Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1407-1416

## Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Prediksi Sindrom Metabolik Bagi Penyandang Penyakit Ginjal Kronik
Muhammad Zainudin Al Amin* 1 , Sri Kusumadewi 2 , Linda Rosita 3
1 Mahasiswa Magister Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta
2 Departemen Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta
3 Departemen Patologi Klinik, Fakultas Kedokteran, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta e-mail: * 1 muhammad.amin@students.uii.ac.id , 2 sri.kusumadewi@uii.ac.id ,
3 linda.rosita@uii.ac.id

## Abstrak
Penderita Penyakit Ginjal Kronik(PGK) meningkat setiap tahunnya. Salah satu faktor resikonya akibat sindrom metabolik karena komponen pada sindrom metabolik merupakan penyebab dari faktor resiko PGK. Tujuan penelitian ini yaitu membangun sistem inferensi fuzzy untuk memprediksi sindrom metabolik bagi penyandang PGK. Metode pada penelitian ini melalui studi pustaka dalam membangun aturan fuzzy dan pembentukan sistem inferensi fuzzy. Variabel yang digunakan yaitu indeks massa tubuh, tekanan darah, trigliserida, HDL dan gula darah puasa. Pengujian sistem dilakukan pada delapan data pasien hemodialisis. Hasil pengujian sistem tersebut mampu memberikan informasi terkait persentase tingkat risiko sindrom metabolik pada 7 pasien penyakit ginjal kronik.
Kata kunci —Penyakit Ginjal Kronik, Sindrom Metabolik, Sistem Inferensi Fuzzy

## Abstract
Patients with Chronic Kidney Disease (CKD) are increasing every year. One of the risk factors is due to metabolic syndrome because components in the metabolic syndrome are the cause of risk factors for CKD. The purpose of this study is to build a fuzzy inference system to predict metabolic syndrome for people with CKD. The method in this research is through literature study in building fuzzy rules and forming a fuzzy inference system. The variables used are body mass index, blood pressure, triglycerides, HDL and fasting blood sugar. System testing was carried out on eight hemodialysis patient data. The results of the system test are able to provide information related to the percentage of metabolic syndrome risk levels in 7 patients with chronic kidney disease.
Keywords — Chronic Kidney Disease, Metabolic Syndrome, Fuzzy Inference System

## 1. PENDAHULUAN
novasi teknologi di abad ke-21 sangat mendukung dan berkembang cukup pesat terutama dalam bidang kedokteran dan pelayanan kesehatan. Kemajuan terbaru dalam teknologi kesehatan telah menyediakan berbagai macam diagnostik, terapi, dan alat instrument rehabilitasi. Berbagai macam aplikasi terutama untuk membantu dalam diagnosis awal penyakit tertentu juga telah banyak bermunculan sebagai bentuk inovasi teknologi terbaru.
Peran media elektronik sangat membantu dalam memberikan informasi terbaru yang berkaitan dengan tren penyakit yang bermunculan di era perkembangan teknologi. Salah satu I
1408 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal . 1407-1416 E- ISSN 2503-2933
Muhammad , et., al [Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Prediksi Sindrom Metabolik Bagi Penyandang Penyakit Ginjal
contohnya yaitu informasi terkait prevalensi penderita gangguan ginjal semakin meningkat dari tahun ke tahun. Kompas.com menyajikan berita terkait data penderita penyakit ginjal pada tahun 2020 meningkat dua kali lipat dibanding tahun 2013[1]. Penderita penyakit ginjal kronik diperkirakan sekitar 10% dari penduduk dunia. Prevalensi penderita penyakit ginjal kronis berdasarkan Riskedas 2018 di Indonesia sebanyak 3,8 permil meningkat hampir 2 kali lipat dari tahun 2013 yang sebanyak 2 permil penderita [2]. Padmawati, et al (2018) [3] menyebutkan bahwa terdapat 717 pasien baru yang sedang menjalani hemodialisis pada tahun 2015 di Yogyakarta.
