Abstrak— Penyakit  Diabetes  Mellitus  adalah  salah  satu penyakit  yang  menyebabkan  kematian  tertinggi  di  Dunia  . peningkatan  nya  dari  tiap  tahun  kian  tinggi  penderita  penyakit diabetes mellitus ini . Tidak sehatnya gaya hidup adalah penyebab nya  dan  keterlambatan  mendeteksi  gejala-gejalanya.  Hal penyebabnya karena  seringkali  seseorang   tidak  disadari bahwa dirinya  menderita  penyakit  Diabetes  Mellitus.  Berdasarkan kondisi inilah, peneliti merancang sebuah aplikasi menggunakan Sistem  Pakar  metode  Fuzzy  Logic  Sugeno,  untuk  membantu mendeteksi  penyakit  yang  beresiko  tinggi  ini. Variabel-variabel untuk    mendiagnosis  penyakit  tersebut  adalah  himpunan  fuzzy. Himpunan fuzzy  dengan Metode Sugeno akan diproses sehingga menghasilkan suatu keputusan. Perancangan aplikasi menggunakan database MySQL dan bahasa pemrograman PHP. Alikasi pendeteksi penyakit diabetes mellitus berbasis web ini bisa digunakan sebagai tools.
Kata  Kunci— Diabetes  Mellitus,  Sistem  Pakar,  Fuzzy  Logic Sugeno, PHP, MySQL .

## I. P ENDAHULUAN
Masalah kesehatan masyarakat salah satunya  yaitu Penyakit tidak  menular  (PTM),  yang    populer  dimasyarakat  adalah Diabetes  Melitus (DM).  Menurut  ADA  2005  Klasifikasi etiologis  Diabetes  Mellitus  yaitu  Diabetes  Mellitus  tipe  1, Diabetes  Mellitus tipe  2 ,  Diabetes Kehamilan  ( Gestasional ) dan Diabetes Mellitus tipe lain. Di Indonesia secara pasti belum diketahui jumlah keseluruhan kasus penyakit Diabetes Mellitus tipe  1,  tipe  ini  jarang  ditemui.  faktor  genetik  atau  faktor keturunan  dari  orang  tuanya.  Lain  Lagi  dengan Diabetes Mellitus tipe  2  yang  meliputi lebih  dari  90%  jumlah  populasi penderita diabete s  –  untuk  berikutnya  disebut diabetes i  –, lingkungan faktor yang sangat berperan. Diabetes Mellitus ini akan  mengakibatkan  gangguan  kesehatan  yang  serius  kalau dibiarkan.
Berdasarkan informasi dari WHO bahwa 60% penyakit tidak menular    merupakan  penyebab  kematian  berbagai  umur  di dunia.  DM  menduduki  peringkat  ke  enam  kematian. Diperkirakan  1,3  juta  orang  meninggal  akibat  DM  dan  4% meninggal sebelum usia 70 tahun.
Peningkatan jumlah penyakit Diabetes Mellitus disebabkan pola  hidup  yang  tidak  sehat  dan  juga  dikarenakan keterlambatan  penegakan  diagnosis. Fuzzy  logic mempunyai konsep dasar bahasaalami sehingga fleksibel  serta mempunyai
toleransi  tidak  epatnya  tehadap  data  –  data  .  Oleh  karena  itu dalam  penentuan  seserorang  menderita  penyakit diabetes mellitus dibuat dengan metode fuzzy logic. S istem pakar  adalah Sistem yang digunakan sebagai alat bantu Penggunaan  sistem  pakar  dengan fuzzy  logic dapat diimplementasikan  dengan  mudah  ke  dalam  bahasa  mesin secara mudah dan efisien. Fuzzy logic sudah  sedah teruji bisa menjembatani  bahasa  manusia  dengan  bahasa  mesin  dimana bahasa  manusia  cenderung  tidak  presisi  berbanding  terbalik dengan  bahasa  mesin  yang  presisi  yaitu  dengan  menekankan pada  makna  atau  arti  ( significance ).  sistem fuzzy bisa dibayangkan  bahwa    sebuah    penerjemah  bahasa  mesin  bisa dimengerti bahasa manusia dan juga sebaliknya.

