ABSTRAKSI
Penyandang diabet perlu melakukan diet untuk mengontrol
gula darah. Dan untuk itu penyandang diabet perlu menjaga pola makanan yang
sesuai, yang perlu diketahui adalah jumlah asupan makanan yang dibutuhkan dalam
satu hari dan jenis diet yang sesuai berdasarkan kondisi setiap individu, dalam
penelitian ini dibuatlah sistem pendukung keputusan pemilihan menu diet
mengunakan 2 metode. Metode pertama logika fuzzy metode Sugeno, digunakan
untuk menentukan kebutuhan kalori dalam sehari metode ini mengunakan 5 variabel
input fuzzy, yaitu status gizi, umur, suhu tubuh, intensitas penyakit, serta
satu variabel crips, yaitu jenis kelamin. Koefisien setiap variabel persamaan
linier pada konsekuen diperoleh berdasarkan pengeluaran energi basal persamaan
Harris-Benedict, dan metode praktis perkiraan kebutuhan kalori, aplikasi ini
memiliki 51 aturan, Hasil uji coba tersebut telah
memberikan hasil perhitungan yang benar dengan tingkat akurasi 61.3%. Metode kedua Naive Bayes Classifier, digunakan untuk menentukan jenis diet yang sesuai, yang
diperoleh dari data pelatihan yang tersimpan dalam database. Variabel yang
digunakan yaitu tekanan
darah, lemak darah, fungsi ginjal, hematoloogi, faal hati, asam urat, dan hasil
pertanyaan sistem meliputi patah tulang, pasca bedah, tuberculosis, paru, tumor, pendarahan lambung, peyempitan pembuluh
darah, ganggren, sangat kurus, undernutrisi. Hasil pengujian menunjukkan sistem dapat
menghitung perkiraan kebutuhan kalori harian
dan jenis diet bagi penyandang diabet dengan kondisi tertentu, dengan
nilai tingkat akurasi 60 %.
Post
