## Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Fuzzy Logic Tahani Untuk Penentuan Golongan Obat Sesuai Dengan Penyakit Diabetes
Charolina Debora Mait 1* , Josua Armando Watuseke 2 , Prince David Gibrael Saerang 3 , Salaki Reynaldo Joshua 4
Universitas Sam Ratulangi 1,2,3,4
1 charolinamait026@student.unsrat.ac.id , 2 josuawatuseke026@student.unsrat.ac.id
3 princesaerang026@student.unsrat.ac.id , 4 salakirjoshua@unsrat.ac.id
(Received : Juni 2022, Revised : Agustus 2022, Accepied : Oktober 2022)
Abstract:  Consuming  foods  and  drinks  that  contain  a  lot  of Glucose,  allows  the  risk  of  developing  Diabetes.  Diabetes  is  a disorder  of the metabolic system of carbohydrates, proteins,  and fats in the body due to disturbances that occur in insulin secretion that cause a decrease in insulin performance. Please be aware that Diabetes  can lead to  death,  blindness,  heart  disease  and  kidney failure.  According  to  data  from  the  International  Diabetes Federation in 2019, Indonesia is ranked 7th, where 10.7% of the total  population  suffers  from  Diabetes.  For  this  reason,  we  are interested  in  making  fuzzy  logic  on  determining  drug  classes  in diabetes based on the patient's blood glucose levels. The purpose of  this  study  is  to  prove  that  fuzzy  logic  can  be  a  solution  for classifying drugs in diabetic patients. We'll create a fuzzy Logic that uses The Hard Way graphic model on each variable membership function. For the fuzzy manufacturing process toolbox we used a Jupyter  Notebook  on  anaconda  Navigator.The  limitation  of  the study is the use of doses on drugs. This research can contribute to the field of health.
Keywords :  Fuzzy  Logic,  Artificial  Intelligence,  Diabetes, Jupyter Notebook, Tahani Method.
Intisari:Mengkonsumsi  makanan  dan  minuman  yang  banyak mengandung  Glukosa,  memungkinkan  risiko  terkena  penyakit Diabetes.  Diabetes  adalah  kelainan  sistem  metabolisme karbohidrat,  protein  ,  dan  lemak  pada  tubuh  akibat  adanya gangguan  yang  terjadi  pada  sekresi  insulin  yang  menyebabkan turunnya  kinerja  insulin.  Perlu  diketahui  bahwa  Diabetes  dapat menyebabkan  kematian,  kebutaan,  penyakit  jantung  dan  gagal ginjal. Menurut data dari International Diabetes Federation tahun 2019,  Indonesia  menduduki  peringkat  ke-7,  dimana  10.7%  dari jumlah penduduknya menderita penyakit Diabetes. Untuk itu kami tertarik membuat  fuzzy logic terhadap penentuan golongan obat pada penyakit diabetes  berdasarkan  kadar  glukosa  darah  pasien. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuktikan bahwa fuzzy logic  dapat  menjadi  solusi  penggolongan  obat  pada  pasien diabetes.  Kami  akan  membuat fuzzy  Logic  yang  menggunakan model  grafik  The  Hard  Way  pada  setiap  fungsi  keanggotaan variabel.  Untuk  toolbox  proses  pembuatan  fuzzy  kami menggunakan Jupyter Notebook pada
Anaconda
Navigator.Keterbatasan  penelitian  yaitu  penggunaan  dosis  pada obat. Penelitian ini dapat memberikan berkontribusi pada bidang kesehatan.
Kata  kunci  (Keywords): Fuzzy  Logic,  Kecerdasan  Buatan, Diabetes, Jupyter Notebook, Metode Tahani.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  adalah  kelainan  sistem  metabolisme
karbohidrat,  protein  ,  dan  lemak  pada  tubuh  akibat adanya  gangguan  yang  terjadi  pada  sekresi  insulin yang  menyebabkan  turunnya  kinerja  insulin. Ada  7 faktor  yang  dapat  mempengaruhi  seseorang  terkena risiko  penyakit  Diabetes  yaitu,  Obesitas,  Kurangnya aktivitas  fisik,  Dislipidemia  (kolestrol  HDL  ≤  35 mg/DL , trigliselida ≥ 250 mg/DL), Riwayat penyakit jantung,  Hipertensi  atau  tekanan  darah  tinggi( ≥140/90  mm/Hg),  Diet  tidak  seimbang(tinggi  gula, garam  ,  lemak,  dan  rendah  serat)  dan  bertambahnya usia. Selain faktor-faktor diatas, menurut International  Diabetes  Federation (2020),  Indeks Glikemik dan Beban Glikemik juga dipengaruhi oleh karbohidrat  total,  kadar  serat,  kadar  protein  dan lemak. Konsumsi  makanan dengan Indeks Glikemik dan  Beban  Glikemik  rendah  seperti  halnya  ampas kelapa,  dan  ampas  tahu  dapat  menurunkan  berat badan  pada  penderita  obesitas dan memberikan  efek penurunan  glukosa  darah  padapenderita  Diabetes. Menurut  data  International  Diabetes  Federation (2019), indonesia menduduki peringkat ke-7, dimana 10.7%  dari  penduduk  indonesia  menderita  penyakit diabetes. Masalah yang dihadapi adalah karna angka yang  cukup  besar  ini,  tentunya  setiap  rumah  sakit bahkan  klinik  yang  ada  butuh  sebuah  sistem  yang dapat  membantu  mereka  dengan  cepat  menentukan hasil  semua  tes  diabetes  dan  mengklasifikasikan pasien  mana  yang  memiliki  risiko  diabetes, prediabetes bahkan  yang  terkena  hipoglikemia  atau kadar  glukosa  darah  yang  sangat  rendah  sekalipun. Dari  klasifikasi  ini  dokter  dapat  dengan  cepat menentukan  golongan  obat  apa  yang  cocok  untuk dikonsumsi oleh  pasien.  Tujuan  dari  penelitian  ini agar  dapat  membantu,  menghemat  waktu  dan mempermudah pekerjaan dokter. Maka dari itu kami tertarik untuk membuat sebuah sistem penggolongan obat  menggunakan  Logika  Fuzzy  yang  merupakan cabang  ilmu  dari  kecerdasan  buatan.  Toolbox  yang akan kami  gunakan  untuk  membuat  program  sistem klasifikasi  adalah  Jupyter  Nootbook  pada  Anaconda

## Navigator. II.TINJAUAN PUSTAKA
Ada beberapa penelitian yang berhasil menggunakan Logika  Fuzzy  yang  menjadi  landasan  teori  pada penelitian  kami.  Berikut  ini  adalah  penelitian  yang kami ambil sebagai landasan teori penelitian : 1. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jasri  dan  Nazli (2018)  tentang  “Penerapan  Metode  Mamdani Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Golongan Obat Sesuai Dengan Penyakit Diabetes”,  Penelitian  mereka  menjadi  landasan utama  kami dalam  penelitian  ini.  Kami mengembangkan  penelitian  mereka  tentang penggolongan  obat  diabetes,  dimana  sebelumnya menggunakan  metode  mamdani  dan  kami menggunakan metode Tahani.
