## Kontrol Pipet Otomatis Dalam Pengambilan Sampel Plasma Darah Dengan Metode Fuzzy
(Automatic Pipette Control In Taking Of Blood Plasma Sample Using Fuzzy Method)
Ahmad Rofii, Khairul Anam *) , Widya Cahyadi Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember Jl. Kalimantan 37 Jember 68121
*) Penulis Korespondensi E-mail: khairul@unej.ac.id

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang semakin pesat menyebabkan peralihan teknologi yang masih manual menjadi teknologi yang lebih   canggih.   Pada   bidang   kesehatan,   juga   diharapkan   terus   dikembangkan   alat-alat   maupun   teknologi   yang   semakin canggih. Salah satu alat dibidang kesehatan yang saat ini masih dapat dikembangkan, yaitu pipet yang berfungsi untuk mengambil sampel berupa cairan. Pada umunya, pipet yang digunakan dibidang laboratorium kesehatan  masih bersifat manual dan diharapkan banyak dikembangkan pipet otomatis yang mempercepat dan mempermudah pengambilan sampel. Pada penelitian ini dilakukan perancangan kontrol pipet otomatis menggunakan metode fuzzy untuk pengambilan sampel plasma darah. Hal ini bertujuan agar proses pengambilan sampel yang berupa plasma darah dapat dilakukan dengan cepat dan teliti.  Dua  metode penyimpulan fuzzy  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu fuzzy  mamdani  dan  sugeno.  Tahapan pertama dari penelitian ini adalah perancangan kontrol pipet otomatis. Kontrol pipet otomatis yang dihasilkan dari penelitian ini terdiri  atas LDR, LED, resistor, sensor servo, mini pump , dan rangkaian  LCD yang dihubungkan dengan Arduino. Tahapan  selanjutnya   yaitu  pengujian   kinerja  sensor.  Kinerja   sensor   dan  alat  pada  sistem   diketahui   dengan   melakukan beberapa pengujian, yaitu pengujian sensor yang berupa uji kalibrasi, akurasi, dan presisi. Hasil pengujian akurasi sensor menunjukkan rata-rata error di bawah 5 % yang berarti sensor yang dirancang cukup akurat. Selain itu nilai lumen  yang di uji pada tiap sensor tidak mengalami perubahan yang besar yang menunjukkan sensor pada alat presisi. Hasil pengujian alat juga menunjukkan bahwa kinerja alat yang mengunakan metode fuzzy mamdani dan fuzzy sugeno berjalan baik hal ini terlihat pada pengujian sampel yang sama diperoleh nilai input yang cenderung sama dan nilai output yang cenderung sama.
Kata Kunci: Arduino, Fuzzy Mamdani, Fuzzy Sugeno, Pipet .

## Abstract
The rapid development of technology has LED to the shift of manual technology into more sophisticated technology.  The sophisticated  tools and technology  in the medical sector  are  expected  to be developed.  One of the  them  is a pipette that taking sampels in the liquid form. In general, pipettes used in the medical laboratories are still manual and it is expected that many automatic pipettes will be developed. In this research, the automatic pipette control using fuzzy method for blood plasma sampling has been designed.  The purpose is order to the sampling process of blood plasma can be done quickly and thoroughly. The first step of this research is the design process of automatic pipette control. The automatic pipette control produced from this study consists of LDR, LEDs, resistors, servo sensors, minipumps, and LCD circuits that connected with Arduino. The next step is testing the sensor performance. The performance of sensors and device in the system is known by performing several  tests, namely calibration tests, accuracy,  and precision.  The result of accuracy  test  show  that  the average error is  under 5% which means that the  designed sensor is quite accurate. In addition, the lumen value tested on each sensor has not undergone a major change which shows the sensor in the precision instrument. The results of the device test also show that the performance of the device using fuzzy mamdani and fuzzy sugeno methods works well, this can be seen in the same sampel test, the input and the output values tend to be the same.
Keywords: Arduino, Automatic, Fuzzy, LDR, Pipette.

