## Perbandingan Metode Logika Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes
Hasan Nizar, Alifta Salma Shafira, Juvandio Aufaresa, Muhammad Alvi Awliya, Ummi Athiyah Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Informatika Institut Teknologi Telkom Purwokerto Purwokerto, Indonesia 18102088@ittelkom-pwt.ac.id, 18102077@ittelkom-pwt.ac.id,18102235@ittelkom-pwt.ac.id, 18102239@ittelkom- pwt.ac.id, ummi@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak- Salah satu faktor yang utama dalam kehidupan manusia yaitu kesehatan. Jika tubuh kita sehat, maka aktivitas harian yang kita lakukan akan berjalan lebih lancar. Namun, tidak dapat dipungkiri tidak sedikit penyakit yang menyebabkan kematian pada manusia. Salah satunya adalah penyakit diabetes. Diabetes merupakan jenis penyakit gangguan metabolik menahun akibat pankreas tidak memproduksi insulin yang cukup atau tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang telah diproduksi secara efektif. Penyakit ini masuk ke dalam masalah utama kesehatan masyarakat di Indonesia dan sayangnya tidak dapat disembuhkan, tetapi apabila sudah dideteksi  secara  dini,  segera  diterapi,  minum  obat  secara  teratur,  dan  selalu  rajin  kontrol  ke  dokter,  maka  penderita  dapat memperbesar tingkat kesembuhannya. Beberapa metode dalam Fuzzy Logic mampu digunakan oleh pakar untuk memprediksi gejala pada diabetes mellitus. Dalam penelitian ini  membandingkan tiga metode  fuzzy logic dalam mendeteksi dini Diabetes yaitu Meode Fuzzy Mamdani, Metode Fuzzy Sugeno dan Metode Fuzzy Tsukamoto.  Metode fuzzy yang digunakan kali ini diharapkan dapat digunakan untuk menentukan tingkat keakurasian untuk mendeteksi penyakit Diabetes. Dari hasil perbandingan diketahui bahwa metode sugeno lebih baik dengan menghasilkan 97,33% tingkat keakuratan dan  nilai eror atau kesalahan yang kecil yaitu kurang dari 3%.
Kata Kunci: Diabetes, Fuzzy, Mamdani, Sugeno, Tsukamoto.

## 1. Pendahuluan
Diabetes  merupakan  penyakit  kronis  yang berlangsung  jangka  panjang  yang  diakibatkan  karena meningkatnya kadar gula darah (glukosa)  hingga di atas nilai  normal.  Terdapat  2  jenis  utama  diabetes,  yaitu diabetes tipe 1 dan tipe 2. diabetes merupakan salah satu penyebab dari kelima besar kematian yang ada di dunia. Lebih dari 3 juta kematian yang diakibatkan oleh penyakit diabetes  pada  setiap  tahunnya.  Dapat  diartikan  bahwa setiap 10 detik 1  nyawa seseorang melayang akibat dari diabetes atau 6 orang dalam setiap menit.[1] Menurut World Health Organization (WHO) dan National Cholesterol Education Program : Adult Treatment Panel III (NCEP-ATP III), orang yang menderita metabolic syndrome adalah mereka yang mengalami berbagai kelainan, antara lain:  tekanan  darah  tinggi  lebih  dari  160/90  mmHg, trigliserida  darah  tinggi  lebih  dari  160/90  mmHg,  tri gliserida  darah  lebih  dari  150mg/dl,  kolesterol  HDL kurang dari 40 mg/dl, obesitas sentral dengan BMI lebih dari 30, lingkar pinggang melebihi 102 cm pada pria atau 88  cm  pada  wanita,  atau  sudah  terdapat  mikro- albuminuria.[1]
Penyakit  diabetes  memiliki  dampak  yang  begitu  besar dalam  mengurangi  tingkat  kesehatan  dalam  masyarakat. Salah satu cara mengurangi dari dampak adanya diabetes
adalah  dengan  mengetahui  sebab  penyakit  diabetes, kemudian dengan mengetahui  sebeb tersebut maka kita akan  mengurangi  dampak  yang  akan  ditimbulkan.  Juga perlunya  sosialisasi  terhadap  masyarakat  tentang  resiko dari  penyakit  diabetes  itu  sendiri,  sehinga  nantinya masyarakat  dapat  menerapkan  hidup  sehat  dan  akan mengurangi resiko dari penyakit diabetes.
