IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC SEBAGAI PENENTU JUMLAH KONSUMSI KALORI PENDERITA DIABETES MELITUS
Yosep Agus Pranoto 1 ), Hani Zulfia Zahro 2 ), Suryo Adi Wibowo 3 ) 1,2,3)Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Malang
Abstrak ,  Kekurangan  asupan  kalori  dalam  tubuh  dapat  mengakibatkan  tubuh  menjadi  lemas  dan kinerja  otak  juga  semakin  menurun.  sebaliknya  kelebihan  kalori  dalam  tubuh,  maka  akan mengakibatkan  kegemukan  (obesitas).  hal  ini  merupakan  masalah  besar  bagi  penderita  diabetes melitus,  karena  salah  satu  hal  yang  harus  dilakukan  untuk  menjaga  kesehatan  penderita  diabetes melitus ini adalah menjaga asupan kalori yang masuk kedalam tubuh melalui terapi diet dan menjaga pola  makan.  Broca  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  kebutuhan  kalori  bagi diabetasi.  Pada  beberapa  kasus  tertentu,  penghitungan  kalori  menggunakan  metode  broca menghasilkan  jumlah  kalori  dengan  nilai  batas  minimal  dan  batas  maksimal  sehingga  dapat menyebabkan  ketidakpastian  jumlah kalori  yang  dikonsumsi oleh diabetasi.  Fuzzy logic  merupakan boolean  logic  yang  ditingkatkan.  fuzzy  logic  menggunakan  tingkat  nilai  kebenaran  dari  segala  hal untuk  menggantikan  boolean  logic  dengan  menggunakan  fuzzy  logic  diharapkan  dapat  mengatasi ketidakpastian  jumlah  kalori  yang  harus  dikonsumsi  oleh  diabetasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian, diperoleh  nilai  yang  sama  antara  output  program  dengan  analisis  perhitungan  manual  baik  pada metode broca maupun pada fuzzy logic. pada perhitungan fuzzy logic tidak menghasilkan nilai kalori maksimum dan nilai kalori minimum seperti pada metode broca.
Kata Kunci : Diabetes Mellitus, Broca, Fuzzy Logic
K ekurangan  asupan  kalori  dalam  tubuh dapat mengakibatkan tubuh menjadi lemas dan  kinerja  otak  juga  semakin  menurun. Sebaliknya  kelebihan  kalori  dalam  tubuh, maka  akan  mengakibatkan  kegemukan (obesitas)  karena  kalori  tidak  dibakar menjadi  energi  dan  kalori yang  berlebihan dapat  membuat  kadar  gula  dalam  darah meningkat.  Hal  ini  merupakan  masalah besar  bagi  penderita  Diabetes  Melitus, karena salah satu hal yang harus dilakukan untuk menjaga kesehatan penderita Diabetes  Melitus  ini  adalah  menjaga asupan  kalori  yang  masuk  kedalam  tubuh melalui  terapi  diet  dan  menjaga  pola makan.
Pada  bidang  kesehatan,  banyak  cara yang  digunakan  untuk  menghitung  jumlah kalori  yang  dibutuhkan  bagi  orang  sehat maupun penderita diabetes, namun cara ini memiliki  kendala  karena  harus  dihitung secara  manual  sehingga  menimbulkan permasalahan  baru  bagi  rumah  sakit
ataupun  puskesmas  dalam  menentukan kalori harian bagi pasien penderita diabetes melitus yang tidak hanya satu. Berdasarkan sumber  Soegondo  (2009),  jika  secara manual,  perhitungan  jumlah  kalori  perhari perlu diketahui berat badan ideal seseorang menggunakan rumus Brocca. Pada beberapa  kasus  tertentu,  penghitungan kalori menggunakan metode Brocca menghasilkan  jumlah  kalori  dengan  nilai batas minimal dan batas maksimal sehingga dapat menyebabkan ketidakpastian jumlah kalori yang dikonsumsi oleh penderita diabetes Disisi  lain,  dalam  bidang  teknologi perkembangan  ilmu  komputer  semakin pesat. Misalnya ditemukan model pengembangan metode dengan
menggunakan  Fuzzy  Logic.  Kemudahan yang  diberikan  oleh  metode  ini  adalah tingkat  fleksibilitas,  artinya  metode  ini dapat  diimplementasikan  untuk  berbagai kasus,  salah  satunya  untuk  menentukan jumlah  kalori  harian.  Metode  inferensi
fuzzy  dibagi  menjadi  3  metode  dengan penemu  yang  berbeda,  yaitu  metode
Sugeno, Tsukamoto dan Mamdani, dimana banyak  aplikasi  dari  berbagai  kasus  yang dibuat dan dikembangkan dengan mengimplementasikan metode-metode tersebut (Kusumadewi, 2013) Berdasarkan uraian yang telah dikemukakan,  maka  pada  penelitian  ini dibuat sebuah aplikasi yang dapat menentukan  jumlah  kalori  harian  pada terapi  diet  untuk  penderita  Diabetes Melitus dengan mengimplementasikan metode fuzzy logic Tsukamoto. Diharapkan  dengan  aplikasi  ini  penderita diabetes melitus dapat mengetahui kebutuhan  jumlah  kalori  dalam  aktifitas sehari  untuk  menjaga  pola  makan  dan dapat  melakukan  diet  secara  tepat  dan sehat.
Berdasarkan  latar  belakang  yang telah diuraikan dalam penelitian ini dubuat untuk  bagaimana  menentukan  kabutuhan kalori  bagi  penderita  diabetes  mellitus menggunakan Fuzzy Logicdimana aplikasi dapat digunakan untuk menghitung  jumlah  kalori  harian  bagi penderita  diabetes  mellitus,dengan  metode broca  yang  digunakan  diharapkan  dapat mengetahui  perbandingan  hasil  metode Broca dengan Fuzzy Logic dalam menghitung  jumlah  kebutuhan  kalori penderita diabete mellitus.
Diharapkan  dalam  penelitian  ini memiliki    manfaat  yaitu  membuat  inovasi baru  pada  metode  perhitungan  kalori harian  pada  terapidiet  untuk  penderita diabetes mellitus serta memberikan informasi  kalori  harian  pada  terapi  diet untuk  penderitadiabetes  melitus  dengan menerapkan metode  fuzzy logic mamdani.