## PENDAHULUAN
Perkembangan   teknologi   yang   sangat   pesat   serta kebutuhan dan pengetahuan masyarakat terhadap kesehatan menimbulkan tuntutan masyarakat terhadap mutu pelayanan kesehatan   [1].   Salah   satu   pelayanan   kesehatan   yang mengalami   perkembangan   teknologi,   yaitu   Laboratorium Klinik. Menurut Permenker RI No.411/Menkes/Per/III/2010,   Laboratorium   Klinik   adalah laboratorium   kesehatan   yang   melaksanakan   pelayanan pemeriksaan spesimen klinik untuk mendapatkan informasi
kesehatan   perorangan   terutama   untuk   menunjang   upaya diagnosa penyakit dan memulihkan kesehatan [2].
Pemeriksaan   laboratorium   memiliki   peran   yang   lebih dominan,   nyata   dan   menghasilkan   data   dan   spesifik sehingga   menghasilkan   diagnosis   pasti   (degnitive diagnosis)   [3].   Pemeriksaan   laboratorium   yang   dilakukan untuk   pemeriksaan   penyaringan   terhadap   kelainan   dalam tubuh manusia yang dapat terjadi melalui darah atau bagian tubuh   lainnya   [1].   Untuk   mempermudah   diagnosis   suatu penyakit   maka   diperlukan   alat   yang   memiliki  teknologi uang dapat mempermudah analisa penyakit. Salah satu alat
yang sering digunakan untuk melakukan kegiatan analisis penyakut   adalah   pipet.   Pipet   adalah   alat   yang  digunakan untuk mengambil dan meneteskan suatucairan atau larutan dalam jumlah kecil [2].
Untuk   menghasilkan   diagnosa   yang   tepat   diperlukan jaminan mutu pemeriksaan  yang memperhatikan dua hal, yaitu   akurasi   dan   presisi   [1].   Berdasarkan   observasi   dari beberapa   rumah   sakit,   dalam   penambahan   cairan   untuk analisa   darah   masih   menggunakan   pipet   tetes   atau   pipet manual [4]. Hal tersebut mengakibatkan ketidak akuratan suatu diagnosa. Contoh penggunaan pipet untuk diagnosa penyakit memlui darah. Memindahkan cairan menggunakan pipet membutuhkan ketelitian dan waktu yang cukup lama. Contohnya   pada   pengambilan   cairan   plasma   darah   yang antara plasma darah dan sel darah merah sudah dipisahkan sebelumnya dengan menggunakan alat cetrifuge. Dalam hal ini,   plasma   darah   berada   diatas   sel   darah   merah   yang dibatasi dengan sel darah putih. Untuk mengambil plasma darah tersebut membutuhkan ketelitian agar sel darah merah tidak   ikut   terambil   oleh   pipet.   Sehingga,   membutuhkan waktu yang lama dalam proses pengambilan sampel plasma darah   tersebut   yang   nantinya   digunakan   untuk   diagnosa penyakit pasien..
Kontrol   berbasis   AI   ( Artifical   Intelegent )   menjadikan alat dapat berfikir, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mampu mengambil keputusan, seperti yang dilakukan manusia [5]. Salah satu AI yang populer digunakan adalah logika fuzzy karena memiliki perhitungan matematis yang sederhana.   Metode   fuzzy   digunakan   untuk   menentukan banyak sedikitnya tetepan pipet yang dikeluarkan. Metode fuzzy yang populer digunakan oleh para peneliti ada dua, yaitu mamdani dan sugeno sebagai perbandingan.
Oleh karena itu, diperlukan pipet yang dapat mengambil sampel   plasma   darah   sesuai   dengan   yang   diinginkan petugas   laboratorium   untuk   mempermudah   pekerjaannya dengan cepat dan tepat. Pada artikel ini penulis menjelaskan tentang   “Kontrol   Pipet   Otomatis   dalam   Pengambilan sampel Plasma Darah dengan Metode Fuzzy”

## METODE PENELITIAN
Pada   artikel   ini   menggunakan   komponen   utama   alat pengambil sampel plasma darah yang terdiri dari : tabung sampel plasma darah, Arduino, sensor LDR, LED dan box control .   Gambar   1   merupakan   diagram   blok   keseluruhan sistem   yang   digunakan. Control   box pada   Gambar   2 terdapat beberapa komponen utama, yaitu Arduino, servo, dan LCD.
