Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Implementasi Fuzzy Tsukamoto Dan Algoritma Genetika Pada Pemilihan Skincare
Fina Rahma Dewi 1)* , Nuril Lutvi Azizah 2) Hindarto 3)
123 Sains Dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo email: finarahmadewi1@gmail.com
2 Sains Dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo email: nurillutviazizah@umsida.ac.id
3 Sains Dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo email: hindarto@umsida.ac.id
Submitted: 21-03-2023, Reviewed: 26-03-2023, Accepted 01-04-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.785

## Abstract
Selection of the right skincare product requires a slow process because it involves a decision-making by a skin specialist. The purpose of this research is to optimize the process of selecting skincare products by creating an expert system with the help of the Matlab application.. The method used in making the expert system is the Tsukamoto fuzzy method and genetic algorithms. The Tsukamoto fuzzy inference system helps select skincare by using membership limits according to specialist at clinic. There are  four  input  variables, namely skin  moisture,  enlarged pores, blackheads,  telangiactasis and one  output, namely  type of skincare package. The Tsukamoto fuzzy membership limit will be optimized with genetic algorithm using different crossover rate (cr) variations. The results showed that Tsukamoto's fuzzy accuracy level was 65.37%. After optimizing the membership limit, the accuracy rate increases by 17.63% to 82,93%. The increase in accuracy shows that the expert system using the two Tsukamoto fuzzy methods and the genetic algorithm is better when compared to using only the Tsukamoto fuzzy method. The optimal parameter in the genetic algorithm is the Crossover rate (cr) 0.4, with a Mutation Rate of 0.01 and the number of generations is 10.
Keywords: Fuzzy Tsukamoto; Genetic Algorithms; Skincare

## Abstrak
Pemilihan produk skincare yang tepat memerlukan proses yang lambat karena melibatkan pengambilan keputusan oleh dokter spesialis kulit . Tujuan penelitian ini adalah mengoptimalkan proses pemilihan produk skincare dengan membuat sistem pakar dengan bantuan aplikasi Matlab. Metode yang digunakan adalah fuzzy tsukamoto dan  algoritma genetika. Sistem inferensi fuzzy tsukamoto membantu pemilihan skincare dengan menggunakan batasan keanggotaan sesuai ketentuan dokter spesialis di  klinik  Nanisa.  Terdapat  empat  variabel  input  yaitu  tingkat  kelembapan  kulit  wajah,  pembesaran  pori-pori,  komedo,  dan telangiactasis serta satu output yaitu jenis paket skincare. Batasan keanggotaan fuzzy tsukamoto akan dioptimalkan dengan algoritma  genetika  menggunakan  variasi  Crossover  rate  (cr)  yang  berbeda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi  fuzzy  tsukamoto  adalah  65,37%.  Setelah  dilakukan  pengoptimalan  batasan  kenaggotaan  menggunakan  algoritma genetika  maka tingkat  akurasi  meningkat 17,63%  menjadi 82,93%. Peningkatan  akurasi  menunjukkan  bahwa  sistem pakar dengan menggunakan dua metode fuzzy tsukamoto dan algoritma genetika lebih baik apabila diandingkan dengan penggunaan metode fuzzy tsukamoto saja. Parameter yang optimal pada algoritma genetika adalah Crossover rate (cr) 0.5, dengan Mutation Rate 0.01 dan jumlah generasi 10.
Kata Kunci: Fuzzy Tsukamoto; Algoritma Genetika; Skincare
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Manusia  sangat  terbantu  dengan  adanya kemajuan  dari  teknologi  komputer  pada  segala bidang salah satunya pada dunia kesehatan kulit [1]. Praktisi kesehatan kulit dapat memanfaatkan sistem pakar untuk membantu dalam menganbil keputusan di  klinik  kecantikan.  Terphis  dapat  menggunakan bantuan sistem pakar di klinik dengan menggunakan basis  pengetahuan  dokter  spesialis  kulit.  Manfaat dari kemajuan teknologi komputer adalah terciptanya  sistem  pakar  yang  dapat  membantu penggunanya walaupun bukan ahli [2].
Kulit merupakan salah satu organ yang penting dalam  tubuh  manusia  karena  memiliki  banyak
fungsi  seperti  melindungi  tubuh  dari  gangguan lingkungan, mengatur suhu tubuh dan sebagai indra peraba [3]. Kulit yang sehat tidak hanya baik untuk kesehatan  tubuh  secara  keseluruhan  tetapi  juga menambah estetika penampilan seseorang terutama wanita. Walaupun perawatan kulit dapat dilakukan dengan  hal-hal  yang  sederhana  namun  bagi  kulit wajah  perawatan  kulit  cukup  kompleks.  Hal  ini karena kulit wajah merupakan faktor utama penentu kecantikan seorang wanita [4]. Perawatan kulit yang salah  dapat  menyebabkan  efek  samping  seperti timbulnya jerawat dan wajah kusam [5].
Penentuan  jenis  kulit  wajah  merupakan prosedur pertama dalam perawatan wajah [6]. Pada
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
klinik  Nanisa,  dokter  spesialis  akan  menentukan produk  skincare  yang  sesuai  dengan  jenis  kulit pasien.  Penentuan  produk  skincare  memerlukan keahlian, pengetahuan dan pengalaman dokter yang ahli dalam perawatan kulit. Kulit wajah pasien yang melakukan  perawatan  di  klinik  Nanisa  terdiri  dari empat jenis yaitu kulit normal (tidak berjerawat dan terlihat  segar),  jenis  kulit  kering  (memiliki kelembapan  rendah  dan  kulit  terasa  kasar),  jenis kulit  berminyak  (pori-pori  wajah  relatif  besar, kandungan  minyak  tinggi,  dan  sering  berjerawat), dan jenis kulit sensitif (kulit sering gatal, sakit, dan mudah iritasi).
