## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470

## Penerapan Fuzzy Logic Untuk Menentukan Indeks Massa Tubuh (IMT) Berbasis Internet of Things (IoT)
Ardi Apriansyah * , Ahmad Fauzi, Sutan Faisal
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1* if19.ardiapriansyah@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 afauzi@ubpkarawang.ac.id, 3 sutan.faisal@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if19.ardiapriansyah@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Indeks Massa Tubuh (IMT) seseorang dapat diketahui dengan menggunakan parameter berat badan dan tinggi badan. Pada pengukuran manual, untuk menentukan IMT harus dilakukan pengukuran berat badan dan tinggi badan kemudian dihitung hasil  IMT,  sehingga  dirasa  masih  membutuhkan  tenaga  dan  kurang  efektif.  Kemudian  dibuat  alat  untuk  menentukan  IMT menggunakan metode Fuzzy Logic dengan mengukur berat badan dan tinggi badan dalam satu langkah. Metode Fuzzy Logic ini digunakan untuk menentukan status dari keanggotaan berat badan dan tinggi badan. Himpunan Fuzzy berat badan dan tinggi badan yang telah disesauikan dengan batas ambang di Indonesia, diantaranya berat badan 35-55 status ringan, 44-66 status normal,  54-80  status  berat,  dan  tinggi  badan  145-165  status  rendah,  149-176  status  normal,  159-190  status  tinggi.    Hasil pengujian Sofware telah berhasil menampilkan hasil dari kedua sensor yaitu, berat badan 69.43 Kg dengan status Fuzzi berat dan tinggi badan 161 Cm dengan staus Fuzzi normal. Hasil dari pengukuran kedua sensor tersebuat juga akan tersimpan pada Database  kemudian  ditampilkan  pada  sebuah  web  yang  berisi  informasi  History  untuk  mengetahui  kapan  terakhir  kali menimbang tubuh. Kemudian hasil pengujian pada Hardware LCD telah dapat menampilkan berat badan seseorang dengan berat 53 Kg dan tinggi badan 171 Cm. Setelah dilakukannya pengujian, timbangan ini telah bisa menentukan hasil IMT tubuh seseorang serta kedua sensor yang terdapat pada timbangan telah bisa menentukan berat badan dan tinggi badan seseorang.
Kata Kunci: Berat Badan; Tinggi Badan; Indeks Massa Tubuh (IMT); Fuzzy Logic
Abstract− A person's Body Mass Index (BMI) can be determined using the parameters of body weight and height. In manual measurements, to determine BMI, measurements of body weight and height must be carried out and then the BMI results are calculated, so it is felt that it still requires effort and is less effective. Then a tool is made to determine BMI using the Fuzzy Logic method by measuring body weight and height in one step. This Fuzzy Logic method is used to determine the membership status of weight and height. Fuzzy set of weight and height that has been adjusted to the threshold in Indonesia, including weight 35-55 low status, 44-66 normal status, 54-80 heavy status, and height 145-165 low status, 149-176 status normal, 159- 190 high status. Software testing results have successfully displayed the results of both sensors, namely, body weight 69.43 Kg with Fuzzi weight status and 161 cm height with normal Fuzzi status. The results of the measurements of the two sensors will also be stored in a database and then displayed on a web containing historical information to find out when the body was last weighed. Then the test results on the LCD Hardware have been able to display a person's weight with a weight of 53 Kg and a height of 171 cm. After testing, these scales have been able to determine the results of a person's body BMI and the two sensors on the scales have been able to determine a person's weight and height.
Keywords : Body Weight; Body Height; Body Mass Index (BMI); Fuzzy Logic

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini [1], banyak manfaat yang sangat berguna bagi orang-orang dalam melakukan tugas rutin mereka, dampak dari kemajuan teknologi tersebut banyak inovasi untuk membuat sebuah sistem otomatisasi untuk mengurangi error dari faktor manusia (Human Error) [2]. Indeks Massa Tubuh (IMT) adalah alat ukur atau skrining yang digunakan untuk mengetahui komposisi tubuh IMT seseorang berdasarkan berat  dan tinggi  badannya [3], yang kemudian dihitung  dengan menggunakan metode tersebut  [4]. Obesitas  cenderung  mendominasi  IMT  individu  yang  berusia  lebih  dari  18  tahun  [5].  Terdapat  11,7%  kasus obesitas atau kelebihan berat badan pada kelompok usia dewasa [6], dan 10% kasus kelebihan berat badan [7].