2. Penelitian  selanjutnya  yang  mendukung  teori bahwa  Logika  Fuzzy  dapat  menjadi  sistem pendukung  keputusan  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Sri  Widaningsih  (2017)  tentang “Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto,  Mamdani  dan  Sugeno  dalam Pengambilan  Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi  Raskin  di  Bulog  Sub.  Divisi  Regional (Divre)  Cianjur”.  Dalam  penelitiannya  dia mengambil  tiga  metode  dalam  Logika  Fuzzy yaitu,  Fuzzy  Tsukamoto,  Mamdani  dan  Sugeno untuk  menentukan  jumlah  distribusi  raskin sebagai perbandingan dan mendapatkan hasil yaitu metode  Sugeno  memiliki  nilai  MAPE  yang terkecil, pada  pengujian  hipotesis  metode  sugeno memiliki  kesimpulan  bahwa  nilai  rata-rata  sama dengan  data  pada  sistem  aktual.  Metode  Sugeno adaptif  untuk  menyesuaikan  fungsi  keanggotaan sehinggga sistem merupakan model fuzzy terbaik untuk memodelkan data.
3. Penelitian  Selanjutnya  adalah  penelitian  R.J Sarjanako  dan  M.  Utami  (2017)  tentang “ Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  untuk rekomendasi Optimalisasi Pennetuan Harga Sewa Kios  di  Pasar  1  Bulan  Mei  2017”.  Dari penelitiannya didapatkan hasil penerapan Metode Fuzzy Mamdani  dalam  menentukan  harga  sewa yang optimal setiap bulannya ada tiga poin yaitu : a.  Metode  Fuzzy  Mamdani  dengan  defuzzifikasi metode centroid dapat digunakan untuk menentukan  harga  sewa  yang  mendekati  nilai optimal.  b.  Hasil  perhitungan  metode  Fuzzy mamdani dengan defuzzifikasi centroid diperoleh harga  sewa  yang  sesuai  dengan  luas  kios  yang ditempati dan jumlah keuntungan yang didapat. c. dengan menggunakan metode mamdani defuzzifikasi  centroid  menghasilkan  nilai  MAPE
16,19%  dan  tingkat  keberhasilan  nilai  83,81% sehingga  dapat  menjadi  rekomendasi  harga  sewa yang  mendekati  optimal  untuk  memaksimalkan keuntungan.
4. Penelitian  selanjutnya  yaitu  yang  dilakukan  oleh (Bobby,  Vecky,  Feisy  2018)  tentang  “Efisiensi Pencahayaan  Ruang  Perkuliahan  dengan  Logika Fuzzy”.  Dari  jurnalnya  mereka  meneliti  dan membuat sistem kendali untuk efisiensi pencahayaan dengan menggunakan Logika Fuzzy Mamdani  yang  diuji  pada  malam  hari.  Dan  hasil nya Logika Fuzzy  dapat menyesuaikan intensitas cahaya  lampu  dengan  ruangan  sesuai  SNI  03- 6197-2000.  Alat  prototpye  yang menggunakan sistem cerdas. Sistem ini dapat di implementasikan  pada  ruangan-ruangan rumah, bahkan  perkantoran  agar  dapat  menghemat tagihan listrik.
5. Selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh (Kurnia,  Bebas,  Yustina  2016)  dalam  jurnalnya yang  berjudul  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy Tsukamoto  Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi Roti”. Mereka menemukan sebuah sistem aplikasi yang dapat memprediksi produksi roti menggunakan algoritma  Fuzzy  Tsukamoto. Metode Inferensi System pada Fuzzy Tsukamoto  bisa  di  implementasikan  untuk memprediksi  jumlah  roti.  Variable  yang  menjadi fokusnya  adalah  permintaan,  pekerja,  dan produksi.  Dari  database  yang  dibuat  maka  akan menghasilkan keluaran yang berupa informasi data user,  data  agen,  data  pesanan,  data  prediksi, data keanggotaan  fuzzy  dan  data  produk.  Hasil perhitungan  kesesuaian  antara  hitungan  manual dan algoritma program diperoleh 50% kesesuaian. 6. Berikutnya  adalah  penenelitian  oleh  Azizah  dan Fauziah  (2020).  Dalam  jurnal  nya  yang  berjudul “Implementasi Logika
Fuzzy Dalam Mengoptimalkan  Persediaan  Barang  dengan Metode  Mamdani”.  Didapati  hasil  penerapan logika  fuzzy  defuzzyfikasi  untuk  mennentukan jumlah produksi yaitu, penegasan kembali aturan yang  sudah  ditetapkan.  Perhitungan  yang dilakukan  menggunakan  matlab  lebih  efektif karena  lebih  cepat  tanpa  harus  menghitung manual.  Berdasarkan  analisis  persediaan  yang dapat disimpulkan bahwa persediaan barang yang lebih  mendekati  optimal  yaitu  yang  diperoleh melalui perhitungan menggunakan metode mamdani. Hasil keakuratan data dilakukan secara manual  maupun  menggunakan  matlab  sebesar 83,3%.
7. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Rahakbauw,  Rianekuay,  Lesnussa  2019),  dalam
jurnalnya  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Fuzzy  Mamdani  Untuk  Memprediksi  Jumlah Produksi Karet (Studi Kasus: Data Persediaan Dan Permintaan  Produksi  Karet  Pada  PTP  Nusantara XIV (PERSERO) Kebun Awaya, Teluk Elpaputih, Maluku-Indonesia”, mereka
mengambil  2  variable  yaitu  variable  input  dan variable output dimana variable input adalah data persediaan  yang  mempunyai  tiga  himpunan fuzzy(sedikit,  sedang,  banyak)  dan  jumlah produksi  yang  juga  mempunyai  tiga  himpunan fuzzy(sedikit,  sedang  dan  banyak).  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  mereka  berupa  data sekunder yang diperoleh dari PTP Nusantara XIV (Persero)  Kebun  Awaya/Teluk  Elpaputih  yaitu  : data  permintaan,  persediaan  dan  data  produksi perhari  dalam  jangka  waktu  satu  bulan  (April 2016).  Dimana  data-data  tersebut  kemudian digunakan  untuk  menentukan  jumlah  produksi karet pada perusahaan tersebut. Data- data tersebut merupakan  data  dengan  satuan  liter.  Dalam penelitian  ini,  penyelesaian  proses  perhitungan manual  dengan  menggunakan  penerapan  Logika Fuzzy Metode Mamdani terdapat empat tahap yang harus  dilakukan  yaitu  menentukan  himpunan Fuzzy, aplikasi fungsi implikasi, komposisi antar aturan,  penegasan  (defuzzyfication).  Proses perhitungan  manual  dilakukan  terlebih  dahulu contoh  kasus  agar  dapat  membuktikan  kesamaan pada tahap akhir yaitu penegasan (defuzzyfication)  supaya  mendapatkan  output selanjutnya  untuk  kasus  yang  lain  dilakukan dengan  software  Matlab  dengan  menginput  data permintaan dan data persediaan dalam kolom input pada Rule View. Dan memperoleh hasil :
a. penerapan  logika  fuzzy  dengan  metode mamdani  efektif  dalam  aplikasi  software matlab  untuk  membantu  pihak  perusahaan dalam memprediksi penentuan jumlah produksi  karet dalam satuan liter per hari pada PTP Nusantara XIV (Persero) Kebun Awaya/Teluk  Elpaputih,  Kabupaten  Maluku Tengah.  Dari  hasil  uji  coba  prediksi  dengan aplikasi software  Matlab  diperoleh  presentase nilai  kebenaran  sebesar  87,82706%  yang artinya mendekati sangat baik dalam penentuan  jumlah  produksi  karet  pada  PTP Nusantara XIV (Persero) Kebun Awaya/Teluk Elpaputih.  Serta  tingkat  error  yang  dihasilkan yaitu 12,17294% dari tingkat error 100%.
b. Berdasarkan hasil perhitungan jumlah produksi karet  menggunakan  Penerapan  Logika  Fuzzy Mamdani pada software Matlab yang kemudian  hasilnya  dibandingkan  dengan  data
penelitian  yang  diperoleh  dari  PTP  Nusantara XIV  (Persero)  Kebun  Awaya/TelukElpaputih, Kabupaten  Maluku  Tengah.  Maka,  dapat dikatakan  bahwa  Penerapan  Logika  Fuzzy Mamdani dapat dipakai sebagai alat peramalan yang  baik  untuk  memprediksi  penentuan jumlah produksi karet berdasarkan banyaknya permintaan  dan  persediaan  karet  pada  PTP Nusantara XIV (Persero) Kebun Awaya/Teluk Elpaputih.
8. Selanjutnya penelitian dari (M. H. Setiawan, G. K. Gandhiadi,  L.P.I  Harini,  2017)  dalam  jurnalnya yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Logika  Fuzzy Model  Tahani  Dalam  Pemilihan  Hardware Komputer  (2017)”  Mereka  melakukan  penelitian dengan  sumber  data  yaitu  data  primer  berupa daftar seri dari setiap perangkat beserta harga dan spesifikasinya,  sedangkan  teknik  pengumpulan datanya  adalah  observasi,  wawancara,  dan  studi literatur.  Sistem  fuzzy  dalam  penelitian  ini meliputi kebutuhan input dari variabel processor,  motherboard,  RAM,  VGA  card, harddisk,  dan  power  supply.  Setiap  variabel memiliki  himpunan  fuzzy  sesuai  dengan  input yang  dibutuhkan  dalam  sistem  fuzzy.  Penerapan metode  basis  data  fuzzy  dalam  pemilihan perangkat  keras  komputer  dapat  memberikan rekomendasi  pembelian  perangkat  keras  sesuai dengan kriteria yang telah diberikan. Hal ini dapat dilihat  dari  nilai  rekomendasi  terhadap  input maupun  kriteria  yang  diberikan.  Apabila  nilai rekomendasi 0 maka perangkat keras tersebut tidak ditampilkan  sebagai keputusan,  sedangkan  jika nilai rekomendasi lebih besar.
