Sistem Pakar Penentuan Gizi Makanan Bagi Pasien yang Opname Menggunakan Metode Fuzzy - Tsukamoto [Studi Kasus Klinik dan Rumah Sakit Ibnu Sina Dampit, Malang]

(1)

Fakultas Ilmu Komputer

Sistem Pakar Penentuan Gizi Makanan Bagi Pasien yang Opname

Menggunakan Metode

Fuzzy - Tsukamoto

[Studi Kasus Klinik dan Rumah Sakit Ibnu Sina Dampit, Malang]

Rizqi Addin Arfiansyah1_{, Edy Santoso}2_{, Marji}3

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1_{fiansrk@gmail.com,}2_{Edy144@ub.ac.id,}3_{Marji@ub.ac.id}

Abstrak

Gizi adalah kebutuhan setiap orang. Setiap orang membutuhkan asupan gizi yang baik. Tubuh yang sehat pasti membutuhkan nutrisi dengan baik. Apalagi dengan kondisi sakit tentu membutuhkan lebih banyak nutrisi sesuai dengan penyakitnya. Dalam penelitian ini di klinik dan rumah sakit Ibnu Sina Dampit ada pasien yang dirawat di rumah sakit yang membutuhkan asupan gizi. Dalam hal ini sudah ada metode pencarian tingkat hara yang dibutuhkan yang dikeluarkan oleh dinas kesehatan. Dengan nama rumus AMB (basal metabolic rate). Dengan menggunakan rumus AMB bisa diketahui sejumlah kalori yang dibutuhkan. Penulis membahas penggunaan metode fuzzy Tsukamoto sebagai acuan penentuan makanan bergizi yang bekerja sama dengan para ahli untuk menciptakan sistem pakar penentuan gizi makanan bagi pasien rawat inap. Disini penulis mengapa menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto karena metode metode Tsukamoto lebih kuat daripada metode Fuzzy Mamdhani atau Fuzzy Tsugeno. Pada sistem inferensi fuzzy ada beberapa metode, seperti metode mamdani, metode sugeno, metode tsukamoto, namun dalam penelitian ini menggunakan metode Tsukamoto karena metode tsukamoto adalah salah satu metode logika fuzzy, yang digunakan untuk menghitung hasil keputusan (z) dari Sebuah penyakit. Ini merupakan masukan ke ruang keluaran dengan aturan berbentuk IF-THEN dengan fungsi keanggotaan yang diwakili oleh ruang sampel dan hasil akhir yang dihasilkan adalah nilai keputusan sebagai rata-rata tertimbang (z). Dan menghasilkan akurasi dengan presentase akurasi 90% berdasarkan data yang digunakan.

Kata kunci

:

Sistem Pakar,Penentuan Gizi Makanan ,Fuzzy , Tsukamoto

Abstract

Nutrition is everyone's requirement. Everyone needs a good nutritional intake. A healthy body certainly needs nutrition well. Especially with the condition of ill certainly require more nutrition in accordance with his illness. In this study at the clinic and hospital Ibn Sina Dampit there are patients who are hospitalized who need nutritional intake. In this case there is already a search method of required nutrient levels issued by the health department. With the name rumua AMB (basal metabolic rate). By using the formula AMB can know a number of calories needed. The authors discussed using Fuzzy Tsukamoto method as a reference for the determination of nutritional foods that work with experts to create an expert system of nutritional determination of food for patients who hospitalization. Here the author why using the method of Fuzzy tsukamoto due to Tsukamoto method method is stronger than Fuzzy Mamdhani or Fuzzy Tsugeno method. In the fuzzy inference system there are several methods, such as mamdani method, sugeno method, tsukamoto method, but in this thesis use tsukamoto method because tsukamoto method is one method of fuzzy logic, which is used to calculate the decision result (z) of a disease. It represents an input to the output space with an IF- THEN-shaped rule with a membership function that is represented by the state space of a sample and the resulting end result is a decision value as a weighted average (z). And produce accuracy with 90% accuracy percentage based on data used.

(2)

1. PENDAHULUAN

Asupan (konsumsi) makanan merupakan banyaknya atau jumlah pangan, secara tunggal maupun beragam, yang dikonsumsi seseorang atau sekelompok orang yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan fisiologis, psikologis dan sosiologis.Konsumsi pangan merupakan faktor utama untuk memenuhi kebutuhan gizi yang selanjutnya bertindak menyediakan energi bagi tubuh, mengatur proses metabolisme, memperbaiki jaringan tubuh serta untuk pertumbuhan. Apabila tubuh kekurangan zat gizi, khususnya energi dan protein, pada tahap awal akan meyebabkan rasa lapar dan dalam jangka waktu tertentu berat badan akan menurun yang disertai dengan menurunnya produktivitas kerja. Gizi meliputi pengertian yang luas, tak hanya mengenai jenis-jenis pangan dan gunanya bagi badan melainkan juga mengenai cara-cara memperoleh serta mengolah dan mempertimbakan agar tubuh tetap sehat.

