## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani

## Suharni Bacin
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: suharni@gmail.com
Abstrak− Sistem pakar sebuah sistem yang berperan untuk membantu peran kerja dari seorang pakar dimana sistem dapat bekerja layaknya seorang pakar. Diabetes merupakan penyakit yang sangat sering dijumpai pada kalangan masyarakat, penyakit ini disebabkan oleh keturunan ataupun dari pola makan yang tidak sehat. Sistem pakar penyakit diabetes berguna untuk mendiagnosa seorang penyakit terkena  diabetes  atau  tidak,  dimana  diagnosa  dini  ini  berguna  untuk  memberikan  penanganan  ataupun  pencegahan  pada  penyakit tersebut.  Metode  inferensi  fuzzy  mamdani yang  digunakan untuk  mendiagnosa penyakit diabetes  pada  sistem pakar  menggunakan fungsi fuzzy pada proses diagnosanya.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Diabetes; Metode Inferensi Fuzzy Mamdani
Abstract− Expert system is  a  system that  has  a  role  to help  the work  role of  an  expert where  the system  can work  like  an  expert. Diabetes is a disease that is very often found in the community, this disease is caused by heredity or from an  unhealthy diet. The diabetes expert system is useful for diagnosing a disease with diabetes or not, where this early diagnosis is useful for providing treatment or  prevention  of  the  disease.  Mamdani  fuzzy  inference  method  which  is  used  to  diagnose  diabetes  in  expert  systems  using  fuzzy functions in the diagnosis process.
Keywords : Expert System; Diagnosis; Diabetes; Mamdani Fuzzy Inference Method

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  dikenal  di  Indonesia  dengan  istilah  penyakit  kencing  manis adalah kelainan  metabolik  yang  disebabkan  oleh banyak faktor, dengan simtoma berupa hiperglikemia kronis dan gangguan metabolisme karbohidrat, lemak dan protein. Diabetes adalah penyakit yang menjadi ancaman kematian dan memiliki dampak komplikasi terhadap penderitanya dalam biaya  pelayanan  kesehatan.  Penyakit  diabetes  perlu  didiagnosis  secara  dini  guna  menghindari  komplikasi  yang  dapat mengakibatkan biaya penanganan diabetes semakin mahal.
Sejalan  dengan  kemajuan  teknologi  yang  pesat,  diagnosis  penyakit  dapat  dilakukan  dengan  bantuan  komputer. Komputer dapat mendiagnosis penyakit melalui sistem pakar di mana sistem ini dapat membantu memberikan informasi klinis bagi penderita penyakit. Sistem pakar merupakan suatu sistem terkomputerisasi yang menggunakan pengetahuan bidang  tertentu  untuk  mencapai  solusi  suatu  masalah  dari  bidang  tersebut. Sistem  pakar  dalam  memecahkan  masalah menggunakan proses yang serupa dengan metode yang digunakan seorang pakar. Solusi yang diberikan sistem pakar pada dasarnya sama seperti yang disimpulkan oleh seorang pakar.
Metode yang digunakan adalah metode Inferensi Fuzzy Mamdani yaitu metode yang sering juga dikenal dengan metode MAX-MIN atau MAX-PRODUCT. Metode ini digunakan dalam analisis penentuan jumlah produksi. Penentuan jumlah  produksi  dengan  menggunakan  logika  Fuzzy  dianggap  mampu  untuk  memetaskan  suatu  input  kedalam  suatu output  tanpa  mengabaikan  factor-faktor  yang  ada.  Metode  ini  diyakini  dapat  sangat  fleksibel  dan  memiliki  toleransi terhadap data-data yang ada.
Penelitian yang dilakukan dalam skripsi ini adalah membuat aplikasi sistem pakar untuk diagnosa diabetes  dengan menggunakan  metode  inferensi  fuzzy  Mamdani,  sehingga  dalam  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman- pengalaman pakar dibidang medis yang berhubungan dengan diagnosa penyakit diabetes dapat dilakukan secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan terlebih dahulu.
Inferensi fuzzy Mamdani merupakan kerangka kerja linguistik, dengan inferensi fuzzy ini proses berfikir manusia dapat  dimodelkan.  Inferensi  fuzzy  Mamdani  telah  digunakan  secara  luas  untuk  menangkap  pengetahuan  para  pakar, sehingga  memungkinkan  penggunaan  inferensi  fuzzy  Mamdani  untuk  menggambarkan  keahlian  pakar  secara  lebih intuitif, yang lebih mirip pakar dalam mengambil keputusan.
Berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Muchammad Abrori dengan judul Aplikasi logika Fuzzy Mamdani dalam pengambilan  keputusan  penentuan  jumlah  produksi  menyimpulkan  bahwa  “Penentuan  jumlah  produksi,  jika  hanya menggunakan dua variable sebagai input datanya[1]” dan penelitian Oleh Ahmad Kamsyakawani dengan judul Aplikasi system pakar untuk  diagnose penyakit Hipertiroid 1dengan metode Inferensi Fuzzy Mamdani menyimpulkan bahwa “ Tingkat keberhasilan system ditentukan berdasarkan ketepatan diagnosa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  bisa meniru  keahlian  seorang  pakar.  Sistem  ini  bekerja  untuk  menyimpan pengetahuan manusia ke komputer yang menggabungkan dasar pengetahuan ( knowledge base ) dengan sistem inference sebagai pengganti fungsi seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah[2], [3].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi

## 2.2 Diabetes
Diabetes  mellitus  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  tingginya  kadar  gula  dalam  darah  akibat  gangguan  sekresi insulin. Diabetes mellitus di sebut juga penyakit kencing manis.  Dalam kamus besar bahasa Indonesia, definisi kencing manis adalah penyakit yang menyebabkan air kencing  yang di  produksi  bercampur zat  gula. Adanya kadar  gula yang tinggi dalam air kencing dapat menjadi tanda-tanda gejala awal penyakit Diabetes melitus.

## 2.3 Metode Mamdani
Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk memperoleh output[4]–[7], diperlukan 4 tahapan yaitu :
1. Pembentukan himpunan fuzzy; pada metoda mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi impliksi (aturan); pada metode mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah MIN
3. Komponen aturan;
Pada tahapan ini sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu : max, additive dan probabilistik OR. Pada  metode  max,  solusi  himpunan  fuzzy  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  aturan,  kemudian menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah  fuzzy,  dan  mengaplikasikanya  ke  output  dengan  menggunakan operator OR (union). Secara umum dapat ditulis µ df (xi) max (µ df (x i ,) µ kf (x i ))  .....................................................................................................  (1) 4.   Penegasan (defuzzyfikasi)
Input  dari  proses  defuzzyfikasi  adalah  suatu  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan  fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Jika diberikan suatu  himpunan  fuzzy  dalam  range  tertentu,  maka  harus  dapat  di  ambil  suatu  nilai  crisp  tertentu  sebagai  output. Defuzzyfikasi pada metode mamdani untuk semesta diskrit menggunakan persamaan. z = ∑ z j µ(z j )/∑ µ(z j )  .................................................................................................................  (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  berguna  untuk  mengetahui  kebutuhan  perangkat  lunak  dalam  sistem  pakar  yang  dibangun.  Dalam  tahap  ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan yang diperlukan oleh sistem pakar. Sehingga pada akhirnya didapatkan  hasil  analisa  berupa  sebuah  sistem  yang  strukturnya  dapat  didefenisikan  dengan  baik  dan  jelas.  Penderita penyakit diabetes meningkat disebabkan keterlambatan dalam mendiagnosa penyakit ini dan juga disebabkan karena gaya hidup  yang tidak sehat. Mendiagnosa penyakit diabetes dengan menggunakan fuzzy mamdani  digunakan untuk  orang awam dapat melakukan diagnosa secara dini dan dapat segera melakukan pengobatan.
Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max-Min.Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:
1. Pembentukan  himpunan  fuzzy.  Pada  proses  fuzzifikasi  langkah  yang  pertama  adalah  menentukan  Variabel fuzzy  dan  himpunan  fuzzynya.  Kemudian  tentukan  derajat  keanggotaan  antara  data  masukan  fuzzy  dengan himpunan  fuzzy  yang  telah  didefenisikan  untuk  setiap  variabel  masukan  sistem  dari  setiap  aturan  fuzzy.  Pada metode mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi pada metode mamdani. Fungsi implikasi yang digunakan adalah min. Hasil implikasi fuzzy dari setiap aturan ini kemudian digabungkan untuk menghasilkan keluaran inferensi fuzzy.
