MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2020

## Metode Fuzzy Logic pada Sistem Pemantauan dan Pemberian Pakan Kucing Berbasis Smartphone

## RACHMA APRILIYANI, LISA KRISTIANA, MIRA MUSRINI BARMAWI
Program Studi Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung Email: rachmapr@itenas.ac.id
Received 20 Februari 2020| Revised 12 April 2020 | Accepted 10 Mei 2020

## ABSTRAK
Kucing  merupakan  hewan  peliharan  yang  perlu  diberi  pakan  secara  rutin  oleh pemiliknya  karena  ada  sebagian  kucing  yang  mudah  terserang  penyakit dikarenakan  pola  makan  yang  tidak  teratur.  Untuk  mengatasinya,  penelitian  ini mengusulkan  membangun  sistem  kecerdasan  buatan  untuk  memberi  pakan kucing  secara  terjadwal  serta  mengetahui  kondisi  kesehatan  kucing  dengan memanfaatkan  Raspberry  Pi,  sensor  berat  dan  sensor  gerak  dengan  masukan dari  sensor  yang  telah  terpasang  di  sekitar  tempat  pakan  kucing.  Data  yang didapat  berupa  data  pakan  yang  dihabiskan  kucing  dan  data  gerak  kucing kemudian  diterapkan  metode  fuzzy  logic  Sugeno  untuk  menentukan  kondisi kesehatan kucing. Dari hasil penelitian didapatkan nilai status sebesar 71%, 76% dan 80% untuk masing-masing kucing. Nilai tersebut termasuk kedalam kategori kondisi  kucing  sehat  sehingga  tindakan  yang  dilakukan  pemilik  yaitu  menjaga pola  makan  kucing.  Pada  smartphone  ditampilkan  informasi  mengenai  data pakan kucing, status, dan kondisi kesehatan kucing.
Kata  Kunci:  kesehatan  kucing,  Raspberry  Pi,  kecerdasan  buatan,  fuzzy  logic Sugeno, smartphone.

## ABSTRACT
Cats is one kind of pets that need to be fed regularly by their owners because some  cats  are  susceptible  to  disease  due  to  their  irregular  diet.  This  research proposes  to  build  an  artificial  intelligence  system  to  provide  cat  food  regularly and can determine the health condition of cats, this system was built using the Raspberry Pi, weight sensor and motion sensor with input from the sensors that has  been  installed  around  the  cat  feed  area. The  data  obtained  in the  form  of feed data consumed by cats and cat motion data then Sugeno fuzzy logic method is applied to determine the health condition of the cat. From the results, each cat has a status value of 71%, 76% and 80%. This status value is included in the category of a healthy cat condition so the action taken by owners is to maintain the cat's diet. The smartphone displays information about cat feed data, status and health conditions of cats.
Keywords:  cat  health,  Raspberry  Pi,  fuzzy  logic  Sugeno,  artificial  intelligence, smartphone.
Metode Fuzzy Logic Pada Sistem Pemantauan dan Pemberian Pakan Kucing Berbasis Smartphone

