JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 75 – 82
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PEMILIHAN DESAIN INTERIOR
Nanda Jarti 1* , Weni Lestari Putri 1
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Ibnu Sina Email : * nandaluthan@gmail.com
Abstract: Interior  design  is  currently  growing.  This  can  be  seen  from  the  various  designs  in each  building.  Each  design  has  different  characteristics  and  shapes.  The  problem  that  is  often experienced by users is the lack of user knowledge in the field of interior design so that after the design is finished, the user is not satisfied with the results of the interior design. The main ob- jective  of  this  research  is  a  decision  making  system  in  selecting  interior  designs  according  to user needs by paying attention to criteria such as design form, design size, material and quality. The  method  of  selecting  interior  design  using  the  Mamdani  method.  The  mamdani  method  is very suitable in calculating the output value of each criterion value and the end result becomes the reference value in making a decision. The resulting system is in the form of design selection criteria according to user needs. Thus the results of this study get an Output value of 427,368 which is in the range with the value considered.
Keywords : fuzzy inference system; interior design;  mamdani method;  software matlab.
Abstrak :  Desain Interior  saat ini semakin berkembang, Hal ini bisa dilihat dari berbagai  de- sain pada setiap  bangunan. Setiap desain  memiliki karakteristik dan bentuk yang berbeda beda. Permasalahan  yang  sering  dialami  pengguna  yaitu  kurangnya  pengetahuan  pengguna  dibidang desain interior sehingga setelah desain selesai dikerjakan pengguna tidak Puas dengan hasil de- sain interior. Tujuan utama penelitian ini berupa Sistem pengambilan keputusan dalam pemili- han  desain  interior  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dengan  memperhatikan  kriteria  seperti Bentuk  Desain,  ukuran  desain,  bahan  dan  Kualitas.  Metode    pemilihan  Desain  interior menggunakan metode Mamdani. Metode mamdani sangat cocok dalam menghitung nilai output dari masing masing nilai kriteria dan hasil akhirnya menjadi nilai acuan dalam pengambilan se- buah  Keputusan.  Sistem  yang  dihasilkan  berupa  kriteria  pemilihan  desain  sesuai  kebutuhan pengguna.  Dengan  demikian  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  nilai  Output  sebesar  427.368 yang berada pada range dengan nilai dipertimbangkan.
Kata kunci: desain interior; fuzzy inference system; metode mamdani; software matlab.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 75 – 82
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Logika  fuzzy  bagian  dari  sebuah metodologi  sistem  pemecahan  masalah yang  bisa  di  implementasikan  kedalam sebuah sistem. Bagian penyelesaian logi- ka  fuzzy  mulai  dari    permasalahan  kecil, menengah dan luas, sehingga bisa dijadi- kan  sebagai  sistem  pemecahan  masalah dalam  mengambil  sebuah  sistem  kepu- tusan [1],[2]. Logika Fuzzy bisa digunakan diberbagai cabang ilmu seperti pada sebuah sistem diagnonosis penyakit
(dalam ilmu kedokteran), dibidang pemasaran, bidang ekonomVi(riset operasi), kendali kualitas air, pencocokan pola  (dalam  bidang  teknik),Vprediksi gempa  bumi  dan  yang  lain-lain[3]. Secara  garis  besar  logika  fuzzy  mampu menyelesaikan  sebuah  perhitungan  ma- tematika  dengan proses  menghitung dan memutuskan sebuah nilai dengan benar[4].  Bisa  dijadikan  sebuah  Sistem pendukung keputusan dalam menentukan indikator indikator permasalah[5].Sebuah komputasi cerdas yang mampu mengukur range subuah  nilai[6].  dan  memprediksi suatu  sistem[7].  Saat  sekarang  ini  logika fuzzy sudah banyak digunakan orang da- lam suatu penelitian, ada beberapa alasan mengapa  orang  menggunakan  logika fuzzy  diantaranya:  [8]  1.  Kosep  yang digunakan  mudah  dipahami.  2.  Fuzzy Lebih  Fleksibel.  3.  Memiliki  tolerasi  pa- da data. 4. Berdasarkan pengalaman para pakar  tanpa  harus  melakukan  kegiatan pelatihan. 5. Menggunakan Bahasa forma sehingga  mudah  dipahami  oleh  orang awam.
