## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT POLIP HIDUNG MENGGUNAKANN METODE LOGIKA FUZZY
Zulkarnain 1 , Lilis Indrayani 2*
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Kreatindo Manokwari email: nain.g4t@gmail.com 1 , lilisindrayani8@gmail.com 2

## Abstract
The latest medical developments use computers to help diagnose diseases, one of which is an expert system is a computer program that incorporates human knowledge. Nasal polyps are disorders of the nasal mucosa in the form of soft masses that can cause obstruction of the respiratory tract. This study was designed to help in diagnosing nasal polyps by using 18 symptoms as a measure to determine whether or not nasal polyps are infected. To increase the validity of the research, the Fuzzy Logic method was employed in its completion. Three steps make up the Fuzzy Logic method: the fuzzification, inference, and deffuzification procedures. This system provides questions about the symptoms experienced by the patient. Following the patient's responses to the queries they have, the system will display the results  of a diagnosis of shark polyps.  To  gauge  the  degree  of  accuracy,  Mean  Percentage  Absolute  Error  (MAPE)  is  employed  as  a relative  metric.  The  measurement  findings  revelaed  a  tiny  inaccuracy  9%,  indicating  that  the  study’s accuracy level had achieved 90,9%. The findings also demonstrated a relationship between the weight of the symptoms and the probability values NOT, POSSIBLE and CONFIDENT.