## 1. PENDAHULUAN
Kucing membutuhkan makanan serta minuman yang perlu diberikan oleh pemiliknya secara rutin.  Pemberian  pakan  kucing  biasa  dilakukan  sebanyak  dua  kali  dalam  sehari.  Untuk pemberian  pakan  biasanya  disesuaikan  oleh  pemilik  dengan  jam  tertentu,  misalkan  pada pukul  7  pagi  dan  pukul  4  sore.  Pemberian  pakan  pada  hewan  yang  tidak  tepat  dapat membuat  hewan  kelaparan  sehingga  dapat  menyebabkan  hewan  akan  memiliki penyimpangan substansial dalam parameter fisik dan perilaku yang berakibat hewan menjadi stres  atau  tertekan  (Baehaki  &  Lestariningati,  2017).  Oleh  karena  itu  apabila  kucing sudah  beranjak  dewasa,  kucing  harus  dibiasakan  mempunyai  pola  makan  yang  teratur dengan kandungan nutrisi pakan yang tercukupi sehingga dapat menghasilkan kondisi tubuh yang optimal (Hartuti, dkk, 2013).
Bagi  orang-orang  yang  mempunyai  aktivitas  padat  tentunya  akan  cukup  sulit  untuk memelihara  hewan  peliharaan  seperti  kucing  karena  keterbatasan  waktu  yang  membuat pemilik  setiap  saat  tidak  berada  di  rumah  untuk  menjaga  atau  memberi  pakan  kucingnya. Kebanyak orang lalai untuk membuat jadwal pemberian pakan kucing dalam satu hari yang mengakibatkan kucing mempunyai pola makan yang tidak disiplin dan tidak teratur sehingga kucing  menjadi  kelaparan  dan  kucing  mencari  makanan  di  luar  yang  tidak  diketahui  nilai gizinya (Komaeni, 2016). Begitu juga saat pemilik kucing meninggalkan rumahnya untuk waktu yang cukup lama sehingga harus meninggalkan kucing yang perlu diberi pakan.
Memperhatikan  makan  kucing  dan  tingkat  keaktifan  kucing  merupakan  hal  yang  penting apabila  kucing  tidak  makan  atau  makan  lebih  daripada  biasanya  dan  kucing  menjadi  lesu atau  tidak  bertenaga  maka  tandanya  kucing  tersebut  sakit  (Elliott,  2021).  Mengenali kesehatan  pada  kucing  sangat  penting  dilakukan  oleh  pemilik.  Oleh  karena  itu  memahami tanda-tanda  kucing  yang  tidak  sehat  merupakan  tindakan  penting  (Vadreas  &  Nirad, 2018).
Dalam  rangka  menjawab  permasalahan  yang  terjadi  mengenai  pemberian  pakan  kucing yang  tidak  terjadwal  sehingga  kucing  memiliki pola  makan  yang  tidak  beraturan  dan  tidak disiplin  yang  dapat  mempengaruhi  kondisi  kesehatan  kucing  maka  diperlukan  sistem  yang dapat  memberi  pakan  kucing  secara  tepat  (sesuai  kebutuhan  pakan  kucing)  dan  kucing mempunyai jadwal pakan yang teratur serta dapat mengetahui kondisi kesehatan kucing.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menerapkan  metode fuzzy  logic  Sugeno  pada  sistem pemantauan  dan  pemberian  pakan  kucing  secara  tepat  (sesuai  kebutuhan  pakan  kucing) serta  kucing  mempunyai  jadwal  pakan  yang  teratur  sehingga  sistem  dapat  menentukan kondisi kesehatan kucing dilihat dari parameter pakan yang dihabiskan kucing dan aktivitas gerak kucing.
Untuk pemberian jumlah pakan kucing sebanyak 55 gram sesuai dengan kebutuhan normal pakan kucing berdasarkan survei dari dokter hewan dan pakan kucing yang digunakan hanya pakan kucing jenis pellet dan menggunakan satu jenis merek pakan yaitu Royal Canin serta pada penelitian ini menggunakan 3 kucing peliharaan dengan masing-masing umur lebih dari 1 tahun (Dewasa) berjenis Domestik yang diletakan di dalam ruangan dan ruangan tersebut hanya  berisikan  satu  kucing.  Untuk  penentuan  kondisi  kesehatan  kucing  hanya  dilihat berdasarkan pada jumlah pakan yang dihabiskan kucing dan jumlah aktivitas gerak kucing.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Fuzzy Logic Logika fuzzy  (fuzzy  logic)  merupakan  cabang  dari  sistem  kecerdasan  buatan  (Artificial Intelligent)  yang  mengemulasi  kemampuan  manusia  dalam  berpikir  ke  dalam  bentuk algoritma  yang  kemudian  dijalankan  oleh  mesin  (Trimartanti,  2011).  Pada  sistem  yang dibangun  menggunakan fuzzy  logic  Sugeno  untuk  menentukan  kondisi  kesehatan  kucing berdasarkan  data  pakan  yang  dihabiskan  kucing  dan  aktivitas  gerak  kucing.  Dengan diterapkannya logika fuzzy, masing-masing kucing dapat berbeda kondisinya sesuai variabel masukan.  Berikut  merupakan  tahapan  yang  perlu  dilakukan  dalam  implementasi  metode fuzzy logic Sugeno (Mahargiyak et al., 2013):
1. Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi merupakan proses memetakan nilai crips (numerik) ke dalam himpunan fuzzy dan menentukan derajat keanggotaannya (Lestari, 2016). Pada Gambar 1. merupakan pemetaan himpunan fuzzy.
Gambar 1. Proses Fuzzy
Berdasarkan Fuzzy Inference System yang ditunjukkan pada Gambar 1. maka pemetaan himpunan fuzzy yaitu:
a) Variabel Pakan, terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu sedikit, cukup dan banyak. Nilai dari variabel pakan berbeda-beda sesuai dengan kategori berat kucing seperti yang  direpresentasikan  pada  Tabel  1.  Nilai  tersebut  didapatkan  dari  hasil  diskusi bersama dokter hewan.
Tabel 1. Range Nilai Pakan Kucing Kategori Berat 3 kg 4 kg 5kg 6 kg Kat ego ri
P akan Sedikit < 36 g < 45 g < 54 g < 62 g Cukup 31-51g 40-60g 49-69g 57-77g Banyak > 46 g >55 g > 64 g > 72 g
Pada  Gambar  2.  merupakan  grafik  derajat  keanggotaan  fungsi  trapesium  yang akan digunakan pada proses fuzzyfikasi (Princy & Dhenakaran, 2016).