Penetapan menu makanan dan berdasarkan gizi yang akan diterima pasien adalah hal umum pada setiap rumah sakit. Tentunya semua berdasarkan data yang telah di list oleh rumah sakit atau klinik yang bersangkutan. Kadar garam atau gula telah ditentukan berdasarkan penyakit pasien masing – masing. Untuk penanganan gizi tersebut selama ini seorang ahli masih menggunakan sistem manual dokter atau ahli gizi, biasanya akan mengusulkan untuk pengaturan pola makan termasuk jenis dan jumlah makanan.

Dalam penulisan ini akan menggunakan konsep logika fuzzy dan menerapkannya dalam bentuk pembuatan sistem inferensi

fuzzy. Dikarenakan konsep tersebut merupakan konsep matematis yang mendasari penalaran secara sederhana dan mudah dimengerti. Logika fuzzy sangatlah fleksibel dan memiliki toleransi terhadap data- data pencarian status asupan makanan bagi pasien yang dirawat.

2. LANDASAN KEPUSTAKAAN

2.1 Kecerdasan Buatan (Artifical Inteligence)

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) merupakan satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin

komputer dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia (Kusumadewi,2003).

Dalam kecerdasan buatan terdapat lingkup utama yaitu:

1. Sistem Pakar. Komputer digunakan sebagai saran untuk menyimpan pengetahuan para pakar. Dengan demikian komputer akan memiliki keahlian untuk menyelesaikan masalah dengan meniru keahlian yang dimiliki oleh pakar.

2. Pengolahan bahasa alami. Dengan pengolahan bahasa alami ini diharapkan user mampu berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari – hari.

3. Pengenalan ucapan. Melalui pengenalan ucapan diharapkan manusia mampu berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan suara

4. Computer Vision, mencoba untuk dapat mengintrepesentasikan gambar atau objek – objek tampak melalui komputer.

2.2 Sistem Pakar

Sistem Pakar adalah sebuah aplikasi komputer yang dibuat dan dimodelkan untuk memecahkan suatu permasalahan seperti layaknya seorang pakar.

Manfaat dari Sistem Pakar antara lain : 1. Menyimpan pengetahuan dan

keahlian pakar

2. Tidak memerlukan biaya saat digunakan.

3. Dapat digandakan dengan waktu minimal dan biaya yang sedikit. 4. Hemat waktu dalam proses

pengambilan keputusan.

5. Dapat meningkatkan kualitas dan produktivitas karena sistem pakar dapat memberi nasihat yang konsisten dengan kesalahan yang minim.

2.3 Logika Fuzzy

(3)

teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan

fuzzy, peran derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen di dalam suatu himpunan tersebut. Adapun ciri utama dalam penalaran logika fuzzy

(Kusuma Dewi, 2003).

Adapun beberapa alasan penggunaan logika

fuzzy (Kusuma Dewi, 2003), adalah :

1. Konsep logika fuzzy mudah untuk dipahami. Logika fuzzy menggunakan dasar teori himpunan, dengan arti konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy cukuplah mudah untuk dipahami.

2. Logika fuzzy sangatlah fleksibel, dengan arti mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan dan ketidakpastian pada permasalahan. Logika fuzzy mempunyai toleransi terhadap data yang homogenik dan beberapa data “eksklusif”, sehingga logika fuzzy

mempunyai kapabilitas untuk menangani data eksklusif tersebut.

2.4 Fuzzy Tsukamoto

Dalam sistem inferensi fuzzy ada beberapa metode, diantaranya metode mamdani, metode sugeno, metode tsukamoto, namun dalam skripsi ini menggunakan metode tsukamoto karena metode tsukamoto merupakan salah satu metode dari logika fuzzy, yang digunakan untuk menghitung nilai hasil keputusan (z) dari suatu penyakit. Yang merepresentasikan suatu input

ke ruang output dengan aturan berbentuk IF- THEN dengan fungsi keanggotaan yang direpresentasikan dengan ruang keadaan pada suatu sample dan hasil akhir yang diperoleh berupa nilai keputusan sebagai rata-rata terbobot (z).

Menurut Sri kusumadewi dan Sri Hartati (2010) Sistem Inferensi Fuzzy merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan dalam fuzzy direprentasikan dalam bentuka IF-THEN.