Menurut  statistik  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  prevalensi  obesitas  di  kalangan  wanita adalah 26,9% [8] lebih tinggi daripada pria, yaitu 16,3% [9]. Namun, perbedaan IMT mungkin timbul tergantung pada  usia  dan  jenis  kelamin  [10].  Berat  badan  merupakan  salah  satu  tanda  kesehatan  tubuh,  pada  tahun  2014 Organisasi Kesehatan Dunia melaporkan bahwa sekitar 1,9 miliar orang di seluruh dunia kelebihan berat badan atau obesitas. Banyak faktor dari hal tersebut yang bisa memberikan efek kesehatan negatif termasuk peningkatan kemungkinan masalah dari penyakit jantung, diabetes, tekanan darah tinggi, dan kolesterol [11]. Umumnya, berat dan tinggi badan seseorang ditentukan dengan menggunakan metode dan alat pengukur yang berbeda, serta untuk menghitung IMT juga masih dilakukan dengan cara melakukan perhitungan manual.
Pada penelitian sebelumnya telah dibuat alat untuk menentukan kondisi tubuh menggunakan metode Fuzzy Logic.  Banyak  yang  telah  mengusulkan  untuk  menentukan  kondisi  tubuh  atau  IMT  dengan  berbagai metode/algoritma  lainnya  seperti  K-Means  Clustering,  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Decision  Tree  C4.5  dan sebagainya [12] [13] [14] . Namun, sistem dalam penelitian terdahulu belum dapat menentukan status bagaimana seseorang memiliki tubuh yang ideal [15]. Penerapan Fuzzy Logic juga dipakai pada alat bantu buta warna dengan tigkat akurasi 100% [16], robot pemadam api dengan metode Fuzzy mendapat akurasi 92.63% [17], fuzzy logic untuk  prediksi  persediaan  bahan  baku  dengan  akurasi  96%  [18],  sistem  pakar  untuk  menentukan  kecerdasan menggunakan Fuzzy Logic memiliki akurasi 56,2% [19].  Penelitian ini akan menambahkan rekomendasi kepada seseorang untuk mencapai IMT yang normal atau ideal, serta pencatatan kapan terakhir kali seseorang menimbang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470
Submitted: 04/01/2023 ; Accepted: 19/01/2023 ; Published: 28/01/2023
tubuh. Berbagai metode yang telah digunakan pada penelitian terkait, metode Fizzy Logic menjadi pilihan dalam penelitian ini untuk menentukan hasil keputusan IMT, karena manfaat teknik fuzzy adalah lebih intuitif dan mudah dipahami [20].