## Keywords: Nasal Polyps, Expert System, Fuzzy Logic

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  sistem  yang  berbasis  komputer yang  digunakan  di  bidang  medis  saat  ini  untuk membantu diagnosis, pencegahan dan pengobatan  penyakit [1].  Komponen  penting dalam menarik kesimpulan berdasarkan penalaran  dari  data  adalah  proses  penilaian. Penggunaan  logika  adalah  metode  yang  paling sederhana  untuk  menghasilkan  kesimpulan  dari fakta yang ada.
Penyakit  umumnya  bisa  menyerang ketika ketahanan tubuh menurun dan keseimbangan  tubuh  tidak  dapat  dipertahankan. Manusia  dapat  menderita  berbagai  penyakit, termasuk  penyakit  polip  hidung.  Penyakit  pada hidung yang sering ditemui disekitar diantaranya polip  hidung,  pilek  dan  sinusitis,  Polip  hidung diduga  dipicu  oleh  adanya  peradangan  dan pembekakan  pada  hidung  yang  menyebabkan cairan lender menumpuk  di  rongga  hisung  serta sinus.  Adanya  alergi,  infeksi  virus  dan  bakteri serta  respon  imun  terhadap  jamur  juga  diyakini dapat  memicu  terjadinya  polip  hidung.  Polip
hidung  yang  berukuran  kecil  cenderung  tidak menimbulkan  gejala,  gejala  biasanya  dirasakan ketika  polip  membesar  atau  berjumlah  banyak dan mengganggu saluran pernafasan.
Banyak  penelitian  telah  menunjukkan bahwa  proses  mengidentifikasi  polip  hidung melibatkan  spesialis  diagnosis  berdasarkan informasi  tentang  gejala  yang  diderita  pasien. Kesulitan  berkonsultasi  dengan  dokter  spesialis untuk  mendapatkan  informasi  terkait  dengan diagnosis  yang  dialami  adalah  hambatan  yang dihadapi orang dengan penyakit polip hidung di dalam  mempelajari  hasil  diagnosa  penyakit, dengan demikian menjadi sulit untuk mengelola atau  menyembuhkan  kondisi  kifosis  yang mempengaruhi  bagian  tubuh. Terciptanya teknologi  kecerdasan  buatan  menjadi  salah  satu solusi permasalahan yang terjadi salah satunya di dunia  medis  diantaranya  untuk  mendiagnosa penyakit menggunakann sistem komputer berdasarkan ilmu dari pakar.
Sistem  pakar  adalah  program  komputer yang  dirancang  untuk  memecahkan  masalah
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 10
menurut  pendapat  ahli,  ini  dapat  mengatasi masalah  yang  hanya  dapat  diselesaikan  oleh spesialis  [2]. Pemecahan masalah dengan logika fuzzy  dengan  menggunakann  algoritma  dan logika matematika.
Fitur  umum  dari soft  computing yang digunakan oleh banyak aplikasi perangkat lunak yang  berbeda  adalah logika  fuzzy. Nilai  dalam logika  bisa  benar  (1)  dan  salah  (0)  [3].  Karena logika fuzzy dapat menerjemahkan ruang input ke ruang output, itu dapat digunakan sebagai solusi untuk berbagai masalah [4].
Pada penelitian [5] dengan menggunakann gejala sebanyak 15 gejala dengan satu  orang  menjadi  sampel  dan  hasil  diagnosis mengalami  polip  hidung  dan  nilai  kepastiannya 60%.  Penelitian  pendekatan naïve  bayes digunakan  oleh  sistem  ahli  untuk  mendeteksi rhinosinusitis, penelitian ini menghasilkan sistem yang membantu mendiagnosa penyakit rhinosinusitis dengan  menyediakan  pedoman untuk  konsultasi  yang  mencakup  segala  sesuatu dari mencatat gejala hingga mendapatkan temuan konsultasi [6].
Penelitian  [7]  menghasilkan  penelitian sistem  pakar  yang  mampu  mengidentifikasi dengan  akurat  21  jenis  penyakit  THT  sesuai dengan  kebutuhan  dari  pasien  dan  pengguna. Pada  penelitian  sistem  pakar  dengan certainty factor dan fuzzy  logic dalam  mendiagnosa penyakit pneumonia ,  menghasilkan  penelitian bahwa fuzzy  logic ideal  untuk  digunakan  dalam sistem  ahli  yang  membuat  diagnosis  penyakit yang  tidak  pasti  [8].  Dalam  penelitian  sistem pakar  dengan fuzzy  logic mendiagnosa  penyakit ISPA, yang dalam penelitiannya Ketika menggunakann fuzzy  logic data  dikelompokkan dan tingkat keanggotaan menentukan apakah titik data ada atau tidak dalam cluster [9].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang disajikan  sebelumnya  menggunakann  metode Fuzzy  Logic dan Naïve  Bayes sebagai  metode untuk  membantu  mendiagnosa,  hasil  diagnosis berdasarkan  tingkat  kepastian  untuk  metode Naïve  Bayes 60%  sedangkan  tingkat  kepastian untuk  hasil  diagnosis  metode Fuzzy  Logic mencapai 90%. Adapun keuntungan
menggunakann  metode  Fuzzy  Logic  karena sangat  kompleks,  memiliki  toleransi  untuk  tiap data dan konsep fuzzy logic .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  RSUD Manokwari  dengan  menggunakann  sampel  data gejala  sebanyak  18  gejala  yang  menunjukkan gejala  polip  hidung  dengan  merujuk  pada diagnosa  dokter  spesialis  yang  mendekati  hasil mungkin dan yakin.
Pendekatan  yang  digunakan  adalah pengembangan  dan  pemeliharaan  program perangkat  lunak  menggunakann  teknik  dan teknologi  ilmu  komputer  yang  dikenal  sebagai rekayasa software [10].
Ada  tiga  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh data yaitu studi pustaka, wawancara dan  observasi.  Observasi  adalah  cara  yang dilakukan  penulis  untuk  mengidentifikasi  data atau  informasi  dengan  mendatangi  langsung lokasi  penelitian,  cara  informasi  tersebut diperoleh  tidak  ada  yang  hilang  atau  terlewat, wawancara  adalah  teknik  atau  pendekatan  yang digunakan untuk mengumpulkan informasi, fakta dan  data  di  lapangan,  ini  melibatkan  seseorang yang  dapat  memberikan  informasi  atau  data tentang  topik  yang  sedang  diselidiki  secara langsung,    studi  pustaka  adalah  usaha  penulis untuk  mengumpulkan  data  dari  buku-buku ilmiah, laporan penelitian, jurnal penelitian, tesis, dan disertasi yang relevan dengan masalah yang dibahas dan subjek yang disurvei [11].
Sistem yang digunakan dalam penyelesaian masalah yang adalah sistem pakar. Sistem  ahli  berbasis  pengetahuan  yaitu  dimana istilah  sistem  ahli  itu  berasal.  Sistem  ahli memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan  keterampilan  manusia  dengan menggunakann  pengetahuan  manusia  yang disimpan  dalam  komputer  [12].  Sebuah  sistem ahli dapat membantu meningkatkan output, yang akan memungkinkan setiap tugas untuk diselesaikan  lebih  cepat  dan  akan  menghasilkan saran yang lebih baik dan lebih konsisten.
Metode yang digunakan untuk mengolah data adalah metode Fuzzy Logic, himpunan fuzzy
adalah  sebuah  himpunan  yang  di  dalamnya terdapat  elemen  yang  mempunyai  derajat keanggotaan yang berbeda-beda, nilai keanggotaan dalam himpunan fuzzy adalah pada interval (0)  yang menunjukkan penambahan item dan  interval  (1)  yang  berarti  penghapusan  item [13].
Metode yang digunakan untuk pengembangan  sistem  yaitu  Paradigma System Development  Life  Cycle  (SDLC) dengan  model Waterfall [14].  Langkah-langkah  dalam  metode waterfall adalah Analysis,  Design,  Coding, Testing  dan  Maintenance perancangan, implementasi,  pengujian  dan  pemeliharaan, Berikut langkah pengembangan sistem [15]:
Gambar 2. Tahapan Model Waterfall
Untuk dapat menjalankan sistem koreksi yang  akurat  dan  tepat,  sistem  ahli  dapat menyarankan serangkaian perilaku atau aktivitas pengguna. Dalam hal ini, sistem juga menggunakann logika untuk mencapai keputusan berdasarkan  informasi  dan  fakta  yang  ada. Tujuan  utama  sistem  ahli  termasuk  diagnosis, interpretasi,  perencanaan,  desain,  pemantauan, debugging, instruksi, dan kontrol.
Proses  deteksi  penyakit  polip  hidung berdasarkan penelitian ini adalah sebagai berikut [16] :
Gambar 1. Prosedur Diagnosis Pengujian kesalahan logika fuzzy menggunakann metode Mean Absolute
Percentage (MAPE), metode ini digunakan untuk memberikan  informasi  tentang  ukuran  nilai kesalahan  sehubungan  dengan  nilai  aktual, semakin akurat hasil prediksi semakin kecil nilai persentase  kesalahan  [17].  Untuk  pengujian kesalahan sistem menggunakann metode blackbox, pengujian blackbox dilakukan  sesuai dengan  desain  item  pengujian  dan  bertujuan untuk memastikan apakah fungsi input dan output perangkat  lunak  memenuhi  persyaratan  yang diperlukan [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1.   Perancangan Sistem
Sistem  yang  dibangun  menggunakann pemodelan use case diagram . Use Case diagram digunakan  untuk  memodelkan  aktivitas  pada sistem  yang  perlu  dibangun.  Admin  dan user adalah  dua  aktor  yang  ada  dalam  sistem [19]. Berikut use case penelitian polip hidung :
Gambar 3. Use Case Diagram

