## Penerapan Algoritma Fuzzy Tahani Untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik

## (Application of Fuzzy Tahani Algorithm for Academic Achievement Improvement Scholarship Recipients Recommendation)
Muhammad Yunus [1]* , M. Rodi Taufik Akbar [2]
[1] Rekam Medik, Politeknik Negeri Jember
E-mail: m.yunus@polije.ac.id
[2] Ilmu Komputer, Universitas Bumigora Mataram
E-mail: rodisabar@gmail.com

## KEYWORDS:
ABSTRACT Fuzzy, Tahani, Fuzzy Tahani, Scholarship, PPA Relational database systems that exist until now are only able to handle data that is definite (crisp), deterministic and precise. In fact, in real conditions, vague data is often needed for the  decision-making  process.  For  decision  making  involving  fuzzy  variables based on  crisp data  in  the  database,  you  can  use  a  query  on  the  database  system  with  the  concept  of fuzzification  on  the  data.  In  every  educational  institution,  especially  universities,  there  are several types of scholarships given to students. To get a scholarship, students must meet all the requirements that have been set. This study discusses the application of the Fuzzy Tahani algorithm for the recommendation of Academic Achievement Improvement (PPA) scholarship recipients at Bumigora University, Mataram. Data for PPA scholarship recipients was used in 2014 with details of the number of registrants 64 people and recipients (quota) of 15 people. Every year the number of applicants for this scholarship is increasing, while the processing and  selection  process  is  still  done  semi-manually  so  that  the  expected  results  are  less  than optimal, especially in terms of transparency and distribution. There are several variables that must  be  calculated  by  PPA  scholarship  recipients,  namely  the  value  of  the  Grade  Point Average (GPA), Parents' Income, Number of Dependent Parents and Number of Diplomas.
From the results of trials conducted in this study, it can be seen that the system's accuracy level reaches a value of 73.3%. This value is obtained by comparing the results of the semi- manual  selection  of  PPA  scholarship  recipients  with  the  results  of  the  PPA  scholarship selection using a system that uses the Fuzzy Tahani Algorithm. KATA KUNCI: ABSTRAK Fuzzy, Tahani, Fuzzy Tahani, Beasiswa, PPA Sistem database relasional yang ada sampai sekarang ini hanya mampu menangani data yang bersifat  pasti  (crisp),  determinsitik  dan  presisi.  Padahal  dalam  kondisi  nyata,  sering  sekali dibutuhkan  data  yang  samar  untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Untuk  pengambilan keputusan  yang  melibatkan  variabel  samar  berdasarkan  data  crisp  yang  ada  di  dalam database,  dapat  menggunakan  query  pada  sistem  database  dengan  konsep  fuzzifikasi  pada data.  Disetiap  lembaga  pendidikan  khususnya  perguruan  Tinggi  terdapat  beberapa  jenis beasiswa  yang  diberikan  kepada  mahasiswa.  Untuk  mendapatkan  beasiswa  tersebut  maka mahasiswa  harus  memenuhi  segala  persyaratan  yang  telah  ditetapkan.  Pada  penelitian membahas  tentang  penerapan  algoritma  Fuzzy  Tahani  untuk  rekomendasi  penerima beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  di  Universitas  Bumigora  Mataram.  Data penerima beasiswa PPA yang digunakan pada tahun 2014 dengan rincian jumlah pendaftar 64 orang dan penerima (kuota) sebesar 15 orang. Setiap tahun jumlah pendaftar beasiswa ini semakin meningkat, sedangkan proses pengolahan dan seleksinya masih dikerjakan secara semi manual sehingga hasil yang diharapkan kurang optimal terutama dari segi transparansi dan pendistribusiannya. Ada beberapa variabel yang menjadi syarat penerima beasiswa PPA yang dihitung yaitu  nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Penghasilan orang tua, Jumlah Tanggungan  orang  tua  dan  Jumlah  Sertifikat  kemahasiswaan.  Dari  hasil  uji  coba  yang dilakukan pada penelitian ini dapat diketahui bahwa tingkat akurasi sistem mencapai nilai 73,3%.  Nilai  ini  didapatkan  dengan  membandingkan  hasil  seleksi  penerima  beasiswa  PPA secara semi manual dengan hasil seleksi beasiswa PPA dengan sistem yang menggunakan Algoritma Fuzzy Tahani.