Skincare  merupakan  produk  perawatan  kulit wajah yang menggunakan berbagai bahan alami dan obat-obatan.  Produk  perawatan  kulit  pada  saat  ini memiliki  banyak  variasi  dengan  kandungan  yang beragam.  Konsumen  sering  mengalami  kesulitan dalam  memilih  jenis  skincare  yang  tepat  karena kurangnya  pengetahuan  dan  banyaknya  variasi produk skincare yang dijual di apotek, toko, maupun aplikasi belanja online. Jenis produk skincare dasar meliputi  perlindungan,  pembersihan  dan  pelembab kulit [7]. Perusahaan memproduksi produk skincare secara spesifik untuk jenis kulit tertentu.
Penggunaan  produk-produk  yang  tidak  sesuai dengan  jenis  kulit  dapat  merusak  lapisan  kulit  dan menyebabkan berbagai masalah. Hal ini disebabkan karena  respon  molekuler  dan  fisiologis  kulit terhadap  faktor  yang  mempengaruhi  pigmentasi, elastisitas dermal, dan kelembapan epidermis sangat bergantung pada jenis kulit. Sehingga, penggunaan produk  skincare  yang  relevan  berbeda-beda  sesuai dengan jenis kulit [8].
Tujuan  dari  perawatan  kulit  adalah  untuk mencegah  dan  mengatasi  gangguan  kulit  terutama pada wanita muda dan dewasa. Gangguan kesehatan kulit  dapat  berkembang  menjadi  lebih  serius  dan menyebabkan penyakit kulit tertentu. Penyakit kulit merupakan gangguan kesehatan kulit yang diakibatkan  oleh  adanya  jamur,  kuman,  parasit, virus  maupun  polusi  udara.  Penyakit  kulit  dapat menyerang  seluruh  atau  sebagian  anggota  tubuh seperti kulit wajah. Terdapat beberapa jenis penyakit kulit  yang muncul  di  wajah yaitu  jerawat,  rosacea, seboroik, eczema, flek dan kanker kulit [9]. Gangguan kesehatan kulit yang sering dialami oleh  pasien  di  Klinik  Nanisa  adalah  pembesaran pori-pori  wajah,  komedo,  dan  telangiactasis. Gangguan kesehatan yang pertama adalah pori-pori wajah  yang  membesar  dapat  disebabkan  oleh perbedaan  jenis  kelamin,  kecenderungan  genetik, penuaan, paparan sinar ultraviolet kronis, xenobiotik komedogenik, jerawat, dan seborrhoea [10]. Selain pori-pori membesar, komedo juga menjadi permasalahan  yang  sering  ditemui  pada  pasien. Komedo  dihasilkan  dari  kelainan  pada  proliferasi dan  diferensiasi  keratinosit  duktal  [11].  Proses
pembentukan  komedo  dipengaruhi  oleh  kelainan komposisi  lipid  sebaceous,  androgen,  produksi sitokin  lokal,  dan  bakteri  [12].  Pembuluh  darah arteri yang terlihat berwarna garis-garis ungu, merah atau  biru  pada  kulit  wajah  merupakan  bentuk gangguan  yang  disebut  telangiectasias  [13]. Beberapa  teori  menyatakan  bahwa  telangiectasias muncul  dari  varises  dan  merupakan  mekanisme sekunder  dari  ketidakmampuan  katup  pembuluh darah pada penyakit vena kronis [14].
Ketiga  jenis  gangguan  tersebut  dapat  menjadi indikator  penentuan  jenis  perawatan  kulit  yang dibutuhkan  oleh  pasien.  Kemudian,  kelembapan kulit  merupakan  faktor  yang  menentukan  tingkat kekeringan  pada  kulit  wajah  dan  sering  digunakan sebagai  indikator  dalam  menentukan  kesehatan kulit. Jika kelembapan wajah menurun drastis akan menyebabkan  kulit  kering  dan  pecah-pecah  [15]. Dengan  menambahkan  faktor  kelembapan  kulit, maka  terdapat  empat  variabel  input  yang  dapat digunakan oleh dokter spesialis dalam mendiagnosis jenis  kulit  untuk  perawatan  lebih  lanjut  di  klinik Nanisa.
Perawatan  kulit  wajah  menggunakan  produk- produk  skincare  tertentu  sesuai  dengan  hasil rekomendasi dokter spesialis kulit di Klinik Nanisa. Jenis  kulit  wajah  setiap  orang  berbeda-beda.  Pada umumnya terdapat tiga jenis kulit yaitu kulit kering, normal dan berminyak [16]. Selain ketiga jenis kulit tersebut, terdapat beberapa pasien yang menunjukkan  jenis  kulit  sensitif  yang  mudah teriritasi  oleh  berbagai  faktor  ekternal  seperti kondisi  udara,  suhu  dan  paparan  bahan  kimia kosmetik [17]. Kulit yang sensitif memiliki potensi kemunculan  telangiectasias yang cukup besar pada kulit wajah.