## Gambar 2. Grafik Derajat Keanggotaan Fungsi Trapesium
Perhitungan fungsi keanggotaan trapesium ditunjukkan pada Persamaan 1.
(1)
b) Variabel gerak, terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy yaitu pasif dan aktif. Pada Tabel 2. merupakan range nilai untuk variabel gerak. Nilai tersebut didapatkan dari hasil diskusi bersama dokter hewan.
Tabel 2. Range Nilai Gerak Kucing Kategori Gerak Range (Tempat) Pasif 0-3 Aktif 2-4
c) Variabel  keputusan  yaitu  mengenai  status  kucing  yang  terbagi  menjadi  tiga himpunan fuzzy  yaitu  tidak  normal,  cukup  normal  dan  normal.  Pada  Tabel  3. merupakan range  nilai  untuk  variabel  keputusan.  Nilai  tersebut  didapatkan  dari hasil diskusi bersama dokter hewan.
Tabel 3. Range Nilai Status Kucing Status Kucing Nilai (%) Tidak Normal 0 – 30 Cukup Normal 30 – 50 Normal 50 – 100 2. Mesin Inferensi Fuzzy Pada bagian ini dibahas mengenai kaidah fuzzy (rules) atau aturan yang akan diterapkan untuk  penentuan  kondisi  kesehatan  kucing  berdasarkan  pakan  yang  dihabiskan  kucing dan aktivitas gerak kucing yang didapatkan dari hasil diskusi bersama dokter hewan yang dijelaskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Rules Fuzzy Rule Ke- IF Then Makan Gerak Status 1 Sedikit Pasif Tidak Normal 2 Sedikit Aktif Cukup Normal 3 Cukup Pasif Normal 4 Cukup Aktif Normal 5 Banyak Pasif Cukup Normal 6 Banyak Aktif Normal Setelah  dibuat  aturan-aturan fuzzy  kemudian  digunakan  fungsi  implikasi  min  yaitu dengan mencari nilai minimum pada setiap aturan fuzzy.
3. Defuzzyfikasi Defuzzifikasi  adalah  langkah  terakhir  dalam  proses fuzzy  logic  dengan  tujuan  untuk mengonversi hasil dari setiap inference engine yang diekspresikan kedalam bentuk fuzzy set ke suatu bilangan real. Defuzzifikasi pada metode fuzzy logic Sugeno menggunakan rumus rata-rata ( average) seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 2.
(2)
Keterangan:
= nilai rata-rata,
= nilai predikat aturan ke-n,
= indeks nilai output (konstanta) ke-n.