## 3.2.   Penerapan Logika Fuzzy
Berdasarkan  pengumpulan  data  yang dilakukan,  dalam  merancang  sistem  informasi pakar  mengdiagnosa  penyakit  polip  hidung menggunakan  metode  logika  fuzzy,  ditentukan bagaimana  proses  penerapan  metode  logika f uzzy. Menganggap bahwa logika fuzzy dijadikan sebagai  kotak  hitam  yang  menyatukan  antara input dan output, Metode atau pendekatan untuk memproses  data  input  ke  dalam  output  dalam bentuk informasi yang berguna [20].
Metode  praktis  untuk  memetakan  ruang input  ke  ruang  output  dan  mendapatkan  nilai berkelanjutan  adalah  logika  kabur.  Tingkat keanggotaan dan kebenaran adalah dua cara yang digunakan  ekspresi  kabur.  Oleh  karena  itu, sesuatu  yang  dapat  dinyatakan  baik  sebagian benar dan sebagian palsu pada saat yang sama.
Mendiagnosa  seseorang  apakah  terkena penyakit polip atau tidak dengan 3 kemungkinan yaitu tidak, mungkin dan yakin terkena penyakit polip. Apabila proses diagnosa dilakukan dengan menggunakann 2 regulasi fuzzy sebagai berikut:
[R1] IF Tidak TURUN And Mungkin NAIK
THEN Yakin TURUN;