Permasalahan  yang  sering  terjadi di  kalangan  pengguna seperti  kurangnya pengetahuan user dalam  pemilihan  de- sain  interior,  sehingga  setelah  bangunan selesai  dan  dilengkapi  dengan  desain  in- terior namun banyak user yang tidak puas dengan  hasil  desain  yang  telah  selesai.
Saat  ini Artificial  intelegence sudah  bisa digunakan untuk berbagai macam bentuk penelitian.  Pendekatan  berbasis  logika fuzzy memberikan solusi dalam pengam- bilan sebuah keputusan. Cara kerja logika fuzzy  mampu  menentukan    kumpulan Rule  Rule dalam  bentuk IF  THEN, men- gubah  nilai input menjadi  nilai  tegas    di konversikan  dalam  bentuk  nilai lingguis- tik dan  disimpan  dalam  basis  penge- tahuan,  Proses  mengubah  nilai input fuzzy  berdasarkan rule yang  telah ditetapkan  pada  basis  pengetahuan  dan proses pengubahan nilai output berdasar- kan  mesin  inferensi  menjadi  nilai  tegas dengan menggunakan nilai keang- gotaan.[9]  Hasil  penelitian  yang  dil- akukan oleh [10]. Fuzzy logic merupakan sebuah  sistem  cerdas  sistem  pakar  atau bisa juga dikenal dengan Sistem pengambilan  keputusan,  Keunikan  dari motode yang digunakan berupa penilaian menggunakan  derjat  keanggotaan  terse- but  memiliki  sebuah  nilai  tentang  suatu variabel  berdasarkan  hitungan  lingguisti- knya, tujuaan utama penelitian ini berupa naik turunnya data penjualan[11].
Penelitian Oleh [12] Hasil akhir penelitian  dari  sebuah  percobaan  dengan menggunakan  perangkat  Matlab    dan toolbox  logica  fuzzy menghasilkan  nilai yang  lebih  baik  dan  tidak  lebih  mudah dengan cara perhitungan manual.
[13]  Perancangan  dan  Implemen- tasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto  pada  Penentuan  Penghuni Asrama  pada  tahun  diteliti  pada  tahun (2018),  dengan  pemaparan  kelebihan logika  fuzzy  dapat  di  istilahkan  dengan logika  kabur  dengan  memperoleh  nilai, membangun,  serta  diaplikasikan  melakui pengalaman  para  ahli  langsung  sehingga tidak  perlu  melakukan  proses  pelatihan secara  langsung.  [14]  Kasus  yang berhubungan dengan Fuzzy inference sys- tem dapat  dipecahkan  menggunakan  tiga
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 75 – 82
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
metode  yaitu  metode  Mamdani,  Sugeno dan  Tsukamoto  [15].    Bentuk  dari  suatu komputasi  yang  digunakan  pada  teori Fuzzy  infernce  system adalah  aturan  dan himpunan fuzzy. Bagian besar input nilai crisp dimasukkan kedalam FIS, Kemudi- an  dilanjutkan  kedalam  basis  penge- tahuan  dan rule dalam  bentuk IF  THEN .
Jika  jumlah  aturan  lebih  dari  satu  maka dilakukan  inferensi  dari  keseluruhan aturan. Untuk melakukan nilai tegas atau nilai akhir dibutuhkan defuzifikasi[16].