Arduino   berfungsi   sebagai   mikrokontroler   atau pengendali   seluruh   komponen   menjadi   sebuah   sistem dengan input berupa sensor LDR untuk mengukur intensitas cahaya   yang   diterima   dari   sampel   berupa   plasma   darah didalam   tabung.   Kemudian input tersebut   akan   diproses oleh  Ardino  dengan  menggunakan  metode  fuzzy. Output fuzzy   berupa   konstanta   yang   akan   menentukan   gerakan servo.   Servo   berfungsi   sebagai   aktuator   yang   digunakan untuk meneteskan jumlah cairan sampel yang dikeluarkan dari pipet.
Gambar 1. Diagram Blok
Gambar 2. Desain Alat
A. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan salah satu cabang dari sistem AI yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran  antara benar   atau   salah   [6].   Sistem   fuzzy   terdiri   dari   empat komponen,   yaitu rule   base ,   mesin   inferensi   fuzzy (himpunan fuzzy), pembuat fuzzy ( fuzzifier), dan penegasan ( defuzzifier ) [7]. Secara umum para peneliti menggunakan jenis metode mamdani dan metode sugeno.
1. Himpunan Fuzzy Himpunan   fuzzy   (c rips )   atau   nilai   keanggotaan   suatu input ( x) dalam suatu himpunan A, yang dinyatakan dalam fungsi   µA[ x ].   Nilai   fungsi   µA[ x ]   memiliki   dua kemungkinan,  yaitu  1 dan  0 [6].   Suatu  himpunan  secara umum direpresentasikan ke dalam tiga bentuk kurva, yaitu linear, segitiga, dan bentuk bahu. Pada artikel ini himpunan fuzzy input dan output menggunakan representasi  kurva segitiga dan bahu, seperti pada Gambar 3 dan 4.
Pada   artikel   ini   nilai input diperoleh   dari   hasil pembacaan   sensor   LDR   berupa   nilai   tegangan   (V), menggunakan.   Tabel   1   merupakan   parameter input dari representasi nilai tegangan sensor LDR. Tabel 2 merupakan parameter output yang   menentukan   sudut   ( )   yang ɵ dilakukan   oleh   servo.   Pada   artikel   ini   menggunakan   dua metode   fuzzy,   yaitu   mamdani   dan   sugeno   yang direpresentasikan pada Gambar 4 dan 5.
Tabel 1. Parameter input
Parameter
Nilai Tegangan ( x i ) Terang (T) < 2.5 V Sedang (Sd) 1.5 – 3.5 V Gelap (G) > 2.5 V BERKALA SAINSTEK 2020, VIII (2): 29-34
Tabel 2. Parameter input Parameter Sudut ( ) ɵ Sangat Kecil (SK) 0 – 30 Kecil (K) 25 - 60 Sedang (S) 55 - 120 Besar (B) 100 - 150 Gambar 3. Representasi I nput Gambar 4. Representasi output Metode Mamdani Gambar   5.   Representasi   Variabel Fuzzy   Sugeno output
Representasi   kurva input dinyatakan   dalam   bentuk persamaan matematis, sebagai berikut :
µT[ x ]= ( 1 ; x ≤ 0 1 ; 0 ≤ x ≤ 1.5 2.5 − x 1 ; 1.5 ≤ x ≤ 2.5 ) µSd [ x ] = ( 0 ; x < 1.5 x − 1.5 1 ; 1.5 ≤ x ≤ 2.5 2.5 − x 1 ; 2.5 ≤ x ≤ 3.5 )
µG [ x ] = ( 0 ; x < 1.5 x − 2.5 1 ; 2.5 ≤ x ≤ 3.5 1 ; 3.5 ≤ x ≤ 5 )
Representasi kurva output menggunakan metode mamdani dinyatakan   dalam   bentuk   persamaan   matematis,   sebagai berikut :
µSK[ x ]= ( 1 ; x ≤ 0 1 ; 0 ≤ x ≤ 25 30 − x 5 ; 25 ≤ x ≤ 30 ) µK [ x ] = ( 0 ;   x ≤ 25 a t a u   x ≥ 60 x − 25 5 ; 25 ≤ x ≤ 30 1 ; 30 ≤ x ≤ 55 50 − x 50 ; 55 ≤ x ≤ 60 )