Tingkat prevalensi penyakit ginjal kronis yang tedapat di Indonesia mendorong penulis untuk melakukan penelitian diagnosis penyakit ginjal. Terdapat penelitian yang memanfaatkan sistem pakar dalam melakukan diagnosis penyakit ginjal kronis dengan gejala tertentu. Salah satunya yaitu Wahyuti, dkk (2018) yang melakukan penelitian untuk mendiagnosis awal penyakit ginjal pada manusia dengan merancang aplikasi sistem pakar berbasis android yang menggunakan metode forward chaining [4]. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah seseorang yang mengalami penyakit ginjal kronis saat ini telah teridentifikasi beresiko sindrom metabolik sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Syndrom metabolik dan Gangguan ginjal
Alberti dan Zimmet atas nama WHO menerangkan definisi sindrom metabolik dengan komponen-komponennya antara lain:
1.  Gangguan pengaturan glukosa atau diabetes
2.  Resistensi insulin
3.  Hipertensi
4. Dislipidemia dengan trigliserida plasma >150 mg/dL dan/atau kolesterol high density lipoprotein (HDL– C) 0,90; wanita: waist–to– hip ratio >0,8
5.  Indeks massa tubuh (IMT) >30 kg/m2
6.  Mikroalbuminuria  (Urea    Albumin    Excretion    Rate    >20    mg/min    atau    rasio lbumin/kreatinin >30 mg/g).
Sindrom metabolik dapat terjadi apabila salah satu dari 2 kriteria pertama dan 2 dari 4 kriteria terakhir terdapat pada individu tersebut, Jadi kriteria WHO 1999 menekankan pada adanya toleransi glukosa terganggu atau diabetes mellitus, dan atau resitensi insulin yang disertai sedikitnya 2 faktor risiko lainya itu hipertensi, dislipidemia, obesitas sentral dan mikroalbuminaria [5].
Kriteria yang sering digunakan untuk menilai pasien sindrom metabolik juga adalah dengan NCEP–ATP III, yaitu apabila seseorang memenuhi 3 dari 5 kriteria yang disepakati untuk orang asia, antara lain [6]:
1.  Lingkar perut pria  90 cm atau wanita  80 cm.
2.  Hipertrigliseridemia (kadar serum trigliserida  150 mg/dL).
3.  Kadar HDL–C  40mg/dL untuk pria atau  50mg/dL untuk wanita.
4.  Kadar glukosa darah puasa  110 mg/dL.
5.  Tekanan darah  130/85 mmHg.
Suatu kepastian fenomena klinis yang terjadi yaitu obesitas central menjadi indikator utama terjadinya sindrom metabolik sebagai dasar pertimbangan dikeluarkannya diagnosis terbaru oleh IDF tahun 2005 [6].
mplies resea results (First Author)
Fungsi ginjal yang menurun secara progresif yang terjadi selama beberapa bulan atau tahun merupakan tanda terjadinya gangguan pada ginjal. Penurunan fungsi ginjal tersebut ditandai dengan menurunnya Glomerular Filtration Rate (GFR) atau kadar filtrasi glomerulus yang lebih kecil dari 60mL/min/1,73 m2 selama 3 bulan. Penurunan fungsi ginjal tersebut juga mengakibatkan terdapat kelainan pada darah, urin atau studi pencitraan yang menunjukkan kerusakan pada organ ginjal. Gangguan ginjal atau biasa disebut penyakit ginjal kronis sangat berdampak pada kesehatan tubuh [7].
