Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Muhammad Alvi Awliya
Unknown Affiliation
Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode Logika Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes Hasan Nizar; Alifta Salma Shafira; Juvandio Aufaresa; Muhammad Alvi Awliya; Ummi Athiyah
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 12, No 1 (2021): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jsit.v12i1.1763

Abstract

Salah satu faktor yang utama dalam kehidupan manusia yaitu kesehatan. Jika tubuh kita sehat, maka aktivitas harian yang kita lakukan akan berjalan lebih lancar. Namun, tidak dapat dipungkiri tidak sedikit penyakit yang menyebabkan kematian pada manusia. Salah satunya adalah penyakit diabetes. Diabetes merupakan jenis penyakit gangguan metabolik menahun akibat pankreas tidak memproduksi insulin yang cukup atau tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang telah diproduksi secara efektif. Penyakit ini masuk ke dalam masalah utama kesehatan masyarakat di Indonesia dan sayangnya tidak dapat disembuhkan, tetapi apabila sudah dideteksi secara dini, segera diterapi, minum obat secara teratur, dan selalu rajin kontrol ke dokter, maka penderita dapat memperbesar tingkat kesembuhannya. Beberapa metode dalam Fuzzy Logic mampu digunakan oleh pakar untuk memprediksi gejala pada diabetes mellitus. Dalam penelitian ini  membandingkan tiga metode  fuzzy logic dalam mendeteksi dini Diabetes yaitu Meode Fuzzy Mamdani, Metode Fuzzy Sugeno dan Metode Fuzzy Tsukamoto.  Metode fuzzy yang digunakan kali ini diharapkan dapat digunakan untuk menentukan tingkat keakurasian untuk mendeteksi penyakit Diabetes. Dari hasil perbandingan diketahui bahwa metode sugeno lebih baik dengan menghasilkan 97,33% tingkat keakuratan dan  nilai eror atau kesalahan yang kecil yaitu kurang dari 3%. 
Co-Authors Alifta Salma Shafira Hasan Nizar Juvandio Aufaresa Ummi Athiyah