Berdasarkan  fenomena  yang  telah  disampaikan  diatas,  penulis  berinisiatif  membuat  sebuah  alat  untuk menentukan kondisi tubuh ideal/IMT. Alat untuk menentukan IMT ini nantinya akan dirancang dalam satu alat ukur  yang  memanfaatkan  sensor  untuk  melakukan  pengukuran.  Sensor  yang  akan  digunakan  yaitu  sensor Ultrasonik dan sensror Load Cell. Sensor Ultrasonik diletakkan diatas dengan jarak tertentu yang berfungsi untuk mengukur tinggi badan, sedangkan sensor berat badan (Load Cell) diletakkan dibawah pada sebuah papan yang terbuat  dari  kaca  sehingga  nantinya  sensor  akan  berfungsi  ketika  kaca  tersebut  mendapatkan  beban  diatasnya. Dengan adanya alat untuk menentukan IMT ini, diharapkan dapat mempermudah dalam menentukan kondisi tubuh pada seseorang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini akan merancang timbangan potensi berat  dan tinggi badan untuk menentukan hasil IMT berbasis Internet  Of  Things  (IoT),  karena  dengan  IoT  hasil  dari  output  yang  dihasilkan  sistem  akan  tersimpan  kedalam internet. Penentuan Indeks Massa Tubuh (IMT) diperoleh dengan menghitung hubungan antara massa atau berat tubuh dan tinggi badan, massa tubuh akan dinilai menggunakan sensor LoadCell yang akan berfungsi jika beban diterapkan ke sensor, sementara tinggi badan akan diukur menggunakan sensor Ultrasonik yang akan bekerja jika sensor tersebut terdapat objek di depannya. Hasil pengukuran dari kedua sensor tersebut nantinya akan diproses dalam  sebuah  Mikrokontroler  dengan  metode  Fuzzy  Logic  untuk  menghasilkan  sebuat  status  IMT  pada  tubuh seseorang.  Metode  penelitian  dan  pengembangan dalam  pembuatan  alat  ukur  untuk  menentukan  Indeks  Massa Tubuh (IMT) ini dibutuhkan langkah-langkah seperti pada diagram penelitian, yang ditunjukan pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Diagram Penelitian
Struktur metode penelitian pada Gambar 1 yaitu bahan-bahan yang digunakan dalam penelitian disebutkan di bawah ini:
a. Analisis  Kebutuhan,  pada  tahap  ini  dikumpulkan semua  kebutuhan  elektronik  untuk  penelitian  selanjutnya, antara lain Mikrokontroler ESP8266, Sensor Load Cell, Sensor Ultrasonic, dan Liquid Crystal Display (LCD).
b. Perancangan, langkah ini terdiri dari  pembuatan peralatan yang digunakan untuk  membuat timbangan berat badan dan alat pengukur tinggi badan. Sensor Load Cell untuk timbangan berat dihubungkan ke mikroprosesor ESP8266, diikuti oleh sensor Ultrasonic untuk mengukur ketinggian, yang juga terhubung ke ESP8266, dan untuk sebuah output dari hasil pengukuran kedua sensor akan ditampilkan ke sebuah Liquid Crystal Display (LCD).
c. Implementasi  Fuzzy  Logic,  pada  tahap  ini  dilakukan  pengimplementasian  Fuzzy  ke  dalam  sebuah program untuk  menentukan  status  Indeks  Massa  Tubuh  pada  seseorang,  pengimplementasian  Fuzzy  Ligic  ini  akan dijadikan  5  golongan  Fuzzy  diantaranya  normal,  kurus  tingkat  ringan,  kurus  tingkat  berat,  gemuk  tingkat ringan, dan gemuk tingkat berat.
d. Tahap pengujian dilakukan untuk melihat apakah sistem yang dibuat berjalan atau tidak, dan seberapa akurat sistem menentukan status Indek Massa Tubuh seseorang.

## 2.2 Rancangan Alat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470
Submitted: 04/01/2023 ; Accepted: 19/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Gambar 2 menunjukan bahwa penelitian yang dibuat ini memaki dua sensor yaitu Sensor ultrasonik dan sensor load cell. Sensor Load Cell ditempatkan di bawah kegunaannya untuk mendeteksi berat badan, sensor Load Cell ini  akan berfungsi setelah dimuat. Sementara itu, sensor Ultrasonik akan dipasang pada sebuah tiang yang akan digunakan untuk mengukur tinggi badan seseorang. Jika ada benda di depan sensor ultrasonik, maka akan memancarkan  gelombang  ultrasonik  menuju  suatu  target,  yang  kemudian  akan  dipantulkan  kembali  ke  sensor. Sensor  kemudian  akan  menentukan  perbedaan  waktu  antara  saat  gelombang  disampaikan  dan  saat  diterima. NodeMCU/duty  ESP8266  adalah  untuk  mengevaluasi  input  data  dari  sensor  Load  Cell  dan  sensor  Ultrasonic. ESP8266  akan  menggunakan  pendekatan  Logika  Fuzzy  untuk  menghitung  Indeks  Massa  Tubuh,  dan  hasil keluarannya akan disajikan pada LCD.
