105x Filetype PDF File size 0.51 MB Source: eprints.binadarma.ac.id
APLIKASI PERHITUNGAN KALORI HARIAN PENDERITA DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Oleh : Fatoni Universitas Bina Darma, Palembang fatoni@mail.binadarma.ac.id Abstrak, Dibidang kesehatan, terdapat cara untuk menghitung kebutuhan kalori dalam kcal/hari baik pada orang sehat dan sakit. Untuk memperkirakan pengeluaran total kalori, hasil penghitungan ini masih harus dikalikan dengan faktor aktifitas. Tetapi perhitungan masih dengan cara manual dan sulit di implementasikan. Perkembangan teknologi khususnya komputer dalam bidang sistem pakar telah dikembangkan beberapa model, salah satunya logika fuzzy. Alasan digunakannya logika fuzzy adalah dinilai fleksibel dalam arti dapat dibangun dan dikembangkan dengan mudah tanpa harus memulai dari “nol”. Metode inferensi fuzzy yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan metode Mamdani yang terdiri dari empat tahapan yaitu Pembentukan himpunan fuzzy, Aplikasi fungsi implikasi, Komposisi aturan dan Penegasan. Hal inilah yang mendorong penelitian untuk membuat Aplikasi Perhitungan Kalori Harian Penderita Diabetes Melitus Menggunakan Logika Fuzzy Keyword : Aplikasi, Perhitungan, Kalori, Diabetes Melitus, Logika Fuzzy Abstract, In the field of health, there is a way to calculate calories in kcal / day in both healthy and sick people. To estimate the total calorie expenditure, the results of this calculation is still to be multiplied by a factor of activity. But the calculation is the manual way and difficult to implement. The development of computer technology, particularly in the field of expert systems have been developed several models, one of them is fuzzy logic. The reason for the use of fuzzy logic is considered flexible in the sense that can be built and developed with ease without having to start from "zero". Fuzzy inference method used in this study using Mamdani method which consists of four steps, namely formation of fuzzy sets, implication function application, composition rules and affirmation. This has encouraged research to make the application computation daily calorie diabetes mellitus using fuzzy logic Keywords: Application, Calculation, Calories, Diabetes Mellitus, Fuzzy Logic 1. PENDAHULUAN kalori, hasil penghitungan ini masih harus Energi sangat penting bagi kehidupan dikalikan dengan faktor aktifitas. Tetapi manusia. Tanpa energi manusia tidak dapat perhitungan yang dilakukan masih dengan cara melakukan aktifitas kerja. Kebutuhan energi manual dan sulit di implementasikan. setiap orang berbeda satu sama lain, tergantung Disisi lain, perkembangan ilmu pada faktor usia, jenis kelamin, dan kondisi teknologi khususnya komputer dalam bidang tubuhnya. Seseorang yang bertubuh gemuk dan sistem pakar telah dikembangkan beberapa banyak aktivitas tentunya akan membutuhkan model, salah satunya logika fuzzy. Salah satu energi yang jauh lebih banyak jika dibandingkan alasan digunakannya logika fuzzy adalah dinilai dengan seseorang yang bertubuh kurus dan hanya fleksibel dalam arti dapat dibangun dan beraktivitas ringan. Energi yang dibutuhkan dikembangkan dengan mudah tanpa harus perharinya didapatkan dari jumlah kalori yang memulai dari “nol” dan logika fuzzy dapat kita konsumsi. Dalam hal ini penelitian akan diterapkan dalam desain sistem kontrol tanpa menghitung kebutuhan kalori harian untuk harus menghilangkan teknik desain sistem penderita Diabetes Melitus, karena salah satu kontrol konvensional yang sudah ada terlebih untuk menjaga kesehatan pada penderita Diabetes dahulu. Metode Tsukamoto, Mamdani, dan adalah menjaga pola makan atau diet. Takagi-Sugeno-Kang (TSK) adalah beberapa Dibidang kesehatan, telah terdapat cara contoh metode inferensi fuzzy. Beberapa untuk menghitung kebutuhan kalori dalam aplikasi diberbagai bidang telah dikembangkan kcal/hari baik pada orang sehat maupun orang dengan menggunakan metode – metode sakit. Untuk memperkirakan pengeluaran total tersebut. 