Perawatan  kulit  wajah  di  klinik  Nanisa menggunakan  paket  skincare  yang  telah  sesuai dengan  rekomendasi  dokter  spesialis.  Untuk  jenis kulit  kering  akan  menggunakan  skincare  paket  1 yang  terdiri  dari  Sabun  Ceramid,  Moisturizer, Dermamoist, SB White Plus, SB Bright, dan Cream malam  Glycore  10.  Kemudian  untuk  jenis  kulit normal  akan  menggunakan  skincare  paket  2  yang terdiri dari Sabun Normal, Moisturizer, SB Normal, SB  Bright,  SB  White  Plus,  dan  Cream  malam Whitening. Jenis skincare paket 3 yang direkomendasikan  untuk  jenis  kulit  sensitif  adalah Sabun Sensitif, Moisturizer, SB Sensitif, SB Bright, Cream malam Whitening, dan Radian White. Paket skincare  4  akan  digunakan  untuk  jenis  kulit berminyak  yaitu  Sabun  Oily,  Sabun  Bright,  Acne Most Cream, SB Oily, SC SA, SB Acne, dan Cream malam Acne.
Hambatan  yang  sering  dialami  dalam  proses diagnosis  oleh  dokter  spesialis  adalah  waktu  yang relatif  lama.  Pasien  sering  kali  harus  mengantri
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
hingga sore pada jam sibuk atau memutuskan untuk melakukan  penjadwalan  ulang  pada  tanggal  lain. Permasalahan  terletak  pada  keterbatasan  jumlah dokter  spesialis  yang  harus  melakukan  diagnosis satu per satu pada pasien. Kondisi ini semakin buruk saat  dokter  spesialis  terlambat  datang  karena kesibukan  yang  lain.  Oleh  karena  itu,  untuk mengoptimalkan  waktu  dalam  proses  diagnosis pemilihan  produk  skincare  diperlukan  penerapan teknologi  informasi  yaitu  menggunakan  sistem pakar.
Penggunaan  sistem  pakar  untuk  membantu proses  pemilihan  skincare  dapat  menjadi  efektif dengan pemilihan metode yang tepat. Metode yang pertama  adalah  sistem  inferensi  fuzzy  Tsukamoto yang digunakan untuk menentukan jenis kulit sesuai kriteria dokter karena dapat menggunakan input dari manusia  dan  bersifat  intuitif.  Kemudian,  metode kedua  adalah  algoritma  genetik  yang  dapat mengoptimalkan  hasil  sistem  inferensi  fuzzy Tsukamoto.  Dengan  demikian,  penggunaan  kedua metode  tersebut  dapat membantu  proses  pemilihan skincare  bagi  pasien  di  klinik  Nanisa.  Proses pemilihan  produk  skincare  bagi  pasien  dapat dilakukan dalam waktu yang lebih singkat sehingga memberikan  manfaat  ekonomis  bagi  klinik  Nanisa dan meningkatkan pelayanan kepada pasien.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menunjukkan bahwa  penggunaan  algoritma  genetika  dan  fuzzy tsukamoto dapat meningkatkan akurasi hasil dalam berbagai bidang seperti diagnosa penyakit pada sapi potong [18], diagnosis autisme pada anak-anak [19], prediksi  cuaca  [20],  penentuan  prioritas  penerima zakat  [21],  penentuan  harga  jual  rumah  [22], pemilihan calon penerima beasiswa [23], penentuan kelayakan  pemberian  kredit  BPR  [24],  penentuan kebutuhan  gizi  bayi  MPASI  [25],  dan  harga  emas untuk stock trading [26]
Penelitian  ini  menerapkan  sistem  pakar  pada bidang  kesehatan  kulit  yang  dibutuhkan  oleh praktisi  kesehatan  di  klinik  kecantikan.  Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah penerapan  sistem  pakar  pada  bidang  kesehatan untuk  membuktikan  efektivitas  sistem  pakar menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  dan algoritma genetika.

## METODE PENELITIAN
2.1 Tahap Pengumpulan Data
Penelitian  dilaksanakan  selama  tiga  bulan sejak  bulan  Desember  2022  di  klinik  Nanisa  Jalan Taman Pinang Indah No.12, Banjarbendo,
Kabupaten  Sidoarjo,  Jawa  Timur.  Kegiatan penelitian  terdiri  dari  pengamatan  awal,  dialog dengan dokter spesialis, mengumpulkan data pasien, merancang  sistem,  dan  membuat  sistem  pakar. Jumlah  data  pasien  pada  klinik  Nanisa  yang digunakan dalam penelitian adalah 205 orang yang dikumpulkan  dari  dokumen  kunjungan  pasien
selama  tiga  bulan.  Proses  pembuatan  sistem  pakar menggunakan  PC  Laptop  dan  Aplikasi  Matlab 2013a yang berjalan pada sistem operasi Windows 11. Metode pembuatan sistem pakar menggunakan sistem  inferensi  fuzzy  tsukamoto  dan  algoritma genetika. Penggunaan algoritma genetika berfungsi untuk mengoptimalkan batasan keanggotaan himpunan fuzzy sehingga hasil analisis lebih akurat.
2.2 Perancangan Pengembangan Sistem
1. Fuzzy Inference System Tsukamoto Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  cara  yang optimal  dalam  memetakan  ruang  input  kedalam output  [27].  Metode  tsukamoto  yaitu  perluasan penalaran  monoton,  sehingga  setiap  aturan  If-then harus  direpresentasikan  dengan  fungsi  himpunan keanggotaan monoton [28]. Fuzzy tsukamoto hanya menggunakan  satu  aturan  penalaran  dalam  sistem sehingga  disebut  monoton.  Input  yang  digunakan dalam  penentuan  jenis  kulit  adalah  kelembapan kulit, tingkat pembesaran pori-pori, tingkat komedo dan  tingkat  telangiectasias.  Sedangkan  Output  dari sistem inferensi fuzzy tsukamoto adalah jenis paket skincare.