Tujuan    penelitian  ini  adalah membuat    desain  interior  sesuai  dengan kebutuhan pengguna, Khususnya pembu- atan desain interior dikota Batam dengan menggunakan  Fuzzy Logic  metode Mamdani.  Penelitian  Ini  memberika  So- lusi  berupa  Sistem  Pengambilan  Kepu- tusan  dalam  Pemelihan  Desain  Interior Sesuai  dengan  Kebutuhan  Pengguna. Setelah  Desain  Interior  sudah  selesai dibangun  pengguna    kenyamanan  saat dilihat,  dan Merasa nyaman  saat berada dirungan tersebut.

## METODE
Metode  Mamdani  adalah  sebuah metode  yang  menggunakan  nilai  max- min serta menggunakan operator or Un- tuk  mendapatkan output nya  diperlukan tahapan    metode  mamdani  sebagai  beri- kut:
a. Pembentukan  himpunan fuzzy .  Pada metode Fuzzy Mamdani ,  baik  varia- bel input maupun  variabel output dibagi  menjadi  satu  atau  lebih  him- punan fuzzy .
b. Aplikasi  fungsi  Implikasi.  Pada Fuzzy  Mamdani ,  fungsi  implikasi yang digunakan adalah Min .
c. Komposisi  Aturan.  Tidak  seperti penalaran monoton ,  apabila  sistem terdiri dari beberapa aturan, maka in-
ferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan korelasi antar aturan.
d. Penegasan  ( defuzzifikasi ). Defuzifi- kasi adalah cara
Z* = (1)
untuk memperoleh nilai tegas ( crisp ) dari himpunan fuzzy .  Metode defuzzifikasi yang  digunakan  pada  metode Mamdani , yaitu  metode centroid ( composite  mo- ments ).  Pada  metode  ini,  penegasan  di- peroleh  dengan  cara  mengambil  titik pusat (z*) daerah fuzzy [19].
Analisa  Sistem  yang  diperoleh terdapat  4  variabel  input  yaitu:  Ben- tuk,Ukuran,  Harga  dan  kualitas  Bahan. Untuk  menyelesaikan    kasus  penelitian ini  menggunakan Software Aplikasi MATLAB. Aplikasi ini bisa menghasilkan  nilai Output dalam  mem- ilihan desain interior.
Gambar 1. Metode Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap awal pembahasan pada an-
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
alisa fuzzy berupa pengolahan data, Data ini dikelompokkan berdasarkan indicator yang  diperoleh,setelaah  itu  di  uraikan sesuai  urutan  cara  kerja  dari  fuzzy  itu sendiri.
Hasil  pengumpulan  data  dalam penelitian  desain  interior  dikelompokkan berdasarkan  fungsi indicato r  penilaian . Dibawah  ini  merupakan  table indicator dan  semesta  pembicaraan  sesuai  dengan Range yang telah ditentukan. Range data merupakan  aturan  nilai  terendah  dan tertinggi  dari  sebuah  pengolahan  data Tersebut.
Proses fungsi masing masing var- iabel pemilihan desain interior. Berdasar- kan fungsi derjat keanggotaannya.
Pada  Kasus  ini  terdapat  4  Varia- bel input dan  1  varibel output, Variabel input  yaitu  Bentuk,  Ukuran,  Harga  dan Kualitas  Bahan  sedangkan  Variabel Ouput  yaitu  berupa  Keputusan.  Dibawah ini akan dijelaskan proses masing masing variable. Diantaranya:
a. Variabel Membership Fungsion Ben- tuk
Dalam  pemilihan  Desain  Interior Bentuk  yang  akan  dipilih  harus  di- pertimbangkan sesuai kebutuhan peng-guna.  Pemilihan  Bentuk  dibagi menjadi 3 bagian diantaranya, Cukup Menarik, Menarik, Sangat menarik.