Tahap  selanjutnya  adalah  penggabungan  dari  setiap  rangkaian  pengendali.  Rangkaian  ini  nantinya akan menunjukan  hubungan  dari  masing-masing  komponen  dalam  modul  yang  dibuat  dalam  penelitian.  Rangkaian pengendali dari setiap modul ditunjukan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Sistem Pengawatan Modul
Hasil pengawatan alat-alat sesuai kebutuhan perancangan alat. Setiap alat elektronik memiliki fungsi untuk mendapatkan  nilai  yang  menunjang  sistem  untuk  menghasilkan  IMT.  Demikian  berbagai  alat  elektronik diantaranya :
a. Sensor LoadCell
Load  Cell  adalah  sensor  yang  dimaksudkan  untuk  mendeteksi  tekanan  atau  berat  suatu  beban,  yang  sering digunakan untuk mengubah tekanan atau beban menjadi variasi tegangan.
b. Modul HX711
HX711 merupakan modul yang bisa digunakan dalam merangkai sebuah timbangan digital, modul HX711 ini berfungsi sebagai perangkat keras untuk mengkonversi sinyal analog yang diberi oleh Load Cell menjadi sinyal digital.  Dasar  pengoperasian  modul  HX711  adalah  mengubah  perubahan  resistansi  yang  terdeteksi  menjadi nilai tegangan, yang kemudian dikirim ke NodeMCU/ESP8266.
c. ESP8266
ESP8266  merupakan  modul  WIFI  yang  biasa  digunakan  untuk  aplikasi  Internet  of  Things  (IoT),  juga mengontrol  aktuator  dan  dapat  membaca  sensor.  Memori  IC  ESP8266  memiliki  MQTT  atau  Webserver terintegrasi  yang  berfungsi  sebagai  sistem  kontrol.  ESP8266  membutuhkan  tegangan  operasi  normal  3.3V untuk  beroperasi. Tidak identik  dengan mikrokontroler AVR dan Arduino dengan tegangan 5V. Semua pin ESP8266  tidak  toleran  input  5V,  karenanya  konverter  diperlukan  untuk  komunikasi  UART  dengan  sistem bertenaga 5V. Namun, tipe NodeMCU ESP8266 masih dapat dihubungkan ke 5V melalui konektor MicroUSB atau Vin pada board.
d. Sensor Ultrasonik
Sensor ultrasonik atau gelombang suara ultrasonik mentransfer energi listrik menjadi energi mekanik. Sensor ini  terdiri  dari  banyak  pemancar  ultrasonik,  juga  dikenal  sebagai  pemancar,  dan  penerima  ultrasonik,  juga dikenal  sebagai  penerima.  Selain  itu,  peralatan  ini  memantau  gelombang  ultrasonik.  Gelombang  ultrasonik adalah  gelombang  mekanik  tahan  lama  dengan  frekuensi  biasanya  melebihi  20  Khz.  Gelombang  ultrasonik dapat  melewati padatan, cairan, dan gas. Pada sensor ultrasonik, gelombang akan diaktifkan pada frekuensi tertentu  menggunakan  mekanisme  piezoelektrik.  Ketika  sebuah  osilator  terpasang  pada  item,  bahan piezoelektrik ini akan menghasilkan gelombang ultrasonik pada 40kHz. Sensor yang dimaksud memancarkan gelombang ultrasonik menuju sasaran, dan ketika gelombang mengenai permukaan objek, gelombang tersebut dipantulkan kembali ke sensor. Sensor kemudian menghitung selisih waktu antara saat gelombang disampaikan dan saat diterima.