Gambar 1. Fuzzy Logic [29]
Langkah-langkah  dalam  melakukan  metode sistem inferensi fuzzy tsukamoto adalah melakukan fuzzyfikasi,  membuat  rule,  menentukan  nilai perhitungan  myu(µ),  menentukan  nilai  alpha(α), menghitung  nilai  output  z  pada  masing-masing  α- predikat,  dan  yang  terakhir  melakukan  proses defuzzifikasi  dengan  menggunakan  nilai  rata-rata terpusat.
2. Algoritma Genetika
Algoritma Genetika merupakan jenis algoritma yang relatif sering digunakan dalam mencari solusi yang  lebih  optimal  menggunakan  nilai  fitness  dari seluruh  kromosom  [30].  Keuntungan  algoritma genetika  adalah  sifat  metode  pencariannya  yang lebih  optimal,  tanpa  terlalu  memperbesar  ruang pencarian  dan  tanpa  kehilangan  kesempurnaan (completness)  sehingga  dapat  diterapkan  pada permasalahan  optimalisasi  sistem  inferensi  fuzzy Tsukamoto. Algoritma genetika memberikan manfaat  yang  maksimal  ketika  diterapkan  dalam masalah  dengan  ruang  pencarian  yang  luas, kurangnya pengetahuan yang memadai dan metode
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
konvensional  masih  kurang  optimal.  Perbedaan algoritma  genetika  dengan  teknik  optimasi  lain adalah menggunakan fungsi fitness, aturan probabilistik  dan  pencarian  alternatif  solusi  dari sebuah  populasi.  Algoritma  genetika  bekerja  pada sebuah  himpunan  kode  dari  sekumpulan  solusi bukan  pada  solusi  itu  sendiri.  Proses  algoritma genetika  dimulai  dari  pembentukan  populasi  awal, proses evaluasi fitness, proses seleksi dua individu dengan  nilai  fitness  terbaik,  melakukan  reproduksi (pewarisan  sifat)  dengan  menggunakan  crossover dan  mutasi  sehingga  terbentuk  populasi  baru. Kemudian  proses  berulang  sesuai  dengan  jumlah generasi yang ditetapkan.

## Gambar 2. Algoritma Genetika [31]
Sistem pakar yang dibuat menggunakan dua metode yaitu  Fuzzy  Tsukamoto  dan  Algoritma  Genetika. Flowchart  penggunaan  kedua  metode  ditunjukkan pada  gambar  3.  Proses  sistem  pakar  dimulai  dari menginisiasi  populasi  awal  yang  terdiri  dari  lima kromosom.  Setiap  kromosom  merepresentasikan parameter himpunan fuzzy dalam bentuk urutan gen. Kemudian,  setiap  kromosom  akan  dimasukkan dalam  sistem  inferensi  fuzzy  tsukamoto  dan menghasilkan  output  jenis  kulit.  Hasil  output masing-masing  kromosom  akan  dihitung  tingkat fitnessnya  melalui  perbandingan  dengan  hasil rekomendasi dokter spesialis.
Gambar 3. Flowchart Algoritma Genetika dan FIS Tsukamoto

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Rancangan Fuzzy Tsukamoto
Langkah  pertama  dalam  merancang  sistem pakar  fuzzy  tsukamoto  adalah  fuzzifikasi  yaitu menentukan  himpunan  fuzzy  dari  masing-masing input  dan  output  sesuai  kriteria  dokter  spesialis  di Klinik  Nanisa.  Proses  fuzzifikasi  akan  mengubah input menjadi anggota himpunan fuzzy. Input yang digunakan  adalah  kelembapan,  pembesaran  pori- pori, komedo, dan telangiactasis. Sedangkan output sistem  adalah  jenis  kulit.  Fungsi  keanggotaan disajikan pada tabel dibawah ini.
Tabel 1 Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto
Variable Input  Fungsi Keanggotaan Parameter Nilai Kelembapan Rendah x ≤ 30 Sedang 30 < x < 38 Normal 34 < x < 42 Tinggi x ≥ 42 Pembesaran Pori-Pori Grade 1 x ≤ 25% Grade 2 25% < x < 60% Grade 3 40% < x < 75% Grade 4 x ≥ 75% Komedo Grade 1 x ≤ 25% Grade 2 25% < x < 60% Grade 3 40% < x < 75% Grade 4 x ≥ 75% Telangiactasis Grade 1 x ≤ 25% Grade 2 25% < x < 60% Grade 3 40% < x < 75% Grade 4 x ≥ 75%
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Variabel output pada himpunan fuzzy memiliki parameter  yang  tetap  dan  tidak  akan  dioptimalkan melalui  genetika  algoritma.  Langkah  berikutnya adalah  menyusun  aturan  (rule)  sesuai  dengan panduan dokter spesialis. Jumlah rule yang disusun mencapai  256  buah  karena  penggunaan  empat variabel input dengan masing-masing empat fungsi keanggotaan.  Setelah  itu,  dilakukan  inferensi dengan  menyusun  fumgsi  keanggotaan  dan menghitung  nilai  myu  (µ)  setiap  variabel.  Berikut adalah  fungsi  keanggotaan  dan  rumus  perhitungan nilai myu (µ) pada variabel input kelembapan terdiri dari  kelembapan  rendah  (L1),  kelembapan  sedang (L2),  kelembapan  normal  (L3),  dan  kelembapan tinggi (L4).
𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝐿1) { 𝑥 ≤ 30,     1 30 < 𝑥 < 34, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 ≥ 34,     1 (1) 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝐿2)
{ 𝑥 ≤ 30,     0
30 < 𝑥 ≤ 34, 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 34 < 𝑥 ≤ 38, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 ≥ 38,     0
(2) 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(𝐿3)
{
𝑥 ≤ 34,     0 34 < 𝑥 ≤ 38, 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 38 < 𝑥 ≤ 42, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛
𝑥 ≥ 42,     0
(3) 𝜇 𝑘𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝐿4) { 𝑥 ≤ 38,     0
38 < 𝑥 < 42, 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 ≥ 42,     1 (4)
Dalam menghitung nilai myu (µ) pada variabel input  pembesaran  pori-pori,  tingkat  komedo  dan telangiactasis dapat dilakukan dengan menggunakan empat tingkatan (grade) yaitu pembesaran pori-pori (P1,P2,P3,P4), tingkat komedo (K1,K2,K3,K4) dan telangiactasis (T1,T2,T3,T4). Karena fungsi keanggotaan  ketiga  variabel  sama  maka  hanya perlut  ditampilan  rumus  perhitungan nilai  myu  (µ) pada salah satu variabel yaitu pembesaran pori-pori.
𝜇 𝑃1 { 𝑥 ≤ 0,25,     1 0,25 < 𝑥 < 0,40, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 ≥ 0,40,     1
(5)
𝜇 𝑃2 {
𝑥 ≤ 0,25,     0
0,25 < 𝑥 ≤ 0,40, 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 0,40 < 𝑥 ≤ 0,60, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 ≥ 0,60,     0
(6)
𝜇 𝑃3
{ 𝑥 ≤ 0,40,     0 0,40 < 𝑥 ≤ 0,60, 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 0,60 < 𝑥 ≤ 0,75, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 ≥ 0,75,     0
(7)
𝜇 𝑃4 { 𝑥 ≤ 0,60,     0
0,60 < 𝑥 < 0,75, 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 ≥ 0,75,     1 (8)
Kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  nilai alpha  (α)  menggunakan  fungsi  min  sesuai  aturan (rule)  yang  telah  ditetapkan.  Setelah  itu,  akan dilakukan proses defuzzifikasi dengan menggunakan rumus nilai rata-rata terpusat:
𝑧 = ∑ 𝛼1𝑧1 ∑ 𝛼1 (9)
3.2 Rancangan Algoritma Genetika Algoritma  genetika  akan  mengoptimalkan batasan  keanggotaan  Fuzzy  Inference  System Tsukamoto  melalui  prosedur  seperti  seleksi  alam. Langkah  pertama  adalah  menentukan  ukuran  gen pada masing-masing kromosom. Pada penelitian ini, jumlah  gen  akan  sesuai  dengan  jumlah  himpunan fuzzy yaitu 20 sesuai parameter keanggotaan fuzzy pada  variabel  input  dan  output.  Pada  bagian  awal kromosom terdapat empat gen yang merepresentasikan  parameter  kelembapan  rendah (L1),  sedang  (L2),  normal  (L3)  dan  tinggi  (L4). Kemudian pada empat berikutnya merepresentasikan  tingkat  pembesaran  pori-pori wajah yaitu grade 1 (P1), grade 2 (P2), grade 3 (P3), dan  grade  4  (P4).  Setelah  itu  empat  gen merepresentasikan tingkat komedo pada wajah yaitu grade 1 (K1), grade 2 (K2), grade 3 (P3), dan grade 4 (P4). Lalu, terdapat empat gen yang mereprensentasikan  tingkat  Telangiactasis  yaitu grade 1 (T1), grade 2 (T1), grade 3 (T1), dan grade 4 (T4). Pada bagian akhir kromosom terdapat empat gen  yang  mereprensentasikan  parameter  output yaitu  jenis  produk  skincare  paket  1  untuk  kulit kering (J1), jenis produk skincare paket 1 untuk kulit normal  (J2),  jenis  produk  skincare  paket  1  untuk kulit sensitif (J3), dan jenis produk skincare paket 1 untuk  kulit  berminyak  (J4).  Susunan  gen  pada masing-masing kromosom adalah sebagai berikut:

## Gambar 4. Susunan gen pada kromosom
Proses inisialisasi populasi akan memiliki lima kromosom (C1, C2, C3, C4, C5). Setelah itu, kelima kromosom  akan  dimasukkan  pada  fungsi  inferensi Fuzzy  Tsukamoto.  Berdasarkan  kriteria  dokter spesialis  maka  dapat  dibuat  kromosom  dengan parameter sebagai berikut.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 5. Susunan parameter pada kromosom
Penentuan nilai fitnes berasal dari hasil output masing-masing kromosom. Perhitungan fitness pada masing-masing kromosom dilakukan dengan persentasi hasil sistem pakar dengan hasil diagnosis dokter spesialis. Persamaan perhitungan nilai fitness adalah sebagai berikut:
𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% (10)
Proses seleksi dilakukan dengan menggunakan metode elitism selection yaitu menyeleksi kromosom  yang  memiliki  nilai  tertinggi  hingga terendah. Dari lima kromosom yang telah diurutkan maka  kromosom  dengan  nilai  fitness  terbaik pertama  (C1)  dan  kedua  (C2)  akan  diseleksi  dan disilangkan  sehingga  menghasilkan  offspring kromosom  ketiga  (C3)  dan  keempat  (C4).  Jumlah gen yang disilangkan sesuai dengan nilai crossover rate  (cr)  yang  berada  pada  rentang 0,1  sampai  0,9. Nilai crossover rate yang paling optimal akan dikaji lebih lanjut pada bagian pembahasan.