b. Variabel Membership Fungsion Har- ga
Penentuah  harga  dapat  dikelom- pokkan  kedalam  2  bagian,  yaitu faktor  internal  dan  faktor  eksternal. Logika fuzzy dapat dijadikan sebuah acuan dalam menyelesaikan masalah ini,  karena  lagika  fuzzy  mampu menentukan  parameter  parameter harga.  Dalam  Setiap  Pembelian pengguna  selalu  mempertimbangkan Harga.  Samakin  tinggi  harga  desain interior  makan  akan  semakin  bagus hasil  yang  didapatkan,  begitu  juga sebaliknya,  Harga  dibagi  Menjadi  3 Bagian, Murah, sedang, Mahal.
c. Variabel Membership Fungsion
Kualitas Bahan Bahan  dalam  pembuatan  Desain  In- terior  sangat  bervariasi,  Mulai  dari bahan  sederhana  hingga  bahan  yang berkualitas  Tinggi.  Hal  tersebut  bisa dijadikan acuan bagi pengguna.
d. Variabel Membership Fungsion Keputusan Dari  pembahasan  masing  masing Variabel, User bisa  mengambil keputusan dalam mempertimbangkan Desain Interior yang akan dipilih.
Proses  selanjutnya  menentukan pembagian  himpunan  fuzzy  dan  masing masing  domain  untuk  mendapatkan  hasil pencarian nilai Z. Tabel 1. Himpunan Kabur Fungsi  Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input Bentuk [0 100] Ukuran [0 10] Harga [0 1000] Kualitas Bahan [0 80] Output Keputusan [0 100]
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 75 – 82
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 2. Domain Himpunan Fuzzy Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Bentuk Sangat Menarik [70 85 100 100] Menarik [50 70 85] Cukup Menarik [0 0 50 65] Ukuran Luas [6 8 10 10] Sedang [4 6 8] Kecil [0 0 4 6] Harga Mahal [600 800 1000 1000] Sedang [400 600 800] Murah [0 0 400 600] Kualitas Bahan Sangat Bagus [45 65 80 80] Bagus [30 45 60] Keputusan Cukup Bagus [0 0 30 45] Dibeli [70 80 100 100] Pertimbangkan [60 70 80] Tidak Beli [0 0 60 70] Tabel  3.  Domain Himpunan Fuzzy Bentuk Nama Variabel Himpunan Semesta Pembicaraan Domain Bentuk Cukup Menarik [0 0 50 65] [0 65] Menarik [50 70 85] [50 85] Sangat Menarik  [70 85 100 100] [70 100] Tabel  4.   Domain Himpunan Fuzzy Ukuran Nama Variabel Himpunan Semesta Pembic- araan Domain Harga Kecil [0 0 4 6] [0 6] Sedang [4 6 8] [4 8] Luas [6 8 10 10] [6 10] Tabel  5.  Domain Himpunan Fuzzy Harga Nama Variabel  Himpunan Semesta Pembicaraan Domain Harga Murah [0 0 400 600] [0 600] Sedang [400 600 800] [400 800] Mahal [ [600 800 1000] [600 1000] Tabel  6.  Domain Himpunan Fuzzy Kualitas Bahan Nama Variabel Himpunan Semesta Pembic- araan Domain Kualitas Bahan Cukup Bagus [0 0 30 45] [0 600] Bagus [30 45 60] [400 800] Sangat Bagus [45 65 80 80] [600 1000]
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Dengan  demikian,  fungsi  keanggotaan untuk  hasil  komposisi.Kemudian  kita hitung luas setiap daerah: A1 = 0,83*600 = 498
A2 = (0,83+0,93)*0,5 = (1.76*0,5) = 1.295 A3 = (1000-700)*0,93 = 300*0,93
= 270
Titik pusat dapat diperoleh dari:
Z =
= 427.386
Setelah melakukan pencarian nilai Z dengan manual, langkah selanjut- nya adalah memasukkan nilai Z kedalam Aplikasi  Matlab  dengan  nilai  X  Bentuk 75, Ukuran 6, Harga 460, dan kualitas 50 Hasil  Akhir  dari  penelitian  ini dapat  disimpulkan    bahwa  Pemilihan Desain  Interior  berada  pada  nilai 427.368  dengan  Keputusan  Dipertim- bangkann