Beberapa penyebab dari penyakit ginjal kronik di antaranya diabetes mellitus, hipertensi, glomerulonefritis kronis, nefritis intersisial kronis, penyakit ginjal polikistik, obstruksi, infeksi saluran kemih, obesitas dan ada yang tidak diketahui penyebabnya[7]. Merujuk pada penelitian sebelumnya, tingkat resiko gangguan ginjal dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya adalah: kadar gula darah, kadar tekanan darah, kadar kolesterol, riwayat keluarga, dan pola hidup. Beberapa faktor tersebut di antaranya merupakan komponen sindrom metabolik di dalam tubuh [8]. Penelitian dari Ayu dkk, (2011) juga menjelaskan bahwa terdapat hubungan antara sindrom metabolik dengan prevalensi penyakit ginjal kronik yang menggunakan metode bivariate analisys [9].

## 2.2 Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem inferensi fuzzy merupakan cabang pengetahuan dari sistem pakar. Konsep yang terdapat pada sistem pakar dalam penyelesaian masalah meniru layaknya seorang ahli. Pengetahuan ahli untuk memberikan solusi pada masalah tersebut menjadi dasar yang dimasukkan ke komputer yang biasa disebut black box atau kotak hitam [10].
Sistem inferensi fuzzy memberikan model keputusan dalam bentuk himpunan fuzzy dengan penalaran khusus. Himpunan fuzzy merupakan suatu himpunan dengan anggota yang bisa dibilang bias karena batasannya tidak jelas [11]. Terdapat tiga macam metode pada sistem inferensi fuzzy yaitu metode Madani, Tsukamoto dan Sugeno [12].

## 2.3 Tahapan penelitian
Langkah-langkah penelitian dilakukan agar dapat mengetahui gambaran dan rincian yang dibuat secara sistematis dan dapat dijadikan pedoman yang jelas dalam menyelesaikan permasalahan. Tahapan dalam penelitian ini antara lain: studi literatur penelitian sebelumnya, pengumpulan data, representasi kebutuhan (basis pengetahuaan), model inferensi sistem fuzzy, implementasi, dan pengujian.
Studi literatur pada penelitian ini mengumpulkan informasi penelitian yang membahas penyakit ginjal kronik yang disebabkan sindrom metabolik dan penelitian yang menggunakan metode Fuzzy dalam memberikan solusi untuk masalah tertentu. Pengumupulan data pada penelitian ini dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data yang dipakai untuk pemodelan keputusan dan data rekam medis pasien yang akan digunakan untuk pengujian tingkat akurasi sistem.
Tahapan representasi kebutuhan terkait dengan basis pengetahuan yang berisi pengetahuan dan aturan tertentu dalam penyelesaian masalah. Pengetahuan direpresentasikan dengan menggunaan aturan berbentuk IF-THEN. Basis aturan akan dibuat pada setiap penyakit utama yang akan dilakukan identifikasi gejala penyertanya. Variabel yang akan digunakan untuk membangun model sistem inferensi antara lain index massa tubuh (IMT), hipertensi, High Density Lipoprotein (HDL) rendah, gula darah puasa (GDP) tinggi, trigliserid dan usia yang merupakan gejala sindrom metabolik tersebut yang menjadi faktor pada tingkat resiko gangguan ginjal [8].