## Kebutuhan Sistem
Dalam penelitian ini beberapa target yang digunakan untuk kebutuhan
fungsional adalah: Aplikasi  ini  dapat    menghitung  dan menentukan kalori harian Pada Terapi Diet bagi penderita Diabetes Melitus menggunakan  metode  Broca  dan  Fuzzy Logic. Dasar pertimbangan melakukan penghitungan  terhadap  kebutuhan  kalori harian pada penderita diabetes terdiri dari 3 variabel fuzzy input yaitu umur,body mass ideal  (mencakup  tinggi  badan  dan  berat badan),  aktifitas,  1variabel  fuzzy  output yakni  kalori,  dan  1  variabel  boolean  input yaitu jenis kelamin.
Metode perhitungan Sistem Inferensi  Fuzzy  (SIF)  yang  digunakan adalah Tsukamoto. Perangkat  lunak  yang  digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah delphi 7.

## METODE Fuzzy Set Input
Fuzzy set input usia ditunjukkan pada
Tabel 1 : Tabel 1. Fuzzy Set Usia Sangat Muda X (usia) 0 20 30 100 Y (miu) 1 1 0 0 Muda X (usia) 0 20 30 45 100 Y (miu) 0 0 1 0 0 Parobaya X (usia) 0 25 40 60 100 Y (miu) 0 0 1 0 0 Tua X (usia) 0 45 60 75 100 Y (miu) 0 0 1 0 0 Sangat Tua X (usia) 0 65 80 100 Y (miu) 0 0 1 1
Grafik Fuzzy Set Kriteria Usia ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Fuzzy Set Kriteria Usia
Fuzzy set input BMI ditunjukkan pada Tabel 6 :
Tabel 2. Fuzzy Set BMI Sangat Rendah X (BMI) 0 10 16,1 35 Y (miu) 1 1 0 0 Rendah X (BMI) 0 16 17 18,6 35 Y (miu) 0 0 1 0 0 Normal X (BMI) 0 18,5  21,7  25,1 35 Y (miu) 0 0 1 0 0 Tinggi X (BMI) 0 25 26 27 35 Y (miu) 0 0 1 0 0 Sangat Tinggi X (BMI) 0 27 30 35
Y (miu) 0 0 1 1
Grafik Fuzzy Set Kriteria BMI ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Fuzzy Set Kriteria BMI
Fuzzy set input Aktifitas ditunjukkan pada Tabel 3 : Tabel 3. Fuzzy Set Aktifitas Sangat Ringan X (aktifitas) 0 1 2 8 Y (miu) 1 1 0 0 Ringan X (aktifitas) 0 1 2 3 8 Y (miu) 0 0 1 0 0
Sedang X (aktifitas) 0 3 4 5 8 Y (miu) 0 0 1 0 0 Berat X (aktifitas) 0 4 5 6 8 Y (miu) 0 0 1 0 0 Sangat Berat X (aktifitas) 0 5 6 8 Y (miu) 0 0 1 1
Grafik Fuzzy Set Kriteria Aktifitas ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Fuzzy Set Kriteria Aktifitas