## A. Konsep Dasar Perancangan/Desain Sistem
Kegiatan  membangun  sebuah  sistem  yang  bertujuan menghasilkan  sfesifikasi  kebutuhan  fungsional,  mencapai target,  kebutuhan  explisit  dan  impisit,  untuk  tercapainya kepuasan desain dari segi biaya, waktu dan perangkat.
Suatu  sistem  pengolahan  transaksi  harian,  dukugan  oprasi yang  bersifat  manajerial  dari suatu  organisiasi  yang  berupaya menyediakan laporan bagi pihak luar jika dibutuhkan [1] .

## B. Diabetes Mellitus
Diabetes mellitus yang umum di masyarakat dikenal kencing manis, penyakit ini timbul dengan tanda meningkat nya kadar gula  yang  tinggi  melebihi  batas  normal  (hyperglecius)  yang menyerang metabolisme tubuh [2] .

## C. Pengertian Fuzzy
Metodologi  yang  cocok  di  implementasikan  untuk  sistem sederhana,  kecl,  emmbeded,  jaringan  PC,  multi  chanel  atau workstation  berbasis  akuisisi  data,  dan  sistem  kontrol  untuk memecahkan suatu masalah [3].
Motode  ini  pengembangan  dari  logika  klasik  yang kemungkinan  nya hanya  dua nilai   yaitu 0  atau  1.  Sedangkan logika  Fuzzy  memungkinkan  nilai  antara  0  dan  1,  tergantung dari bobot nilai keanggotaannya.

## D. Pengertian Sistem Pakar
Sistem  yang  di  program  pada  komputer  untuk  dapat melakukan  keputusan  layaknya  seorang  pakar  pada  bidang tertentu, dan dapat diperguakn oleh masyarakat walupun bukan seorang pakar [4] .
Rahmat Tulllah 1 , Siti Maisaroh Mustafa 2 , Abdul Rochim 3 1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : 1 rahmatullah@stmikglobal.ac.id, 2 sitimaisaroh@stmikglobal.ac.id, 3 rochim096@gmail.com

## Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic Takagi Sugeno Kang

## E. Metode Sugeno
metode Takagi-Sugeno-Kang pada tahun 1985 pertama kali mulai  di  perkenalkan.  Untuk  merancang  sistem  metode fuzzy logic Sugeno,  menggunakan toolbox berupa  Aturan  sistem penalaran ( inferensi ) fuzzy Sugeno. Karakteristik  utama sistem ini   yaitu   pada  fleksibilitas,  berarti  sistem  memudahkan user untuk  memodifikasi  sistem  data  (sistem  dinamik),  dapat digunakan semua  jenis platform (portabilitas), dan juga sistem operasi multi dapat bekerja.
Defuzzyfikasi  merupakan  output  dri fuzzy Sugeno.  Pada sistem ini fuzzy sugeno kelemahan nya diperbaiki yang dimiliki oleh  sistem fuzzy alami    perubahan  nya  yaitu  dengan menambah  suatu  perhitungan  matematika  sederhana  sebagai bagian THEN. Sistem fuzz y memiliki perubahan nilai  rata-rata (Weighted  Average  Values)  bagian  dalam  aturan fuzzy IF- THEN [5] .

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Objek Penelitian
Klinik  Siti  Jubaedah  adalah  Klinik  pratama  yang  berdiri dibawah  naungan  CV.  Empat  Saudara  Jaya  yang  terletak  di Jl.M. Siban Rt 03/ Rw 014 Kel. Kunciran Indah, Kec. Pinang Tangerang - Banten.
Klinik  Siti  Jubaedah  berdiri  denagn  dasar  memberikan pelayanan kesehatan pada masyarakat  yang terdepan  di Kota Tangerang.
Klinik Siti Jubaedah mulai berkembang  dari bidan praktek mandiri Siti Jubaedah yang beralamat di RT 04/08 Kelurahan Kunciran Indah dan mulai praktek sejak tahun 2005.  Gagasan awal  dikarenakan  kebutuhan  kesehatan  masyarkat  yang meningkat dari rumah ke rumah.
Sejak tahun 2007 masyarakat mulai timbul akan  kesadaran pentingnya  kesehatan  dengan  mendatangi  bidan  praktek mandiri (BPM). Mengingat pentingnya kebutuhan masyarakat akan kesehatan, mereka memberanikan diri mendirikan Klinik Siti  Jubaedah  dengan  harapan  dapat  memberikan  pelayanan kepada masyarakat dengan konsep  yaitu TERDEPAN di Kota Tangerang.