1 Hal inilah yang mendorong penelitian Aplikasi adalah program yang direka untuk untuk membuat sebuah “Aplikasi Perhitungan melaksanakan status fungsi bagi pengguna atau Kalori Harian Penderita Diabetes Melitus aplikasi yang lain. Contoh aplikasi ádalah Menggunakan Logika Fuzzy”. program pemroses kata dan web browser. Adapun rumusan masalah dalam Aplikasi akan menggunakan sistem operasi penelitian ini adalah “Bagaimana menghitung dan komputer dan aplikasi lainnya yang mendukung. membuat aplikasi perhitungan kalori harian bagi (Jack Febrian, 2007 : 35) penderita diabetes melitus dengan menggunakan 2.1.2. Pengertian Kalori logika fuzzy untuk mengatasi perhitungan yang Menurut Poerwadarminta masih dilakukan secara manual dan sulit untuk di (1976:438) bahwa kalori adalah Satuan implementasikan ? ”. Ukuran Panas (yaitu: panas yang diperlukan Agar masalah yang akan di bahas tidak untuk memanaskan 1 kg air hingga suhunya meluas, maka batasan masalah yang dibahas pada 0 naik 1 C) penelitian ini hanya difokuskan pada : Satuan energi dinyatakan dalam unit 1. Menghitung kebutuhan kalori harian pada panas atau kkalori (kkal). Satu kkalori adalah penderita diabetes melitus yang telah jumlah panas yang diperlukan untuk menaikan dinyatakan oleh dokter ahli. suhu 1 kg air sebanyak 10 C. Sering juga 2. Keadaan penderita diabetes melitus dalam digunakan istilah kalori. Satu kalori adalah keadaan normal, bukan dalam keadaan hamil 0,001 kkal. Istilah kkalori digunakan untuk (untuk perempuan). menyatakan jumlah kkalori tertentu, sedangkan 3. Dasar pertimbangan melakukan penghitungan istilah kalori digunakan untuk menyatakan terhadap kebutuhan kalori harian pada energy secara umum. Sedangkan kilorimetri penderita diabetes terdiri dari 5 variabel yaitu adalah pengukuran jumlah panas yang umur, berat badan, tinggi badan, aktifitas dikeluarkan. Nilai energi bahan makanan dan serta satu variabel crisp yaitu jenis kelamin. pengeluaran energi sehari seseorang diukur 4. Metode perhitungan Sistem Inferensi Fuzzy dengan cara kalorimetri dan diucapkan dalam (SIF) yang digunakan adalah Mamdani. kkalori. Bila jumlah panas yang dihasilkan 5. Aplikasi yang dibangun hanya mampu diukur secara langsung, dinamakan kalorimetri menghitung satu aktifitas. langsung, dan bila panas yang dihasilkan diukur Tujuan dalam penelitian ini adalah : secara tidak langsung dinamakan kalorimetri 1. Untuk menghitung besarnya tingkat tidak langsung (Almatsier, 2009:133). kebutuhan kalori harian yang dibutuhkan oleh 2.1.3. Pengertian Diabetes Melitus penderita diabetes. Diabetes melitus adalah suatu kumpulan 2. Menerapkan logika fuzzy dengan metode gejala yang timbul pada seseorang yang mamdani untuk perhitungan kalori harian disebabkan oleh karena adanya peningkatan bagi penderita diabetes melitus. kadar glukosa darah akibat penurunan sekresi 3. Melakukan pengujian dari perhitungan insulin yang progresif dilatar belakangi oleh kebutuhan kalori harian dengan bahasa resistensi insulin (Soegondo, dkk, 2009:12). pemrograman Borland Delphi 7.0. 