## Fuzzy Set Output
Fuzzy set output kalori ditunjukkan pada
Tabel 4: Tabel 4. Fuzzy Set Aktifitas Sangat Sedikit X (kalori) 0 800 1000  2400 Y (miu) 1 1 0 0 Sedikit X (kalori) 0 800 1100  1400  2400 Y (miu) 0 0 1 0 0 Sedang X (kalori) 0  1200  1600  2000  2400 Y (miu) 0 0 1 0 0 Banyak X (kalori) 0  1900  2000  2300  2400 Y (miu) 0 0 1 0 0 Sangat Banyak X (kalori)) 0  2200  2300  2400 Y (miu) 0 0 1 1
Grafik Fuzzy Set output Kalori ditunjukkan pada Gambar 4 :
Gambar 4. Grafik Fuzzy Set output Kalori

## Rule
Rule  yang  digunakan  pada  metode Fuzzy Logic Tsukamoto terdiri dari :
[1] IF Usia = Parobaya AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Banyak
[2] IF Usia = Tua AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Sedang
[3] IF Usia = Muda AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Banyak
Data Uji Data  penderita  diabetes  mellitus yang digunakan sebagai pengujian ditunjukkan pada Tabel 9. Tabel 5. Data Uji Penderita Diabetes No Usia  JK TB BB Aktifitas 1 40 Pria 180  82 Sedang 2 40 Pria 180  83 Sedang 3 40 Pria 180  84 Sedang 4 56 Pria 180  82 Sedang 5 56 Pria 180  83 Sedang 6 56 Pria 180  84 Sedang 7 59 Pria 180  82 Sedang 8 59 Pria 180  83 Sedang 9 59 Pria 180  84 Sedang