Kemudian,  mutasi  diterapkan  pada  kromosom terbaik (C1) dengan menambahkan atau mengurangi nilai  gen  secara  acak  sehingga  akan  menghasilkan kromosm  kelima  (C5).  Besarnya  perubahan  nilai gen  yang  terpilih  sangat  kecil  pada  rentang  -0,01 sampai  0,01.  Pada  penelitian  ini,  besarnya  nilai mutasi gen ditentukan dari nilai mutation rate (mr) yaitu  0,01.  Pemilihan  letak  gen  dilakukan  dengan bilangan random positif seperti persamaan dibawah ini:
𝑥 𝑖 ′ = 𝑥 𝑖 ′ + 𝑟(𝑚𝑎𝑥 𝑖 − 𝑚𝑖𝑛 𝑗 ) (11)
Jika  jumlah  generasi  telah  mencapai  10  maka proses akan berhenti, namun jika belum maka proses akan  berulang  kembali  menuju  sistem  inferensi Fuzzy  Tsukamoto.  Proses  perhitungan  dengan sistem pakar memiliki waktu yang bervariasi dengan durasi yang paling lama adalah proses defuzzifikasi karena memerlukan perhitungan yang lebih panjang dibandingkan  proses  lainnya.  Keakurasian  sistem pakar  yang  dibuat  ditentukan  dari  hasil  fitness setelah tercapai perulangan hingga generasi ke-10.
Tabel 2 Pengujian Akurasi Sistem FIS Tsukamoto No.
Keputusan Dokter FIS Kesesuaian Data 1. 1 1 1 2. 1 1 1 3. 2 3 0 4. 4 4 1 5. 3 4 0 6. 3 4 0
….. ….
….
….
205 4 4 1
Jumlah data sesuai 134 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 134 205 𝑥 100% = 65,37%
Data  diagnosis  kelembapan,  pembesaran  pori- pori,  komedo,  Telangiactasis  dan  jenis  paket skincare  yang  diberikan  kepada  pasien  telah  duji menggunakan  sistem  pakar.  Pertama,  proses pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  sistem inferensi  fuzzy  Tsukamoto  dan  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 65,37%.
Hasil  pengujian  sistem  pakar  menghasilkan kromosom yang optimal yaitu:

## Gambar 6. Susunan parameter yang optimal
Tabel 3 Pengujian Akurasi Sistem Pakar No. Keputusan Dokteer Sistem Pakar Kesesuaian Data 1. 1 1 1 2. 1 1 1 3. 2 2 1 4. 4 4 1 5. 3 3 1 6. 3 4 0 ….. …. …. …. 205 4 3 0 Jumlah data sesuai 170
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 134 205 𝑥 100% = 82,93%
Kemudian,  dilakukan  pengoptimalan  batasan anggota  himpunan  input  fuzzy  Tsukamoto  dengan menggunakan algoritma genetika. Penerapan algoritma  genetika  menggunakan  tingkat  mutasi (mr)  =  0,01  dan  jumlah  generasi  10.  Tingkat crossover  (cr)  bervariasi  dari 0,1  hingga 0,9.  Hasil akurasi  sistem  pakar  menunjukkan  peningkatan sebesar  17,63%  menjadi  82,93%.  Peningkatan akurasi  menunjukkan  efisiensi  sistem  pakar menggunakan  genetika  algoritma  dan  fuzzy tsukamoto  lebih  baik  dibandingkan  sistem  pakar yang hanya menggunakan fuzzy tsukamoto. Dengan menggunakan sistem pakar dapat membantu tenaga medis di klinik kecantikan.
Pengujian tingkat crossover yang berbeda untuk menentukan nilai crossover rate yang optimal pada tingkat  akurasi  sistem.  Hasil  pengujian  tingkat akurasi ditunjukkan pada tabel di bawah ini :
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 7. Nilai Fitness dengan Cr yang berbeda.
Nilai  fitness  hasil  pengujian  sistem  pakar  dengan nilai mutation rate (Mr) konstan yaitu 0,01 dan nilai Cr yang berbeda dari 0,1 sampai 0,9 menunjukkan bahwa  nilai  Crossover  Rate  (Cr)  yang  optimal adalah 0,5 yaitu 82,93%.
Gambar 8. Nilai Fitness dengan Mr yang bervariasi pada nilai Cr 0,5.
Setelah  mengetahui  nilai  Cr  yang  optimal,  maka dilakukan pengujian pada nilai Cr 0,5 namun dengan nilai Mr yang berbeda dari 0,01 sampai 0,09. Nilai Mr  yang  optimal  dari  hasil  pengujian  adalah  0,01 yaitu 82,93%.
Berdasarkan grafik kombinasi nilai Cr dan Mr terhadap fitness, maka nilai akurasi tertinggi adalah 82,93%  yang  dilakukan  pengulangan  sebanyak  10 kali  sesuai  jumlah  generasi.  Tingkat  akurasi bervariasi namun tetap lebih tinggi dari nilai akurasi menggunakan sistem inferensi fuzzy tsukamoto saja yang hanya mencapai akurasi 65,37%.
Tabel 4 Skala Persentase untuk Uji Ahli [32] Presentase Pencapaian Interpretasi 76% - 100% Sangat Layak 56% - 75% Layak 40% - 50% Cukup 0% - 39% Kurang Layak
Berdasarkan  tabel  4  maka  nilai  akurasi Algoritma  Genetika  dan  Fuzzy  Tsukamoto  dengan sebesar  82,93%  termasuk  dalam  kategori  sangat layak.  Sistem  pakar  yang  dibuat  dapat  mendukung karyawan  pada  klinik  kecantikan  untuk  memilih produk skincare yang cocok bagi konsumen. Hasil
penelitian  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya yang  menunjukkan  optimalisasi  anggota  himpunan fuzzy oleh algoritma genetika [16]–[22], [24].