Untuk  itu  perlunya  cara  pencegahan  untuk  mengetahui akapah induvidu memiliki resiko dalam penyakit diabetes. Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan pendeteksian  dini  apakah  kita  berpotensi  diabetes  atau tidak,  sehingga  nantinya  hasil  tersebut  dapat  menjadi pertimbangan untuk induvidu dalam mejaga pola hidup sehat. Juga sebagai pendeteksi pasien diabetes yang belum terdeteksi sehingga nantinya dapat ditangani dengan lebih cepat sebagai pencegahan adanya komplikasi yang lebih lanjut.
Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  salah  satu contohnya Fuzzy . Fuzzy  Logic adalah  metode  sistem pendukung keputusan yang cocok untuk diimplementasikan  pada  pemilihan  tipe  diabetes. Fuzzy logic merupakan  sistem  yang  dapat  menghitung  dan memutuskan dengan baik. Fuzzy Logic atau Logika Fuzzy merupakan salah satu metode untuk menentukan sebuah

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
keputusan.  Logika  klasik  menyatakan  bahwa  segala  hal dapat dinyatakan dengan pilihan 0 atau 1, hitam atau putih serta  ya  atau  tidak,  logika Fuzzy menggantikan  pilihan tersebut dengan tingkat kebenaran yang berbeda. [2] Tujuan dari penelitian adalah untuk membandingkan hasil dari  3  macam  metode Fuzzy yaitu  Mamdani,  Sugeno, Tsukamoto dalam medeteksi penyakit diabetes. Sehingga kita  dapat  mementukan  metode Fuzzy mana  yang
menghasikan keputusan terbaik dengan resiko yang kecil. Dengan  mengetahui  bahwa  suatu  metode  mempunyai keputusan yang terbaik dari metode lainnya tentunya akan menghasilkan  efisiensi  dalam  mendeteksi  penyakit diabetes,  serta  nantinya  akan  digunakan  dalam  sistem pendeteksi  penyakit diabetes dan  memudahkan  pasien dalam mendiagnosis penyakit ini.

## 2. Metodologi
Penelitian ini menggunakan metode jurnal review yang bertujuan  untuk  membandingkan  metode fuzzy terbaik dalam  penerapannya  untuk  diagnosa  penyakit Diabetes . Dalam  penelitian  ini  kami  membandingkan  3  metode fuzzy yaitu Mamdani, Sugeno, Tsukamoto. Tahap pertama
yang  dilakukan  adalah  mencari  dan  menentukan  jurnal terkait  dengan  diagnosa  penyakit  Diabetes.  Tahap selanjutnya adalah merangkum isi dari setiap komponen jurnal  untuk  menentukan  beberapa  kelebihan  dan kekurangan setiap metode yang diterapkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Metode Fuzzy Mamdani
Metode fuzzy mamdani sering juga dikenal dengan nama metode  min-max.  Dimana  menggunakan  min  atau minimal  pada fungsi implikasi dan max atau maksimuk pada  komposisi  antar  fungsi  implikasi.  Dalam penerapannya metode fuzzy madani menggunakan 4 tapan yaitu  pembentukan  himpunan fuzzy ,  aplikasi  fungsi implikasi,  komposisi  aturan,  defuzzifikasi.  Pada  metode fuzzy mamdani  ini  baik  variabel  input  atau masukannmaupun  dari    variabel  output  atau  keluaran berbentuk  himpunan  baik  menjadi  satu  atau  banyak. Metode Fuzzy Mamdani merupakan salah satu bagian dari Fuzzy Inference  System  yang  berguna  untuk  penarikan kesimpulan  atau  suatu  keputusan  terbaik  dalam permasalahan  yang  tidak  pasti  (Bova,  2010).  