µS[ x ]= ( 0 ;  x ≤ 55 a t a u   x ≥ 120 x − 55 5 ; 55 ≤ x ≤ 60 1 ; 30 ≤ x ≤ 100 100 − x 10 ; 100 ≤ x ≤ 120 ) µB [ x ]= ( 0 ;   x ≤ 100 a t a u   x ≥ 150 x − 100 10 ; 100 ≤ x ≤ 120 1 ; 120 ≤ x ≤ 150 )
2 . Rule Base Rule base atau FIS ( Fuzzy Inferense Engine ) merupakan sebuah   aturan   dasar   fuzzy   atau   sistem   yang   dapat melakukan penalaran dengan untuk menetapkan hubungan nilai keanggotaan input dan output [6], [8]. Secara umum FIS   menggunakan   penalasan   IF-THEN.   FIS   dengan menggunakan metode mamdani menggunakan fungsi min dengan cara mengambil nilai minimum aturan, seperti pada persamaan berikut :
μ A [ x ]= m i n ( μ A [ x i ] , μ k [ x i ])
dimana µA[x] merupakan fungsi keanggotaan solusi fuzzy sampai   aturan   ke-i   dan   µk[x]   adalah   nilai   keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i.
FIS dengan menggunakan metode sugeno menggunakan model   orde-nol   yang   secara   umum   menggunakan   model matematis dengan persamaan, sebagai berikut :
I F ( x 1 i s A 1 )∘ . .. ∘( x i i s A i ) T H E N z = p 1 * x 1 + .. . + p i * x i dimana A i adalah himpunan fuzzy ke- i sebagai anteseden, z adalah output dan p i adalah konstanta tegas ke- i.
Tabel  3. Rule base sistem fuzzy
Input ( x i ) output ( ɵ ) x 1 x 2 x 3 Terang Terang Terang Besar Terang Terang Sedang Besar Terang Terang Gelap Sedang Terang Sedang Terang Sedang Terang Sedang Sedang Kecil Terang Sedang Gelap Kecil Terang Gelap Terang Sangat kecil Terang Gelap Sedang Sangat kecil Terang Gelap Gelap Sangat kecil Sedang Terang Terang Sangat kecil Sedang Terang Sedang Sangat kecil Sedang Terang Gelap Sangat kecil Sedang Sedang Terang Sangat kecil Sedang Sedang Sedang Sangat kecil Sedang Sedang Gelap Sangat kecil Sedang Gelap Terang Sangat kecil Sedang Gelap Sedang Sangat kecil Sedang Gelap Gelap Sangat kecil Gelap Terang Terang Sangat kecil Gelap Terang Sedang Sangat kecil Gelap Terang Gelap Sangat kecil Gelap Sedang Terang Sangat kecil Gelap Sedang Sedang Sangat kecil Gelap Sedang Gelap Sangat kecil Gelap Gelap Terang Sangat kecil Gelap Gelap Sedang Sangat kecil Gelap Gelap Gelap Sangat kecil 3 . Defuzzifikasi
Defuzzifikasi atu penegasan memiliki input berupa suatu himpunan   fuzzy   yang   diperoleh   dari   komposisi   aturan- aturan   fuzzy.   Sedangkan, output yang   dihasilkan merupakan   suatu   bilangan   dominan   himpunan   fuzzy tersebut  [9].   Penegasan   yang   digunakan   menggunakan metode Centeroid dengan persamaan, sebagai berikut:
dimana z o adalah nilai output penegasan yang digunakan untuk menentukan pergerakan sudut ( ) servo. ɵ
B . Flowchart Sistem
Pada artikel ini alat kontrol pipet otomatis menggunakan logika fuzzy memerlukan tahapan keseluruhan, seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Flowchart Sistem
Dalam pembuatan kontrol pipet otomatis menggunakan metode   logika   fuzzy   mempunyai   diagram   alur   sistem sebagai acuan, seperti pada Gambar 6.