## 2.2.  Rancangan Umum
Pada  Gambar  3.  merupakan  blok  diagram  dari  sistem  pemantauan  dan  pemberian  pakan kucing  secara  tepat  (sesuai  kebutuhan  pakan  kucing)  berbasis smartphone  dengan menerapkan metode fuzzy logic.
Dapat  dijelaskan  bahwa  sensor  gerak  (PIR),  sensor  berat  ( Load  cell)  dan  smartphone merupakan  masukan  ( input)  pada  sistem  dan  dijadikan  sebagai  acuan  agar  Raspberry  Pi dapat mengolah ( process) data yang didapatkan dari sensor berat berupa data berat kucing dan  pakan  kucing,  sensor  gerak  untuk  mendapatkan  data  mengenai  aktivitas  gerak  pada kucing  dan smartphone  yang  telah  terkoneksi  dengan  jaringan  Wi-Fi  untuk  memasukkan jadwal pemberian pakan kucing. Sedangkan keluaran ( output) pada LCD untuk menampilkan data mengenai berat kucing dan ketersediaan pakan kucing pada wadah, motor servo untuk pergerakan  keluarnya  pakan  dari  penampungan  ke  wadah  tempat  pakan  kucing  dan smartphone yang telah terkoneksi dengan jaringan Wi-Fi untuk menampilkan data mengenai kondisi kucing. Pada Gambar 4. merupakan rancangan fisik alat dari rangkaian sistem yang dibuat.

## Gambar 4. Rancangan Fisik Alat

## 2.3.  Workflow
Pada Gambar 5. merupakan workflow dari sistem pemantauan dan pemberian pakan kucing secara  tepat  (sesuai  kebutuhan  pakan  kucing)  berbasis smartphone  dengan  menerapkan metode fuzzy logic, penjelasan untuk setiap prosesnya sebagai berikut.

## Gambar 5. Workflow Sistem
1. Pengguna menentukan jadwal pemberian pakan kucing.
2. Pemberian  pakan  kucing  akan  dilakukan  sesuai  jadwal  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
3. Sensor  berat  akan  mendeteksi  berat  badan  kucing  dan  sensor  gerak  akan  mendeteksi aktivitas gerak kucing.
4. Setelah  mendapatkan  data  berat  badan  kucing,  sistem  akan  menentukan  jumlah pemberian pakan kucing.
5. Pemberian  pakan  kucing  akan  dilakukan  oleh  sistem  sesuai  dengan  jadwal  dan kebutuhan pakan kucing.
6. Setelah  kucing  selesai  makan  maka  sensor  berat  akan  mendapatkan  data  mengenai jumlah  pakan  yang  dihabiskan  kucing dan  mendapatkan  data  mengenai aktivitas  gerak kucing.
7. Raspberry  Pi  menerima,  menyimpan  dan  mengolah  data  mengenai  jumlah  pakan  yang dihabiskan kucing dan aktivitas gerak kucing.
8. Data yang diperoleh kemudian diolah dengan menggunakan metode fuzzy logic Sugeno sehingga mendapatkan hasil mengenai kondisi kesehatan kucing.
9. Smartphone akan menampilkan informasi kepada pengguna mengenai kondisi kesehatan kucing.

## 2.4.  Flowchart
Pada  Gambar  6.  merupakan  alur  kerja  secara  umum,  penjelasan  dari  setiap  prosesnya sebagai berikut.

## Gambar 6. Flowchart Umum Sistem
1. Memasukkan  jadwal  pemberian  pakan  kucing.  Proses  ini  dilakukan  untuk  menentukan jadwal pemberian pakan kucing sehingga kucing memiliki jadwal pakan yang teratur.
2. Pemberian  Pakan  Kucing.  Proses  ini  dilakukan  sesuai  jadwal  dan  jumlah  pemberian pakan diatur berdasarkan kebutuhan pakan kucing.
3. Penentuan Kesehatan Kucing. Proses ini dilakukan untuk menentukan kondisi kesehatan kucing  dengan  menggunakan  metode fuzzy  logic  Sugeno  berdasarkan  pakan  yang dihabiskan kucing dan aktivitas gerak kucing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Hasil Pengujian
Pada bagian ini dilakukan pengujian dari sistem yang telah dibuat. Pada Tabel 5. merupakan identitas dari kucing peliharaan yang digunakan pada penelitian.
Tabel 5. Identitas Kucing Kucing 1 Kucing 2 Kucing 3 Ras Domestik Domestik Domestik Jenis Kelamin Betina Betina Betina Berat Badan 3kg 3kg 3kg Umur 1 Tahun 2 Tahun 4 Tahun
Pada Gambar 7. merupakan grafik mengenai data pakan kucing yang dilakukan selama 21 hari.  Pada  penelitian  ini,  pakan  kucing  yang  diberikan  sebanyak  55 gram  karena  menurut drh. Prananda Eka R, masing-masing kucing termasuk ke dalam kategori berat 3kg sehingga pakan normal yang diberikan berkisar antara 40-60 gram.