## B. Tata laksana Sstem Yang Berjalan

## Gambar 1. Use Case Diagram Sistem Yang Berjalan
Berdasarkan  gambar  1  Usecase  Diagram  diatas  dapat dijelaskan:
a. 1 sistem berobat pada klinik Siti Jubaedah.
b. 4 actor yang  berinteraksi,  diantaranya:  Admin,  pasien, apoteker dan dokter.
c. Ada 11 use case dengan ketentuan yang dapat dioprasikan.

## C. Masalah yang Dihadapi
Di  dalam  penelitian  yang  dilakukan  penulis  dalam  sistem yang  sedang  berjalan,  penulis  menemukan  beberapa  masalah yang terjadi pada Klinik Siti Jubaedah:
a. diagnosa penyakit yang masih manual.
b. pencarian data masih manual.
c. informasi  kesehatan,tergantungnya  kecerdasan  pakar    dan tidak ada pengamatan data.

## D. Alternatif Pemecahan Masalah
Setelah meneliti dan mengamati dari beberapa permasalahan yang  timbul    pada  sistem  yang  sedang  berjalan,  penulis mengusulkan beberapa alternatif solusi dari permasalahan yang timbul, antara lain :
a. Membangun  sistem  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat dengan menggunakan aplikasi berbasis web karena aplikasi yang  berbasis  web  sudah  familiar  dan  mudah  di  gunakan dikalangan  masyarakat.
b. Membangun  suatu  aplikasi  sistem  yang  berbasiskan  web, aplikasi  yang  dibangun  berbasiskan  web  memungkinkan user  dapat  menggunakan  data  secara  bersama-sama  di dalam waktu yang bersamaan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Usulan Prosedur Yang Baru
Berdasarkan  analisis  permasalahan  sistem  pada  Klinik  Siti Jubaedah  Tangerang  yang  sedang  berjalan,  dimana  diagnosa penyakit diabetes  millitus masih  dikerjakan  secara  manual dengan diagnosa dokter serta pencatatan dan penyimpanan data pasien diabetes  millitus belum  terkomputerisasi  sehingga informasi  yang  diperoleh  kurang  akurat,  efektif,  dan  efisien, maka langkah selanjutnya adalah mengusulkan dibuat apilikasi sistem  pakar  untuk    mendiagnosis  penyakit diabetes  millitus berbasis web.
B. Usecase Diagram
Usecase Diagram  menggambarkan  fungsionalitas  dari sebuah system, yang mengutamakan pada apa yang diperbuat sistem, bukan bagaimana system itu bekerja. Sebuah Use case mempresentasikan  sebuah    interaksiAntara  sistem  dan actor .
Gambar 2. Use Case Dia gram Admin yang Diusulkan
Diagram  tersebut  menggambarkan  admin  dapat  mengelola semua halaman usecase .
Gambar 3. Use Case Dia gram User yang Diusulkan Diagram  tersebut  menggambarkan  User  dapat  mengelola halaman utama, konsultasi, history diagnosa, about me, daftar pengguna baru, dan logout. Pada gambar 2 dan  3 Use Case Diagram , ada beberapa aktor yang  terlibat  dalam  sistem.  Diantaranya  adalah Admin dan User .
Tabel 1. Deskripsi Aktor dalam Use Case No. Aktor Deskripsi 1. admin Aktor yang mempunyai hak untuk mengelola semua  usecase.
2. user Aktor  yang  mempunyai  hak  untuk  masuk halaman  utama,  konsultasi,  history  diagnosa, about me, daftar pengguna baru dan logout. .
Tabel 2. Deskripsi Use Case No. Usecase Deskripsi 1 Login Proses yang dilakukan actor disini yaitu pasien dan admin untuk dapat masuk ke system 2 Halaman utama Proses yang dilakukan actor disini yaitu admin dan pasien untuk dapat memasuki halaman utama 3 Data user Actor disini yaitu admin  mengakses kelola data user 4 Input variabel Actor disini yaitu admin mengakses input variabel 5 Input variabel output Actor disini yaitu admin mengakses input variabel Output 6 Input data relasi Actor disini yaitu admin mengakses input Data relasi 7 Hasil daignosa Admin mengakses Hasil Diagnosa semua Pasien 8 Histori diagnosa Actor disini yaitu pasien mengakses History Diagnosa 9 konsultasi Actor disini yaitu pasien mengakses Konsultasi 10 daftar pengguna baru Actor disini yaitu pasien mengakses daftar pengguna baru 11 About me Actor disini yaitu admin dan pasien mengakses Aboutme 12 Logout Actor disini yaitu admin dan pasien mengakses Logout