e. Liquid Crystal Display (LCD)
LCD adalah suatu jenis media tampil yang menggunakan kristal cair sebagai penampil utama. LCD ini dapat menampilkan  karakter  dengan  menggunakan  library  yang  bernama  LiquidCrystal.  Liquid  Crystal  Display (LCD) memiliki modul I2C yang bertindak sebagai protokol komunikasi serial dua arah yang menggunakan dua saluran khusus untuk transmisi dan penerimaan data. Saluran SDA (Serial Data) dan SCL (Serial Clock) mengangkut data antara I2C dan pengontrol sebagai bagian dari teknologi I2C.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470
Gambar 4. Desain Alat
Perancangan dari sistem dan komponen pada penelitian ini membutuhkan suatu gambaran desain dari alat untuk menentukan IMT berbasis Internet of Things (IoT), maka dapat dilihat pada Gambar 4 diatas menunjukan bahwa  desain  tersebut  merupakan  pengembangan  yang  akan  dibuat.  Perancangan  software  dari  sistem  dalam penelitian ini mengikuti sebuah flowchart yang akan membantu mengelola alur kerja dari sebuah proses dengan bantuan simbol-simbol flowchart yang dapat menjabarkan dari setiap proses dalam sebuah program yang sesuai dengan Gambar 5 berikut.

## Gambar 5. Flowchart Sistem

## 2.3 Penerapan Fuzzy Logic
Untuk  mengetahui  nilai  dari  sebuah  IMT,  perlu  adanya  sebuah  indikator  nilai  dari  sebuah  status  IMT,  maka langkah selanjutnya adalah proses pembuatan rule base Fuzzy Logic. Dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Rule Based Fuzzy Logic [21] No  Berat Badan  Tinggi Badan IMT 1 Ringan Rendah Normal/Ideal 2 Ringan Normal Kurus Tingkat Ringan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470
No  Berat Badan  Tinggi Badan IMT 3 Ringan Tinggi Kurus Tingkat Berat 4 Normal Rendah Gemuk Tingkat Ringan 5 Normal Normal Normal/Ideal 6 Normal Tinggi Kurus Tingkat Ringan 7 Berat Rendah Gemuk Tingkat Berat 8 Berat Normal Gemuk Tingkat Ringan 9 Berat Tinggi Normal/Ideal
Keputusan  output  yang  sesuai  dengan  perhitungan.  Sistem  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Fuzzy  Logic, maka  tahap  yang  akan  dilakukan  yaitu  membentuk  suatu  himpunan  dan  keanggotaan fuzzy  pada tahap fuzzifikasi. Langkah yang akan dilakukan adalah mengkonversi input yang bersifat tegas kedalam bentuk variabel linguistik. Logika tegas adalah sistem logis dengan hanya dua nilai keanggotaan benar atau salah, tanpa nilai perantara. Desain set fuzzy IMT berdasarkan indeks massa tubuh dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Fuzzifikasi Berat Badan
Gambar 7. Fuzzifikasi Tinggi Badan
1. If Berat Badan is Ringan and Tinggi Badan is Rendah then Indeks Massa Tubuh is Normal 2. If Berat Badan is Ringan and Tinggi Badan is Normal then Indeks Massa Tubuh is Kurus Tingkat Ringan 3. If Berat Badan is Ringan and Tinggi Badan is Tinggi then Indeks Massa Tubuh is Kurus Tingkat Berat 4. If Berat Badan is Normal and Tinggi Badan is Rendah then Indeks Massa Tubuh is Gemuk Tingkat Ringan 5. If Berat Badan is Normal and Tinggi Badan is Normal then Indeks Massa Tubuh is Normal 6. If Berat Badan is Normal and Tinggi Badan is Tinggi then Indeks Massa Tubuh is Kurus Tingkat Ringan 7. If Berat Badan is Berat and Tinggi Badan is Rendah then Indeks Massa Tubuh is Gemuk Tingkat Berat 8. If Berat Badan is Berat and Tinggi Badan is Normal then Indeks Massa Tubuh is Gemuk Tingkat Ringan 9. If Berat Badan is Berat and Tinggi Badan is Tinggi then Indeks Massa Tubuh is Normal Pada rule diatas menjelaskan jika berat badan dan tinggi badan telah menghasilkan suatu nilai, maka dapat digolongkan menjadi 5 golongan yaitu normal, kurus tingkat ringan, kurus tingkat berat, gemuk tingkat ringan, dan gemuk tingkat berat .