9. Selanjutnya penelitian yang  dilakukan oleh  Arief Rusman  (2016)  dalam  jurnalnya  yang  berjudul “Logika  Fuzzy  Tahani  Sistem  Penunjang Keputusan  Penentuan  Lulusan  Terbaik  (2016)” dalam penelitiannya beliau menggunakan metode fuzzy tahani  merupakan suatu metode fuzzy yang menggunakan  basis  data  standar.  Pada  basis standar, data diklasifikasikan berdasarkan bagaimana  data  tersebut  dipandang  oleh  user. Dengan  teknik  sampling  yaitu  mengguna  sample sebagai bagian penelitian. Dan mendapatkan hasil bahwa Logika Fuzzy model Tahani dapat diajukan sebagai  acuan  penentuan  lulusan  terbaik  dengan menggunakan  kriteria  lulusan  terbaik  yang digunakan  sebagai  data  input  fuzzy,  dalam penentuan lulusan terbaik bisa lebih akurat karena menggunakan kriteria yang banyak dan memenuhi syarat  untuk  mewakili  penilaian  mahasiswa khususnya  dibidang  akademik,  dapat  dijadikan alat  bantu pendukung  keputusan  dalam  proses
pencarian lulusan terbaik, Bahasa SQL (Structure Query  Language)  digunakan  untuk  melakukan penyeleksian  dengan  kriteria  variabel  lulusan terbaik  yang  sebelumnya  telah  diproses  nilainya dengan  kriteria  variabel  lulusan  terbaik  yang sebelumnya  telah  diproses  nilainya  dengan menggunakan fuzzy tahani.
10. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  Burhan Hidayat  (2019)  dalam  jurnalnya  yang  berjudul “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tahani  Pada  Sistem Pemilihan Objek Wisata Di Jawa Tengah”. beliau menghasilkan analisis yang merupakan penguraian dari suatu sistem yang utuh ke dalam bagian  –  bagain  komponennya  dengan  maksud untuk mengidetifikasi dan mengevaluasi kebutuhan  sistem.  Sebelum  mengembangkan sistem pendukung keputusan rekomendasi  tujuan wisata  ini,  dilakukan  teknik  pengumpulan  data dan  analisis  yang  bertujuan  untuk  mengetahui sistem  yang sedang berjalan secara detail. Dalam analisis  sistem  digunakan  metode  -  metode pengumpulan  data,  yaitu  dengan  kuesioneratau angket dan dokumentasi. Berdasarkan pembahasan  dan  pengujian  sistem  maka  dapat disimpulkan  dengan  adanya  sistem  siujakat  ini dapat  membantu  petugas  dalam  melakukan penjadwalan  dengan  urutan  yang  terstruktur  dan membantu mahasiswa yang megumpulkan laporan lebih awal sehingga  mendapatkan jadwal lebih  cepat  berdasarkan  dosen  pembimbing masing-masing.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Jupyter Notebook adalah aplikasi  web gratis untuk membuat  dan  berbagi  dokumen  komputasi  yang menawarkan  pengalaman  yang  sederhana,  efisien, dan  berpusat  pada  dokumen.  Pada  program  kami, bahasa yang digunakan adalah bahasa phyton3. Kami melakukan beberapa konfigurasi scikit yang diperlukan untuk membuat, mengolah, dan menampilkan  kurva  fuzzyfikasi  derajat  keanggotaan pada  Anaconda  Navigator.  Penggolongan  obat  pada pasien  Diabetes  menggunakan  Fuzzy  Logic  Tahani akan  mengacu  pada  setiap  hasil  dari  pemeriksaan kadar  gula  darah  dalam  tubuh  pasien.  Pemeriksaan tersebut  meliputi  :  HbA1C  (mengukur  jumlah  rata- rata  hemoglobin  yang  berkaitan  dengan  Glukosa selama 2-3 bulan), GDP ( mengukur kadar gula darah puasa  selama  8  jam),  dan  TTGO  (  mengukur kemampuan tubuh dalam menyerap Glukosa di dalam darah).  Studi  kasus  ini  akan  menggunakan  data dummy pasien Diabetes. Data dummy ini diadaptasi dari  data  Laboratory  of  Medical  City  Hospital.
Dimana  5  pasien  dari  data  tersebut  akan  menjadi sample  penelitian  dari  studi  kasus  ini.  Data tersebut akan diimplementasikan kedalam program yang telah kami buat pada Jupyter Notebook.
Kecerdasan buatan merupakan teknologi pada suatu sistem, yang memiliki kemampuan dan pengetahuan sebagaimana  manusia dapat berpikir dan  melakukan analisa  serta  penafsiran  terhadap  sesuatu  dan mengolahnya  untuk  menarik  kesimpulan  yang dapat menjadi  pertimbangan  penarikan  suatu  keputusan sehingga mempermudah pekerjaan manusia. Kecerdasan  buatan  memiliki  banyak  cabang  ilmu  , salah  satunya  adalah  Logika  Fuzzy  dalam  sistem pendukung keputusan.
Menurut  Turban  dkk.(2010), Sistem  Pendukung Keputusan adalah  suatu  sistem  yang  berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan  keputusan  dalam  memanfaatkan  data dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai persoalan  yang  semi  terstruktur.  Ada  4  komponen utama  dalam  Sistem  Pengambilan  Keputusan  yaitu (Turban  et  al,  2010), DBMS,  Model  Management, Communication  (dialog  subsystem),  dan  Knowledge Management.