1. Cara Menaksir Kebutuhan Energi Basal Sedangkan manfaat yang dapat diambil dengan Perhitungan dari penelitian adalah : Untuk sebagian besar manusia, 1. Dapat diketahui kebutuhan kalori harian yang kebutuhan energi dasar yang ditentukan dibutuhkan oleh penderita diabetes melitus. melalui kalorimetri langsung atau tidak 2. Dapat mengetahui apakah logika fuzzy langsung hanya berbeda sebesar + 10% dari dengan metode mamdani memiliki angka yang diperoleh dengan cara keakuratan dalam menentukan kebutuhkan perhitungan. Kebutuhan energi basal atau kalori harian Angka Metabolisme Basal (AMB) pada dasarnya ditentukan oleh ukuran dan 2. METODOLOGI PENELITIAN komposisi tubuh serta umur. Hubungan Metode penelitian sangat erat kaitannya antara tiga peubah ini sangat kompleks. dengan metode atau teknik pengumpulan data Dengan memperhitungkan berat badan, yang digunakan dalam suatu penelitian. tinggi badan dan umur, Harris dan Benedict pada tahun 1909 menentukan rumus untuk menghitung kebutuhan energi basal sebagai berikut: 2.1. Teori Pendukung a. AMB laki – laki = 66,5 + 13,7 BB (kg) 2.1.1. Pengertian Aplikasi + 5,0 TB(cm) – 6,8 U 2 b. AMB perempuan = 65,5 + 9,6 BB (kg) + kata–kata (linguistic variable)”, sebagai 1,8 TB (cm) – 4,7 U pengganti berhitung dengan bilangan. Kata – Keterangan : BB = Berat Badan dalam kata yang digunakan dalam fuzzy logic memang kg, TB = Tinggi Badan dalam cm, tidak sepresisi bilangan, namun kata – kata jauh U = Umur lebih dekat dengan intuisi manusia. Manusia Dari banyak penelitian yang dilakukan bisa langsung “merasakan” nilai dari variabel ternyata indeks paling berpengaruh terhadap kata – kata yang sudah dipakainya sehari – hari. AMB adalah berat badan menurut umur. Menurut Kusumadewi, dkk (2006:1) Dengan menggunakan rumus regresi linier, dalam buku Fuzzy Multi-Attribute Decision FAO/WHO/UNU/1985 telah mengeluarkan Making (Fuzzy MADM) bahwa teori himpunan rumus untuk menaksir nilai AMB dari berat logika fuzzy dikembangkan oleh Prof Lofti badan seperti dapat dilihat pada tabel 1, Zadeh pada tahun 1965. Ia berpendapat bahwa (Almatsier, 2009:142). teori himpunan fuzzy merupakan kerangka Tabel 1. Rumus menaksir nilai AMB dari matematis yang digunakan untuk merepresen- Berat Badan tasikan ketidakpastian, ketidakjelasan, ketidak- tepatan, kekurangan informasi dan kebenaran parcial. 2.1.5. Sistem Inferensi Fuzzy Metode Mamdani Metode mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max–Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan empat tahapan yaitu, Pembentukan himpunan fuzzy, Aplikasi fungsi implikasi 2. Penentuan Jumlah Kalori Diet (aturan), Komposisi aturan dan Penegasan Diabetes Melitus (defuzzy), (Kusumadewi, 2003:180). Kebutuhan kalori sesuai untuk mencapai dan mempertahankan berat badan ideal. 2.2. Bahan Penelitian Komposisi energi adalah 45 – 65% dari Bahan penelitian digunakan yaitu data karbohidrat, 10 – 20% dari protein dan 20 – sekunder, dengan kegiatan sebagai berikut : 25% dari lemak. Ada beberapa cara untuk 1. Studi Pustaka menentukan jumlah kalori yang dibutuhkan Studi pustaka adalah kegiatan membaca, orang dengan diabetes. Di antaranya adalah mencermati, mengenali dan mengurai bahan dengan memperhitungkan berdasarkan bacaan (pustaka) yang meliputi dasar ilmu kebutuhan kalori basal yang besarnya 25 – 30 gizi dan penuntun diet bagian gizi RS. Dr. kalori/kg BB ideal, ditambah dan dikurangi Cipto Mangunkusumo. bergantung pada beberapa faktor yaitu jenis 2. Media Elektronik/Internet kelamin, umur, aktifitas, kehamilan / laktasi, Suatu metode yang digunakan untuk adanya komplikasi dan berat badan. mengumpulkan data yang berhubungan Cara yang lebih gampang lagi adalah dengan dengan penelitian yang didapat melalui cara pegangan kasar, yaitu untuk pasien kurus media elektronik atau internet dalam bentuk 2300–2500 kalori, normal 1700–2100 kalori ebook, ejurnal dan sebagainya. dan gemuk 1300–1500 kalori (Soegondo, dkk, 