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Berat Badan  Keterangan  Tinggi Badan  Keterangan 35-55 Ringan 145-165 Rendah 44-66 Normal 149-176 Normal 54-80 Berat 159-190 Tinggi
Cara untuk mengetahui IMT, membagi berat badan dengan tinggi badan. Batas ambang IMT ini merujuk pada  ketentuan  WHO,  sementara  di  Indonesia  sendiri  mempunyai  batas  ambang  seperti  pada  persamaan  (1) berikut.
0 1 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 Berat Badan Ringan Normal Berat 0 1 145 150 155 160 165 170 175 180 185 190 Tinggi Badan Rendah Normal Tinggi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470
𝐼𝑀𝑇 = 𝐵𝐵 (𝑘𝑔) 𝑇𝐵 2 (𝑐𝑚) (1) Keterangan:
IMT = Indeks Massa Tubuh. BB = Berat Badan. TB = Tinggi Badan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Perancangan Alat
Hasil rancangan alat untuk menentukan IMT menggunakan metode Fuzzy Logic berbasis Internet Of Things (IoT) merupakan  hasil  perancangan  dari  setiap  modul  yang  telah  di  analisis  dan  akan  ditempatkan  sesuai  dengan fungsinya. Hasil perancangan alat seperti pada Gambar 8 berikut.

## Gambar 8. Hasil Perancangan Alat
Sesuai  dengan  desain  yang  telah  dibuat  sebelumnya,  Gambar  8  menunjukan  bahwa  semua  modul  telah ditempatkan sesuai dengan fungsi kerjanya masing-masing. Sensor Ultrasonic ditempatkan diatas untuk mengukur tinggi ketika ada objek di bawahnya, terdapat LCD 20x4 pada tiang sebagai penampil output yang dihasilkan dari sistem, dan peletakan sensor Load Cell berada dibawah untuk mengukur berat tubuh.

## 3.2 Hasil Pengujian
Pengujian alat secara keseluruhan baik pengujian hardware maupun software tujuannya adalah untuk menentukan apakah pengukuran instrumen ini sesuai dengan pengukuran manual atau tidak. Untuk hasil pengujiannya dapat dilihat pada penjelasan berikut:
a. Pengujian Sofware
Pengujian perangkat lunak (sofware) adalah pengujian program pada arduino untuk mengetahui apakah penentuan Fuzzy Logic dan perhitungannya sudah benar dan tidak nya. Terdapat dua pengujian yaitu pengujian Fuzzy berat badan dan Fuzzy tinggi badan. Dapat dilihat pada Gambar 9 berikut.
Pada pengujian program tersebut menunjukan berat badan sonsor Load Cell sebesar 69.43kg dengan status berat dan tinggi badan sensor Ultrasonik 161 Cm dengan status normal. Pada perhitungan manual telah dilakukan dengan  hasil  berat  badan  69.43Kg  dan  tinggi  badan  161Cm,  maka  hal  ini  menunjukan  bahwa  program  telah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470
Submitted: 04/01/2023 ; Accepted: 19/01/2023 ; Published: 28/01/2023
berhasih  menentukan berat  badan dan tinggi  badan dengan benar. Setelah program  berjalan sesuai  dengan alur yang ditentukan pada arduino, maka proses selanjutnya yaitu menampilkan pada web yang telah dibuat. Tampilan web berada pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Hasil Pengujian Web
Tampilan  pada  web  sesuai  pada  Gambar  10  adalah  proses  penyimpanan  data  yang  telah  terbaca  oleh timbangan, hal  ini menunjukan bahwa timbangan yang telah dibuat berhasil terhubung pada sebuah web. Web tersebut berisi berupa tampilan Home serta History yang dimana pada Home akan menampilkan sebuah informasi berupa tinggi badan, berat badan, dan status IMT. Setelah data tersimpan ke dalam database, maka akan muncul pada halaman History yang bertujuan ketika seseorang memerlukan informasi kesehatan pada tubuhnya maka dia bisa mengetahui berapa berat badan, tinggi badan, status IMT, dan kapan terakhir kali dia menimbang tubuhnya.