Gambar 6 merupakan flowchart sistem keseluruhan dari kontrol pipet otomatis menggunakan metode fuzzy. Input m erpakan   hasil   pembacaan   sensor   LDR   ( x i )   sebanyak   3- buah   yang   digunakan   untuk   membaca   intensitas   cahaya yang diterima oleh sensor dari LED yang melewati sampel, yaitu plasma darah.
Kemudian input diproses menggunakan metode logika fuzzy,   yaitu   metode   mamdani   dan   sugeno   sebagai perbandingan. Nilai dari input yang diterima menentukan nilai output yang digunakan untuk menentukan besar sudut servo   saaat   bergerak.   Semakin   besar   sudut   servo   maka semakin   banyak   cairan   sampel   yang   diambil   atau dikeluarkan oleh pipet.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Sensor
1. Kalibrasi Sensor
Pada   artikel   ini   sistem   kalibrasi   dilakukan   dengan membandingkan   hasil   pengukuran   sensor     LDR   dengan hasil ukur yang sudah di kalibrasi yaitu Lux-Meter untuk mendapatkan perbandingan nilai sensor yang akurat dalam satuan lumen (lm). Hasil pembacaan LDR berupa tegangan yang   berbeda-beda   sesuai   dengan   intensitas   cahaya   yang diujikan yang dibandingkan dengan hasil pembacaan dari Lux-Meter,   seperti   pada   Tabel   4.   Sehingga,   didapatkan suatu   persamaan   linear   hubungan   antara   tegangan   LDR dengan nilai intensitas cahaya dari Lux-Meter. Persamaan linear   tersebut   digunakan   untuk   mengkonversi   hasil pembacaan LDR dari tagangan (V) menjadi satuan lumen
(lm),   seperti   pada   Gambar   7.   Berdasarkan   Gambar   7 didapatkan suatu persamaan, sebagai berikut :
f ( x )=− 4.86 x + 4493.87
Tabel 4. Hasil Kalibrasi LDR ( x ) ADC Lux-Meter (lm) 4,44 910 254 4,39 898 234 3,41 697 853 3,27 671 928 2,64 541 2101 2,16 442 1949 1,94 398 2782 1.22 251 3450 0,31 134 3850 0,18 37 4220 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 f(x) = -4.86x + 4493.87 Hasil pengujian Kalibrasi ADC In te n si ta s C a h ay a (l m ) Gambar  7. Grafik Linier Kalibrasi
Tabel 5. Hasil Pengujian Akurasi Sensor LDR
x (lm) Lux-Meter (lm) error (%) 4193 4321 3 3974 3801 4 3653 3254 3,6 301 335 11.3 256 244 4.6 error rata-rata (%) 5.3
Tabel 6. Hasil Pengujian Nilai Presisi LDR ( x i ) x 1 (lm) x 2 (lm) x 3 (lm) 4190 2492 290 4057 2477 280 4223 2514 293 4156 2503 287 4186 2497 291
Tabel 7. Hasil Pengujian Fuzzy Mamdani Input (x) output ( ) ɵ Waktu (s) Jarak sampel (cm) x 1 x 2 x 3
0,8 1,9 4,68 39,20 29,0 2,7 0,94 2,48 4,78 63,97 28,2 2,2 1,22 3,73 4,80 64,99 28 2,16 2,05 4,42 4,77 86,80 27,9 1,8 3,05 3,50 4,83 128,79 26 0,9
Tabel 4 terlihat bahwa nilai ADC berbanding terbalik dengan nilai lumen, yaitu semakin besar nilai ADC maka semakin  kecil nilai lumen. Besar nilai lumen di pengaruhi oleh intensitas cahaya,  sehingga semakin  besar  intensitas cahaya maka nilai lumen juga besar. Intensitas cahaya juga berpengaruh   pada   nilai   ADC   pada   LDR.   Semakin   besar intensitas cahaya maka nilai resistansi pada LDR semakin meningkat sehingga tegangan pada LDR semakin besar.