## HASIL dan PEMBAHASAN
Perhitungan Kalori Menggunakan Metode Broca Perhitungan kebutuhan kalori penderita  diabetes  menggunakan  metode Broca dengan data uji ke 1. Jenis Kelamin  : Pria Usia : 40 Tahun Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 82 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) Tampilan aplikasi penghitungan kebutuhan  kalori  menggunakan  metode Brocca  data  uji  ke  1  ditunjukkan  pada Gambar 5. Gambar 5. Metode Broca untuk data uji ke
1
Berdasarkan pada Gambar 5, menghasilkan nilai kebutuhan kalori dengan  batas  bawah  1620  dan  batas  atas 2052 Perhitungan kebutuhan kalori penderita  diabetes  menggunakan  metode Broca dengan data uji ke 9 Jenis Kelamin  : Pria Usia : 59 Tahun Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 84 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) Tampilan aplikasi penghitungan kebutuhan  kalori  menggunakan  metode Brocca  data  uji  ke  9  ditunjukkan  pada
Gambar 6
Gambar 6. Metode Broca untuk data uji ke
9
Berdasarkan pada Gambar 6,
menghasilkan nilai kebutuhan kalori dengan  batas  bawah  1620  dan  batas  atas 2052
Perhitungan Kalori Menggunakan Fuzzy Logic Perhitungan kebutuhan kalori penderita  diabetes  menggunakan  Fuzzy Logic dengan data uji ke 1. Jenis Kelamin  : Pria Usia : 40 Tahun Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 82 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) Tampilan aplikasi penghitungan
kebutuhan  kalori  menggunakan  Fuzzy Logic  data  uji  ke  1  ditunjukkan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Fuzzy Logic untuk data uji ke 1
Berdasarkan Gambar 7, menghasilkan kebutuhan kalori 2069,13. Perhitungan  kebutuhan  kalori  penderita diabetes menggunakan Fuzzy Logic dengan data uji ke 9 Jenis Kelamin  : Pria Usia : 59 Tahun
Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 84 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) Tampilan aplikasi penghitungan kebutuhan  kalori  menggunakan  Fuzzy Logic  data  uji  ke  9  ditunjukkan  pada
Gambar 8.
Gambar  8.  Fuzzy  Logic  untuk  data  uji  ke 12
Berdasarkan  Gambar  8,  menghasilkan kebutuhan kalori 1625,36.
Pengujian Metode Broca Perhitungan secara manual kebutuhan kalori penderita diabetes menggunakan  metode  Broca  dengan  data uji ke 1. Jenis Kelamin  : Pria Usia : 40 Tahun Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 82 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) a. Menentukan Kalori Basal Karena pasien berjenis kelamin pria dan tinggi  lebih  dari  150  cm,  maka  rumus yang digunakan adalah BBI = 0.9 x (TB - 100) x 30 Maka : BBI  =  0.9  x  (180  –  100)  x  30  =  2160 Kkal b. Koreksi Aktifitas Fisik Untuk  aktifitas  fisik  sedang  maka ditambahkan  20%  -  30%  dari  Kalori Basal
Min(sedang) = 2160 x 20% = 432 Kkal Max(sedang)= 2160 x 30% = 648 Kkal
c. Koreksi Usia.
Karena  pasien  sudah  berumur  40  tahun maka  harus  dikurangi  5%  dari  Kalori Basal, maka : Koreksi Umur = 2160 x 5% = 108 Kkal
d. Koreksi Golongan Berat Badan, BMI = 82 / (1,80 * 1,80) = 25,30 karena  pasien  memiliki  BMI  dengan nilai  25,30  maka  tergolong  bertubuh gemuk,  sehingga  kalori  pasien  harus dikurangi 20%-50% Kalori Basal. Batas Bawah = 2160 x 20% = 432 Kkal Batas Atas   = 2160 x 50% = 1080 Kkal
Hasil : Jumlah Kalori Harian : Batas  Atas  =  2160  +  432  –  108  –  432  =
2052 Kkal
Batas Bawah = 2160 + 648 – 108 – 1080 = 1620 Kkal
Perhitungan secara manual kebutuhan kalori penderita diabetes menggunakan  metode  Broca  dengan  data uji ke 9. Jenis Kelamin  : Pria Usia : 59 Tahun Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 84 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) a. Menentukan Kalori Basal Karena pasien berjenis kelamin pria dan tinggi  lebih  dari  150  cm,  maka  rumus yang digunakan adalah
BBI = 0.9 x (TB - 100) x 30 Maka : BBI  =  0.9  x  (180  –  100)  x  30  =  2160
Kkal b. Koreksi Aktifitas Fisik Untuk  aktifitas  fisik  sedang  maka ditambahkan  20%  -  30%  dari  Kalori
Basal Min(sedang) = 2160 x 20% = 432 Kkal Max(sedang) = 2160 x 30% = 648 Kkal c. Koreksi Usia.
Karena  pasien  sudah  berumur  59  tahun maka  harus  dikurangi  5%  dari  Kalori Basal, maka :
Koreksi Umur = 2160 x 5% = 108 Kkal d. Koreksi Golongan Berat Badan,
BMI = 84 / (1,80 * 1,80) = 25,92 karena  pasien  memiliki  BMI  dengan nilai  25,92  maka  tergolong  bertubuh
gemuk,  sehingga  kalori  pasien  harus dikurangi 20%-50% Kalori Basal. Batas Bawah = 2160 x 20% = 432 Kkal Batas Atas   = 2160 x 50% = 1080 Kkal
Hasil : Jumlah Kalori Harian : Batas  Atas  =  2160  +  432  –  108  –  432  = 2052 Kkal Batas Bawah = 2160 + 648 – 108 – 1080 = 1620 Kkal