## C. Activity Diagram
Aliran  fungsionalitas  dari  system  digambarakan  pada diagram  ini.  Tahap  pada  pemodelan  sistem,  diagram  aktifitas dapat digunakan untuk menjelaskan  aliran kerja sistem. Dapat juga digunakan untuk menggambarkan aliran kejadian.
Gambar 4. Activity Diagram Login
Diagram di atas menggambarkan bahwa sebelum mengakses ke web sitem  pakar  diagnosa  penyakit  diabetes  millitus, user harus login terlebih  dahulu agar  dapat  mengakses  kelola lainnya.

## Gambar 5. Activity Diagram Konsultasi
Diagram di atas menggambarkan bahwa pasien mengakses konsultasi,  untuk memberikan inputan dan akan mendapatkan hasil diagnosa dari inputan tersebut.
Gambar 6. Activity Diagram History diagnosa
Diagram  diatas  menggambarkan  bahwa  pasien  mengakses history diagnosa untuk dapat melihat data diagnosa miliknya.
Gambar 7. Diagram Activity Kelola Logout
Diagram di atas menggambarkan bahwa user memilih menu logout untuk dapat keluar sistem setelah mengakses web Sistem pakar diagnosa penyakit diabetes millitu s.

## D. Squence Diagram
Pada  setiap  sequence  diagram terdapat  aksi  aktor  yang pertama  sekali  adalah  terhadap  interface. Sequence  diagram digunakan untuk menggambarkan interaksi antar objek dalam waktu yang berurutan. Lapisan abstraksi berdasr pada s quence diagram . Kegunaannya dari squence diagram yaitu menunjukkan  rangkaian  pesan  yang dikirim  antar  objek,  juga interaksi  antar  objek,  dan menunjukkan  sesuatu  yang  terjadi pada  titik  tertentu  dalam eksekusi  sistem.  Komponen  utama squence  diagram terdiri atas  objek  yang  dituliskan  dengan peregi  empat  bernama, pesan  digambarkan  oleh  garis  dengan tanda panah, dan waktu yang ditunjukkan dengan garis putus - putus vertikal. Berikut ini adalah sequence diagram.
Gambar 8. Sequence Diagram Login
Penjelasan Langkah-Langkah Sequence Diagram Login :
1. User masuk ke dalam sistem yang menampilkan form login dimana User harus mengisi Username dan Fassword .
2. Selanjutnya user mengisi form dengan  memasukan username dan password . Setelah itu  menekan tombol OK. 3. Selanjutnya  inputan username dan password user tersebut di Validasi untuk  melakukan koneksi ke database terlebih dahulu.  Kemudian  melakukan Query_Validasi ke entity User berdasarkan input yang  dipassing  oleh Form  Login . Setelah  itu  lewat  proses Return_validasi  entity User mengembalikan hasil Query tersebut ke Control Login_process . 4. Jika  hasil query tersebut  terdapat  inputan Username dan Pasword dari user , Login_process kemudian  mengirim konfirmasi Login _Sukses ke Form login . Kemudian Form Login mengclose  halaman    sambil  mengirimkan message box selamat datang user.