## I. PENDAHULUAN
Pemerintah melalui direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi  Kementrian  Pendidikan  Nasional  berupaya mengalokasikan  dana  untuk  memberikan  bantuan biaya  pendidikan  kepada  mahasiswa  yang  orang tuanya tidak mampu untuk membiayai pendidikannya,  dan  memberikan  beasiswa  kepada mahasiswa  yang  mempunyai  prestasi  tinggi,  baik dibidang akademik dan atau non akademik.
Disetiap lembaga pendidikan khususnya perguruan  Tinggi  terdapat  beberapa  jenis  beasiswa yang  dapat  diajukan  oleh  mahasiswa.  Misalnya sebagai  contoh  beasiswa  Peningkatan  Prestasi Akademik  (PPA).  Tentunya,  untuk  mendapatkan beasiswa tersebut maka mahasiswa harus memenuhi segala  persyaratan  yang  telah  ditentukan  oleh pemerintah melalui Direktorat Jenderal Pembelajaran dan Kemahasiswaan.
Demikian  juga  halnya  dengan  yang  terjadi Universitas  Bumigora  (eks  STMIK  Bumigora Mataram).  Perguruan  tinggi  ini  melalui  bagian kemahasiswaan  juga  mengelola  proses  seleksi penerimaan beasiswa yang diberikan oleh pemerintah  termasuk  beasiswa  PPA.  Syarat-syarat yang harus dipenuhi mahasiswa untuk proses seleksi beasiswa  ini  akan  diumumkan  dan  disosialisasikan kepada seluruh mahasiswa.
Syarat-syarat  beasiswa  PPA  diantaranya  yaitu mahasiswa  jenjang  S1/Diploma  IV  paling  rendah duduk pada semester II dan paling tinggi duduk pada semester VIII, Diploma III paling rendah duduk pada semester II dan paling tinggi duduk pada semester VI, Dapat diberikan mulai semester I apabila mahasiswa memiliki prestasi sangat baik di sekolah khususnya nilai  ujian  nasional  dan  nilai  rapor  kelas  X-XII (diperlukan  rekomendasi  dari  Kepala/Sekolah). Selain  memenuhi  syarat-syarat  diatas,  mahasiswa juga  harus  melampirkan  Fotokopi  Kartu  Tanda Mahasiswa (KTM) dan Kartu Rencana Studi (KRS) atau  yang  sejenis  sebagai  bukti  mahasiswa  aktif; Fotokopi  piagam  atau  bukti  prestasi  lainnya  (ko- kurikuler  dan  atau  ekstrakurikuler)  pada  tingkat Nasional  maupun  Internasional;  Surat  pernyataan tidak menerima beasiswa/bantuan biaya pendidikan lain dari sumber APBN/APBD yang diketahui oleh Pimpinan Perguruan Tinggi Bidang Kemahasiswaan; Rekomendasi  dari  pimpinan  Fakultas/Jurusan; Fotokopi  kartu  keluarga;  Melampirkan  fotokopi transkrip  nilai  dengan  Indeks  Prestasi  Kumulatif (IPK) paling rendah [1].
Setiap tahun jumlah mahasiswa yang mengajukan beasiswa PPA ini semakin bertambah dan melebihi dari kuota yang diberikan oleh pemerintah. Sehingga pihak perguruan tinggi melalui bidang kemahasiswaan  harus  mampu  melakukan  seleksi secara  ketat  dan  transparan  dalam  menetapkan penerima beasiswa. Namun dalam proses seleksi ini masih dilakukan secara semi manual  menggunakan aplikasi Ms Excel dan hasilnya masih membutuhkan rekomendasi secara manual oleh pimpinan perguruan  tinggi  sebelum  menetapkan  nama-nama penerima beasiswa. Dalam proses rekomendasi dan penetapanini  ini,  bisa  jadi  belum  optimal  karena dilakukan secara manual tanpa ada rekomendasi dari sistem berdasarkan metode atau algoritma tertentu.
Sehingga dalam penelitian ini, penulis mengembangkan  sistem  rekomendasi  penerima beasiswa  PPA  dengan  menggunakan  Algoritma Fuzzy  Tahani.  Ada  empat  variabel  utama  yang menjadi  tolak  ukur  seleksi  penerima  beasiswa  di tempat penelitian (selain syarat adminsitrasi lainnya) yaitu Indeks Prestasi  Kumulatif (IPK), Penghasilan orang tua, Jumlah tanggungan dan Jumlah sertifikat kemahasiswaan.
Kata fuzzy merupakan kata sifat yang berarti kabur atau  tidak  jelas.  Logika  fuzzy  bekerja  dengan menggunakan derajat  keanggotaan suatu  nilai  yang kemudian  digunakan  untuk  menentukan  hasil  yang akan  dicapai  berdasarkan  spesifikasi  yang  telah ditentukan. Fuzzifier ,  aturan  fuzzy,  mesin  inferensi fuzzy , dan defuzzifier adalah empat komponen utama dari  setiap  sistem  logika  fuzzy.  Variabel  linguistik dan fungsi keanggotaan digunakan untuk mengubah nilai  input  menjadi  himpunan  fuzzy,  yang  disebut langkah fuzzifikasi. Aturan fuzzy dihasilkan setelah langkah  fuzzifikasi  selesai.  Aturan  fuzzy  memiliki struktur  yang  sama  dengan  aturan  IF-THEN,  yang disajikan dalam basis aturan. Mesin inferensi, yang merupakan  seperangkat  aturan  yang  didefinisikan dalam  basis  aturan  fuzzy,  digunakan  sebagai  dasar untuk  menafsirkan  dan  menggunakan  penalaran output fuzzy yang dihasilkan. Sedangkan defuzzifier memetakan himpunan fuzzy ke satu nomor sebagai output [2].
Fuzzy  Tahani merupakan  salah  satu  algoritma optimasi yang bisa dimanfaatkan untuk mendukung keputusan dengan memanfaatkan basisdata relasional.  Algoritma  pada  fuzzy  ini  menggunakan teori  himpunan  fuzzy  untuk  memperoleh  informasi
dari basisdata dengan menggunakan query database [3].