## Gambar 7. Grafik Data Pakan Kucing
Pada Gambar 8. merupakan grafik mengenai daerah tempat masing-masing kucing bergerak per harinya. Menurut drh. Prananda Eka R, aktivitas gerak kucing dapat dilihat dari ke mana saja  si  kucing  bergerak  apabila  diletakan  pada  ruangan.  Pada  grafik  tersebut  terdapat  4 daerah tempat bergerak diantaranya daerah di sekitar tempat makan, minum, litter box dan bermain karena pada penelitian ini kucing diletakan pada ruangan.

## Gambar 8. Grafik Daerah Tempat Gerak Kucing
Pada  Gambar  9.  merupakan  grafik  mengenai  data  gerak  kucing  yang  dilakukan  selama  21 hari. Data gerak kucing didapatkan dari jumlah gerakan kucing yang terdeteksi oleh sensor gerak  (PIR)  yang  diletakan  di  tempat  tertentu  seperti  yang  dijelaskan  sebelumnya  pada Gambar 8.

## Gambar 9. Grafik Data Gerak Kucing

## 3.1.1.  Pengujian Perhitungan Fuzzy Logic Sugeno
Pada    pengujian  ke-1,  didapatkan  data  mengenai  kategori  kucing  3kg,  pakan  habis  =  55 gram dan aktivitas gerak = 4, maka tahapannya sebagai berikut:
1. Fuzzyfikasi
Pada Gambar 10. merupakan grafik derajat keanggotaan gerak kucing.

## Gambar 10. Grafik Derajat Keanggotaan Pakan Kategori 3kg
Perhitungan nilai fuzzyfikasi untuk variabel pakan habis menggunakan fungsi trapesium seperti yang ditunjukkan sebelumnya pada Persamaan 1.
• Trapesium Sedikit
• Trapesium Cukup
• Trapesium Banyak
Berikut  merupakan  perhitungan  fuzzyfikasi  untuk  variabel  pakan  habis  dengan  nilai  55 gram dengan kategori berat badan 3 kg:
μ Sedikit   [55]= 0 ; 55 ≤ 36 μ Cukup   [55]= 0 ; 36 < 55 < 46 μ Banyak  [55]= 1 ; 55 ≥ 46
Pada Gambar 11. merupakan grafik derajat keanggotaan gerak kucing.

## Gambar 11. Grafik Derajat Keanggotaan Gerak
Perhitungan  nilai  fuzzyfikasi  untuk  variabel  aktivitas  gerak  kucing  menggunakan  fungsi trapesium seperti yang ditunjukkan sebelumnya pada Persamaan 1.
• Trapesium Pasif
• Trapesium Aktif
Berikut merupakan perhitungan fuzzyfikasi untuk variabel gerak dengan nilai 4: μ Pasif [4]= 0 ; 4 ≤ 2 μ Aktif   [4]= 1 ; 4 ≥ 3