## Gambar 9. Sequence Diagram konsultasi
Penjelasan Langkah-Langkah Sequence Diagram konsultasi:
1. Setelahh pasien Login maka Akan menampilkan  halaman utama .
2. Kemudian pasien memilih tab dan mengklik konsultas maka akan tampil form konsultasii.
3. Kemudia  langkah  selanjutnya  pasien  mengisi  form konsultasi.
4. Klik tombol daignosa sertelah itu akan tampil hasil diagnosa dari inputan pasien.
Gambar 10. Sequence Diagram History Diagnosa
Penjelasan Langkah-Langkah Sequence Diagram history diagnosa:
1. Setelahh pasien Login maka Akan menampilkan  halaman utama .
2. Kemudian  pasien    memilih  tab  dan  mengklik history
Gambar 11. Sequence Diagram Logout
Penjelasan Langkah-Langkah Sequence Diagram Logout :
1. Setelahh admin Login maka Akan menampilkan  halaman utama .
2. Kemudian  admin  memilih  tab  Logout  untuk  keluar  dari sistem  setelah  mengguanakan  aplikasi  diagnosa  penyakit diabetes millitus.

## E. Class Diagram
Class Diagram merepresentasikan sesuatu yang ditangani oleh sistem, dengan melihat karakteristik sistem aplikasi sales beserta proses–proses yang terjadi maka dapat dibuat Class Diagram berikut ini :
Gambar 12. class diagram rancangan yang diusulkan
Berdasarkan gambar 12 dari class diagram yang diusulkan di atas terdapat:
1. Memiliki 10 class yakni sebagai tabel.
2. Memiliki  10 association yakni  sebagai  relasi  antar  tabel atribut pada class dengan operasi yang sama.

## F. Rancangan Tampilan
f. Tampilan Sistem

## Gambar 13. Tampilan Login
Pada  gambar  13  menampilkan  menu  untuk login ,  dimana terdapat kolom username dan password yang harus dimasukkan untuk dapat mengakses masuk ke dalam sistem.

## Gambar 14 Tampilan Halaman Utama
Pada  gambar  14  menu  halaman  utama  setelah  para user berhasil login ke  sistem pakar  diagnosis  penyakit  diabetes mellitus .
Gambar 15. Tampilan konsutasi
Pada  gambar  15  menukonsultasi  yang  dilakukan  oleh  user
untuk  konsultasi  dari  inputan  yang  telah  di  isi  akan mendapatkan hasil diagnosis.

## Gambar 16. Tampilan Hasil diagnosa
Pada  gambar  16  menu  hasil  diagnosa  admin  dapat  melihat laporan,   yang berisikan   semua pasien yang telah melakukan konsultasi.

## G. Rancangan Inferensi Fuzzy
Langkah  awal  perancangan    mesin  inferensi fuzzy adalah variabel fuzzy sebagai  inputan  dari  mesin  inferensi  fuzzy diambil dari hasil test labolatorium pasien. Tabel 3 di bawah ini menjelaskan  batas  nilai  varibel  dan  himpunan fuzzy sebagai inputan di mesin inferensi fuzzy .
Tabel 3. Variabel dan Himpunan Fuzzy No Variabel Fuzzy Himpunan Fuzzy Rendah    Sedang Tinggi 1 Gula Darah Puasa (mg/dl) <75 75≤GDP≤125 ≤125 2 Gula Darah 2 Jam PP (mg/dl) <90 90≤GDPP≤130 ≤130 3 Kadar HbA1c <3 3≤HbA1c≤9 ≤9