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  sistem  pakar dapat  membantu  pemilihan  jenis  produk  skincare bagi pasien di klinik Nanisa. Tingkat akurasi terbaik sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode  sistem inferensi  fuzzy  Tsukamoto  dan  algoritma  genetika adalah  82,93%  dengan  tingkat  Crossover  rate  0,5. Peningkatan  akurasi  menunjukkan  bahwa  sistem pakar  dengan  menggunakan  dua  metode  fuzzy tsukamoto dan algoritma genetika lebih baik apabila diandingkan  dengan  penggunaan  metode  fuzzy tsukamoto saja.
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan seperti  pengumpulan  data  pasien  yang  hanya menggunakan  rentang  waktu  3  bulan  dan  hanya menggunakan  dua  metode  fuzzy  tsukamoto  serta algoritma genetika. Penelitan selanjutnya diperlukan untuk melakukan penelitian dengan data yang  memiliki  durasi  waktu  lebih  panjang  dan menggunakan  metode  yang  lain  agar  ditemukan metode yang paling optimal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  ingin  mengucapkan  terima  kasih kepada  kedua  orang  tua  ayahanda  dan  ibunda tercinta  yang  telah  banyak  memberikan  dukungan dan  tak  hentinya  mendoakan  penulis.  Kepada seluruh  pihak  di  Universitas  Muhammadiyah Sidoarjo  yang  telah  memberikan  dukungan  saya mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. P. C. Aniago, S. Sumijan, and J. Santony, “Akurasi dalam Mendeteksi Penyakit Kulit Menular menggunakan  gabungan  Metode  Forward  Chaining dengan Certainty Factor,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi  Bisnis ,  vol.  2,  no.  2,  2020,  doi: 10.47233/jteksis.v2i2.145.
[2] V. Ariandi, F. Hadi, and A. S. Lusinia, “Sistem Pakar
Untuk Mendiagnosa Penyakit Dada Dengan Menggunakan  Metode  Naives  Bayes  Dan  Bahasa Pemrograman  PHP  Dab  MySql,” Jurnal  Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 35–46, 2022.
[3] M.  E.  T.  Butarbutar  and  A.  Y.  Chaerunisaa,  “Peran Pelembab  dalam  Mengatasi  Kondisi  Kulit  Kering,” Majalah  Farmasetika ,  vol.  6,  no.  1,  2020,  doi: 10.24198/mfarmasetika.v6i1.28740.
[4] J.  M.  Sukisman  and  L.  S.  S.  Utami,  “Perlawanan Stigma  Warna  Kulit  terhadap  Standar  Kecantikan Perempuan Melalui Iklan,” Koneksi , vol. 5, no. 1, p. 67, Mar. 2021, doi: 10.24912/kn.v5i1.10150.
[5] A.  Rahmawaty,  “Peran  Perawatan  Kulit  (Skincare) Yang  Dapat  Merawat  Atau  Merusak  Skin  Barrier,” Berkala  Ilmiah  Mahasiswa  Farmasi  Indonesia (BIMFI) , vol. 7, no. 1, 2020, doi:
10.48177/bimfi.v7i1.32.
[6] R.  Pebrianto,  S.  N.  Nugraha,  and  W.  Gata, “Perancangan  Sistem  Pakar  Penentuan  Jenis  Kulit
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 95-102 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Wajah Menggunakan Metode Certainty Factor,” IJCIT (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information
Technology) , vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7408.
[7] K.  Rodan,  K.  Fields,  G.  Majewski,  and  T.  Falla, “Skincare Bootcamp: The Evolving Role of Skincare,”
Plast  Reconstr  Surg  Glob  Open ,  vol.  4,  2016,  doi: 10.1097/GOX.0000000000001152.
[8] E.  Markiewicz  and  O.  C.  Idowu,  “Personalized skincare:  From  molecular  basis  to  clinical  and commercial  application,” Clinical,  Cosmetic  and Investigational  Dermatology ,  vol.  11.  2018.  doi: 10.2147/CCID.S163799.
[9] D. M. Efendi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Wajah  Dengan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Klinik Skin Rachel,” Jurnal Informasi dan Komputer , vol. 8, no. 1, 2020, doi: 10.35959/jik.v8i1.174.
[10]
C. Theerawattanawit, P. Phaiyarin, S. Wanichwecharungruang, N. Noppakun, P. Asawanonda,  and  C.  Kumtornrut,  “The  Efficacy  and Safety  of  Chitosan  on  Facial  Skin  Sebum,” Skin Pharmacol  Physiol ,  vol.  35,  no.  1,  2022,  doi: 10.1159/000517965.
[11] F.  Fontao,  M. von  Engelbrechten, C.  Seilaz,  O.  Sorg, and  J.  H.  Saurat,  “Microcomedones  in  non-lesional acne  prone  skin  New  orientations  on  comedogenesis and its prevention,” Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology , vol. 34, no. 2, 2020, doi: 10.1111/jdv.15926.
[12] P.  Mawardi,  I.  Ardiani,  P.  P.  Primisawitri,  and  A. Nareswari, “Dual role of cutibacterium acnes in acne vulgaris pathophysiology,” Bali Medical Journal , vol. 10, no. 2, 2021, doi: 10.15562/bmj.v10i2.2358.
[13] L.  Gao et  al. ,  “A  retrospective  analysis  for  facial telangiectasia  treatment  using  pulsed  dye  laser  and intense  pulsed  light  configured  with  different wavelength bands,” J Cosmet Dermatol , vol. 19, no. 1, 2020, doi: 10.1111/jocd.13179.
[14] M. Atefeh, “A microneedling device for the treatment of spider vein: A case report,” J Cosmet Dermatol , vol. 20, no. 8, 2021, doi: 10.1111/jocd.13858.