## 2. Mesin Inferensi Fuzzy
Pada  tahapan  ini  setiap  variabel  akan  dibandingkan  sesuai  dengan  aturan  yang  telah dibuat.  Untuk  fuzzy  logic  Sugeno  menggunakan  fungsi  minimum.  Pada  Tabel  6. merupakan hasil implikasi setiap rule pada kasus ini.
Tabel 6. Hasil Implikasi Rules Kucing Ke-1
Rule ke- Hasil Implikasi 1 Min(0,1) = 0 2 Min(1,1) = 0 3 Min(1,0) = 0 4 Min(1,1) = 0 5 Min(2,0) = 0 6 Min(2,1) = 1
3. Defuzzyfikasi
Selanjutnya  menghitung  defuzzyfikasi  dengan  rumus  rata-rata  (average)  seperti  yang ditunjukkan  pada  Persamaan  2.  Pada  Tabel  7.  merupakan  nilai  dari  status  yang  akan digunakan pada proses perhitungan defuzzyfikasi.
Tabel 7. Nilai Status Status Nilai Normal 1 Cukup Normal 0.5 Tidak Normal 0
Rule 6 : If (Makan Banyak) and (Gerak Aktif) Then Normal
Pada  Gambar  12.  merupakan  grafik  mengenai  status  kucing  yang  dilakukan  sebanyak  21 hari.  Data  status  kucing  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  metode fuzzy  logic  Sugeno berdasarkan pakan yang dihabiskan kucing dan aktivitas gerak kucing.
Gambar 12. Status Kucing
Pada Tabel 8. merupakan tabel mengenai status kucing yang sebelumnya direpresentasikan pada Gambar 12.
Tabel 8. Pengujian Status Kucing Pengujian Ke- Kucing 1 Kucing 2 Kucing 3 1 Normal Normal Normal 2 Normal Normal Normal 3 Normal Normal Normal 4 Normal Cukup Normal Normal 5 Normal Normal Cukup Normal 6 Normal Normal Cukup Normal 7 Normal Normal Cukup Normal 8 Tidak Normal Normal Normal 9 Cukup Normal Normal Normal 10 Normal Cukup Normal Normal 11 Cukup Normal Cukup Normal Normal 12 Normal Normal Normal 13 Cukup Normal Normal Normal 14 Normal Normal Normal 15 Normal Normal Normal 16 Normal Normal Cukup Normal 17 Normal Normal Normal 18 Normal Cukup Normal Normal 19 Tidak Normal Normal Normal 20 Cukup Normal Cukup Normal Normal 21 Normal Normal Normal
Untuk  kucing  ke-1,  dari  21  data  pengujian  terdapat  15  status  kucing  yang  sesuai  dengan status  seharusnya  yaitu  normal  dan  6  data  tidak  sesuai  dengan  status  normal.  Dari  data tersebut  didapatkan  hasil  mengenai  kondisi  kesehatan  kucing  sebesar  71%.  Persentase Kondisi kesehatan kucing diperoleh dengan mengambil data dari jumlah status normal pada kucing lalu diterapkan menggunakan Persamaan 3 (Wachdani et al., 2012).
(3)
Sedangkan kucing ke-2, dari 21 data pengujian terdapat 16 data status kucing yang sesuai dengan status seharusnya yaitu normal dan 5 data tidak sesuai dengan status normal, dari data  tersebut  didapatkan  hasil  mengenai  kondisi  kesehatan  kucing  sebesar  76%.  Untuk kucing  ke-3,  dari  21  data  pengujian  terdapat  17  data  status  kucing  yang  sesuai  dengan status  seharusnya  yaitu  normal  dan  4  data  tidak  sesuai  dengan  status  normal,  dari  data tersebut didapatkan hasil mengenai kondisi kesehatan kucing sebesar 80%.
Dilihat dari hasil penelitian yang sudah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa nilai yang diperoleh untuk kondisi kucing 1 sebesar 71%, kucing 2 sebesar 76% dan kucing 3 sebesar 80% termasuk ke kondisi kucing sehat dengan range nilai diantara 50%–100%. Kondisi ini mengacu  pada  Tabel  9. sehingga tindakan  yang perlu  dilakukan  pemilik kucing  yaitu  tetap menjaga pola pakan kucing.
Tabel 9. Kondisi Kesehatan Kucing Kondisi Nilai (%) Tindakan Sakit 0 – 30 Segera  bawa  kucing  ke  dokter hewan Kurang Sehat 30 – 50 Pemberian suplemen / vitamin Sehat 50 – 100 Menjaga pola pakan kucing
3.1.2.  Pengujian Menampilkan Informasi Pada Smartphone Pengujian  pada smartphone  dilakukan  untuk  menampilkan  informasi  mengenai  data  pakan kucing,  data  status  dan  kondisi  kesehatan  kucing  yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan metode fuzzy logic Sugeno. Pengujian ini direpresentasikan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Pengujian Menampilkan Data Pada Smartphone
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  memanfaatkan  perangkat  keras (Hardware)  seperti Raspberry pi, sensor berat (Load Cell), sensor gerak (PIR) dan motor servo sehingga dapat menghasilkan  sebuah  sistem  pemberian  pakan  kucing  dan  sistem  berhasil  memberikan pakan  kucing  sesuai  jadwal  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  oleh  pengguna  yaitu  pada pukul  08:00  dan  pukul  17:00  serta  kebutuhan  jumlah  pakan  yang  diberikan  sebanyak  55 gram    sesuai  dengan  berat  badan  kucing  dan  sistem  berhasil  memberikan  informasi mengenai kondisi kesehatan kucing dengan menggunakan metode fuzzy logic Sugeno serta sistem  berhasil  menampilkan  informasi  pada smartphone  berupa  data  pakan  kucing,  data status kucing dan kondisi kesehatan kucing.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pemberian  pakan  kucing  memanfaatkan  kecerdasan  buatan  sehingga  pemberian pakan kucing dapat dilakukan secara terjadwal dan kucing mempunyai pola jam pakan yang teratur. Smartphone  dimanfaatkan  oleh  pengguna  untuk  dapat  memasukkan  jadwal pemberian  pakan  kucing,  memberikan  pakan  kucing  secara  manual  (tidak  sesuai  jadwal pemberian pakan), mengetahui informasi mengenai data pakan kucing, data aktivitas gerak kucing  dan  kondisi  kesehatan  kucing.  Untuk  dapat  mengetahui  kondisi  kesehatan  kucing,
digunakan  metode fuzzy  logic  Sugeno  berdasarkan  pakan  yang  dihabiskan  kucing  dan aktivitas  gerak  kucing.  Hasil  yang  didapat  dari  pengujian metode  fuzzy  logic  Sugeno  yaitu kucing  ke-1  mendapatkan  nilai  status  sebesar  71%,  kucing  ke-2  mendapatkan  nilai  status sebesar 76% dan kucing ke-3 mendapatkan nilai status sebesar 80%. Nilai status tersebut digunakan untuk menentukan kondisi kesehatan kucing, sehingga semua kucing termasuk ke dalam kategori kondisi kucing sehat dan tindakan yang perlu dilakukan oleh pemilik kucing yaitu dengan menjaga pola makan kucing.