Metode Fuzzy Mamdani  diperkenalkan  secara  umum  oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975.[8] Dalam  jurnal  yang  ditulis  oleh  Munawar,  Marzuki, Radhiah dengan menggunakan 3 variabel masukan (input) yaitu  usia,  tekanan  darah,  dan  kolesterol  serta  variabel keluaran  ( output )  yaitu  resiko  penyakit  diabetes.  Dengan data sampel sebanyak 20 buah yang berasal dari Rumah Sakit Umum Daerah Zainoel Abidin Banda Aceh. Proses untuk  klasifikasi  resiko  terkena  penyakit  Diabetes  yaitu dengan  penentuan  variabel  masukan,  penentuan  sistem inferensi fuzzy mamdani,  kemudian  yang  terakhir penerapan  dari  aturan  dengan  toolbox  FIS  Matlab. Perancangan  sistem  inferensi fuzzy (FIS)  yang  dibuat dengan menggunakan gabungan fungsi keanggotaan yaitu segitiga dan trapesium. Kesimpulan yang dapat dihasilkan dari  penelitian  ini  adalah  semakin  tua  usia  seseorang dengan  kolestrol  yang  tinggi  maka  akan  semakin  besar peluang  seseorang  terkena  penyait  Diabetes.  Pada penelitian  ini  metode fuzzy mamdani  adalah  salah  satu metode  yang  terbukti  memiliki  keakuratan  yang  tinggi karena  kompleksnya  perhitungan  yang  ditemukan didalamnya.[4]
Penelitian  oleh  Slamet  Riyadhi  dengan  menggunakan variabel  masukan  (input)  dan  keluaran  (output)  yaitu umur, berat badan, tekanan darah, resiko diabetes. Dalam
penelitian ini digunakan data sekunder dari Rumah Sakit Umum  Daerah  Dr.H.  Soemarno  Sostroatmojo  Kuala Kapuas yang berupa sampel data pasian yang positif dan tidak  positif  sebagai  penderita  penyakit  diabetes. Penelitian  ini  melakukan  perbandingan  hasil  yang  telah dihitung  dengan  menggunakan  metode fuzzy mamdani dan  data  sampel  milik  pasien  yang  ada  di  Rumah  Sakit Umum  Daerah  Dr.H.  Soemarno  Sostroatmojo  Kuala Kapuas. Penelitian ini menghasilkan data sebagai berikut : dari jumlah sampel yang digunakan sebanyak 120 sampel data  pasien,  metode fuzzy mamdani  memiliki  hasil  102 sampel  data  pasien  yang  akuransinya  benar  dan  hanya sebesar  18  sampel  data  pasien  yang  meleset  dari  hasil sesungguhnya.  Sehingga  dapat  dihitung  berapa  persen tingkat akurasi metode Mamdani untuk deteksi diabetes dengan persamaan: % Akurasi = (Jumlah Data Akurat / Total  Sampel)  ×  100  =  (102/120)  ×  100  =  85%  dan kesalahan  15%.  Dalam  menganalisis  diabetes  ini  sistem inferensi metode Mamdani, semakin banyak variabel yang digunakan sebagai inputan maka tingkat ketelitian dalam melakukan analisis data semakin tinggi.[5] Penelitian  oleh  Jimmy  Singla  dengan  menggunakan  8 variabel yaitu polydispia, polyuria, polyhagia, berat badan ( weight  loss ),  tingkat  kelelahan  ( tiredness ),  ketajaman penglihatan  ( blurred  vision ),  sakit  kepala  ( dizziness )  serta menggunakan  150  sampel  data  pasien  yang  telah terdiagnosis sebelumnya. Pada penelitian ini membandingkan  hasil  yang  telah  ada  dengan  hasil menggunakan  metode fuzzy .  