## [R2] IF Tidak NAIK And Mungkin NAIK
THEN Yakin NAIK;
Berdasarkan  gejala  yang  dialami  maka dapat  ditentukan  apakah  dia  masuk  dalam kemungkinan dari tiga kondisi tersebut,  sebagai contoh digambarkan dalam grafik di bawah ini :
Gambar 4. Fuzzy Variabel Pembobotan
Solusi  penyelesaian  masalahnya  yaitu menggunakann  tiga  variabel  adalah  sebagai berikut:
1. Tidak;  terdiri-atas  2  himpunan fuzzy ,  yaitu: NAIK dan TURUN.
Gambar 5. Model Fuzzy TIDAK
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛[𝑥] = { 1, 35−𝑥 30 0, ,5 𝑥 ≤ 5 ≤ 𝑥 ≤ 35 𝑥 ≥ 35 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 0, 𝑥−5 30
1, ,5 𝑥 ≤ 5
≤ 𝑥 ≤ 35 𝑥 ≥ 35 Selanjutnya kita bisa mencari nilai
keanggotaannya :
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘[30] = (35-30)/30
= 0,16
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘[30] = (30-5)/30
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 13
= 0,83
2. Tidak;  terdapat  dua  kelompok fuzzy ,  yang dimana : NAIK dan TURUN.
Gambar 6. Model Fuzzy Mungkin
𝜇𝑀𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛[𝑥] = { 1, 70−𝑥 35
0, ,35 𝑥 ≤ 35 ≤ 𝑥 ≤ 70 𝑥 ≥ 70 𝜇𝑀𝑁𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 0, 𝑥−70 35 1, ,35 𝑥 ≤ 35 ≤ 𝑥 ≤ 70 𝑥 ≥ 70
Nilai  keanggotaan  dapat  dicari  dengan  cara berikut  :
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘[55] = (70-55)/35 = 0,42
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘[55] = (55-35)/35
= 0,57
3. Yakin;  mencakup  dua  kelas fuzzy ,  yaitu:
NAIK dan TURUN.
Gambar 7. Model Fuzzy Yakin
𝜇𝑌𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛[𝑥] = { 1,
100−𝑥 30 0, ,70 𝑥 ≤ 70
≤ 𝑥 ≤ 100 𝑥 ≥ 100 𝜇𝑌𝑁𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 0, 𝑥−100 30 1, ,70 𝑥 ≤ 70 ≤ 𝑥 ≤ 100 𝑥 ≥ 100
Kita bisa mencari nilai keanggotaan:
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘[82] = (100-82)/30 = 0,6 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘[82] = (82-70)/30 = 0,4 Langkah selanjutnya adalah
menggunakann  fungsi  Min  pada  aplikasi  fungsi implisit, menentukan nilai z untuk setiap aturan:
[R1] IF Tidak TURUN dan Mungkin NAIK THEN Yakin TURUN;
 -predikat = 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛 ∩ 𝜇𝑁𝑎𝑖𝑘
=  min 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛 [30] ∩ 𝜇𝑁𝑎𝑖𝑘[100]
=   min(0,16 ; 0,57)
=   0,16
Lihat kelas Yakin TURUN :
(70-z)/35 = 0,16 → z 1 = 64,4
[R1] IF Tidak NAIK dan Mungkin NAIK THEN Yakin NAIK;
 -predikat = 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘 ∩ 𝜇𝑁𝑎𝑖𝑘
=  min 𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝑁𝑎𝑖𝑘 [30] ∩ 𝜇𝑁𝑎𝑖𝑘[100]
=   min(0,83 ; 0,57)
=   0,57
Lihat himpunan Yakin NAIK :
(70-z)/35 = 0,157 → z 1 = 50,05
Dari sini kita bisa mencari berapa nilai z :
𝑧 = αpred1 ∗ z1 + αpred2 ∗ z2 αpred1 + αpred2
𝑧 = 0,16 ∗ 64,4 + 0,57 ∗ 50,05 0,16 + 0,57
z  = 10,3 + 28,52 0,73
z  = 38,3 0,73
z  = 52,46

## Jadi, jumlah bobot gejalanya yaitu 52,46
Untuk
implementasi program menggunakann  rumus  yang  diatas  di  mana  jadi ada tiga kondisi yaitu :
1. 1-35 itu tidak terkena penyakit polip
2. 35-  70  itu  mungkin  terkena  penyakit polip
3. 70- 100 itu terkena penyakit polip
Dari  ketiga  di  atas  masih  di  cari  nilai masing-masing  berdasarkan  rumus fuzzy  logic kemudian dijumlahkan, setelah itu sudah ada kan nilai  akhirnya  bisa  ditentukan  apakah  dia termasuk TIDAK, MUNGKIN, YAKIN.