## DAFTAR RUJUKAN
Baehaki,  M.  H.,  &  Lestariningati,  S.  I.  (2017). Alat  Pemberi  Pakan  Hewan  Peliharaan Menggunakan Perangkat Mobile. 1–8.
Elliott, P. (2021). How to Know if Your Cat Is Sick. https://www.wikihow.com/Know-if-Your- Cat-Is-Sick
Hartuti, R. S., Adam, M., & Murtina, T. (2013). Kajian Kesejahteraan Kucing yang Dipelihara Pada Beberapa Pet Shop Di Wilayah Bekasi, Jawa Barat. Medika Veterinaria, 8(1), 37– 42.
Komaeni,  N.  (2016). Perancangan  Sistem  Monitoring  Dan  Pemberian  Makan  Kucing Menggunakan  Web  Browser  Berbasis  Raspberry  Pi  Pada  Bless  Pet  House. https://widuri.raharja.info/index.php?title=SI1133465638
Lestari,  F.  A.  (2016). Implementasi  Algoritma  Fuzzy  Sugeno  untuk  Pengaturan  Clue  pada Game Ali and The Labirin.
Mahargiyak,  E.,  Anggraeni  P,  D.,  Wandiro  S,  R.,  &  Mahzar,  Y.  (2013). Penerapan  Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk Sistem Pendukung Keputusan Prakiraan Cuaca. 100.
Princy,  S.,  &  Dhenakaran,  S.  S.  (2016).  Comparison  of  Triangular  and  Trapezoidal  Fuzzy Membership Function. Journal of Computer Science and Engineering, 2(8), 46–51.
Trimartanti, L. W. (2011). Penerapan Sistem Fuzzy Untuk Diagnosis Campuran Bahan Bakar Dan  Udara  Pada  Mobil  F15  Gurt. Fakultas  Matematika  Dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Negeri Yogyakarta, 7–37. http://eprints.uny.ac.id/43552/
Vadreas, A. K., & Nirad, D. W. S. (2018). E Consulting Dalam Penanganan Kesehatan Kucing Ras (Klinik Kucing) Dengan Metode Forward Chaining. PROSIDING SEMINAR NASIONAL SISFOTEK.
Wachdani,  R.,  Abidin,  Z.,  &  Yaqin,  M.  A.  (2012).  Aplikasi  Fuzzy  Inference  System  (Fis) Metode Sugeno Dalam Menentukan Kebutuhan Energi Dan Protein Pada Balita. Matics. https://doi.org/10.18860/mat.v0i0.1565