Hasil  penelitian  yaitu  dari 150 kasus pasien yang terdiagnosis, pada kolom pertama terdapat  40  kasus  pasien  yang  telah  terdiagnosis dikategorikan  sebagai  diabetes  tipe  1  dimana  36  pasien terdiagnosis masuk kategori dapat diterima dan 4 pasien terdiagnosis  salah  dikategorikan.  Kolom  kedua menunjukkan,  dari  total  35  kasus  pasien  yang terdiagnosis,  32  pasien  dikategorikan  sebagai  penderita diabetes  tipe  2  dan  3  kasus  pasien  terdiagnosis  salah dikategorikan. Kolom ketiga menunjukkan, dari 40 kasus pasien  yang  terdiagnosis,  semuanya  40  dikategorikan pradiabetes  dan  tidak  ada  kasus  pasien  yang  salah dikategorikan.  Selain  itu  pada  kolom  keempat  terlihat,
dari  total  35  kasus  pasien  yang  terdiagnosis,  seluruh  35 pasien dikategorikan bebas diabetes dan tidak ada kasus pasien  yang  salah  kategorikan.  Secara  umum,  Dari  150 kasus  pasien  terdiagnosis  143  kasus  pasien  terdiagnosis masuk  kategori  dapat  diterima  dan  7  kasus  pasien terdiagnosis  masuk  kategori  salah.  Hasil  penelitian menunjukkan penilaian yang dicapai oleh sistem inferensi fuzzy tipe mamdani dapat diterima untuk kasus pasien  - 143  yaitu  95,33%  dan  kasus  pasien  salah  diagnosis  -  7 yaitu 4,67% [7]
B. Metode Fuzzy Sugeno Model Fuzzy Sugeno ( model fuzzy TSK ) diajukan oleh Takagi,  Sugeno,  dan  Kang  (  Takagi  dan  Sugeno,  1985) dalam  upaya  untuk  membangun  pendekatan  sistematis untuk  membangkitkan  aturan – aturan fuzzy dari himpunan  data  input  -  output  yang  diberikan.  Suatu aturan fuzzy khas dalam model fuzzy Sugeno dibentuk: if x  is  A  and  y  is  B  then  z  =  f(x,y),  dimana  A  dan  B himpunan fuzzy dalam  anteseden  dan  z  =  f(x,y)  fungsi tegas dalam konsekuen. Jika f(x, y) polimonial orde satu, FIS yang dihasilkan disebut model fuzzy Sugeno orde satu. Jika f konstan, dihasilkan model fuzzy Sugeno orde nol. Sistem  inferensi fuzzy menggunakan  metode  Sugeno memiliki  beberapa  karakteristik,  yaitu  konsekuen  tidak merupakan  himpunan fuzzy ,  namun  merupakan  suatu persamaan linear dengan variabel - variabel sesuai dengan variabel - variabel inputnya.[9] Penelitian  oleh  Rahmat  Tulllah,  Siti  Maisaroh  Mustafa, Abdul Rochim yaitu mendeteksi penyakit diabetes dengan menggunakan  metode fuzzy logic  Sugeno  dengan menggunakan  3  variabel  masukan  (input)  yaitu  Gula Darah  Puasa  (GDA),  Gula  Darah  2  jam  PP  (GDPP), kadar  HbA1c.  Dengan  menggunakan  data  sampel  yang diambil  dari  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. Metode Fuzzy Logic Sugeno mampu membantu  pengguna  untuk  mendiagnosa  penyakit diabetes(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  kepada  nilai  tegas.  Kesimpulan  yang dihasilkan dari penelitian ini adalah metode fuzzy Sugeno mampu  mendeteksi  penyakit  diabetes  dengan  baik  dan dapat  bermanfaat  bagi  pasien,  dokter,  maupun  tenaga medis.[6]