3. Komposisi Aturan (rule). Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu: max, additive dan probabilistik OR.
4. Penegasan    (defuzzy).   Input    dari    proses    defuzzifikasi    adalah    suatu    himpunan   fuzzy    yang  diperoleh    dari komposisi  aturan-aturan  fuzzy,  sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain himpunan fuzzy tersebut.
Adapun gejala-gejala penyakit diabetes dapat dilihat dari table dibawah ini:
Tabel 1. Gejala Penyakit Diabetes
K Gejala Penyakit Diabetes K1 Lemas K2 Kesemutan K3 Gangguan Penglihatan K4 Bibir dan Kulit Kering K5 Berat Badan Turun K6 Sering Buang Air Kecil K7 Gampang Haus

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
K Gejala Penyakit Diabetes
K8 Cepat Lapar
Table  gejala  diatas  hasil    pengambilan  data  dari  dokter  yang  menangani  kasus  penyakit  Diabetes.  Adapun pertanyaan yang sering diajukan oleh dokter kepada pasien dapat di lihat pada table dibawah ini :
Tabel 2. Pertanyaan Pertanyaan Jawaban Apakah nafsu makan anda meningkat ? Ya/tidak Apakah anda sering buang air kecil berlebihan ? Ya/tidak Apakah penglihatan anda terganggu ? Ya/tidak Apakah anda sering merasa kesemutan ? Ya/tidak Apakah anda sering merasakan kantuk berlebihan ? Ya/tidak
Tabel diatas adalah table pertanyaan yang sering diajukan dokter kepada pasien untuk mengetahui gejala penyakit diabetes. Dari table diatas maka dapat digambarkan untuk bobot variabel dengan kriteria Fuzzy :
Table 3. Nilai bobot pertanyaan Ya 20 % Tidak 0 %
Metode  Mamdani  dalam  prosesnya  memerlukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  pada  proses perankingan.  Kriteria  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  bagian  Pemilihan  lokasi  pemasangan  iklan  seperti  yang ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4. Variabel Bobot Nama Variabel Bobot Fuzzy Glukosa plasma 2 jam Sangat rendah (SR) Rendah (R) Sedang (S) Tengah (T1)
Tinggi (T2) Sangat tinggi (ST)
Tekanan darah diastolic Sangat rendah (SR) Rendah (R) Sedang (S) Tengah (T1)
Tinggi (T2) Sangat tinggi (ST)
Indeks masa tubuh
Sangat rendah (SR)
Rendah (R) Sedang (S)
Tengah (T1) Tinggi (T2) Sangat tinggi (ST)
Riwayat diabetes
Sangat rendah (SR)
Rendah (R) Sedang (S) Tengah (T1)
Tinggi (T2)
Sangat tinggi (ST) Tabel 5. Bobot Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Rendah (SR) 0 Rendah (R) 0.20-0,39 Sedang (S) 0.40-0,59 Tengah (T1) 0.60-0,79 Tinggi (T2) 0.80-0,99 Sangat Tinggi (ST) 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
Dari tabel 5 maka di dapatkan nilai-nilai semesta yang di letakkan pada tabel 3.6 Data yang diperoleh akan diolah menggunakan pendekatan fuzzy mamdani. Adapun variabel himpunan fuzzy pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 6. di bawah ini.
Tabel 6. Variabel Kriteria Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input Glukosa plasma 2 jam [7,26] Tekanan darah [49,101] Indeks masa tubuh [0,60] Riwayat diabetes [43,83] Output Hasil skor
Berdasarkan  variabel  pada  tabel  6,  maka  disusun  domain  himpunan  fuzzy.  Dari  domain  tersebut,  selanjutnya ditentukan fungsi keanggotaan masing masing variabel seperti terlihat pada tabel 7. Berikut adalah perancangan himpunan fuzzy menggunakan kriteria penilaian :
Tabel 7. Tabel himpunan fuzzy Variabel Himpunan Domain Fungsi Keanggotaan Parameter Glukosa plasma 2 jam Fase 1 [0,12] Bahu Kiri [0;6;12] Fase 2 [6,24] Segitiga [6;12;24] Fase 3 [12,36] Segitiga [12;24;36] Fase 4 [24,48] Segitiga [24;36;48] Fase 5 [36,60] Bahu Kanan [36;48;60] Tekanan darah Rendah [0;75] Bahu Kiri [0;49;75] Sedang [49;101] Segitiga [49;75;101] Tinggi [75;124] Bahu Kanan [75;101;124] Indeks masa tubuh Ringan [0;13] Bahu Kiri [0;7;13] Biasa [7;19] Segitiga [7;13;19] Berat [13;25] Bahu Kanan [13;19;25] Riwayat diabetes Buruk [0;49] Bahu Kiri [0;43;49] Kurang [43;53] Segitiga [43;49;53] Normal [49;70] Segitiga [49;53;70] Baik [53;82] Segitiga [53;70;82] Sangat Baik [70;124] Bahu Kiri [70;82;124]

## 3.1.1 Penerapan Metode Mamdani
Himpunan fuzzy tersebut meliputi variabel Unsur Strategis, Jumlah Penduduk dan Letak Lokasi sebagai input, dan nilai sebagai output. Berikut adalah contoh penerapan logika fuzzy mamdani dalam menghitung nilai dan menentukan status penyakit.