## 3.3 Implementasi Sistem
Tahap  implementasi  adalah  proses pengembangan aplikasi dengan bantuan perangkat lunak sesuai dengan analisis dan desain untuk membuat sistem.
1. Halaman Home
Halaman  Home  yang  dilihat  pengunjung terdapat  menu,  Home,  Diagnosa  Penyakit,  dan Hubungi Kami.
Gambar 8. Halaman Home

## 2. Halaman Diagnosa Penyakit
Pada halaman ini pengguna memilih gejala- gejala  yang  sedang  dialami,  jika  sudah menentukan  gejala  apa  saja  yang  dirasakan selanjutnya  klik  tombol  diagnosa  agar  dapat melihat hasil diagnosa.

## Gambar 9. Halaman Diganosa
3. Halaman Data Gejala
Prosedur  menambahkan,  memperbarui  dan menghapus  data  gejala  dapat  dilakukan  oleh adamin di halaman ini.

## Gambar 10. Data Gejala
4. Halaman Data Hasil Diagnosis
Pada halaman Data Diagnosa admin hanya dapat  membaca  diagnosa  dan  melakukan prosedur  penghapusan  data  di  halaman  hasil diagnosa.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 15

## Gambar 11. Data Hasil Diagnosis

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pakar diagnosa  penyakit  polip  hidung  dengan  metode logika fuzzy berbasis  web  yang  bisa diimplementasikan  untuk  membantu  diagnosa penyakit polip hidung lebih awal, selain itu juga memudahkan pasien dalam mengetahui diagnosa polip hidung sehingga pasien dengan gejala polip hidung tidak perlu lagi melakukan konsultasi ke dokter  spesialis  dan  ini  juga  akan  mengurangi waktu  dan  biaya.  Hasil  pengujian  pada  sistem pakar  ini  dengan  menggunakann  data  gejala sebanyak  18  gejala  menunjukkan  keakuratan sistem 90% untuk diagnosa TIDAK, MUNGKIN dan YAKIN.