Pada penelitian yang sama dengan menggunakan metode mamdani diatas oleh Jimmy Singla dengan menggunakan 8  variabel  yaitu  polydispia,  polyuria,  polyhagia,  berat badan ( weight loss ), tingkat kelelahan ( tiredness ), ketajaman penglihatan (blurred vision), sakit kepala (dizziness) serta menggunakan  150  sampel  data  pasien  yang  telah terdiagnosis sebelumnya. Pada penelitian ini membandingkan  hasil  yang  telah  ada  dengan  hasil menggunakan  metode fuzzy .  Hasil  penelitian  ini  yaitu dengan  total  150  kasus  pasien  yang  terdiagnosis,  pada kolom pertama terdapat 40 kasus pasien yang terdiagnosis dikategorikan  sebagai  diabetes  tipe  1  dimana  38  pasien terdiagnosis masuk kategori dapat diterima dan 2 pasien terdiagnosis  salah  dikategorikan.  Kolom  kedua
menunjukkan,  dari  total  35  kasus  pasien  yang terdiagnosis, 33 kasus dikategorikan sebagai diabetes tipe 2  dan  2  kasus  pasien  yang  terdiagnosis  salah dikategorikan. Kolom ketiga menunjukkan, dari total 40 kasus pasien yang sudah terdiagnosis ke-40 kasus tersebut dikategorikan  pradiabetes  dan  tidak  ada  satupun  kasus pasien  yang  salah  dikategorikan.  Selain  itu  pada  kolom keempat  terlihat,  dari  total  35  kasus  pasien  yang terdiagnosis,  seluruh  35  pasien  dikategorikan  bebas diabetes  dan  tidak  ada  kasus  pasien  yang  salah kategorikan.  Secara  umum,  dari  150  kasus  pasien terdiagnosis 146 kasus pasien terdiagnosis masuk kategori dapat  diterima  dan  4  kasus  pasien  terdiagnosis  ternyata salah  dikategorikan.  Hasil  penelitian  menunjukkan penilaian  yang  dicapai  oleh  sistem  inferensi fuzzy tipe sugeno  dapat  diterima  untuk  kasus  pasien  -  146  yaitu sebesar 97,33% dan kasus pasien salah diagnosis - 4 yaitu 2,67%.[7]

## C. Metode Fuzzy Tsukamoto
Metode logika fuzzy Tsukamoto untuk setiap konsekuen pada  aturan  yang  berbentuk  IF-Then  harus direprentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotan yang monoton, sehingga rule tersebut sesuai dengan keadaan yang menjadi masalah. Keluaran dari  metode  Tsukamoto  hasil  inteferensi  dari  tiap-tiap aturan  diberi kan  secara  tegas  (crisp)  berdasarkan  α - predikat ( fire strength ). Hasil yang akan diperoleh dengan menggunakan rata-rata berbobot dari semua data.[8] Penelitian  Oleh  Heny  Yuniarti,  Riyanto  Sigit,  dan Muhammad  Aunur  Rofiq  untuk  mengetahui  tingkat keakuratan tiap sensor, hasil dari tiap sensor selanjutnya dibandingkan dengan alat medis yang sudah teruji, atau alat  yang  sering  digunakan  dokter  untuk  melakukan pengecekan,  sehingga  alat-alat  medis  tresebut  dapat mendeteksi  penyakit  seperti  hipoksemia,  hipotermia, hipertensi, diabetes dengan baik. Dengan sampel 20 data untuk  masing-masing  sensor  menggunakan fuzzy tsukamoto  dalam  perhitungan  secara  manual  sehingga nantinya  dibandingkan  dengan  sistem.  Pada  data pengujian sensor suhu tubuh dengan alat medis, pengujian sudah dilakukan sebanyak 12 kali dan mendapatkan rata-rata error sebanyak 1,05%. Pada  sensor  SPO2  menghasilkan  2  keluaran  yaitu keluaran SPO2 dan juga keluaran  detak jantung. Pertama yaitu keluaran SPO2 dilakukan pengujian sebanyak 20 kali dan menghasilkan rata-rata error sebesar 1,90%.  Kedua yaitu keluaran detak jantung melakukan sebanyak 20 kali dan mendapatkan hasil rata – rata error sebanyak 5,78%. Sensor tekanan darah memiliki 2 keluaran yaitu tekanan darah sistolik dan tekanan darah diastolik. Untuk keluaran tekanan  darah  sistolik  dilakukan  sebanyak  15  kali  dan memiliki  rata – rata  error  sebanyak  4,16%.  