Langkah 1. Menentukan Himpunan Fuzzy
Variabel  glukosa  plasma  2  jam  telah  didefinisikan  pada  tiga  himpuan  fuzzy,  yaitu:  RINGAN,  NORMAL,  dan BERAT. Setiap himpunan fuzzy memiliki interval keanggotaan, yakni seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Himpunan Fuzzy
Unsur glukosa plasma 2 jam termasuk kedalam himpunan fuzzy dengan tingkat keanggotaan sesuai fungsi berikut:
19 , 1 19 13 6 / 13 13 , 0 ] [    −  =
x x x x X Berat 
Sehingga diperoleh : = ] 19 [ Ringan  0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
0 ] [ = X Biasa  = ] [ X Berat  1 6 13 19 = −
Yang berarti bahwa, unsur orang tersebut dikatakan berat dengan tingkat keanggotaan 80%. Untuk variabel indeks masa tubuh didefinisikan pada tiga himpuanan fuzzy, yaitu: rendah, sedang, dan tinggi. Setiap himpuanan fuzzy memiliki interval keanggotaan, yakni seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Himpunan Indeks Masa Tubuh
Indeks masa tubuh termasuk ke dalam himpunan fuzzy Sedang dan Tinggi, dengan tingkat keanggotaan sesuai fungsi berikut:
75 , 0 75 49 26 / 75 49 , 1 ] [    −  = x x x x X RENDAH  101 75 , 26 / 101 75 49 26 / 49 49 , 0 ] [   −   −  = x x x x x X SEDANG  101 , 1 101 75 26 / 75 75 , 0 ] [    −  = x x x X TINGGI 
Sehingga diperoleh :
0 ] [ = X RENDAH  30 . 0 26 93 101 ] [ = − = X SEDANG  54 . 0 26 75 93 ] [ = − = X TINGGI 
Yang berarti bahwa, indeks masa tubuh tersebut dapat dikatakan sedang dengan tingkat keanggotaan 60%. Indeks masa tubuh tersebut juga dapat dikatakan tinggi dengan tingkat keanggotaan 80%.
Langkah 2. Aplikasi Fungsi Implikasi
Fungsi  implikasi  yang  digunakan  dalam  proses  ini  adalah  fungsi  MIN,  yaitu  dengan  mengambil  tingkat keanggotaan yang minimum dari variabel input sebagai outputnya. Berdasarkan aturan-aturan yang sesuai dengan kondisi tersebut, maka diperoleh :
Jika Unsur glukosa plasma 2 jam berat dan indeks masa tubuh sedang maka status lebih.
1 predikat −  = G tubuhSEDAN indeksmasa saBERAT Unsurgluko    = min ( ( ) ( ) ( ) 30 . 0 , 1 G tubuhSEDAN indeksmasa saBERAT Unsurgluko   = min (1,0.30) = 0.30
Jika unsur glukosa plasma 2 jam berat dan indeks masa tubuh tinggi maka status normal.