## II. METODOLOGI
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Fuzzy Tahani  dalam  proses  klasifikasi  rekomendasi pemberian  beasiswa  PPA.  Adapun  tahapan  konsep kerja dari sistem fuzzy ini seperti yang terlihat pada gambar berikut ini :

## Gbr. 1 Arsitektur Sistem Fuzzy Tahani Rekomendasi Penerima Beasiswa PPA
Dari  gambar  1  diatas,  dapat  diketahui  bahwa tahapan  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah dengan  menentukan  variabel,  himpunan  dan  nilai parameter  fuzzynya.  Untuk  menetukan  nilai parameter fuzzy sehingga mendapatkan nilai output yang  optimal  maka  perlu  dilakukan  proses  tuning system  terhadap  nilai-nilai  dimasukkan  [4][5]. Berikut ini gambar yang menunjukkan proses tuning system pada variabel dan himpunan fuzzy : [5]
Gbr. 2 Tuning System Parameter Himpunan Fuzzy
Selanjutnya  adalah  proses Fuzzifikasi yang berfungsi  mengubah  nilai  inputan  dari crisp input menjadi  variabel fuzzy (variabel  linguistik)  yang nilainya disajikan  dalam  bentuk himpunan-
himpunan fuzzy dengan suatu fungsi keanggotaannya masing-masing [6].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  penelitian  dengan  fuzzy  tahani  ini sebagai berikut :

