Purwarupa Sistem Pakar dengan Mamdani Product untuk Menentukan Menu Harian Penderita DM

Abstract

Abstrak

Pada 2025 diperkirakan 12,4 juta orang yang mengidap Diabetes Melitus (DM) di Indonesia. Perencanaan makan merupakan salah satu pilar dalam pengelolaan DM. Sistem pakar dapat berfungsi sebagai konsultan yang memberi saran kepada pengguna sekaligus sebagai asisten bagi pakar. Logika fuzzy fleksibel, memiliki kemampuan dalam proses penalaran secara bahasa dan memodelkan fungsi-fungsi matematika yang kompleks. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode ketidakpastian logika fuzzy pada purwarupa sistem pakar untuk menentukan menu harian. Manfaat penelitian ini adalah untuk mengetahui keakuratan mesin inferensi Mamdani Product.

            Pendekatan basis pengetahuan yang digunakan pada sistem pakar ini adalah dengan Rule-Based Reasoning. Proses inferensi pada sistem pakar menggunakan logika fuzzy dengan mesin inferensi Mamdani Product. Fuzzifier yang digunakan adalah Singleton sedangkan defuzzifier yang digunakan adalah Rata-Rata Terpusat.

Penggunaan kombinasi Singleton fuzzifier, mesin inferensi Product dan defuzzifier Rata-Rata Terpusat yang digunakan pada sistem pakar dapat diterapkan untuk domain permasalahan yang dibahas. Meskipun demikian, terdapat kemungkinan Singleton fuzzifier tidak dapat memicu beberapa atau semua aturan. Jika semua aturan tidak dapat dipicu maka tidak dapat disimpulkan kebutuhan kalori hariannya.

Kata kunci— sistem pakar, logika fuzzy, mamdani product, diabetes, menu

Abstract

It is predicted that 12.4 million people will suffer from Diabetes Mellitus (DM) in Indonesia in 2025. Menu planning is one of the important aspects in DM management. Expert system can be used as a consultant that gives suggestion to users as well as an assistant for experts. Fuzzy logic is flexible, has the ability in linguistic reasoning and can model complex mathemathical functions. This research aims to implement fuzzy logic uncertainty method into expert sistem prototype to determine diabetic daily menu. The advantage is to find out the accuracy of Mamdani Product inference engine.

The knowledge-based approach in this expert system uses Rule-Based Reasoning. The inference process employs fuzzy logic making use of Mamdani Product inference engine. The fuzzifier used is Singleton while defuzzifier is Center Average.

            The combination of Singleton fuzzifier, Mamdani Product inference engine and Center Average defuzzifier that is used can be applied in the domain of the problem under discussion. In spite of the case, there is possibility that Singleton fuzzifier can’t trigger some or all of the rules. If all of the rules can’t be triggered then the diabetic daily menu can’t be concluded.

Keyword— expert system, fuzzy logic, mamdani product, diabetes, menu