1410 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal . 1407-1416 E- ISSN 2503-2933
Muhammad , et., al [Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Prediksi Sindrom Metabolik Bagi Penyandang Penyakit Ginjal

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan sistem pendukung keputusan  untuk mengukur sindrom metabolik didasarkan pada beberapa variabel pendukung dengan himpunan yang menyertainya. Salah satu variabel yang menjadi ukuran untuk kemungkinan orang terkena sindrom metabolik adalah kadar trigliserida dalam tubuh. Himpunan kadar trigliserida tersebut berupa tinggi dan normal dengan nilai batas bawah 50 mg/dl dan batas atas 150 mg/dl. Variabel dengan himpunan yang menyertainya untuk pengukuran sindrom metabolik ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan Himpunan Fuzzy Untuk Mengukur Sindrom Metabolik Sebagai Faktor
Risiko pada Gangguan Ginjal [13]. Kode Variabel Himpunan Batas bawah Batas atas Keanggotaan fungsi X 1 Index Massa Tubuh (kg/m 2 ) Normal 18,5 25 Linear turun Kegemukan 18,5 25 Linear naik X2 Trigliserida (mg/dl) Normal 50 150 Linear turun Tinggi 50 150 Linear naik X3 HDL pada laki-laki (mg/dl) Rendah 40 50 Linear turun Normal 40 50 Linear naik HDL pada perempuan (mg/dl) Rendah 50 60 Linear turun Normal 50 60 Linear naik X4 Tekanan darah sistolik (mmHg) Normal 110 130 Linear turun Tinggi 110 130 Linear naik Tekanan darah sistolik (mmHg) Normal 80 85 Linear turun Tinggi 80 85 Linear naik X5 Gula darah puasa (mg/dl) Normal 80 110 Linear turun Tinggi 80 110 Linear naik
Berdasarkan variabel pada tabel 1, terdapat beberapa kriteria yang memberikan informasi bahwa orang akan beresiko terkena sindrom metabolik. Kriteria tersebut dibuat pada beberapa aturan untuk memberikan diagnosis awal orang dengan sindrom metabolik. Beberapa aturan yang dimaksud ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Aturan Keputusan Diagnosis Sindrom Metabolik pada Penyandang PGK [13].
Aturan Variabel Diagnosis Awal IMT Trigliserida HDL Tekanan darah GDP [R1] Kegemukan Tinggi Rendah - - Beresiko [R2] Kegemukan Tinggi - Tinggi - Beresiko [R3] Kegemukan Tinggi - - Tinggi Beresiko [R4] Kegemukan - Rendah Tinggi - Beresiko [R5] Kegemukan - Rendah - Tinggi Beresiko [R6] Kegemukan - - Tinggi Tinggi Beresiko [R7] - Tinggi Rendah Tinggi - Beresiko [R8] - Tinggi Rendah - Tinggi Beresiko [R9] - Tinggi - Tinggi Tinggi Beresiko [R10] - - Rendah Tinggi Tinggi Beresiko
Index massa tubuh (IMT) juga menjadi acuan apakah seseorang mengalami obesitas atau tidak selain dari ukuran lingkar pinggang. Perbedaannya ukuran IMT untuk menilai
mplies resea results (First Author)
obesitas secara umum, sedangkan lingkar pinggang menilai obesitas abdominal. Hal tersebut menjadikan IMT sebagai salah satu indikator kemungkinan orang memiliki sindrom metabolik yang mengakibatkan penyakit ginjal kronik. Nilai IMT  25 kg/m2 menandakan orang memiliki massa tubuh yang besar atau obesitas [14].
Fungsi keanggotaan pada linear turun variabel IMT adalah sebagai berikut:
[ ] =
1, , ,
0 18,5 18,5
25
25 (1)
Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel IMT adalah sebagai berikut:
[ ] =
0, , , , 1 18,5
18,5 25
25
(2)
Berdasarkan tabel 1, diketahui trigliserida sebagai variabel penentu pada sindrom metabolik sebagai faktor risiko penyakit ginjal. Himpunan variabel trigliserida dikatakan tinggi apabila kadar trigliserida dalam tubuh mencapai lebih dari 150 mg/dl. Kadar trigliserida dikatakan normal apabila kurang dari 150 mg/dl.