Sistem inferensi Fuzzy menerima input yang bernilai tegas (crisp). Kemudian inutan tersebut akan ditransfer ke dalam basis pengetahuan yang berisi aturan-aturan fuzzy. Proses selanjkutnya yaitu dengan mencari nilai keanggotaan pada setiap aturan (rule). Selanjutnya pada hasil tersebut akan dilakukan dufuzzy, dengan tujuan mendapatkan nilai crisp sebagai output pada sistem yang dibuat.

Oleh karena itu semua proses dalam penentuan bertumpu pada Fuzzy Tsukamoto.

Sistem inferensi fuzzy merupakan suatu

kerangka komputasi yang didasarkan pada teori

2.4.1 Derajat keanggotaan

Pada fuzzy tsukamoto terdapat penentuan derajat keanggotaan yang digunakan untuk menentukan kriteria suatu data pasien yang digunakan.

Gambar 1. Contoh Derajat Keanggotaan Umur

Pada gambar diatas suatu contoh grafik derajat keanggotaan umur yang terdiri dari kriteria : MUDA,PAROBAYA,TUA dan SANGAT TUA.

3.

PERANCANGAN

Gambar 2. Diagram Blok Metodologi Penelitian

Studi

Pengumpulan

Pra-proses

Analisa Kebutuhan

Perancangan

Implementasi

Pengujian

(4)

3.1 Batasan Penelitian

1. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data gizi dan Menu makanan pada klinik dan rumah sakit Ibnu Sina Dampit,Malang.

2. Pada proses penentuan menu hanya digunakan 5 sampel penyakit dikarenakan keterbatasan data pakar gizi dari klinik dan rumah sakit Ibnu Sina Dampit,Malang.

3. Metode yang digunakan adalah metode Fuzzy Tsukamoto Untuk memproses setiap alur data yang diinputkan. Sebagai acuan perbandingan rumus AMB yang digunakan dan dikeluarkan oleh Dinas Kesehatan Republik Indonesia.

4. Output yang dihasilkan pada penelitian ini berupa hasil penentuan menu yang melalui proses metode fuzzy mulai awal sampai dengan Defuzzifikasi dan penentuan menu pada pasien.

5. Program menggunakan bahasa pemrograman Java Netbeans dengan JDK versi 1.8.

3.2 Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto

Proses implementasi algoritma Fuzzy Tsukamoto untuk penentuan gizi makanan pada pasien adalah sebagai berikut:

Langkah pertama dalam metode Fuzzy Tsukamoto dalam penelitian ini adalah dengan memasukkan variabel-variabel yang digunakan dalam penegakan diagnosis penyakit Jantung Kororner yaitu Usia, Denyut Nadi, Tekanan Darah, Kolestrol dan Gula darah. Proses selanjutnya yaitu dengan menentukan derajat keanggotaan himpunan fuzzy, dimana derajat keanggotaan tersebut akan menjadi nilai dalam himpunan fuzzy. Kemudian menghitung nilai alpha (α). Nilai alpha didapatkan dari peridikat aturan dengan mengambil nilai minum dari derajat keanggotaan variabel satu dengan variabel yang lainnya, yang telah dikombinasikan dalam aturan yang telah di tentukan. Kemudian langkah selanjutnya adalah dengan memperhitungkan deffuzyfikasi.

𝑍 = Σ(𝛼∗𝑧)_Σα persamaan Defuzzifier (1)

Pada metode Tsukamoto, implikasi setiap aturan berbentuk implikasi "Sebab- Akibat"/Implikasi "Input-Output" yang antara anteseden dan konsekuen harus ada berhubungan. Setiap aturan direpresentasikan

menggunakan himpunan-himpunan fuzzy, dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Kemudian untuk menentukan hasil tegas (crisp solution) digunakan rumus penegasan (defuzzifikasi) yang disebut "Metode rata-rata terpusat" atau "Metode defuzzifikasi rata-rata terpusat (center average deffuzzyfier).

4. IMPLEMENTASI

4.1 Halaman Awal dan Input data

Gambar 3(a). Tampilan Antarmuka Home

Rancangan user interface pada halaman

utama pada sistem pakar penentuan gizi

makanan bagi pasien menggunakan Fuzzy

Tsukamoto.

Berikut merupakan penjabaran mengenai textfield yang digunakan pada aplikasi sistem pakar penentuan gizi makanan menggunakan Fuzzy Tsukamoto, yaitu :

1. Textfield ‘Nama’ dan ‘laki-laki’ atau ‘perempuan’ digunakan untuk menginputkan data tentang pasien dan jenis kelamin.

2. Textfield ‘Berat badan’ digunakan untuk menginputkan data pasien untuk data berat badan dengan satuan kilogram.

3. Textfield ‘Tinggi Badan’ digunakan untuk menginputkan data pasien untuk data tinggi badan dengan satuan centimeter.

4. Textfield ‘Umur’ digunakan untuk menginputkan data umur pasien.

4.2 Halaman Antarmuka Hasil Fuzzifikasi

(5)

Implementasi halaman antarmuka hasil fuzzifikasi adalah halaman yang digunakan untuk melihat hasil perhitungan dan pengelompokkan fuzzifikasi sesuai dengan data input pasien.