## SIMPULAN
Pemilihan  desain  interior  meng- gunakan  metode  mamdani  dan  di  im- plementasikan  dalam  Software  matlab bisa  dilakukan  untuk  memperoleh  nilai output.  Metode  mamdani  bisa  nenen- tukan  nilai  bobot    berdasarkan  kriteria yang  digunakan  dalam  proses  perhi- tungan  masing  masing  variabel.  Ber- dasarkan  implementasi  pengujian  yang dilakukan    diperoleh  nilai    yang  sama antara  perhitunga  manual  dan  perhi- tungan  sistem.  Sehingga  bisa  dijadikan sebagai    sistem  pengambilan  keputusan dalam pemilihan desain interior.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Direktorat Jenderal Penguatan  Riset  danPengembangan  Ke- menristek DIKTI, atas pendanaan
Penelitian  Dosen  Pemula  (PDP)  Tahun Anggaran 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]     Rizki,  S.  N.  (2018).  Fuzzy  logic memprediksi  tingkat  kecelakaan kerja pada PT.Galang Kapal di ko- ta  Batam. Digital  Zone:  Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Komu- nikasi , 9 (2), 151–161. https://doi.org/10.31849/digitalzon e.v9i2.1980. [2] Setiani  Asih,  M.  (2018).  Sistem Pendukung Keputusan Fuzzy Mamdani  pada  Alat  Penyiraman Tanaman  Otomatis. Jurnal  Sistem
Informasi , 5341 (April), 1.
[3]     Irawan,  M.  D.,  &  Herviana,  H. (2019). Implementasi Logika Fuzzy  Dalam  Menentukan  Juru- san  Bagi  Siswa  Baru  Sekolah Menengah Kejuruan (Smk) Negeri  1  Air  Putih. Jurnal
Teknologi  Informasi , 2 (2),  129. https://doi.org/10.36294/jurti.v2i2 .427
[4] Adrial,  R.  (2018).  Fuzzy  Logic
Modeling  Metode  Sugeno  Pada Penentuan  Tipe  Diabetes  Melitus
Menggunakan  MATLAB. Jurnal Ilmiah  Informatika , 6 (01),  62. https://doi.org/10.33884/jif.v6i01. 423
[5]     Rizki, S. N., & Tipa2, H. (2019).
Implementasi  Fuzzy  Inference System  Untuk  Mengoptimalkan
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Pembagian  Beban Koneksi. Digi- tal  Zone:  Jurnal  Teknologi  In- formasi Dan Komunikasi , x (1), 1–
7.
[6] Larasati,  I.,  Setiawan,  B.  D.,  & Data,  M. (2018).  Pemilihan Aturan  Fuzzy  Inference  System Mamdani  Menggunakan  Algo- ritme  Particle  Swarm  Optimiza- tion  Dalam  Sistem  Penyiraman Otomatis  Pada  Tanaman  Tomat. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J- PTIIK)  Universitas  Brawijaya ,
2 (11), 5525–5534.
[7] Pambudi, R. A., Setiawan, B. D., &  Wijoyo,  S.  H.  (2018).  Imple- mentasi Fuzzy Time Series untuk Memprediksi  Jumlah  Kemuncu- lan  Titik  Api. Jurnal  Pengem- bangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Univer- sitas  Brawijaya , 2 (11),  4767– 4776.
[8] Wahyudi,  I.,  Bahri, S.,  & Handa- yani,  P.  (2019). Aplikasi  Pem- belajaran  Pengenalan  Budaya
Indonesia . V (1), 135–138. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2 [9]     Putri,  A.,  &  Effendi.  (2017). Fuzzy  Logic  Untuk  Menentukan Lokasi  Kios  Terbaik  Di  Kepri
Mall Dengan Menggunakan Metode Sugeno. Teknik Informat- ika , 3 , 49–59.