Fungsi keanggotaan pada linear turun variabel trigliserida adalah sebagai berikut:
[ ] =
1, , 0 50 50 150 150
(3)
Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel trigliserida adalah sebagai berikut:
[ ] = 0, , 1 50 50
150 150
(4)
Salah satu variabel dalam pengukuran tingkat resiko penyakit ginjal kronik yang berbeda pada laki-laki dan perempuan  yaitu variabel High Density Lipoprotein (HDL).  Fungsi keanggotaan pada linear turun variabel HDL pada laki-laki adalah sebagai berikut:
[ ] = 1, , 0 40 40 50 50 (5)
Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel HDL pada laki-laki adalah sebagai berikut:
[ ] = 0, , 1 40 40
50
50
(6)
Variabel HDL pada perempuan memiliki nilai normal apabila kadarnya di dalam tubuh lebih dari 60 mg/dl. Fungsi keanggotaan pada linear turun variabel HDL pada perempuan adalah sebagai berikut:
[ ] =
1, , 0 50 50
60
60 (7)
1412 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal . 1407-1416 E- ISSN 2503-2933
Muhammad , et., al [Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Prediksi Sindrom Metabolik Bagi Penyandang Penyakit Ginjal
Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel HDL pada perempuan adalah sebagai berikut:
[ ] =
0, , 1 50 50 60
50
(8)
Tekanan darah juga merupakan faktor resiko pada penyakit ginjal kronik dari gejala sindrom metabolik. Ukuran pada tekanan darah dikatakan tinggi apabila nilainya lebih dari 130/85 mm/Hg. Fungsi keanggotaan pada linear turun variabel tekanan darah sistolik adalah sebagai berikut:
[ ] = 1, , 0 110
110 130
130
(9)
Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel tekanan darah sistolik adalah sebagai berikut:
[ ] = 0, , 1 110 110
130
130
(10)
Fungsi keanggotaan pada linear turun variabel tekanan darah diastolik adalah sebagai berikut:
[ ] =
1, , 0 80 80
85
85
(11)
Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel tekanan darah diastolik adalah sebagai berikut:
[ ] =
0, , 1 80 80
85
85
(12)
Variabel kelima berdasarkan tabel 1 pada gejala sindrom metabolik yang berisiko terkena penyakit ginjal kronik yaitu gula darah puasa (GDP). Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel GDP adalah sebagai berikut:
[ ] = 1, , 0 80 80 110 110 (13)
Fungsi keanggotaan pada linear naik variabel GDP adalah sebagai berikut:
[ ] = 0, , 1 80 80
110
110 (14)
mplies resea results (First Author)
Hasil diagnosis sistem inferensi fuzzy untuk memprediksi sindrom metabolik pada penderita penyakit ginjal kronik berupa persentase dari perhitungan melalui metode Fuzzy Tsukamoto. Nilai hasil diagnosis tersebut berada di antara 0-1. Tampilan grafik dalam derajad keanggotaan seperti pada gambar 13.
Gambar 2.  Kurva Variabel Himpunan Fuzzy Variabel Kadar Output diagnosis
[ ] = 1, , 0 0 0
1 1
(15)
Implementasi pengujian sistem fuzzy untuk pengukuran tingkat resiko sindrom metabolik menggunakan data pasien dengan PGK pada salah satu rumah sakit di Sleman. Terdapat 7 data pasein dengan penyakit ginjal kronik sebagai berikut:
Tabel 3. Data Pasien Dengan Penyakit Ginjal Kronik.