## A. Analisa dan Perancangan Sistem Fuzzy
Dalam  proses  ini  ada  beberapa  tahapan  yang dilakukan yaitu :
1) Pembentukan Variabel dan Himpunan Fuzzy
Berikut  ini  variabel  dan  himpunan  fuzzy  yang digunakan untuk inputan pada sistem :
TABEL I VARIABEL DAN HIMPUNAN FUZZY No Variabel Himp. Param. Domain 1 IPK Rendah 0.5 - 2 (0-4) Kurva Bahu Sedang 1.5 – 2.79 Segitiga Tinggi 2.5 - 4 Kurva Bahu 2 Penghasilan Orang Tua Rendah 750000- 1500000 (750000 - 4500000) Kurva Bahu Sedang 1000000- 3000000 Segitiga Tinggi 2500000- 4500000 Kurva Bahu 3 Jumlah Tanggungan Orang Tua Rendah 1-3 (1-7) Kurva Bahu Sedang 2-5 Segitiga Tinggi 4-7 Kurva Bahu 4 Jumlah Sertifikat Rendah 1-3 (1-7) Kurva Bahu Sedang 2-5 Segitiga Tinggi 4-7 Kurva Bahu
Sedangkan output yang dihasilkan sistem berupa rekomendasi  mahasiswa  yang  paling  cocok  untuk mendapatkan  beasiswa  yang  disertai  bobot  (%) kelayakan.
2) Pembentukan Fungsi Keanggotaan Berikut  ini  fungsi  keanggotaan  untuk  empat variabel  utama  yang  digunakan  pada  sistem  fuzzy tahani berdasarkan data pada tabel I diatas :
116 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, hlm. 113-119
a. IPK
Himpunan fuzzy variabel IPK direpresentsikan seperti kurva dibawah ini :

## Gbr. 3 Kurva IPK
Sedangkan  fungsi  keanggotannya  sebagai berikut :
b. Jumlah Penghasilan
Untuk  representasi  variabel  himpunan  fuzzy jumlah penghasilan seperti grafik dibawah ini :

## Gbr. 4 Kurva Jumlah Penghasilan
Sedangkan untuk fungsi keanggotannya sebagai berikut :
c. Jumlah Tanggungan Representasi himpunan fuzzy variabel tanggungan seperti pada gambar dibawah ini :
Gbr. 5 Kurva Jumlah Tanggungan
Kemudian  fungsi  keanggotaannya  seperti berikut ini :
d. Jumlah Sertifikat Selanjutnya  himpunan  fuzzy  untuk  variabel jumlah  sertifikat  dapat  direpresentasikan  seperti kurva dibawah ini :
Gbr. 6 Kurva Jumlah Sertifikat
Dengan fungsi keanggotaan sebagai berikut :
3) Perancangan Database Relational
Tahapan  berikutnya  adalah  merancang  database relasional seperti tampak pada gambar berikut ini :
Gbr. 7 Database Relational
4) Pembentukan Rules Fuzzy Tahani
Langkah  berikutnya  adalah  membuat  rules  yang sesuai dengan ketentuan penerimaan beasiswa PPA sebagai berikut :

## TABEL III

## RULES FUZZY BESISWA
Ket Rules (Query)
R1 If IPK tinggi and Penghasilan rendah and Tanggungan rendah and Sertifikat tinggi then Ya
R2 If IPK tinggi and Penghasilan rendah and Tanggungan rendah and Sertifikat sedang then Ya
R3 If IPK tinggi and Penghasilan rendah and Tanggungan rendah and Sertifikat rendah then Ya
R4 If IPK tinggi and Penghasilan rendah and Tanggungan tinggi and Sertifikat rendah then Ya
R5 If IPK tinggi and Penghasilan rendah and Tanggungan sedang and Sertifikat rendah then Ya
R6 If IPK tinggi and Penghasilan tinggi and Tanggungan rendah and Sertifikat rendah then Ya
R7 If IPK tinggi and Penghasilan sedang and Tanggungan rendah and Sertifikat rendah then Ya
R8 If IPK tinggi and Penghasilan rendah and Tanggungan rendah and Sertifikat rendah then Ya
….. ………………………….………………………….

## B. Uji Coba Sistem Fuzzy Tahani
Untuk  menguji  tingkat  akurasi  sistem,  langkah yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah membandingkan  hasil  sistem  fuzzy  tahani  dengan data  asli  penerima  beasiswa  PPA  tahun  2014, kemudian  dibuat  prosentase  (%)  sejauh  mana  hasil sistem sesuai dengan data asli yang ada.
Berikut  ini  dijelaskan  hasil  uji  coba  sistem  dan perbandingannya  dengan  data  asli  penerima beasiswa PPA tahun 2014 :
1) Uji Coba Fungsionalitas Fuzzy Tahani
Berikut ini adalah tampilan awal aplikasi ketika pertama kali dijalankan :