2009:54). Kebutuhan kalori penyandang 2.3. Peralatan diabetes dapat dilihat di tabel berikut : 1 . Pernyataan Kebutuhan Perangkat Lunak Tabel 2. Kebutuhan Kalori Penyandang a. Input, pertanyaan – pertanyaan terhadap Diabetes pengguna, seputar data pribadi atau orang lain. Dimana jawaban dari pertanyaan tersebut berupa bilangan dengan variabel crips. b. Proses, sistem akan mengolah data dengan menggunakan fuzzy inferensi 2.1.4. Pengertian Logika Fuzzy sistem metode mamdani sebagai metode Menurut Naba (2009:1) dalam buku penyelesaian untuk menentukan Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan perkiraan nilai kebutuhan kalori yang MATLAB bahwa secara umum Logika Fuzzy dibutuhkan dalam suatu variabel crisp. adalah metodologi “berhitung dengan variabel 3 c. Output, sistem akan menampilkan hasil Gambar 2. Himpunan fuzzy untuk akhir berupa jumlah kalori yang variabel berat badan dibutuhkan oleh penderita diabetes melitus. Tabel 4. Domain himpunan fuzzy 2. Kebutuhan Sumber Daya variabel berat badan Sumber daya yang diperlukan dalam perancangan aplikasi perhitungan kalori harian penderita diabetes melitus dengan menggunakan logika fuzzy ini adalah: a. Kebutuhan minimum hardware, berupa komputer dengan spesifikas processor c. Himpunan fuzzy variabel aktivitas pentium 4, Harddisk 40 GB, RAM 512 Istirah RingaSedan Sangat Berat at n g Berat Derajat MB. Keanggo b. Kebutuhan Software, terdiri dari sistem taan 0 1 operasi Microsoft Windows XP, Microsof µ[x] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Office 2003, Borland Delphi 7.0 dan Aktifita 0 s Microsoft Acces. Gambar 3. Himpunan fuzzy untuk variabel Aktivitas 2.4. Metode Analisis Dalam perhitungan kalori harian dengan Tabel 5. Domain Himpunan fuzzy menggunakan logika fuzzy untuk penderita untuk variabel Aktivitas Diabetes Melitus dengan Sistem Inferensi fuzzy metode Mamdani langkahnya sebagai berikut: 1. Pembentukan himpunan fuzzy Dalam perhitungan kalori harian penderita diabetes melitus, terdapat variabel pendukung yang digunakan untuk melakukan 2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan) perhitungan yaitu umur, tinggi badan, berat Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi badan, aktifitas, dan jenis kelamin. yang digunakan adalah Min. µ = min (µ [x], µ [x]) a. Himpunan fuzzy variabel umur A∩B A B Terdapat 200 (dua ratus) aturan yang akan Paroba Sangat Muda Tua digunakan dalam metode ini, 100 (seratus) ya Tua Derajat aturan untuk jenis kelamin laki-laki dan Keanggot aan 0 1 µ[x] 100(seratus) aturan untuk jenis kelamin 2 3 4 5 6 6 7 perempuan. Dalam komposisi aturan ada 3 Umur 5 5 0 5 0 5 0 (th) metode yang digunakan dalam melakukan Gambar 1. Himpunan fuzzy untuk variabel inferensi sistem fuzzy yaitu : max, additive umur dan probabilistik OR (probor). Dalam penelitian ini komposisi aturan yang Tabel 3. Domain himpunan fuzzy untuk digunakan adalah metode Max(Maximum). variabel umur 3. Komposisi aturan dengan Metode Max (Maximum) Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan, kemudian menggu- nakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy, dan mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operator OR (union). Jika semua proposisi telah dievaluasi, maka output akan berisi suatu himpunan fuzzy b. himpunan fuzzy variabel berat badan yang merefleksikan konstribusi dari tiap– tiap proposisi. Secara umum dapat S. S. Kurus Normal Gemuk Kurus Gemuk Derajat dituliskan: Keanggota an 0 1 µsf[Xi] max (µsf[Xi], µkf[Xi] µ[x] 16,5 17 18 18, 24, 25 26,5 27 dengan : 5 5 Berat Badan (ideal(kg)) / µsf[Xi]= nilai keanggotaan solusi fuzzy IMT sampai aturan ke–i; 4
no reviews yet
Please Login to review.