## 1. Variabel Gula Darah Puasa (GDP)
Variabel  Gula  darah  puasa  ini  di  klasifikasikan    3  kategori yaitu rendah (< 75), sedang (75 ≤  GDP ≤  125 ), tinggi (<125 ),  Dari  pembagian  klasifikasi  ini  nantinya  dapat  diketahui fungsi  keanggotaannya  pada  setiap  himpunan fuzzy apakah rendah,  sedang,  tinggi,  sangat  tinggi.  Berikut    penjelasannya dapat dipaparkan sebagai berikut :
Gambar 17.  Kurva himpunan fuzzy variabel gula darah puasa
1;    x  ≤ 75 µ rendah [x]={ (85−x ) 10 ;     75≤ x ≤85 0;  x ≥ 85 0;    x  ≤ 75
µ Sedang  [x]= (x−75) 10 ;     75≤ x ≤85
1;  85≤ x ≤115 (125−x ) 10 ;    115≤ x ≤115
0;          x  ≥ 125
0;   x  ≤ 125
µ Tinggi [x]={ (85−x ) 10 ;     125 ≤  x  ≤145
1;  x ≥ 145
2. Variabel Gula darah 2 jam PP (GDPP)
Pada  variabel  gula  darah  2  jam  PP  ini  di  klasifikasikan    3 kategori yaitu rendah   (< 90), sedang (90≤ GD ≤ 130 ), tinggi (>  130  ),  sangat  tinggi  .  Fungsi  keanggotaannya  pada  setiap himpunan fuzzy apakah  rendah,  sedang,  tinggi,  sangat  tinggi. Berikut  penjelasannya dapat dipaparkan sebagai berikut :
Gambar 18. Kurva himpunan fuzzy variabel gula darah 2 jam PP
1; x  ≤ 90
µ rendah [x]= (85−x ) 10 90≤ x ≤100 100 0; x  ≤ 90 µ Sedang  [x]= (x−x90) 10 90≤ x ≤100 100≤ x ≤130 (130−x ) 10 ≤ x ≤140 0;           x    125
0; x  ≤ 125 µ Tinggi [x]= (x−125 ) 10 125 ≤  x  ≤140
145
3. Variabel kadar HbA1c
Pada  variabel  kadar  HbA1c  ini  d  iklasifikasikan  menjadi  3 himpunan fuzzy yaitu rendah (< 3), sedang (3 ≤ HbA1c ≤ 9 ), tinggi  (>  9).  Fungsi  keanggotaannya  pada  setiap  himpunan fuzzy apakah  rendah,  sedang,  tinggi,  sangat  tinggi.  Berikut penjelasannya dapat dipaparkan sebagai berikut :
Gambar 19. Kurva himpunan fuzzy variabel Kadar HbA1c