## 5. REFERENSI
[1]  Apriliana, R., Damayanti, A., & Pratiwi, A. B. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Hipertiroid Menggunakann Certainty Factor  dan  Logika  Fuzzy. Contemporary Mathematics and Applications (ConMathA) , 2 (1), 57. https://doi.org/10.20473/conmatha.v2i1.19
302
[2]  Argi  Afnan  Rifa,  M.  (2023). SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  THT BERBASIS WEB MENGGUNAKANN METODE  FORWARD  CHAINING  PADA
KLINIK TOMANG . 2 (September).
[3]  Chasshidi,  T.  A.,  &  Putra,  M.  R.  (2021). Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit
Pneumonia Menggunakann Metode Certainty Factor dan Fuzzy Logic Tsukamoto Berbasis WEB. Jurnal KomtekInfo , 8 (2), 118–128. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v8i2.1
06
[4]  Dirgantara,  B.,  &  Hairani,  H.  (2021). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT Menggunakann Inferensi Forward Chaining dan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal
Bumigora  Information  Technology  (BITe) , 3 (1), 1–8. https://doi.org/10.30812/bite.v3i1.1241 [5]  Dwiramadhan,  F.,  Wahyuddin,  M.  I.,  & Hidayatullah,  D.  (2022).  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Menggunakann  Metode  Naive  Bayes
Berbasis  Web. Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi) ,
6 (3),
429–437. https://doi.org/10.35870/jtik.v6i3.466
[6]  Gunawan,  A.,  &  Yanti,  T.  M.  (2021). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ispa (Infeksi Saluran Pernapasan Akut)
Menggunakann  Metode  Fuzzy  Logic Berbasis  Web  Mobile. JUTIM  (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) , 6 (2), 154– 165.
https://jurnal.univbinainsan.ac.id/index.php /jutim/article/view/1501%0Ahttps://jurnal. univbinainsan.ac.id/index.php/jutim/article /download/1501/775 [7]  Handoko, M. R., & Neneng. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama
Kehamilan  Menggunakann  Metode  Naive Bayes Berbasis Web. Jurnal Teknologi Dan Sistem  Informasi  (JTSI) , 2 (1),  50–58. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[8]  Hanif,  K.  H.,  Muntiari,  N.  R.,  &
Ramadhani,  P.  A.  (2022).  Penerapan Metode Certainty Factor
untuk Mendiagnosa  Penyakit  Preekslamsia  pada Ibu  Hamil  dengan  Menggunakann  Bahasa Pemrograman  Python. Insect  (Informatics and  Security):  Jurnal  Teknik  Informatika , 7 (2), 63–71.
https://doi.org/10.33506/insect.v7i2.1818
[9]  Harry  Kurniawan,  Gustientiedina,  Yenny Desnelita, G. (2022). Implementasi Metode Fuzzy  Logic  Untuk  Aplikasi  Diagnosa Penyakit Pencernaan Manusia . 11 (1), 209–
218.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 16
[10]  Muhammad  Hafist  Khalaf,Herlina  Latipa Sari, J. F. (2024). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Rhinosinusitis Dengan  Menggunakann  Metode  Naïve
Bayes. Jurnal Media Infotama , 20 (1).
[11]  Nauli, S. M., Hasibuan, A. N., & Sihite, A. . . H. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Kifosis Menerapkan  Metode  Fuzzy  Mamdani. KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi  Dan  Komputer) , 4 (1),  334–338. https://doi.org/10.30865/komik.v4i1.2716
[12]  Nurhayati,  S.,  Supriadi,  D.,  &  M,  T.  H. (2022). Sistem Prediksi Kebutuhan Vitamin A Menggunakann Metode Fuzzy Mamdani. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) ,
13 (1),
1–10. https://doi.org/10.34010/jamika.v13i1.8147
[13]  Rahayu,  P.  S.,  &  Amanda.  (2022). Identifikasi  Penyakit  dan  Hama  Pada  Padi Menggunakann  Metode  Fuzzy  Logic Tahani. IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al
Muslim , 1 (1), 34–41.
https://journal.almuslim.ac.id/index.php/ikr am/article/view/51
[14]  Riswanto, B., Setiawan, W., & Sahputro, S. C.  E.  (2023).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Stunting  pada  Balita  Berbasis  Website Menggunakann  Metode  Forward  Chaining dan Metode Waterfall. Digital Transformation Technology , 3 (2), 468–477. https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2881
[15]  Septima, R. (2023). Buku Referensi Sistem Inferensi Fuzzy Dengan Metode Mamdani . 1–91.
[16]  Sigani,  N.,  Andi  Masse,  B.,  &  Nurdin,  N. (2019).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Mata  Manusia  Menggunakann Metode  Fuzzy  Logic. Jurnal  Elektronik
Sistem Informasi Dan Komputer , 5 (1), 26–
31.
[17]  Siti Nurhayati, Mursalim Tonggiroh, & Nur Aini.  (2022).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Telinga  Hidung  Tenggorokan Menggunakann  Dempster  Shafer. Jurnal
Sains  Komputer  Dan  Teknologi  Informasi ,
4 , 43–48.
[18]  Viqqy,  M.,  Aditya,  F.,  Utomo,  A.  S., Sadhanayoga,  Y.,  &  Saifudin,  A.  (2023). Pengujian  Blackbox  Aplikasi  Forecasting FTTH Berbasis Website (Studi Kasus pada PT YOFC International Indonesia). OKTAL :  Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan Science , 2 (6), 1734–1741.
[19]  Wantoro,  A.,  Syarif,  A.,  Muludi,  K., Berawi, K. N., Lampung, U., Indonesia, U. T.,  &  Matching,  P.  (2020).  Penerapan Logika  Fuzzy  Dan  Profile Matching  Pada.
Prosiding Seminar Nasional Riset
Teknologi Terapan .
[20]  Wantoro, A., Verdian, A., Rusliyawati, R., &  Utami,  Y.  T.  (2023).  Penerapan  Logika Fuzzy Dengan Fis Mamdani Untuk Kontrol Volume Televisi. Jurnal Teknik Dan Sistem
Komputer , 4 (1), 38–48. https://doi.org/10.33365/jtikom.v4i1.2693