Pasien ke- Jenis kelamin Usia (tahun) Tinggi (cm) Berat badan (kg) HDL (mg/dL) Trigli- serida (mg/dL) Tekanan darah (mmHg) GDP (mg/dL) 1 L 64 160 49 49,8 209 128/80 132 2 P 67 145 42 78,3 95,14 140/90 102 3 P 69 147 45 66,8 117 100/70 103 4 L 56 168 53 31,2 177 130/90 83 5 L 66 162 59 35 163,7 128/69 90 6 L 67 162 51 32 275,3 160/87 104 7 L 75 155 48 31 290,1 100/50 190
Pengujian diagnosis sindrom metabolik yang dialami berdasarkan variabel yang telah diketahui pertama kali dilakukan proses fuzzyfikasi pada masing-masing variabel. Nilai keanggotaan untuk setiap himpunan fuzzy diperoleh dengan menggunakan persamaan (1) sampai (14):
Kemudian untuk setiap aturan dihitung dengan cara mencari nilai minimal dari nilai keanggotaan himpunan pada variabel input. Sebagai contoh untuk data pertama pada tabel 3 nilai dapat dihitung sebagai berikut:
[R1] IMT kegemukan dan Trigliserida tinggi dan HDL rendah maka diagnosis awal beresiko
= min(0,077; 0,02; 1)
= 0,02
[R2] IMT kegemukan dan Trigliserida tinggi dan Tekanan darah tinggi maka diagnosis awal beresiko
= min(0,077; 1; 0,9) = 0,077
Derajat Keanggotaan µ[ x ] 0 Resiko Tinggi Diagnosis Awal 0,1  0,2  0,3  0,4  0,5  0,6  0,7  0,8  0,9  1 0,2 0,4 0,6 0,8 1
1414 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal . 1407-1416 E- ISSN 2503-2933
Muhammad , et., al [Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Prediksi Sindrom Metabolik Bagi Penyandang Penyakit Ginjal
[R3] IMT kegemukan dan Trigliserida tinggi dan GDP tinggi maka diagnosis awal beresiko = min(0,077; 1; 1) = 0,077
[R4] IMT kegemukan dan HDL rendah dan Tekanan darah tinggi maka diagnosis awal beresiko
= min(0,077; 0,02; 0,9)
= 0,02
[R5] IMT kegemukan dan HDL Rendah dan GDP tinggi maka diagnosis awal beresiko
= min(0,077; 0,02; 1) = 0,002
[R6] IMT kegemukan dan Tekanan darah tinggi dan GDP tinggi maka diagnosis awal beresiko
= min(0,077; 0,9; 1) = 0,077
[R7] Trigliserida tinggi dan HDL rendah dan Tekanan darah tinggi maka diagnosis awal beresiko = min(0,077; 0,02; 0,9) = 0,002
[R8] Trigliserida tinggi dan HDL rendah dan GDP tinggi maka diagnosis awal beresiko = min(1; 0,02; 1) = 0,02
[R9] Trigliserida tinggi dan Tekanan darah tinggi dan GDP tinggi maka diagnosis awal beresiko
= min(1; 0,9; 1)
= 0,9
[R10] HDL rendah dan Tekanan darah tinggi dan GDP tinggi maka diagnosis awal beresiko
= min(0,02; 0,9; 1) = 0,02
Setelah diketahui  nilai    dari  setiap  aturan,  maka  nilai  fuzzy  terakit  tingkat  resiko sindrom metabolik merupakan nilai maksimal antara semua nilai a yang diperoleh dari semua aturan.
= max( , , , . . . . ) = 0,9
= 0,9 x 100% = 90%
Persentase kemungkinan pasien 1 terdiagnosis sindrom metabolik adalah 90%.
Hasil pengujian sistem inferensi fuzzy yang dibangun berbasis web untuk diagnosis sindrom metabolik untuk 7 data pasien penyakit ginjal kronik adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Diagnosis Sindrom Metabolik pada Pasien Penyakit Ginjal Kronik pada Sistem Fuzzy yang Dibuat Berbasis Web
Pasien ke- Indeks Massa tubuh (kg/m 2 ) HDL (mg/dL) Trigliserida (mg/dL) Tekanan darah (mmHg) GDP (mg/dL) Hasil diagnosis 1 19 49,8 209 128/80 132 90% beresiko 2 20 78,3 95,14 140/90 102 45% beresiko 3 21 66,8 117 100/70 103 38% beresiko 4 19 31,2 177 130/90 83 100% beresiko 5 22 35 163,7 128/69 90 90% beresiko 6 19 32 275,3 160/87 104 100% beresiko 7 20 31 290,1 100/50 190 100% beresiko
mplies resea results (First Author)
Dari tujuh data pada tabel 4 tersebut diperoleh hasil bahwa ada 7 pasien yang telah teridentifikasi berisiko sindrom metabolik. Hal ini menunjukkan bahwa seseorang yang mengalami penyakit ginjal kronis sangat dimungkinkan sebelumnya telah teridentifikasi sindrom metabolik. Oleh karena itu, pengukuran tingkat risiko sindrom metabolik sangat dibutuhkan sedini mungkin agar dapat dilakukan tindakan pencegahan terjadinya komplikasi lebih lanjut.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diapat diambil dari penelitian ini adalah:
1. Sistem inferensi fuzzy dapat digunakan untuk memprediksi tingkat risiko sindrom metabolik terutama untuk gejala-gejala yang mendekati batas normal pengukuran klinis.