Logika Fuzzy adalah cabang dari sistem kecerdasan buatan  (Artificial  Intelegent)  yang  mengemulasi kemampuan manusia dalam berfikir ke dalam bentuk algoritma  yang  kemudian  dijalankan  oleh  mesin. Menurut  H.  Nasution  (2012),  Logika  Fuzzy  adalah peningkatan  dari  logika  Boolean  yang  mengenalkan konsep  kebenaran  sebagian,  di  mana  logika  klasik menyatakan  bahwa  segala  hal  dapat  diekspresikan dalam  istilah  binary  (0  atau  1,  hitam  atau  putih,  ya atau  tidak),  logika  fuzzy  menggantikan  kebenaran boolean  dengan  tingkat  kebenaran.  Dalam  fuzzy dikenal  derajat  keanggotaan  yang  memiliki  rentang nilai 0 (nol) hingga 1(satu). Menurut (R J Salaki, C R Kawet,  R  Manoppo,  F  Tumimomor,  2015).  Pada jurnalnya  tentang  Decision  Support  Systems  Major Selection  Vocational  High  School  in  Using  Fuzzy Logic Android-Based, menjelaskan bahwa Penerapan fuzzy  logic  untuk  pendukung  keputusan  sangat diperlukan  ketika  semakin  banyak  kondisi  yang membutuhkan keputusan  yang  hanya  bisa  dijawab dengan 'ya' atau 'tidak'. Ini muncul sebagai akibat dari ketidakpastian  yang  menyertai  data  atau  informasi yang  diterima  sebagai  hasil  dari  pemprosesan  data fuzzy.  Pada  dasarnya  berkaitan  dengan  bagaimana manusia  menangani  ketidaktepatan  dan  informasi yang  tidak  pasti.  Dia  meniru  bagaimana  orang menggunakan  pertimbangan  yang  diperkirakan (Perkiraan  penalaran)  dalam  hal  berurusan  dengan kesan, ketidakpastian, ketidaktelitian, ketidaktepatan, ambiguitas,  ketidakjelasan,  kualitatif,  subjektivitas
dan persepsi yang dialami setiap hari dalam  membuat keputusan.  Logika  fuzzy  adalah  superset  (bagian sekitar)  logika  boolean  yang  dikembangkan  secara konvensional untuk menangani konsep nilai kebenaran  parsial  antara  "kebenaran lengkap"  dan "kesalahan  total".  Transisi  dari  nilai  kebenaran "kebenaran  lengkap"  ke  "kesalahan  lengkap" ditampilkan  dalam  set  fuzzy  dan  bukan  dalam himpunan renyah. Ada berbagai macam metode dalam logika  Fuzzy,  tetapi  kami  memilih  Metode  Tahani dalam Logika Fuzzy pada studi kasus ini.
Fuzzy  Tahani merupakan  salah  satu  metode  Fuzzy yang menggunakan basis data standar. Pada basis data standar, data diklasifikasikan berdasarkan pandangan user.  Oleh  karena  itu,  pada  basis  data  standar  data yang ditampilkan akan keluar seperti data yang telah disimpan.  Fuzzy  database  model  Tahani  masih menggunakan relasi standar, tetapi model Tahani ini menggunakan  teori  himpunan  fuzzy  pada  suatu variabel  untuk  mendapatkan  informasi  pada  query nya.  Sehingga  pada  pencarian  data  menggunakan rumus  dari  derajat  keanggotaan  pada  suatu  variabel himpunan fuzzy (Kusumadewi & Purnomo, 2010). Berikut  ini  adalah  tahapan  logika  fuzzy  Tahani (Kahar, 2013):
11. Menggambarkan fungsi keanggotaan untuk setiap kriteria atau variable fuzzy, yaitu suatu kurva yang menunjukan  pemetaan  titik-titik  input  data  ke dalam  nilai  keanggotaanya (derajat keanggotaan) yang  memiliki  interval  antara  0  sampai  1,  salah satu  cara  yang  dapat  digunakan  adalah  dengan pendekatan fungsi, pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga.
12. Fuzzifikasi  adalah  fase  pertama  dari  perhitungan fuzzy yaitu pengubahan nilai tegas ke nilai fuzzy. Dimana setiap variable fuzzy dihitung nilai derajat keanggotaanya terhadap setiap himpunan fuzzy.
13. Fuzzifikasi  Query  diasumsikan  sebuah  query konvensional  (nonfuzzy)  DBMS  yang  akan mencoba membuat dan menerapkan sebuah sistem dasar logika fuzzyquery atau disebut juga dengan pembentukan  query  dengan  menggunakan  relasi dasar. Operator yang digunakan untuk relasi dasar dalam  pembentukan  himpunan fuzzy  yaitu sebagai berikut (Kahar,2013):
a. Interseksi,  operator  ini  berhubungan  dengan operasi interseksi pada himpunan.
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan-himpunan  yang  bersangkutan  dengan persamaan berikut :
𝜇𝐴 ∩ 𝐵 = min(𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑦)
b. Union,  operator  ini  berhubungan  dengan  operasi union  pada  himpunan,  A-predikat  sebagai  hasil operator  dengan  operator  OR  diperoleh  dengan mengambil  nilai  keanggotaan  terbesar  antara elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan dengan persamaan berikut:
𝜇𝐴 𝖴 𝐵  = max(𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑦)) ….(5)
c. Komplemen,  operator  ini  berhubungan  dengan operasi  komplemen  pada  himpunan.  A- predikat sebagai  hasil  operasi  dengan  operator  NOT diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan  elemen  pada  himpunan  yang bersangkutan dari 1 dengan persamaan berikut : 𝜇𝐴  = 1 −  μA(x) ….(6) 14. Setelah diperoleh hasil operasi relasi dari pembentukan  query,  maka  data  hasil  rekomendasi baik operator AND atau OR adalah nilai rekomendasi > 0.

