  1 and  type  2  diabetes  mellitus ” Jurnal  of  diabetes  and  its complications, pp 1-22,2016.
[5] Handayani,  “Modifikasi  gaya  hidup  dan  intervensi farmakologis  dini  untuk  pencegahan  penyakit  diabetes mellitus  tipe  2” Media  gizi  masyarakat  indonesia ,  vol  1 No. 2, pp 79–93, 2012.
[6] Arindya, P. “Aplikasi sistem inferensi fuzzy sugeno dalam memprediksi  laju  inflasi  (studi  kasus  pada  data  inflasi Indonesia dan Bali) ” Jurnal FMIPA, pp 1-4, 2011.

## BIODATA PENULIS
Rico Adrial, S.Si., M.Si. Lulusan  Magister  Fisika  Medis  Universitas Indonesia  tahun  2013.  Saat  ini  menjadi  dosen tetap  di  Universitas  Putera  Batam  pada  prodi Teknik Informatika.