## Gbr. 8 Halaman Login
Selanjutnya,  jika  berhasil  login  akan  menampilkan halaman sebagai berikut :
Gbr. 9 Halaman Beranda
Langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  data mahasiswa calon penerima beasiswa PPA ke dalam sistem  dengan  mengisi  field-field  seperti  halaman berikut :
Gbr. 10 Input Data Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa
Sehingga hasil datanya tampil sebagai berikut :
Gbr. 11 Data Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa
Langkah  berikutnya  yang  perlu  dilakukan adalah  setting  kriteria  yang  berfungsi  untuk pembentukan fungsi keanggotaan sebagai berikut :
Gbr. 12 Setting Kriteria Variabel Fuzzy
Setelah semua data training dimasukkan (data calon penerima  beasiswa  sebanyak  64  orang),  maka berikutnya  adalah  melakukan  proses  fuzzifikasi dengan  konsep  algoritma  fuzzy  tahani  sebagai berikut :

## Gbr. 13 Proses Fuzzifikasi
Setelah  melakukan  proses  fuzzifikasi,  maka selanjutnya  adalah  melakukan  uji  coba  dengan memasukkan  query  fuzzy  tahani  pada  halaman penentuan beasiswa berupa IPK, Penghasilan orang tua,  Jumlah  tanggungan  dan  Jumlah  sertifikat kemahasiswaan. Hasilnya seperti gambar berikut ini :

## Gbr. 14 Hasil Query Fuzzy Tahani
Cara yang sama seperti gambar 7 diatas dilakukan untuk memasukkan query data sebanyak 64 orang mahasiswa calon penerima beasiswa.
2) Akurasi Uji Coba Sistem
Setelah  memasukkan  data  64  orang  calon penerima  beasiswa  ke  dalam  sistem  fuzzy  tahani, selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  mencari  nilai
akurasi  sistem  dengan  membandingkan  hasil  uji sistem  fuzzy  tahani  dengan  data  penerima  asli beasiswa  berdasarkan  perhitungan  manual  bidang kemahasiswaan. Kemudian dihitung prosentase (%), sejauh  mana  kesesuain  sistem  baru  dengan  sistem lama. Adapun rumus yang digunakan adalah :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑆𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑇𝑎ℎ𝑎𝑛𝑖
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐴𝑤𝑎𝑙 𝑥 100% (1)
Berikut  ini  tabel  yang  menyajikan  hasil perbandingan uji coba sistem dengan hasil penilaian asli bagian kemahasiswaan :
TABEL IIIII