Pengujian untuk keluaran dari tekanan darah diastolik memiliki rata – rata  error  sebanyak  4,87%  dan  pengujian  dilakukan sebanyak 15 kali. Membandingkan keluaran sensor gula darah  dilakukan  sebanyak  15  kali  dan  hasilnya mendapatkan rata – rata error sebesar 4,01%. Pengujian dilakukan  sama  seperti  pengujian  klasifikasi  penyakit hipoksemia,  hipertensi,  hipotermia,  diabetes.  Hasil pengujian  dalam  mendeteksi  penyakit  diatas  adalah
akurasi data sensor dan perhitungan secara manual fuzzy hasilnya sama.[3]
Penelitian  oleh  Rico  Adrial,  Vitriani,  Sri  Rahayu  Alfitri Usna  untuk  menganalisis  dan  membandingkan  hasil keputusan tipe diabetes menggunakan metode Mamdani dan  Tsukamoto  serta  untuk  menguji  hasil  kalkulasi dengan fuzzy logic  kedua  metode  tersebut  dengan  hasil keputusan yang sebenarnya terjadi pada kasus penentuan tipe diabetes melitus Fuzzy Mamdani, Fuzzy Tsukamoto.
Penggunaan fuzzy logic menggunakan metode Mamdani lebih  optimal  dalam  kasus  penentuan  tipe  diabetes dibandingkan dengan menggunakan metode Tsukamoto. Hasil  dari  kalkulasi  manual  menunjukan  bahwa  metode Mamdani lebih mendekati dengan hasil dari keadaan yang sebenarnya. Walaupun proses kalkulasi metode Mamdani membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama,  tetapi  hasil  yang diberikan ternyata lebih tepat [2].
Tabel 1 Perbandingan 3 Metode Fuzzy (Mamdani, Sugeno, Tsukamoto)

## 4. Kesimpulan
Disimpulkan dari data penelitian dari beberapa jurnal didapatkan  bahwa  metode  terbaik  dalam  mendiagnosa penyakit  diabetes  adalah  Metode Fuzzy Sugeno.  Alasan yang pertama yaitu nilai keakuratan yang lebih tinggi dari ke  2  metode  yang  lain  yaitu  97,33%,  nilai  eror  atau kesalahan  yang  kecil  yaitu  kurang  dari  3%,  perhitungan manual  yang  tidak  terlalu  memakan  waktu,  dan perhitungan yang sedang dalam artian tidak begitu rumit. Mungkin  dalam  hitungan  dapat  dibilang  sedikit  rumit namun dengan banyak keunggulan dari ke 3 metode yang dibandingkan.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  kepada  pihak  yang  telah berperan  dalam  penyusunan  jurnal  yang  berjudul “Perbandingan  Metode  Logika Fuzzy untuk  Diagnosa Penyakit  diabetes ”,  hingga  akhirnya  jurnal  review  ini dapat selesai.
6. Daftar Pustaka
[1] T. Hans, “Segala Sesuatu yang Harus Anda Ketahui Tentang  Diabetes,”  Jakarta  :  PT  Gramedia  Pustaka, 2008.
[2] A.  Rico.,  Vitriani.,  U.  S.  Rahayu  Alfitri    “Analisis Perbandingan Kalkulasi Manual Fuzzy Logic Metode Mamdani  Dan  Tsukamoto  Pada  Penentuan  Tipe Diabete s  Melitus,”  Journal  of  Education  Informatic Technology and Science (JeITS) ., vol. 2, no 3, pp.12- 23, 2020
[3] Yuniarti, Heny, S. Riyanto, R.  M. Aunur, “Penerapan Fuzzy  Tsukamoto  pada  Alat  Deteksi  Penyakit Hipoksemia,  Hipotermia,  Hipertensi,  dan  Diabetes untu k  Health  Care  Kiosk,”  Journal  of  Applied Informatics  and  Computing  (JAIC).,  vol.4,  no.2, pp.163-173,2020.
