Penerapan Fuzzy Logic Untuk Menentukan Indeks Massa Tubuh (IMT) Berbasis Internet of Things (IoT)

Authors

  • Ardi Apriansyah Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang
  • Ahmad Fauzi Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang
  • Sutan Faisal Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang

DOI:

https://doi.org/10.30865/mib.v7i1.5470

Keywords:

Body Weight, Body Height, Body Mass Index (BMI), Fuzzy Logic

Abstract

A person's Body Mass Index (BMI) can be determined using the parameters of body weight and height. In manual measurements, to determine BMI, measurements of body weight and height must be carried out and then the BMI results are calculated, so it is felt that it still requires effort and is less effective. Then a tool is made to determine BMI using the Fuzzy Logic method by measuring body weight and height in one step. This Fuzzy Logic method is used to determine the membership status of weight and height. Fuzzy set of weight and height that has been adjusted to the threshold in Indonesia, including weight 35-55 low status, 44-66 normal status, 54-80 heavy status, and height 145-165 low status, 149-176 status normal, 159-190 high status. Software testing results have successfully displayed the results of both sensors, namely, body weight 69.43 Kg with Fuzzi weight status and 161 cm height with normal Fuzzi status. The results of the measurements of the two sensors will also be stored in a database and then displayed on a web containing historical information to find out when the body was last weighed. Then the test results on the LCD Hardware have been able to display a person's weight with a weight of 53 Kg and a height of 171 cm. After testing, these scales have been able to determine the results of a person's body BMI and the two sensors on the scales have been able to determine a person's weight and height.

References

M. Danuri, “Development and transformation of digital technology,†Infokam, vol. XV, no. II, pp. 116–123, 2019.

daryanto Setiawan, “Dampak Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Terhadap Budaya Impact of Information Technology Development and Communication on,†J. Pendidik., vol. X, no. 2, pp. 195–211, 2017.

A. Setiowati, “Hubungan Indeks Massa Tubuh , Persen Lemak Tubuh , Asupan Zat Gizi dengan Kekuatan Otot,†Media Ilmu Keolahragaan Indones., vol. 4, p. 1, 2014.

M. Y. Habut, I. P. S. Nurmawan, and I. A. D. Wiryanthini, “Hubungan Indeks Massa Tubuh dan Aktivitas Fisik terhadap Daya Tahan Kardiovaskular pada Mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Udayana,†Erepo Unud, vol. 831, pp. 1–14, 2015.

K. Kusoy, “Prevalensi Obesitas Pada Remaja Di Kabupaten Minahasa,†J. e-Biomedik, vol. 1, no. 2, 2013, doi: 10.35790/ebm.1.2.2013.5488.

N. Puspitasari, “Kejadian Obesitas Sentral pada Usia Dewasa,†HIGEIA (Journal Public Heal. Res. Dev., vol. 2, no. 2, pp. 249–259, 2018, doi: 10.15294/higeia.v2i2.21112.

Engel, “Fakto-faktor IMT,†Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., 2014.

R. Diana, I. Yuliana, G. Yasmin, and D. Hardinsyah, “Faktor Risiko Kegemukan pada Wanita dewasa Indonesia (Risk Factors of Overweight among Indonesian Women),†J. Gizi dan Pangan, vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2013.

C. Hendra, A. E. Manampiring, and F. Budiarso, “Faktor-Faktor Risiko Terhadap Obesitas Pada Remaja Di Kota Bitung,†J. e-Biomedik, vol. 4, no. 1, pp. 2–6, 2016, doi: 10.35790/ebm.4.1.2016.11040.

A. Wibowo, T. Informatika, and K. Sukabumi, “Uji Komparasi Perhitungan Indeks Masa Tubuh (Imt) Menggunakan Type-1 Fuzzy Logic (T1Fl) Dan Interval Type-2 Fuzzy Logic (It2Fl) Metode Mamdani,†Swabumi, vol. II, no. 1, pp. 1–13, 2015.

N. Erlita, “Aplikasi Alat Ukur Tubuh Digital Menggunakan Metode Fuzzy Logic untuk Menentukan Kondisi IDeal Badan dengan Tampilan LCD dan Output Suara untuk Tunanetra 2015,†Ef. Penyul. Gizi pada Kelompok 1000 HPK dalam Meningkat. Pengetah. dan Sikap Kesadaran Gizi, vol. 3, no. 3, pp. 96–104, 2017.

Y. R. Nasution and M. Eka, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Aplikasi Menentukan Berat Badan Ideal,†J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 02, no. April, pp. 77–81, 2018.

Siregar, “KLASIFIKASI TINGKAT OBESITAS menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN),†ה×רץ, no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.

S. Supangat, A. R. Amna, and T. Rahmawati, “Implementasi Decision Tree C4.5 Untuk Menentukan Status Berat Badan dan Kebutuhan Energi Pada Anak Usia 7-12 Tahun,†Teknika, vol. 7, no. 2, pp. 73–78, 2018, doi: 10.34148/teknika.v7i2.90.

M. A. Fikri, D. Erwanto, and D. E. Yuliana, “Rancang Bangun Alat Prediksi Kondisi Tubuh Ideal Menggunakan Metode Fuzzy Logic Sugeno,†Setrum Sist. Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer, vol. 7, no. 1, p. 169, 2018, doi: 10.36055/setrum.v7i1.3409.

J. Iskandar and D. K. Utami, “Penerapan Fuzzy Logic Untuk Meningkatkan Derajat Kebenaran Deteksi Pada Alat Bantu Buta Warna Berbasis Sensor Optik,†Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat., vol. 16, no. 1, pp. 195–202, 2019, doi: 10.33751/komputasi.v16i1.1590.

F. Maspiyanti and N. Hadiyanti, “Robot Pemadam Api Menggunakan Metode Fuzzy Logic,†J. Teknol. Terpadu, vol. 3, no. 2, 2017, doi: 10.54914/jtt.v3i2.77.

J. Warmansyah and D. Hilpiah, “Penerapan metode fuzzy sugeno untuk prediksi persediaan bahan baku,†Teknois J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains, vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i2.58.

K. A. Nugroho, A. R. Juwita, and A. R. Pratama, “Penentuan Kecerdasan Menggunakan Metode Forward Chaining - Fuzzy Logic,†Media Inform., vol. 2, no. 1, pp. 28–37, 2015.

T. Orlowska-Kowalska and K. Szabat, “Fuzzy logic controllers,†Intell. Syst., 2016.

M. K. Holil M. Par’i, S.K.M., M. K. Sugeng Wiyono, S.K.M., and M. K. Titus Priyo Harjatmo, B.Sc., S.K.M., “PENILAIAN-STATUS-GIZI-FINAL-SC,†1386.

Downloads

Published

2023-01-28