2 predikat −  = I tubuhTINGG indeksmasa saBERAT Unsurgluko 
  = min ( ( ) ( ) ( ) 54 . 0 , 1 TINNGGI smasatubuh Letakindek saBERAT Unsurgluko  
= min (1,0.54) = 0.54 Langkah 3. Komposisi Aturan
Komposisi  aturan  menggunakan  fungsi  MAX,  komposisi  aturan  merupakan  kesimpulan  secara  keseluruhan dengan  mengambil  tingkat  keanggotaan  maksimum  dari  tiap  konsekuen  aplikasi  fungsi  implikasi  dan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
menggabungkan dari  semua kesimpulan masing  –  masing  aturan, sehingga didapat  daerah solusi  fuzzy  sebagai berikut:
( ) ( )   x x maks NilaiBuruk g NilaiKuran sf    , = =   54 . 0 , 30 . 0 maks Titik potong antara aturan-1 dan aturan-2 adalah ketika ( ) ( ) x x NilaBuruk g NilaiKuran   = , yaitu : 97 . 42 3 0 43 3 0 43 =  =  = x . - x . -x Ketika nilai 30 . 0 ) ( = X μNilaiBuruk , maka dapat ditentukan nilai x sebagai berikut:
46 . 42 54 0 43 54 . 0 3 4 =  =  = x . - x -x
Sehingga didapat fungsi keanggotaan daerah solusi sebagai berikut:
               = 5 18 18 5 18 18 5 16 5 0 5 16 33 16 17 33 16 13 67 0 . x -x . x . ; . . x . -x; . x ; . μ Nilai

## Langkah 4. Defuzzyfikasi
Langkah terakhir dalam proses ini adalah defuzzifikasi atau disebut juga tahap penegasan, yaitu untuk mengubah himpunan  fuzzy  menjadi  bilangan  real.  Input  dari  proses  penegasan  ini  adalah  suatu  himpunan  fuzzy  yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Defuzzyfikasi yang digunakan dalam menentukan nilai adalah dengan metode centroid. Berikut adalah perhitungan defuzzyfikasi dengan metode centroid:
 4 . 15 205 . 3 52 . 49 18 5 . 18 2 2 1 5 . 18 5 . 16 18 ] 5 . 0 33 . 16 5 . 16 2 2 1 17 13 33 . 16 67 . 0 18 5 . 18 3 3 1 2 2 5 . 18 5 . 16 18 2 2 5 . 0 33 . 16 5 . 16 3 3 1 2 2 17 13 33 . 16 2 2 67 . 0 16 13 5 . 16 16 5 . 17 5 . 16 5 . 18 5 . 17 ) 5 . 18 ( 5 . 0 ) 17 ( ) 67 . 0 ( 5 . 18 5 . 17 dx ) 5 . 18 ( 16 13 5 . 16 16 5 . 17 5 . 16 5 . 0 ) 17 ( ) 67 . 0 ( = =          − + +          − +          +          +          +   = − + + − + − + + − + =         x x x x x x x x x x x x dx x dx x x dx x x dx x dx x x xdx X
Nilai 15.4 termasuk ke dalam kategori buruk, sehingga berdasarkan perhitungan tersebut status indeks masa tubuh adalah buruk.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  berjudul  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Metode  Inferensi Fuzzy Mamdani, maka kesimpulan yang diperoleh  Penyakit Diabetes dapat diketahui Menggunakan Sistem pakar dengan menggunakan  VB  dan  metode  Inferensi  Fuzzy  Mamdani..  Di  dalam  menggunakan  Metode Inferensi  Fuzzy  Mamdani harus disertai Gejalan dan Pertanyaan, maka dapat hasil dari nilai Diabetes. Sistem Pakar mendiagnosa penyakit Diabetes Menggunakan  Metode  Inferensi  Fuzzy  Mamdani  dibangun  menggunakan  Microsoft  Visual  Studio  2008  yang menghasilkan nilai diabetes berdasarkan gejala dan pertanyaan dari sistem. Sistem yang dibangun membantu memberikan data sebagai bahan pertimbangan bersifat akurat dan lebih efesien.

## REFERENCES
[1] M. Mamdani, P. J. Produksi, and P. Keputusan, “APLIKASI LOGIKA FUZZY METODE MAMDANI,” vol. XI, no. 2, pp. 91–99, 2015.
[2] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta, 2005.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
[3] P. S. Ramadhan, Mengenal Metode Sistem Pakar , 1st ed. Medan: Penerbit Uwais, 2018.
[4] D. A and M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta, 2006.
[5] T. Sutojo, E. Mulyanto, and V. Suhartono, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi, 2011.
[6] M. Mesran et al. , “Expert system for disease risk based on lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, 2018.
[7] M. A. Salman, “A Comparion of Mamdani and Sugeno Inference Systems For a Satellite Image Classification. Anbar Journal for Engineering Sciences.,” 2010.