2. Hasil prediksi tingkat risiko tersebut berhubungan dengan terjadinya komplikasi penyakit ginjal kronis.

## 5. SARAN
Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk menggunakan variabel yang lebih mendukung seperti ukuran lingkar perut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. Pranita, 2020, “Penyakit Ginjal di Indonesia Meningkat 2 Kali Lipat, Bisakah Dicegah?, ” kompas.com .
[2]  Kemenkes RI. 2018, Hasil Utama Riset Kesehata Dasar (RISKESDAS) .
[3]   R.  S.  Padmawati,  Y.  W.  Subronto,  and  B.  S.  Zega,  2018.  “ Edukasi Kesehatan Bagi Pasien Penderita Gagal Ginjal Kronis yang Menjalani Terapy Hemodialisis di RSUP Dr Sarjito Yogyakarta ,”
[4]  W. Wahyuti, I. Permana, and F. N. Salisah, 2018. “ Aplikasi Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Awal Penyakit Ginjal Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining,” Sntiki , Vol. 10, No. November, pp. 121–128.
[5]  WHO, 1999. “ Definition, Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus and Its Complications: Report of A WHO Consultation. Part 1, Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus,” World Health Organization.
[6] S. Rini, 2015, “Sindrom Metabolik,” Jan.
[7]  Depkes RI, 2017, “ Infodatin Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI: Situasi Penyakit Ginjal Kronis ,”
[8] K. Ikawati, S. Chasani, S. Suhartono, S. Hadisaputro, and S. Budijitno, 2018, “ Komponen Sindrom Metabolik sebagai Faktor Risiko Penyakit Ginjal Kronik Stadium Terminal (Studi di RSUP Dr.Kariadi dan RSUD Kota Semarang), ” Jurnal Epidemiologi Kesehatan
1416 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal . 1407-1416 E- ISSN 2503-2933
Muhammad , et., al [Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Prediksi Sindrom Metabolik Bagi Penyandang Penyakit Ginjal
Komunitas , Vol. 3, No. 1, p. 18.
[9]  P. Ayu, Y. Kandarini, G. Widiana, W. Sudhana, J. Loekman, and K. Suwitra, 2011 “Prevalensi dan Hubungan Sindrom Metabolik Dengan Penyakit Ginjal Kronik pada Populasi Desa Legian, Kuta Bali,” Journal of Internal Medicine , Vol. 12, No. 2.
[10]  S. Kusumadewi, 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Graha Media, Yogyakarta.
[11]  H. Nasution, 2012, “ Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan ,” Jurnal ELKHA , Vol. 4, No. 2,.
[12]  N. F. Susanto, 2016. “ Deteksi Dini Penyakit Demam Berdarah Dengan Metode Fuzzy Expert System. ” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim,
[13]  S. Kusumadewi, L. Rosita, and E. G. Wahyuni, 2020, Model  Sistem  Pendukung Keputusan Klinis Untuk Sindrom Metabolik , UII Press, Yogyakarta.
[14]  E. E et al. , 2015. “ Pedoman Tatalaksana Dislipidemia PERKI 2013 ,” Indonesian Journal of Cardiology , pp. 245–70, Apr.