SPK - SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MENU DIET PADA PENYANDANG DIABETES MELLITUS DENGAN LOGIKA FUZZY METODE SUGENO DAN NAÏVE BAYES

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 %.

Kata kunci :         Logika Fuzzy, Fuzzy Sugeno, Naïve Bayes Classifier, Diabetes Mellitus, menu diet

Dengan banyaknya permintaan refrensi berikut saya tambahkan laporan lengkap, dapat di download disini semoga bermanfaat.