## H. Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan dalam  perancangan  sistem  ini  sangatlah diperlukan. Basis pengetahuan dibawah ini berisi aturan-aturan atau  rule  base    yang  berfungsi  untuk    penentuan  keputusan sebagai  hasil  output  sistem.  Perancangan  aturan-aturan  ini merupakan  langkah  setelah  pembentukan  himpunan fuzzy . Aturan-aturan dalam perancangan sistem dapat di lihat di tabel 4 di bawah ini :
Tabel 4. Variabel dan Himpunan Fuzzy GDP GDPP HbA1c R1 IF Rendah Rendah Rendah THEN negatif R2 IF Rendah Rendah   Sedang THEN negatif
R3 IF Rendah   Rendah   Tinggi THEN positif
R4 IF Rendah   Sedang    Rendah   THEN negatif R5 IF Rendah   Sedang Sedang THEN negatif
R6 IF Rendah   Sedang   Tinggi THEN positif
R7 IF Rendah   Tinggi Rendah   THEN negatif
R8 IF Rendah   Tinggi Sedang   THEN negatif R9 IF Rendah   Tinggi Tinggi THEN Pradiabet
R10 IF Sedang   Rendah   Rendah   THEN negatif R11 IF Sedang Rendah   Sedang THEN negatif
R12 IF Sedang Rendah   Tinggi THEN positif
R13 IF Sedang Sedang    Rendah   THEN negatif R14 IF Sedang Sedang Sedang THEN negatif R15 IF Sedang Sedang   Tinggi THEN negatif R16 IF Sedang Tinggi Rendah   THEN negatif R17 IF Sedang Tinggi Sedang   THEN negatif R18 IF Sedang Tinggi Tinggi THEN Pradaibet R19 IF Tinggi Rendah   Rendah   THEN negatif R20 IF Tinggi Rendah   Sedang THEN negatif R21 IF Tinggi Rendah   Tinggi THEN negatif R22 IF Tinggi Sedang    Rendah   THEN Pradiabet
R23 IF Tinggi Sedang Sedang THEN Pradiabet R24 IF Tinggi Sedang   Tinggi THEN Pradiabet R25 IF Tinggi Tinggi Rendah   THEN Pradiabet R26 IF Tinggi Tinggi Sedang   THEN positif R27 IF Tinggi Tinggi Tinggi THEN positif IV. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengamatan  yang dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  sebagai berikut:
1. Dari sistem pakar yang dibuat telah dihasilkan suatu sistem yang  dapat  menghasilkan  proses  diagnosa  penyakit Diabetes Mellitus (DM) dengan beberapa inputan  Diabetes Mellitus (DM) berupa gula darah puasa, gula darah 2 jam puasa dan Hba1c,  outpu nya yaitu Positif, pradiabetes, dan negatif.
2. Sistem  pakar  dengan  metode Fuzzy  Logic  Sugeno yang dibuat  mampu  membantu  pengguna  untuk  mendiagnosa penyakit Diabetes Mellitus (DM) dengan Tahap pengaburan ( fuzzification )  yakni  pemetaan  dari  masukan  tegas  ke himpunan  kabur,  tahap inferensi ,  yakni  pembangkitan aturan  kabur,  tahap  penegasan  ( defuzzification ),  yakni tranformasi keluaran dari nilai  kabur ke nilai tegas.
3. Dengan  cara  pengumpulan  bahan  gejala,  penyakit  dan penjelasan  dari  pakar  dan  referensi  mengenai  penyakit diabetes yang didapatkan kemudian di implementasi dalam sistem  pakar  ini  menggunakan  metode Fuzzy  Logic Sugeno menghasilkan suatu sistem yang dapat mempermudah mendeteksi penyakit diabetes bagi pengguna yaitu pasien, dokter maupun tenaga medis.

## B. Saran
Beberapa saran yang dapat diberikan terkait penelitian yang penulis buat  adalah sebagai berikut:
1. Perlunya diadakan pelatihan pengoperasian sistem pakar ini untuk  petugas  dan  pengguna khusunya  petugas  yang  akan berkontribusi  dalam  memperbarui  setiap  gejala  penyakit dan  bahkan  memberikan  dapat  memberikan  solusi  yang terbaik bagi pasien.
2. Pengembangan  selanjutnya  dapat  diterapkan  ke  aplikasi berbasis android , dalam rangka mempermudah user untuk mengakses data dan informasi.
3. Perlu  adanya  evaluasi  secara  berkala  pada  penelitian selanjutnya  untuk  aplikasi web Sistem  pakar  diagnosis penyakit Diabetes  Millitus ini  yang  selanjutnya  diadakan perbaikan sesuai dengan perubahan dan perkembangan.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   Jogiyanto  HM. Analisis  &  Desain  Sistem  Informasi  Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis Ed. 23 . Yogyakarta: Andi, 2016.
[2]     Lukman  dan  W.  Meiwara. Kencing  Manis  (Diabetes  Millitus)  di Sulawesi Selatan. Jakarta: Yayasan Pustaka Obor Indonesia, 2015.
[3] M.  R.  Juianti,  A.Setiawan,  dan  R.  D.  Prasetya. Sistem  Pendukung keputusan Pengelolaan kinerja Karyawan menggunakan metode Fuzzy Logc  Berbasis  Web .  Jurnal  Sisfotek  Global.  ISSN:  2088-1762  Vol.  6 No.1, Maret/2016.
[4]   Andriani  dan  Anik. Pemprograman  Sistem  Pakar  Konsep  Dasar  dan Aplikasinya  Menggunakan  Visual  Basic  6.  . Yogyakarta:  Mediakom, 2016.
[5] L. S. Setiawati, I. Budiman dan O. Soesanto. PenerapanFuzzy Inference System  Takagi-Sugeno-Kang  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Gigi .  Kumpulan  Jurnal  Komputer  (klik).  ISSN:  2406-    7857  Vol.04 No.1, Februari 2016.