[15] J.  N.  Rochma,  “Pengaruh  Penggunaan  Masker  Buah Tin  (Ficus  caric)  Terhadap  Peningkatan  Kelembapan Kulit Wajah Kering,” Program Studi Pendidikan Tata Rias Fakultas Teknik Universitas Negeri Jakarta , 2016.
[16] V.  Maarif,  H. M.  Nur,  and  T.  A.  Septianisa,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Skincare yang Sesuai Dengan  Jenis  Kulit  Wajah  Menggunakan  Logika Fuzzy,” EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 7, no. 2, Sep. 2019, doi: 10.31294/evolusi.v7i2.6755.
[17] X.  Wang et  al. ,  “Gender-related  characterization  of sensitive  skin  in  normal  young  Chinese,” J  Cosmet Dermatol , vol. 19, no. 5, 2020, doi:
10.1111/jocd.13123.
[18] D.  Kurnianingtyas,  W.  F.  Mahmudy,  and  A.  W. Widodo,  “Optimasi  Derajat  Keanggotaan  Fuzzy Tsukamoto  Menggunakan  Algoritma  Genetika  Untuk Diagnosis  Penyakit  Sapi  Potong,” Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 4, no. 1, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201741294.
[19] I. E. Mandriana, C. Dewi, and M. T. Furqon, “Optimasi Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy  Tsukamoto  menggunakan Algoritma  Genetika  untuk  Diagnosis  Autisme  pada Anak,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  1,  no.  11,  pp.  1395–1405, Nov. 2017.
[20] F. Insani, S. Fadilah, and S. Sanjaya, “Prediksi Cuaca
Pekanbaru  Menggunakan  Fuzzy  Tsukamoto  dan Algoritma  Genetika,” Seminar  Nasional  Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) , pp. 255– 262, 2020.
[21] A. Fitri and W. F. Mahmudy, “Optimasi Keanggotaan Fuzzy  Tsukamoto  Menggunakan  Algoritma  Genetika
pada  Penentuan  Prioritas  Penerima  Zakat,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 1, no. 2, pp. 125–138, 2017.
[22] E.  Nur  Azizah,  I.  Cholissodin,  and  W.  Firdaus Mahmudy,  “Optimasi  Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy Tsukamoto  Menggunakan  Algoritma  Genetika  Untuk
Penentuan  Harga  Jual  Rumah,” Journal of Enviromental Engineering and Sustainable Technology , vol. 2, no. 2, pp. 79–82, Nov. 2015, doi:
10.21776/ub.jeest.2015.002.02.3.
[23] B. A. Restuputri, W. F. Mahmudy, and I. Cholissodin, “Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Dua Tahap  Menggunakan  Algoritma  Genetika  Pada Pemilihan  Calon  Penerima  Beasiswa  dan  BBP-PPA  ( Studi Kasus : PTIIK Universitas Brawijaya Malang ),” DORO: Repository Jurnal Mahasiswa PTIIK Universitas Brawijaya , vol. 5, no. 15, pp. 1–10, 2015.
[24] N.  Z.  Ilahiyah,  D.  E.  Ratnawati,  and  C.  Dewi, “Optimasi  Batasan  Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy Tsukamoto  Menggunakan  Algoritma  Genetika  Untuk Kelayakan  Pemberian Kredit  (Studi Kasus:  PD.  BPR. Bank  Daerah  Lamongan),” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 9, pp.  2957–2964,  2018,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[25] M.  Mudrikatussalamah,  C.  Dewi,  and  B.  Rahayudi, “Optimasi  Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy  Menggunakan Algoritma Genetika Dalam Penentuan Kebutuhan Gizi Bayi  MPASI,” Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 7, pp. 2706–2712, 2018,
[Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[26] F.  A.  Fathurrachman,  F.  A.  Bachtiar,  and  I. Cholissodin,  “Optimasi  Fungsi  Keanggotaan  Fuzzy
Tsukamoto dengan Algoritma Genetika pada Peramalan Harga Emas untuk Stock Trading,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 3, no. 4, pp. 3939–3948, 2019.
[27] A.  S.  Sukamto  and  W.  Setiawan,  “Peramalan  Saham Berdasarkan Data Masa Lalu dengan Pendekatan Fuzzy Time  Series,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika  (JEPIN) ,  vol.  4,  no.  2,  2018,  doi: 10.26418/jp.v4i2.29469.
[28] N.  S.  Pasaribu,  J.  T.  Hardinata,  and  H.  Qurniawan, “Application  of  The  Fuzzy  Tsukamoto  Method  in Determining Household Industry Products,” Journal of Artificial  Intelligence  and  Engineering  Applications , vol. 1, no. 1, pp. 71–71, 2021.
[29] S. Widaningsih, “Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno dalam Pengambilan Keputusan  Penentuan  Jumlah  Distribusi  Raskin  di Bulog  Sub.  Divisi  Regional  (Divre)  Cianjur,” Infoman’s , vol. 11, no. 1, 2017, doi:
10.33481/infomans.v11i1.21.
[30] H. B. Guritno, T. Haryanto, A. Kustiyo, and I. Hermadi, “Optimasi  Parameter  pada  Fast  Correlation  Based Filter,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Pendidikan , vol. 4, no. 2, 2018.
[31] A.  W.  Zebua,  “Pengaruh  Panjang  Bentang  Terhadap Ukuran  Penampang  Optimum  Beton  Prategang  Pada Balok  Sederhana  Dengan  Menggunakan  Algoritma Genetika,” Jurnal Teknik Sipil , vol. 7, no. 1, 2018, doi: 10.24815/jts.v7i1.10481.
[32] S.  Arikunto, Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan Praktek . Jakarta: Rineka Cipta, 2010.