## Fungsi Keanggotaan
Menurut  Kusumadewi  dan  Purnomo  (2010)  Fungsi Derajat  Keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukan  pemetaan  titik-titik  input  data  kedalam nilai  keanggotaanya  (derajat  Keanggotaan)  yang memiliki  interval  antara  0  sampai  1.  Nilai keanggotaan  pada  penelitian  kami  didapati  dari perhitungan fungsi-fungsi berikut :
1. Representasi Linier
Pemetaan input derajat keanggotaan pada representasi linier,  digambarkan  sebagai  2  garis  lurus.  Dalam fungsi  ini  ada  dua  keadaan  himpunan  fuzzy  yang linear yaitu pertama kenaikan himpunan dimulai pada domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol  (0) bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain  yang memiliki  derajat  keanggotaan  yang  lebih  tinggi (Kusumadewi  & purnomo,  2010).  Berikut  ini  adalah kurva representasi linear naik:
Figure 1. Representasi Linear Naik (Kusumadewi & Purnomo,  2010) Berikut  ini  adalah  ekspresi  dari fungsi derajat keanggotaan representasi linear naik :
Keadaan himpunan yang kedua merupakan kebalikan dari yang pertama, yaitu garis lurus dimulai dari nilai domain  dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang lebih rendah (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
2.  Representasi  Linear  Turun (Kusumadewi  &
Purnomo, 2010)
Berikut  ini  adalah  ekpresi  dari  fungsi  derajat keanggotaan representasi linear turun :
2. Representasi  Kurva  Segitiga Kurva  segitiga  pada dasarnya  adalah  gabungan  antara  dua  garis  linear. Berikut ini adalah kurvanya :
Figure 3. Representasi Kurva segitiga (Kusumadewi &  Purnomo,  2010)  Berikut  ini  adalah  ekspresi  dari fungsi  derajat  keanggotaan  representasi  kurva segitiga:
Untuk  mendapatkan  hasil  diperlukan  beberapa
tahapan, diantaranya : 1. Menganalisa masalah adalah langkah untuk dapat memahami  masalah  yang  telah  ditentukan  dalam ruang  lingkup  atau  batasannya.  Dengan  survey langsung  menemui  pakar  yang  ada  di  lapangan yaitu  dokter  yang  telah  memahami  tentang  dosis obat yang sesuai.
2. Pengumpulkan  Data  ,dalam  pengumpulan  data dan  informasi,  pada  tahap  ini  dilakukan  untuk mengetahui  mengenai  sistem  yang  diteliti.  Dari data dan informasi yang dikumpulan akan didapat data untuk pendukung penelitian. dengan metode : Observasi, interview, studi literature.
3. Analisa  Fuzzi  Logic,  Pada  proses  analisa  data menggunakan  Fuzzy  Logic  ini  berguna  untuk menerapkan variabel-variabel Fuzzy Logic untuk menentukan golongan obat yang sesuai agar kadar gula tetap normal.
4. Pengujian,  merupakan  proses  yang  terakhir  dari rangkaian  dalam  sistem  ini.  Proses  ini  akan menampilkan  tabel  obat  yang  sesuai  terhadap tekanan  darah  agar  tetap  terkontrol,  Adapaun mekanisme pengujian yang akan dilakukan adalah Pengujian  manual,  untuk  mencari  nilai  variabel input  dilakukan  proses  Fuzzyfikasi  dengan mencari  nilai  derajat  keanggotaan  setiap  kriteria input.  pencarian  dengan  menggunakan  rumus kurva segitiga dan trapesium.
5. Hasil, dari pengujian dengan menerapkan variabel -  variabel  Fuzzy  Logic  maka  dapat  diketahui golongan  obat  yang  sesuai  untuk  penyakit Diabetes agar tekanan kadar Glukosa pasien tetap normal.

## Figure 4. Metode Penelitian

## IV.HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Fungsi Derajat Keanggotaan
Sebelum melakukan klasifikasi golongan obat dan status  diabetes  pada  setiap  pasien  ada  beberapa Variabel yang akan menjadi fokus dan parameter pada  penelitian  ini  yaitu  :  usia  pasien,  hasil
Menganalisa Masalah Menganalisa Masalah At ur Mengumpulkan Data Hasil atau kesimpulan
HbA1C, hasil GDP, dan Hasil TTGO. Berikut  ini  adalah  kriteria  setiap  variabel  dalam penelitian  penggolongan  obat  diabetes  pada pasien menggunakan Fuzzy Tahani :

## Tabel 1. Kriteria Variabel himpunan fuzzy
Berikut  ini  adalah  derajat  keanggotaan  setiap variable menggunakan derajat trapesium dan segitiga model  grafik The Hard Way yang telah dikomputasi pada jupyter nootbook.
a. Usia  Fungsi  keanggotan  dari  variable  usia  yaitu, muda,  paruhbaya  dan  tua.  Berikut  ini  adalah kurvanya:

## Figure 5. Derajat Keanggotaan Usia
Variable  usia  menjadi  salah  satu  variable  penting yang  dapat  memberikan  kita  data  dan  pengetahuan tentang  rentan  usia  yang  sering  menjadi  risiko seseorang  terkena  diabetes.  Seiring  bertambahnya usia,  risiko  terkena  diabetes  semakin  besar peluangnya.  Tidak  menutup  kemungkinan  juga diabetes bisa dialami oleh pasien di usia dini. Untuk itu lakukanlah pola hidup sehat dari masa muda, agar kemungkinan terkena penyakit diabetes semakin kecil
peluangnya.Ekspresi  derejat  fungsi  keanggotaan variable usia adalah sebagai berikut :
b. Hasil HbA1C Fungsi keanggotaan dari tes HbA1C yaitu, rendah, normal, prediabetes, dan diabetes. Berikut ini adalah kurvanya:

## Figure 6. Derajat Keanggotaan HbA1C
HbA1C  atau  Hemoglobin  A1C  adalah  pemeriksaan untuk  mengukur  rata-rata  kadar  gula  darah  pasien selama  tiga  bulan.  Pemeriksaan  ini  biasa  dilakukan untuk mendiagnosis perkembangan dan keberhasilan pada terapi diabetes melitus atau diabetes tipe-2. Dari variable  fungsi  keanggotaan  HbA1C,  kita  dapat mengkasifikasikan  pasien  mana  yang  termasuk diabetes  ,  prediabetes  ,  normal  dan  rendah  atau hipoglikemia.