4.3 Halaman Antarmuka Defuzzifikasi

Gambar 3(c). Tampilan Antarmuka Defuzzifikasi

Implementasi antarmuka defuzzifikasi adalah halaman yang digunakan untuk melihat proses perhitungan defuzzifikasi sebelum proses penentuan menu. Proses defuzzifikasi adalah proses dimana untuk penentuan akhir nilai crisp yang di rata ratakan sebagai proses akhir dari metode fuzzy.

4.4 Halaman Antarmuka Penentuan Menu

Gambar 3(d). Tampilan Antarmuka Penentuan Menu

5. PENGUJIAN DAN ANALISIS

5.1 Pengujian Fungsional

Pengujian fungsional merupakan dimana pengujian ini digunakan untuk uji struktur fungsional dari kebutuhan yang telah dijelaskan pada subbab analisis perangkat lunak. Untuk menguji kinerja sistem ini dibutuhkan pengujian fungsionalitas aplikasi. Pengujian ini dilakukan dengan cara menjalankan fitur dalam aplikasi dan melihat apakah hasilnya sudah sesuai dengan yang diharapkan.

5.2 Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi merupakan ukuran

keterkaitan dari hasil pengujian dan dengan data yang sebenarnya. Dalam penenlitian ini pengujian pencocokan hasil dilakukan untuk mengetahui akurasi dari sistem pakar penentuan gizi makanan menggunakan metode fuzzy- Tsukamoto. Pengujian akurasi dilakukan dengan cara mencocokkan dengan data yang digunakan oleh pakar gizi rumah sakit yang menghasilkan akurasi tingkat 90 %.

𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ₁₀9 𝑥 100% = 90% (2)

Diambil dari data uji sebanyak 10 data pasien dan perbandingan data pakar.

6. KESIMPULAN

Kesimpulan yang didapat dari pengujian yang telah dilakukan pada penentuan gizi makanan menggunakan Fuzzy Tsukamoto adalah sebagai berikut :

1. Aplikasi Sistem Pakar Penentuan Gizi Makanan bagi pasien menggunakan metode Fuzzy-Tsukamoto telah dibuat sesuai dengan perancangan dan dapat digunakan untuk membantu petugas Katering dari Klinik Ibnu Sina dampit Malang untuk menentukan kadar gizi makanan pasien di klinik. Beberapa fitur yang disediakan antara lain : penentuan kriteria pasien dan penentuan makanan dsesuai dengan kriteria pasien dan penyakitnya

2. Aplikasi sistem ini dibuat sebagai alat bantu pengambil keputusan menentukan menu gizi makanan bagi pasien opname berdasarkan pada kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan pada pasien opname dengan menggunakan metode inferensi fuzzy Tsukamoto. Dalam sistem ini diperoleh hasil yang sama antara perhitungan fuzzy Tsukamoto pada aplikasi sistem dengan perhitungan fuzzy Tsukamoto manual yang menggunakan alat bantu spreadsheet.

DAFTAR PUSTAKA

Gunawan & Rouf, 2013. Purwarupa Sistem

Kendali Keceptan Mobil Berdasarkan

(6)

Tsukamoto. PP. 117-126.

Bon & Utami, 2014. An Analytycal Hierachy

Process and Fuzzy Inference System

Tsukamoto for Production Plainning : a

Review and Conceptual Research. The

Business & Management Review, Vol.

5.

Bon, TA, Utami, FS. 2014. An Analytical

Hierarchy Process and Fuzzy Inference

System Tsukamoto for Production

Planning : a Review and Conceptual

Research. Department of Production and

Operations Management, Faculty of

Technology Management and Business,

Universiti Tun Hussein Onn Malaysia.

Saelan A. 2009. Logika Fuzzy. Program Studi

Teknik Informatika. Institut Teknologi

Bandung. Bandung

Sri Kusumadewi, Artificial Intelligence

Teknik dan Aplikasinya, Graha

IlmuYogyakarta.

Kusrini, 2006. Sistem Pakar Teori dan

Aplikasi. Yogyakarta , Andi Offset.

Rachim, Zulfikar Aulia. 2008. “Implementasi

sistem pakar dalam penentuan diet

pasien”. Universitas Ahmad Dahlan

Yogyakarta.

Sediaoetama, Ahmad Djaeni. 2010. Ilmu Gizi

untuk mahasiswa dan Profesi Jilid I.