## PERBANDINGAN HASIL UJI SISTEM FUZZY TAHANI DENGAN HASIL PENILAIAN MANUAL
N o NPM Hasil Awal (Manua l) Hasil Sistem Fuzzy Tahani I P K Pengh asilan Tangg ungan Se rt. 1 11.8.349.74. 75.0.5.0163 DHEDE T PRATA
MA -
3. 6 0 1.200. 000 5 10
2 13.8.349.74.
75.0.5.0040 FRANS DIKA DHAR MAWA N - 3. 9 2 2.200. 000 3 4 3 12.8.349.32.
53.0.2.0005 EKA NURLA ILA WARZ UKI EKA NURL AILA WARZ UKI 3.
7 2 750.00 0 4 4 12.8.349.74. 75.0.5.0174 ANDI ARISK A NOPIA NTI ANDI
ARISK A NOPIA NTI 3. 2 9 5.00.0 00 5 1 5 13.8.349.74. 75.0.5.0066 FENI ALFAO NITA - 3. 5 6 1.000. 000 3 2 6 13.8.349.74. 75.0.5.0133 LALU ABD RAHM AN HAKIM LALU ABD RAHM AN HAKI M 3. 5
8 1.071. 500 2 1 7 13.8.349.74. 75.0.5.0075 HAIRU L IMAM HAIRU L IMAM 3. 7 2 3.327. 200 1 1
8 11.8.349.74. 75.0.5.0120 LALU HENDI AWAN DIPA LALU HENDI AWAN DIPA 3. 4 5 821.72 6.36 4 4 9 12.8.349.32. 53.0.3.0018 DWI RAGIT A MULY
AWATI - 3.
5 2 3.693. 246 4
2
1 0 12.8.349.74. 75.0.5.0169
B.
DINDA USWAT UN
HASAN AH
B. DINDA USWA
TUN HASA
NAH
3.
3 7 4.355. 200 2 1
N o NPM Hasil Awal (Manua l) Hasil Sistem Fuzzy Tahani I P K Pengh asilan Tangg ungan Se rt. 1 1 13.8.349.74. 75.0.5.0033 AHMA D SYAHB
ANDI AHMA D SYAH BANDI 3. 8 6 700.00 0 1 1 2 13.8.349.74. 75.0.5.0112 SATRIA DI KAWIR
IAN SATRI ADI
KAWI RIAN 3. 5 6 500.00 0 4 1 3 11.8.349.74. 75.0.5.0090 MoH. ERWIN
INDRA WAN MoH. ERWIN INDRA WAN 3. 4 8 600.00 0 2 5 1 4 13.8.349.74.
75.0.5.0205 LALU YOGI PRATA MA LALU YOGI PRATA MA 3.
8 1 3.099. 200 2 9 1 5 13.8.349.74.
75.0.5.0045 LALU MUH. KUMB AYONI LALU MUH.
KUMB AYONI 3. 7 2 500.00 0 2 3
Dari data pada tabel I diatas, diketahui bahwa hanya 11 data hasil uji coba sistem fuzzy tahani yang sesuai dari data asli penerima beasiswa berdasaran seleksi manual.  Sehingga  jika  dihitung  tingkat  akurasi sistem ini menjadi sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 11 15 𝑥 100% = 73,30%
Dapat dikatakan bahwa sistem mampu  memberikan rekomendasi  penerima  beasiswa  dengan  tingkat akurasi > 70%.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil sistem penerimaan beasiswa tahun 2014 di  STMIK  Bumigora  Mataram  menggunakan metode  fuzzy  tahani,  penulis  dapat  menuliskan kesimpulan  sebagai  berikut:  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  penentuan  hasil  beasiswa  di STMIK Bumigora Mataram yang dibangun dengan metode  Fuzzy  Tahani  memberikan  akurasi  hingga 73.3%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada semua  pihak  yang  telah  membantu  dalam  proses penelitian  dan  penyusunan  karya  ilmiah  ini. Khususnya  kepada  pihak  Universitas  Bumigora Mataram  (eks  STMIK  Bumigora  Mataram)  bidang kemahasiswaan yang telah memberikan izin sebagai lokasi penelitian.

## R EFERENSI
[1] K.  T.  dan  P.  T.  Direktorat  Jendral  Pembelajaran  dan Kemahasiswaan, Panduan  Beasiswa  Peningkatan
Prestasi Akademik 2019 . 2018.
[2] G. Abaei, A. Selamat, and J. Al Dallal, “A fuzzy logic expert system to predict module fault proneness using unlabeled data,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 32, no. 6, pp. 684–699, 2020, doi: 10.1016/j.jksuci.2018.08.003.
[3] Y.  A.  Gerhana,  D.  S.  Maylawati,  and  G.  M.  Syukur, “Fuzzy Tahani Algorithm and REST Web Service for Tourist  Destination  Recommendation,”  in 2018  6th International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service Management  (CITSM) ,  Aug.  2018,  pp.  1–6,  doi: 10.1109/CITSM.2018.8674358.
[4] M. Shahrieel, M. Aras, M. Wahyuddin, N. Azmi, and M.  N.  Kamaruddin,  “A  study  of  Tuning  Process  of Fuzzy Logic Controller Output Membership Function for AUV- pitch control,” 2017.
[5] M.  Yunus,  “Optimasi  Penentuan  Nilai  Parameter Himpunan  Fuzzy  dengan  Teknik  Tuning  System,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  21–28,  Nov.  2018,  doi: 10.30812/matrik.v18i1.334.
[6] F.  Hamzah,  M.  Yunus,  and  K.  Anam,  “Rancang Bangun Sistem Pakar Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Mata,”  in Prosiding  Seminar  Rekam  Medik  Dan Informasi Kesehatan , 2019, pp. 88–98.