2. Akurasi Sensor
Pada artikel ini, pengujian akurasi dilakukan sebanyak 5 kali percobaan dengan 5 sampel yang berbeda. Kemudian setiap sampel dibandingkan nilai lumen yang terbaca dari sensor   LDR   dan   nilai   lumen   pada   Lux-Meter.   Pengujian akurasi sensor digunakan untuk mengetahui perbandingan nilai pada sensor yang sudah di kalibrasi dan nilai   Lux meter sehingga bisa diketahui berapa persen nilai error pada LDR, seperti pada Tabel  5. Pada hasil pengujian akurasi sensor   dapat   dilihat   rata-rata   error   pada   5   pengujian menunjukan   nilai   error   dibawah   10%   sehingga   dapat disimpulkan akurasi sensor dikatakan akurat.

## 3. Presisi Sensor
Pengujian   presisi   sensor   bertujuan   untuk   mengetahui perubahan   nilai   lumen   pada   tiap   sensor.   Pengujian dilakukan terhadap 3-LDR (x i ) dengan besar intensitas yang berbeda   disetiap   sensor   yang   diuji   sebanyak   5   kali percobaan. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 6. Dari Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai lumen  yang di uji pada tiap   sensor   tidak   mengalami   perubahan   yang   besar   dan dapat disimpulkan sbahwa sensor pada alat presisi.
B. Pengujian Fuzzy
1. Metode Mamdani
Pada   pengujian   alat   dengan   metode   mamdani   dengan melakukan   pengujian   mengunakan   5   sampel   darah   yang sudah terpisah antara  sel darah merah dan plasma darah. Dimana   setiapn   sensor   dapat   membaca   tingkat   intensitas cahaya yang menembus sampel, sehingga, intensitas cahaya yang diterima sensor bisa berbeda. Kemudian nilai sensor digunakan sebagai input ( x ) pada metode mamdani yang menentukan output berupa   sudut   gerakan   servo.   Tabel   7 merupa   kan   hasil   pengujian   alat   dengan   menggunakan metode mamdani. Dari hasil pengujian alat dengan metode fuzzy mamdani yang dapat dilihat pada Tabel 7, diketahui
bahwa ketinggian sampel mempengaruhi pembacaan sensor terhadap cahaya yang terhalangi oleh sampel.
2. Metode Sugeno
Pada   pengujian   alat   dengan   metode   fuzzy   sugeno pengujian dilakukan dengan mengunakan 5 sampel  darah yang   sudah   terpisah   antara   sel   darah   merah   dan   plasma darah   dan   tiap   sensor   membaca   besar   intensitas   cahaya yang   menembus   sampel,   dan   intensitas   cahaya   yang diterima   sensor   bisa   berbeda.   Nilai   3   sensor   tersebut selanjutnya   digunakan   untuk   menentukan output berupa sudut dari  pergerakan servo. Hasil pengujian alat  dengan metode fuzzy sugeno bisa di lihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian Fuzzy Sugeno
Input (x i ) Output ( ) ɵ Waktu (S) Jarak (cm) x 1 x 2 x 3 0,84 1,97 4,71 43,58 28,8 2,6 0,95 2,46 4,77 64,99 28,3 2,16 1,45 3,75 4,82 64,99 28 2,16 2,03 4,48 4,84 84,99 27,6 1,75 3,12 3,68 4,85 126,40 27 0,9 .

## KESIMPULAN
Pada artikel ini yang telah dibahas tentang kontrol pipet otomatis berbasis fuzzy menggunakan sensor LDR untuk mengetahui   intensitas   cahaya   dari   sampel   sebagai input untuk   menentukan   gerakan   sudut   servo   sebagai output . Sehingga menghasilkan suatu sistem kontrol pipet otomatis yang   dapat   mengambil   atau   meneteskan   cairan   sesuai dengan yang parameter yang diinginkan.