[4] Munawar, Marzuki, Radhiah, “Pendeteksian Penyakit Diabetes  di  RSUD  Zainoel  Abidin  Banda  Aceh dengan  Sistem  Fuzzy  Mamdani,”  Journal  of  Data Analysis., vol. 1, no. 2, pp. 103-110,2018.
Indikator Mamdani Sugeno Tsukamoto Keakuratan dalam menganalisa Metode mamdani memperoleh hasil 80% hingga ± 95%, dalam penelitian ini hasil tertinggi adalah 95,33% Metode sugeno memperoleh hasil >95% dalam penelitian ini tertinggi dengan nilai 97,33% Metode tsukamoto belum ada nilai secara utuh keakuratan dalam analisis namun dalam penelitian ini jika dibandingkan dengan metode mamdani keakuratannya lebih kecil. Kesalahan dalam menganalisa Nilai kesalahan yaitu <5%, dalam penelitian ini tertinggi 4,67% Kesalahan dalam analisis adalah < 3% dalam penelitian ini yang tertinggi 2,67% Rata-rata eror < 6%, dalam penelitian ini nilai eror terbesar adalah 5,78% Waktu Proses kalkulasi manual metode mamdani membutuhkan waktu yang lama. Proses kalkulasi manual metode sugeno membutuhkan waktu tidak terlalu lama, jika dibandingkan dengan mamdani. Proses kalkulasi manual metode tsukamoto membutuhkan waktu yang lebih sedikit dari metode mamdani. Perhitungan Perhitungan dari metode ini terbilang  rumit. Perhitungan dari metode ini terbilang cukup rumit. Perhitungan dari metode ini terbilang paling sederhana dari metode mamdani maupun sugeno.
[5] R. Slamet, “Uji Coba Metode Mamdani untuk Deteksi
Penyakit  Diabetes  Di  Rsud  Dr.  H.  Soemarno Sosroatmojo  Kuala  Kapuas,”  Jurnal  INTEKNA  : Informasi  Teknik  dan  Niaga  Politeknik  Negeri Banjarmasin., vol. 13, no. 1, pp. 70-77,2013.
[6] T. Rahmat, Mustafa, S. Maisaroh, R. Abdul, “Sistem Pakar  Pendeteksi  Penyakit  DiabetesMenggunakan Algoritma Fuzzy Logic Takagi Sugeno Kang,” Jurnal Sisfotek Global  Stmik Bina Sarana Global., vol. 9, no. 2, pp. 98-105,2019.
[7] Singla, Jimmy, “Comparative S tudy of Mamdani-Type and  Sugeno-Type  Fuzzy  Inference  Systems  for Diagnosis of Diabetes,” International Conference on Advances in Computer Engineering and Applications
(ICACEA)  IMS  Engineering  College.,  Ghaziabad, India. 2015.
[8] Yulmaini, ”Logika Fuzzy: Studi Kasus & Penyelesaian Menggunakan  Microsoft  Excel  dan  Matlab,” Yogyakarta: Penerbit Andi., 2018.
[9] S.  S.  Lina  Mulani,  “Penerapan  Fuzzy  Inference System Sugeno untuk Menentukan Jumlah Pembelian Obat  (Studi  Kasus:  Garuda  Sentra  Medika),”  Jurnal Informatika Universitas Pamulang., vol. 3, no.2, pp. 104-109, 2018
[10] Adrial,  Rico,  “Fuzzy  Logic  Modeling  Metode Sugeno  Pada  Penentuan  Tipe  Diabetes  Melitus Menggunakan MATLAB,”Jurnal Ilmiah Informatika., vol. 6, no. 1,  pp. 62-68,2018.