Berikut ini adalah ekspresi dari fungsi keanggotaan variable HbA1C :
c. Hasil GDP Fungsi keanggotaan dari variable GDP yaitu,
rendah, normal, prediabetes, dan diabetes. Berikut ini adalah kurvanya:

## Figure 7. Derajat Keanggotaan GDP
GDP  atau  Gula  Darah  Puasa  adalah  rentang  kadar gula  darah  normal  sebelum  pasien  melakukan aktivitas  makan.  Pemeriksaan  ini  bertujuan  untuk memeriksa pasien apakah pasien beresiko prediabetes atau diabetes. Fungsi Derajat keanggotaan GDP dapat membantu  klasifikasi  pasien  berdasarkan  hasil  nilai daritesGDP.
d. Hasil TTGO
Fungsi keanggotaan dari variable GDP yaitu, rendah, normal, prediabetes, dan diabetes. Berikut ini adalah kurvanya:
TTGO  atau  Tes  Tolerasi  Glukosa  Oral  adalah
pemeriksaan yang akan menentukan dan mendiagnosis  pasien  diabetes  tipe-2  atau  resistensi insulin.  Pemeriksaan  ini  meliputi  penentuan  sel-sel tubuh  pasien  yang  mengalami  kesulitan  dalam mengolah  dan  memanfaatkan  glukosa.  Biasanya pasien akan diarahkan untuk melakukan puasa selama 8
–  12  jam.  Kemudian  paseien  akan  diminta  untuk meminum larutan gula sebanyak 75 mL. Pemeriksaan ini dilakukan sebelum dan sesudah pasien meminum larutan  gula.  Sama  halnya  dengan  fungsi  derajat keanggotaan sebelumnya, variable fungsi keanggotaan  TTGO  akan  memudahkan  kita  untuk melakukan klasifikasi terhadap pasien.
B. Aturan berikut ini adalah aturan setiap derajat keanggotaan hasil pemeriksaan yang ada
Tabel  2.  Batas  setiap  kategori  diabetes  sesuai pemeriksaan Rendah atau Hipoglik emia Normal Jika  nilai  fungsi  derajat  keanggotaan  Hipoglikemia  lebih  besar  dari nilai  fungsi  derajat  keanggotaan  Normal,  Prediabetes,  dan
Hiperglikemia. Hasil Jika nilai fungsi derajat keanggotaan Normal lebih besar dari nilai fungsi derajat keanggotaan Hipoglikemia,
Prediabetes, dan Hiperglikemia.
Normal (N) Prediabetes (P) Hiperglikemia atau Diabetes (D) Prediabe tes Jika  nilai  fungsi derajat keanggotaan Prediabetes  lebih besar  dari  nilai fungsi derajat keanggotaan Hipoglikemia, Normal, dan Hiperglikemia. 0.642 0.0 0.0 N Diabete s atau Hipergli kemia Jika  nilai  fungsi derajat keanggotaan Hiperglikemia lebih  besar  dari nilai fungsi  derajat keanggotaan Hipoglikemia, Normal, dan Prediabetes. 0.0 0.461 0.0 P PD06 0.0 0.0 0.0
0.6 D PD09 0.166 0.0 0.0 0.0 H PD11 0.0 0.0
0.0 0.9 D Kategori HbA1C( %)
GDP(mg/D L) TTGO(mg/DL) Rendah atau Hipoglikemia ≤ 4.3 ≤ 70 ≤ 100 Normal < 5.7 < 100 < 140 Prediabetes 5.7-6.4 100-125 140-199 Diabetes atau Hiperglikemia ≥ 6.5 ≥ 126 ≥ 200 KategoriAturan

## Tabel 3. Aturan Fungsi Derajat Keanggotaan
C. Hasil
Setelah  kita  membuat  beberapa  aturan  dan  batasan variable  dari  setiap  kategori  yang  ada  ,  langkah selanjutnya  yang  akan  kita  lakukan  adalah mengimplementasi  setiap  aturan  tersebut  ke  dalam data  dummy  yang  sudah  di  siapkan  sebelumnya. Disini  kami  mengambil  5  data  dari  20  data  pasien Diabetes  yang  akan  diuji  untuk  mendapatkan  hasil yang akan  mendukung  dokter mengambil  keputusan obat apa yang cocok untuk dikonsumsi oleh pasien. Berikut ini adalah tabel-tabel yang menunjukan hasil perhitungan  dari  setiap  Fungsi  derajat keanggotaan hasil pemeriksaan Hba1c, GDP, dan TTGO.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dalam metode  tahani  untuk  menentukan
golongan  obat  yang  sesuai,  kami  menggunakan tiga  pemeriksaan  pada  pasien  Diabetes  yaitu HbA1C,  GDP,  TTGO  yang  diterapkan  pada fuzzy  logic  dan  berhasil  menentukan  obat  yang sesuai dengan ketiga hasil pemeriksaan tersebut. Jadi kesimpulannya adalah  metode tahani dapat menentukan  golongan  obat  yang  sesuai  dengan penyakit Diabetes.

## 5. Limitasi dan studi lanjutan
Kekurangan penelitian ini adalah terkait dosis takaran obat  yang  akan  ditentukan  oleh  dokter  yang menangani diabetes untuk pasien penderita prediabetes,  diabetes  dan  hipoglikemia.  Studi kelanjutan  dari  penelitian  ini  mungkin  kami  akan membandingkan  setiap  metode  dalam  fuzzy  logic baik itu Tahani, Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto , mana  yang  lebih  efektif,  mudah  dan  cepat  dalam sistem pengambilan keputusan.