## Pengujian Fuzzy Logic
Perhitungan  secara  manual  kebutuhan kalori  penderita  diabetes  menggunakan
Fuzzy Logic dengan data uji ke 1.
Jenis Kelamin  : Pria Usia : 40 Tahun Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 82 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) Fuzzyfikasi Input Usia = 40 Tahun
Miu Sangat Muda = 0 Miu Muda = 0,333333333333333 Miu Parobaya = 1 Miu Tua = 0 Miu Sangat Tua = 0
Fuzzyfikasi Input BMI  = 25,3086419753086 Miu BMI Sangat Rendah = 0 Miu BMI Rendah = 0 Miu BMI Normal = 0 Miu BMI Tinggi = 0,308641975308639 Miu BMI Sangat Tinggi = 0
Fuzzyfikasi Input Aktifitas = Tukang Kayu (Sedang / 4) Miu Aktifitas Sangat Ringan = 0 Miu Aktifitas Ringan = 0 Miu Aktifitas Sedang = 1 Miu Aktifitas Berat = 0 Miu Aktifitas Sangat Berat = 0

## Rule ke – 1
IF Usia = Parobaya AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Banyak (1 And 0,308641975308639 And 1) 0,308641975308639 [Banyak]
0,308641975308639          1930,86419753086
0,308641975308639          2207,40740740741
Rule ke - 2
IF Usia = Tua AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Sedang (0 And 0,308641975308639 And 1)
0 [Sedang]
0         0 0         1200 0         2000 0         0

## Rule ke – 3
IF Usia = Muda AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Banyak (0,33333333 And 0,308641975308639 And 1) 0,308641975308639 [Banyak] 0,308641975308639          1930,86419753086 0,308641975308639          2207,40740740741
nilai x := 2554,4886450236 nilai y := 1,23456790123456 Jumlah Kalori = 2069,13580246914
Perhitungan secara manual kebutuhan kalori penderita diabetes menggunakan Fuzzy Logic dengan data uji ke 9.
Jenis Kelamin  : Pria Usia : 59 Tahun Tinggi Badan  : 180 cm Berat Badan : 84 Kg Aktifitas : Tukang Kayu (Sedang) Fuzzyfikasi Input Usia = 59 Tahun
Miu Sangat Muda = 0 Miu Muda = 0 Miu Parobaya = 0,05 Miu Tua = 0,933333333333333 Miu Sangat Tua = 0
Fuzzyfikasi Input BMI = 25,9259259259259 Miu BMI Sangat Rendah = 0 Miu BMI Rendah = 0 Miu BMI Normal = 0
Miu BMI Tinggi = 0,925925925925924 Miu BMI Sangat Tinggi = 0
Fuzzyfikasi Input Aktifitas = Tukang Kayu (Sedang / 4) Miu Aktifitas Sangat Ringan = 0 Miu Aktifitas Ringan = 0 Miu Aktifitas Sedang = 1 Miu Aktifitas Berat = 0 Miu Aktifitas Sangat Berat = 0
Rule ke – 1 IF Usia = Parobaya AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Banyak
(0,05 And 0,925925925925924 And 1) 0,05 [Banyak]
0,05         1905
0,05         2285

## Rule ke – 2
IF Usia = Tua AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Sedang (0,9333333 And 0,925925925925924 And 1) 0,925925925925924 [Sedang] 0,925925925925924         1570,37037037037 0,925925925925924         1629,62962962963

## Rule ke – 3
IF Usia = Muda AND BMI = Tinggi AND Aktifitas = Sedang THEN Kalori = Banyak (0 And 0,925925925925924 And 1) 0 [Banyak]
0        0 0        1900 0        2300 0        0
nilai x := 3172,46296296296 nilai y := 1,95185185185185 Jumlah Kalori = 1625,3605313093
Sampling perbandingan hasil perhitungan kebutuhan kalori menggunakan metode Brocca dan Fuzzy Logic ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Kebutuhan Kalori Menggunakan Metode Broca Dan Fuzzy Logic
No Usia (Tahun) Jenis Kelamin Tinggi Badan (Cm) Berat Badan (Kg) Aktifitas Metode Broca Fuzzy Logic Kalori Min Kalori Max Kalori 1 40 Pria 180 82 Sedang 1620 2052 2069,14 2 40 Pria 180 83 Sedang 1620 2052 2048,23
3 40 Pria 180 84 Sedang 1620 2052 2023,09 4 56 Pria 180 82 Sedang 1620 2052 1788,74 5 56 Pria 180 83 Sedang 1620 2052 1717,46 6 56 Pria 180 84 Sedang 1620 2052 1702,85 7 59 Pria 180 82 Sedang 1620 2052 1669,01 8 59 Pria 180 83 Sedang 1620 2052 1637,09 9 59 Pria 180 84 Sedang 1620 2052 1625,36 Untuk perbandingan kalori pada fuzzy logic dan kalori minimum dapat dilihat pada gambar 9 Gambar 9.Perbandingan Kalori Pada
Fuzzy Logic Dan Kalori Minimum
Sedangkan untuk perbandingan kalori pada Fuzzy Logic dan kalori maximum
Gambar 10.Perbandingan Kalori Pada Fuzzy Logic Dan Kalori Maximum