Pada artikel ini menggunakan sensor LDR yang telah dikalibrasi dengan Lux-Meter untuk mendeteksi intensitas cahaya dalam satuan lumen memiliki tingkat error sebesar 5.3%. Sensor LDR digunakan untuk mengetahui perubahan intensitas cahaya yang diterima dari sampel berupa plasma darah. Artikel ini menggunakan dua jenis kontrol metode fuzzy,   yaitu   mamdani   dan   sugeno   yang   dibandingkan. Berdasarakan   percobaan   yang   telah   dilakukan   diketahui bahwa   nilai input yang   diuji   kan   memiliki   nilai   yang cenderung sama sehingga nilai output memiliki nilai yang cendeung   rsama.   Namun,   dalam   implementasi   kedua metode   tersebut   metode   sugeno   lebih   sederhana   secara matematis.

## SARAN
Hal-hal yang dapat disarankan untuk kegiatan penelitian berikutnya   yang   berhubungan   dengan   “Kontrol   Pipet Otomatis   Dalam   Pengambilan   sampel   Plasma   Dengan Metode Fuzzy” adalah perlu adanya penelitian lebih lanjut dengan alat yang sama tetapi dengan metode yang berbeda untuk   mengetahui   dengan   metode   berbeda   alat   menjadi lebih   baik   kinerjanya   atau     justru   sebaliknya   dan   dapat diketahui pula metode mana yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hdayatussalihin,   E.   Nurhayati,   and   E.   Suwandi, “Perbedaan Presisi Pemipetan Sampel Menggunakan Pipet   Sahli   Dan   Mikropipet   Pada   Pemeriksaan Hemoglobin   Metode   Cyanmethemoglobin,” J.   Lab. Khatulistiwa , vol. 2, no. 2, pp. 21–25, 2018.
[2] Mardiana and I. G. Rahayu, Pengantar Laboratorium Medik. 2017 .
[3] T.   W.   Sardjono,   G.   Ismanoe,   and   E.   Widjayanto, “Peran   Laboratorium   dalam   Diagnosis   dan Penatalaksanaan   Kasus-Kasus   Penyakit   Tropik   dan Infeksi,” J. Kedokt. Brawijaya , vol. XX, no. 1, pp. 19– 24, 2004.
[4] I.   Wahyudi,   H.   .   Muslim,   and   M.   Nazarudin, “Perbedaan   Jumlah   Trombosit   Dengan   Penggunaan Pipet   Tetes   dan   Mikropipet   dalam   Penambahan Antikoagulan,” J. ERGASTERIO , vol. 04, no. 01, pp. 41–47, 2017.
[5] J.   Nasir   and   J.   Suprianto,   “Analisis   Fuzzy   Logic Menentukan Pemilihan Motor Honda Dengan Metode Mamdani,” J. Edik Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 177–186, 2017.
[6] S. Komariyah, R. M. Yunus, and S. F. Rodiyansyah, “Metode   Logika   Fuzzy   Dalam   Sistem   Pengambilan Keputusan   Penerimaan   Beasiswa,” Semin.   Teknol. Majalengka2 , pp. 61–68, 2016.
[7] S.   Batubara,   “Analisis   Perbandingan   Metode   Fuzzy Mamdani   Dan   Fuzzy   Sugeno   Untuk   Penentuan Kualitas  Cor  Beton Instan,” It  J. Res.  Dev.  J. Res. Dev. , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2017.
[8] A.   H.   Agustin,   G.   .   Ghandhiadi,   and   T.   B.   Oka, “Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Untuk Menentukan Harga Jual Sepeda Motor Bekas,” E-Jurnal Mat. , vol. 5, no. 4, pp. 176–182, 2016.
[9] A.   G.   Salman,   “Pemodelan   Dasar   Sistem   Fuzzy,” School   of   Computer   Science   Universitas   BINUS . [Online].
Available:
https://socs.binus.ac.id/2012/03/02/pemodelan-dasar- sistem-fuzzy/. [Accessed: 04-Mar-2020].