b. Pengujian Hardware
Pengujian perangkat keras (hardware) ini dilakukan untuk mengetahui bahwa semua komponen pada timbangan yang di pakai telah berjalan dengan baik. Timbangan ini akan menentukan sebuah IMT pada tubuh seseorang yang dihasilkan dihitung berdasarkan berat dan tinggi badan. Untuk hasil pengujiannya dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Pengujian Hardware
Berdasarkan gambar diatas, kedua sensor antara Load Cell dan Ultrasonik telah bisa membaca berat badan serta tinggi badan. Pada layar LCD menunjukan bahwa orang tersebut memiliki berat badan 53Kg dan tinggi badan 171Cm,  berat  badan  53Kg  termasuk  kedalam  keanggotaan  ringan  sedangkan  tinggi  badan  171Cm  termasuk kedalam keanggotaan normal, maka merujuk kepada rule fuzzy jika memiliki berat dan tinggi badan yang teratur hasil  IMT  tersebut  kurus  tingkat  ringan.  Dengan  demikian  alat  ini  telah  berhasil  dan  dapat  digunakan  untuk menentukan IMT pada kondisi tubuh seseorang.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5470

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini merancang sebuah alat timbangan yang bisa menentukan IMT menggunakan metode  Fuzzy Logic dengan menghitung antara berat badan dan tinggi badan, untuk mengetahui berapa nilai IMT maka perhitungannya adalah  dengan  distribusi  menurut  berat  dan  tinggi  badan.  Sistem  yang  telah  dibuat  terdiri  dari  mikrokontroler ESP8266 sebagai modul pengendalinya, sensor Loadcell sebagai alat untuk mengukur berat badan yang terhubung dengan HX711 untuk merubah keluaran sinyal dari sensor menjadi digital, sensor Ultrasonik yang ditempatkan pada  tiang  sehingga  posisinya  sensor  ini  berada  diatas  untuk  mengukur  tinggi  badan.  Hasil  pengujian  Sofware telah  berhasil  menampilkan  hasil  dari  kedua  sensor  yaitu,  berat  badan  69.43  Kg  dengan  status  Fuzzi  berat  dan tinggi badan 161 Cm dengan staus Fuzzi normal. Hasil dari pengukuran kedua sensor tersebuat juga akan tersimpan pada  Database  kemudian  ditampilkan  pada  sebuah  web  yang  berisi  informasi  History  untuk  mengetahui  kapan terakhir kali menimbang tubuh. Kemudian hasil pengujian pada Hardware LCD telah dapat menampilkan berat badan seseorang dengan berat 53 Kg dan tinggi badan 171 Cm. Setelah dilakukannya pengujian, timbangan ini telah  bisa  menentukan  hasil  IMT  tubuh  seseorang  serta  kedua  sensor  yang  terdapat  pada  timbangan  telah  bisa menentukan berat badan dan tinggi badan seseorang.

## REFERENCES
[1] M. Danuri, “Development and transformation of digital technology,” Infokam, vol. XV, no. II, pp. 116–123, 2019.
[2] daryanto  Setiawan,  “Dampak  Perkembangan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Terhadap  Budaya  Impact  of Information Technology Development and Communication on,” J. Pendidik., vol. X, no. 2, pp. 195–211, 2017.
[3] A. Setiowati, “Hubungan Indeks Massa Tubuh , Persen Lemak Tubuh , Asupan Zat Gizi dengan Kekuatan Otot,” Media Ilmu Keolahragaan Indones., vol. 4, p. 1, 2014.
[4] M. Y. Habut, I. P. S. Nurmawan, and I. A. D. Wiryanthini, “Hubungan Indeks Massa Tubuh dan Aktivitas Fisik terhadap Daya Tahan Kardiovaskular pada Mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Udayana,” Erepo Unud, vol. 831, pp. 1– 14, 2015.
[5] K.  Kusoy,  “Prevalensi  Obesitas  Pada  Remaja  Di  Kabupaten  Minahasa,”  J.  e-Biomedik,  vol.  1,  no.  2,  2013,  doi: 10.35790/ebm.1.2.2013.5488.
[6] N. Puspitasari, “Kejadian Obesitas Sentral pada Usia Dewasa,” HIGEIA (Journal Public Heal. Res. Dev., vol. 2, no. 2, pp. 249–259, 2018, doi: 10.15294/higeia.v2i2.21112.