## KESIMPULAN dan SARAN Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh  nilai  yang  sama  antara  output program  dengan  analisis  perhitungan manual  baik  pada  metode  Broca  maupun pada Fuzzy Logic.
Dari  9  data  yang  telah  diujikan, perhitungan  kalori  menggunakan  metode Broca menghasilkan nilai kalori minimum
yang sama, sekaligus nilai kalori maksimumnya. Hal ini disebabkan rentang  usia  antara  40  –  59  tahun  akan dilakukan pengurangan kalori sebesar 5% dan  nilai  BMI  yang  lebih  besar  dari  22,9 juga  akan  dilakukan  pengurangan    kalori sebesar 20% - 50% Dari  9  data  yang  telah  diujikan, perhitungan  kalori  menggunakan  metode Fuzzy  Logic  menghasilkan  nilai  kalori yang  berbeda  tergantung  pada  usia  dan BMI.  Rentang  usia  antara  40  –  59  tahun pengurangan kalori tidak dilakukan pengurangan  secara  absolut  sebesar  5%. Selain itu, nilai BMI yang lebih besar dari 22,9  juga  tidak  dilakukan  pengurangan secara absolut sebesar 20% - 50%

## Saran
Memperbaiki  nilai  fuzzy  set  untuk semua kriteria sehingga dapat memperkecil  selisih  nilai  output  Fuzzy Logic dengan metode Broca
Menambah  jumlah  rule  sehingga Fuzzy  Logic  dapat  menghitung  dengan tepat untuk data uji yang lebih bervariatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Anna, Lusia Kus. 2011. Diabetes Bukan
Karena  Kebanyakan  Gula. (Cited:  12 November 2014, 16.40 WIB) Available from: http://health.kompas.com/read /2011/06 /27/1550467/Diabetes.Bukan.karena.K ebanyakan.Gula Hadisaputro, Setiawan. 2007. Epidemiologi
dan  Faktor-faktor  resiko  terjadinya Diabetes  Melitus  Tipe  2  Ditinjau  dari
Berbagai Aspek Penyakit . Balai Penerbit Fakultas Kedokteran, Universitas Indonesia. Jakarta Kusumadewi,  Sri,  dkk.  2010. Aplikasi Logika
Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumadewi, S., 2009. Aplikasi Informatika Medis Untuk Penatalaksanaan Diabetes  Melitus  Secara  Terpadu . In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI). Manik,  Herawati  R.  2012. Pengaruh Faktor Risiko yang Bisa Dimodifikasi terhadap  Diabetes  Melitus  Tipe  2  di Rumah Sakit Umum Hadrianus Sinaga Pangururan Masykur,  F.,  Kom,  M.,  Gernowo,  R.,  Si, S., Si, M.
and Suhartono,
M., 2012. Implementasi Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit
Diabetes Ellitus Menggunakan Metode Fuzzy  Logic  Berbasis  Web(Doctoral dissertation , Universitas Diponegoro). Seniman,  2012. Logika  Fuzzy  dan Pemograman Linear Untuk Pengoptimalan Perolehan Laba Dalam Impor Barang. Fakultas Teknologi  Informatika,  Universitas Sumatera Utara, Medan Soegondo, Sidartawan, dkk. 2009. Penatalaksanaan  Diabetes  Melitus
Terpadu .  Balai  Penerbit  Fakultas Kedokteran,  Universitas  Indonesia. Jakarta.