Sistem Pendeteksi Diabetes Menggunakan Algoritma Tsukamoto Pada Bahasa Pemrograman Python

Authors

  • Surya Oktova Pramudya UPN Veteran Jawa Timur
  • Firyal Wishal Nabili Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
  • Rantau Himawan Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
  • Anggraini Puspita Sari Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Keywords:

logika fuzzy, fuzzy tsukamoto, diabetes, prediksi diabetes, pemrograman python

Abstract

AbstrakDiabetes adalah suatu kondisi medis yang umumnya bersifat kronis dan dapat berdampak pada kualitas hidup banyak individu di seluruh dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem deteksi diabetes menggunakan algoritma fuzzy Tsukamoto yang diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Python. Metode fuzzy Tsukamoto digunakan untuk memperhitungkan ketidakpastian dan kompleksitas pengambilan keputusan diagnostik pada diabetes. Sistem ini dirancang untuk menerima input variabel seperti glukosa dan insulin dan memberikan keyakinan akan adanya diabetes. Pada tahap pengembangan, model fuzzy Tsukamoto dilatih dengan data diabetes yang valid. Melalui proses pembelajaran, model ini dapat mengetahui hubungan antara variabel input dan output yang berhubungan dengan tingkat kepercayaan diabetes. Implementasi sistem ini menggunakan bahasa pemrograman Python, yang menawarkan kemudahan dan fleksibilitas untuk pengembangan dan integrasi dengan platform lain. Sistem deteksi diabetes yang dikembangkan dapat membantu pengguna memperkirakan risiko diabetes berdasarkan variabel input yang diberikan. Pengguna dapat memasukkan data glukosa dan insulin mereka sendiri dan sistem menyediakan tingkat  diabetes yang dapat diandalkan berdasarkan analisis fuzzy Tsukamoto. Studi ini berkontribusi pada pengembangan sistem deteksi diabetes yang efisien dan mudah digunakan menggunakan algoritma fuzzy Tsukamoto. Sistem ini dapat membantu individu dan profesional kesehatan dalam deteksi dini, pengobatan dan pencegahan diabetes. Pengenalan Python menawarkan keuntungan dalam pengembangan dan integrasi sistem deteksi diabetes.

References

Ami Hilda Agustin, G.K. Gandhiadi, and Tjokorda Bagus Oka, "PENERAPAN METODE FUZZY SUGENO UNTUK MENENTUKAN," E-Jurnal Matematika, vol. 5, ppAmi Hilda Agustin, G.K. Gandhiadi, and Tjokorda Bagus Oka, "PENERAPAN METODE FUZZY SUGENO UNTUK MENENTUKAN," E-Jurnal Matematika, vol. 5, pp. 176-182, 2016.

CARAKA, Akbar Ariya, et al. Logika Fuzzy Menggunakan Metode Tsukamoto Untuk Prediksi Perilaku Konsumen Di Toko Bangunan. Techno. Com, 2015, 14.4: 255-265.

LESTARI, Lestari, et al. Diabetes Melitus: Review etiologi, patofisiologi, gejala, penyebab, cara pemeriksaan, cara pengobatan dan cara pencegahan. In: Prosiding Seminar Nasional Biologi. 2021. p. 237-241.

WIDANINGSIH, Sri. Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur. Infoman's, 2017, 11.1: 51-65.

HARIANTO, Sugeng; SETIAWAN, Aries Boedi; SARI, Anggraini Puspita. Studi Tentang Penggunaan Metode Scanning Pada Sistem Telemetri Pendeteksi Kerusakan Air Conditioner Kendaraan. Elektrika: Jurnal Teknik Elektro, 2017, 1.1: 47-51.

SETIAWAN, Agung; YANTO, Budi; YASDOMI, Kiki. LOGIKA FUZZY Dengan MATLAB (Contoh Kasus Penelitian Penyakit Bayi dengan Fuzzy Tsukamoto). Jayapangus Press Books, 2018, i-217.

KADIR, Abdul. Logika Pemrograman Python, 2019.

Siloam Hospital. (2023, 29 Maret). Apa Itu Insulin. Diakses dari https://www.siloamhospitals.com/informasi-siloam/artikel/apa-itu-insulin.

Makarim, F. R. (2023, 10 Mei). Catat Ini: Kadar Gula Darah yang Normal dalam Tubuh. Halodoc. Diakses dari https://www.halodoc.com/artikel/catat-ini-kadar-gula-darah-yang-normal-dalam-tubuh.

RSUD Tulungagung. (2023, 20 Maret). Ketahui Cara Menyuntik Insulin bagi Pasien Diabetes. Diakses dari https://rsud.tulungagung.go.id/ketahui-cara-menyuntik-insulin-bagi-pasien-diabetes/

PRABAWATI, Dewi; SARI, Puspita; NEONBENI, Yohanes. Pendidikan Kesehatan Tentang Perawatan Dan Senam Kaki Pada Pasien Diabetes. SELAPARANG Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan, 2021, 4.3: 624-630.

Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, Wang Y, Dong Q, Shen H, Wang Y. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017 Jun 21;2(4):230-243. doi: 10.1136/svn-2017-000101. PMID: 29507784; PMCID: PMC5829945.

WARDHANI, Rakhmatika Sri. Aplikasi Sistem Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Jantung Koroner (Coronary Heart Disease). Universitas Negeri Yogyakarta, 2014.

PUSPITA, Ema Sastri; YULIANTI, Liza. Perancangan sistem peramalan cuaca berbasis logika fuzzy. Jurnal Media Infotama, 2016, 12.1.

UniversitasCiputra.ac.id. (2019). Python Library untuk Data Scientist. Diakses dari https://www.uc.ac.id/ict/python-library-untuk-data-scientist/

Downloads

Published

2023-11-03

How to Cite

Surya Oktova Pramudya, Firyal Wishal Nabili, Rantau Himawan, & Anggraini Puspita Sari. (2023). Sistem Pendeteksi Diabetes Menggunakan Algoritma Tsukamoto Pada Bahasa Pemrograman Python. Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara, 3, 53–57. Retrieved from https://santika.upnjatim.ac.id/submissions/index.php/santika/article/view/191

Issue

Section

Articles

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.