[7] Engel, “Fakto-faktor IMT,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., 2014.
[8] R. Diana, I. Yuliana, G. Yasmin, and D. Hardinsyah, “Faktor Risiko Kegemukan pada Wanita dewasa Indonesia (Risk Factors of Overweight among Indonesian Women),” J. Gizi dan Pangan, vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2013.
[9] C. Hendra, A. E. Manampiring, and F. Budiarso, “Faktor-Faktor Risiko Terhadap Obesitas Pada Remaja Di Kota Bitung,” J. e-Biomedik, vol. 4, no. 1, pp. 2–6, 2016, doi: 10.35790/ebm.4.1.2016.11040.
[10]  A. Wibowo, T. Informatika, and K. Sukabumi, “Uji Komparasi Perhitungan Indeks Masa Tubuh (Imt) Menggunakan Type-1 Fuzzy Logic (T1Fl) Dan Interval Type-2 Fuzzy Logic (It2Fl) Metode Mamdani,” Swabumi, vol. II, no. 1, pp. 1– 13, 2015.
[11]  N. Erlita, “Aplikasi Alat Ukur Tubuh Digital Menggunakan Metode Fuzzy Logic untuk Menentukan Kondisi IDeal Badan dengan Tampilan LCD dan Output Suara untuk Tunanetra 2015,” Ef. Penyul. Gizi pada Kelompok 1000 HPK dalam Meningkat. Pengetah. dan Sikap Kesadaran Gizi, vol. 3, no. 3, pp. 96–104, 2017.
[12]  Y. R. Nasution and M. Eka, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Aplikasi Menentukan Berat Badan Ideal,” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 02, no. April, pp. 77–81, 2018.
[13]  Siregar,  “KLASIFIKASI  TINGKAT  OBESITAS  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN),”  ץראה,  no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[14]  S. Supangat, A. R. Amna, and T. Rahmawati, “Implementasi Decision Tree C4.5 Untuk Menentukan Status Berat Badan dan  Kebutuhan  Energi  Pada  Anak  Usia  7-12  Tahun,”  Teknika,  vol.  7,  no.  2,  pp.  73–78,  2018,  doi: 10.34148/teknika.v7i2.90.
[15]  M. A. Fikri, D. Erwanto, and D. E. Yuliana, “Rancang Bangun Alat Prediksi Kondisi Tubuh Ideal Menggunakan Metode Fuzzy Logic Sugeno,” Setrum  Sist. Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer, vol. 7, no. 1, p. 169, 2018, doi: 10.36055/setrum.v7i1.3409.
[16]  J. Iskandar and D. K. Utami, “Penerapan Fuzzy Logic Untuk Meningkatkan Derajat Kebenaran Deteksi Pada Alat Bantu Buta Warna Berbasis Sensor Optik,” Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat., vol. 16, no. 1, pp. 195–202, 2019, doi: 10.33751/komputasi.v16i1.1590.
[17]  F. Maspiyanti and N. Hadiyanti, “Robot Pemadam Api Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” J. Teknol. Terpadu, vol. 3, no. 2, 2017, doi: 10.54914/jtt.v3i2.77.
[18]  J. Warmansyah and D. Hilpiah, “Penerapan metode fuzzy sugeno untuk prediksi persediaan bahan baku,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains, vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i2.58.
[19]  K. A. Nugroho, A. R. Juwita, and A. R. Pratama, “Penentuan Kecerdasan Menggunakan Metode Forward Chaining  - Fuzzy Logic,” Media Inform., vol. 2, no. 1, pp. 28–37, 2015.
[20]  T. Orlowska-Kowalska and K. Szabat, “Fuzzy logic controllers,” Intell. Syst., 2016.
[21]  M.  K.  Holil  M.  Par’i,  S.K.M.,  M.  K.  Sugeng  Wiyono,  S.K.M.,  and  M.  K.  Titus  Priyo  Harjatmo,  B.Sc.,  S.K.M., “PENILAIAN-STATUS-GIZI-FINAL-SC,” 1386.