## 6. Ucapan terima kasih
Puji  dan  rasa  syukur  kami  panjatkan  kepada  Tuhan Yesus  Kristus,  yang  adalah  Allah  yang  begitu  baik dan  begitu  setia.  Atas  berkat  hikmat,  pengetahuan, akal-budi,  dan  kesehatan  yang  telah  diberikan-NYA kepada  kami,  sehingga  kami  dapat  menyelesaikan studi kasus ini dengan segala usaha yang semaksimal mungkin.  Kami  juga  berterima  kasih  kepada  pihak- pihak  yang  turut  serta  dalam  penyusunan  paper  ini sehingga  tersusun  dengan  baik.  Begitu  pula  untuk setiap sumber referensi yang telah menuliskan hal-hal pengetahuan  dalam  setiap  jurnalnya,  sehingga  kami mendapatkan  pengetahuan  baru  yang  menambah wawasan  kami  terhadap  banyak  hal.  Kami  juga berterima kasih kepada dosen yang telah membimbing kami selama pembuatan paper sehingga kami dapat termotivasi. Semoga paper penelitian kami menjadi  bermanfaat  bagi  banyak  pihak  ,  khususnya dalam bidang kesehatan dan teknologi. Terima Kasih Tuhan Yesus Beserta Kita semua. Amin.

## DAFTAR PUSTAKA
1. A.  Paramita.,  F.  A.  Mustika.,  Z.  Niswati.  (2016) “Aplikasi Fuzzy Logic Dalam Diagnosa Penyakit Diabetes  Mellitus  pada  Puskemas  Di  Jakarta Timur”, TEKNOLOGI , vol 02, No.03.
2. Arief  Rusman,  (2016)  “Logika  Fuzzy  Tahani Sistem  Penunjang Keputusan  Penentuan  Lulusan Terbaik”, Jurnal Informatika , Vol. III No. 1.
3. Azizah & Fauziah. (2020) “Implementasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Persediaan Barang Dengan Metode Mamdani”, STRING Vol 5 No. 1.
4. B.  Y.  Prawira.,  F.  D.  Kambey.,  V.  C  Poekoel., (2018)  ”  Efisiensi  Pencahayaan  Ruangan Perkuliahan  Dengan  Logika  Fuzzy”, Jurnal Teknik Elektro dan Komputer Vol 7 No 1.
5. B.Widada.,  K.  M.  Herdiastuti.,  Y.  R.  Wahyu.
(2016) “Implementasi Algoritma Fuzzy
Tsukamoto  Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi Roti”, ISSN 2338-4018.
6. Burhan  Hidayat,  (2019)  “Penerapan  Metode Fuzzy  Tahani  Pada  Sistem  Pemilihan  Objek Wisata Di Jawa Tengah”, University of Technology Yogyakarta.
7. C.  R.  Kawet.,  F  Tumimomor.,  R  J  Salaki.,  R Manoppo.  (2015)  “Decision  Support  Systems Major Selection Vocational High School in Using
Fuzzy Logic Android-Based, International Conference on Electrical Engineering,
Informatics, and Its Education”.
8. D.  L.  Rahakbauw.,  F.  J.  Rianekuay.,  Y.  A. Lesnussa.  (2019),  “Penerapan  Metode  Fuzzy Mamdani  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi
Karet  (Studi  Kasus:  Data  Persediaan  Dan Permintaan  Produksi  Karet  Pada  Ptp  Nusantara Xiv  (Persero)  Kebun  Awaya,  Teluk  Elpaputih, Maluku-Indonesia)”, Jurnal  Ilmiah  Matematika Dan Terapan ( JIMT), Vol 16 No 1.
9. E.  Jay.,  E.A.,  Turban.  Decision  Support  System and Intelligent System–7thEd (Sistem Pendukung
Keputusan dan Sistem Cerdas Jilid 1).
2005.Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
10. Ernawati.,  R.  Hidayati.,  R.  Efendi.  (2014), Aplikasi  Fuzzy  Database  Model  Tahani  Dalam Memberikan  Rekomendasi  Pembelian  Rumah Berbasis Web, Jurnal Pseudocode, Vol 1 No 1.
11. G.  K.  Gandhiadi.,  L.P.I  Harim.,  M.  H.  Setiawan.
(2017),  “Penerapan  Metode  Logika  Fuzzy  Model Tahani  Dalam  Pemilihan  Hardware  Komputer”, E  - Jurnal Matematika , Vol 6 (4).
12. Ghofar Taufiq. (2016) “Implementasi Logika Fuzzy Tahani  Untuk  Model  Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi  Kinerja  Karyawan” ,  Jurnal  Pilar  Nusa
Mandiri, Vol.Xii, No.1.
13. H.  Febriawati.,  L.  Yanti.,  M.  E.  Fitriyanti.  (2019) “Pengalaman  Penderita  Diabetes  Mellitus  Dalam Pencegahan  Ulkus  Diabetik”, Jurnal  Keperawatan
Muhammadiyah Bengkulu , Vol 07, Nomor 02.
14. Hari.,  Kusumadewi.,  S.  Purnomo.  (2010).  “Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan”.  Edisi Kedua.  Cetakan  Pertama.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
15. Jasri  &  R.N.  (2018)  ”  Penerapan  Metode  Mamdani Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Golongan  Obat  Sesuai  Dengan  Penyakit  Diabetes”, Jurnal Teknologi Dan Open Source , Vol. 1 No. 2. 16. M.  Utami.,  R.  J.  Sarjanako.  (2017),  “Penerapan
Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Rekomendasi Optimalisasi  Penentuan  Harga  Sewa  Kios  Pasar Citeureup 1” , TEKnolS vol 7 No 1. 17. Marzuki., Munawar., Radhiah. (2018) “Pendeteksian Penyakit  Diabetes  Di  RSUD  zainal Abidin  Banda Aceh  Dengan  sistem  Fuzzy  Mamdani”, Journal  of Data Analysis , Vol.1, No 2.
18. N  Kahar.  (2013),  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Jamkesda  Di  Kota  Jambi”,  Konferensi Nasional Informatika.  Vol  1.
19. Sri  Widaningsih.  (2017)  “Analisis  Perbandingan Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  Mamdani  Dan  Sugeno Dalam  Pengambilan  Keputusan  Penentuan  Jumlah Distribusi  Raskin  Di  bulog  sub.  divisi  Regional (Divre)  Cianjur”, Jurnal informatika dan Manajemen STMIK , Vol 11 No 1.