[10]   Sitohang,  S.,  &  Denson  Napitu- pulu, R. (2017). Fuzzy Logic Un- tuk  Menentukan  Penjualan  Ru- mah  Dengan  Metode  Mamdani (Studi  Kasus:  Pt  Gracia  Herald).
Jurnal ISD , 2 (2), 2528–5114.
[11]   Efendi,  D.  M.,  &  Ardhy,  F.  A. (2018).  Perbandingan  Metode Fuzzy  Inferensi  Stukamoto  Dan Sugeno Untuk Memprediksi
Pemesanan  Roti  Jordan. Jurnal Tekno Kompak , 12 (2), 45. https://doi.org/10.33365/jtk.v12i2 .147 [12]      Charolina,  Y.  (2016).  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BONUS TA-

## HUNAN MENGGUNAKAN
METODE  FUZZY  LOGIC  TIPE MAMDANI  (  Studi  Kasus  Pada
Karyawan  PT  .  Sunhope  Indone- sia Di Jakarta ). Jurnal Teknologi Informasi , 12 , 42–53.
[13]      Syahidi,  A.  A.,  Biabdillah,  F.,  & Bachtiar, F. A. (2019).

## PERANCANGAN
DAN IM-
PLEMENTASI  FUZZY  INFER- ENCE SYSTEM (FIS) METODE TSUKAMOTO  PADA  PENEN- TUAN  PENGHUNI  ASRAMA. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu  Komputer  (JTIIK) , Vol.  6 ,
No .
[14]    Hidayah, E. N., Utami, Y. R. W.,
&  Laksito  Y.S,  W.  (n.d.).  ANA- LISIS  ALGORITMA  FUZZY

## INFERENCE  SYSTEM  (FIS) MAMDANI PADA SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN

## PENJURUSAN SISWA DI SMA
NEGERI  1  JATISRONO. Jurnal TIKomSiN .
[15]   Alamsyah,  & Muna,  I. H.  (2016). Metode  Fuzzy  Inference  System untuk  Penilaian  Kinerja  Pegawai Perpustakaan  dan  Pustakawan. Scientific  Journal  of  Informatics ,
Vol. 3 , No .
[16]      Pratama,  E.  A.,  &  Fitriani,  S. (2017). PENERAPAN METODE FUZZY  INFERENCE  SYSTEM (FIS) MAMDANI DALAM PENENTUAN PEMBERIAN REWARD  KARYAWAN  BA-
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## GIAN  PRODUKSI  PADA  IKM
DOCTOR  SPEED. Prosiding
SINTAK .
[17]    Akhirina,  T.  Y.,  &  Sonny,  M. (2017).  Fuzzy  Inference  System (FIS)  dengan  Metode  Tsukamoto dan Mamdani dalam Menentukan Kelayakan  Kenaikan  Gaji  Kar- yawan. JURNAL KOMTIKA , Vol. 1 No.
[18]     Vinsensia,  D.,  &  Utami,  Y. (2018).  Penerapan  Fuzzy  Infer- ence System (FIS) Metode Mamdani  dalam  Pemilihan  Juru- san  Perguruan  Tinggi. Publikasi
Jurnal  &  Penelitian  Teknik  In- formatika , Volume 2 N . [19] Puspitasari, A. (2017). PENGGUNAAN  FUZZY  INFER- ENCE  SYSTEM  (FIS)  METODE MAMDANI  UNTUK  MENEN-
TUKAN  KINERJA  PELAYANAN PDAM . Vol. III, .
[20]    Harefa, K. (2017). PENERAPAN
FUZZY  INFERENCE  SYSTEM UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PEMBELIAN PRODUK BERDASARKAN DATA PERSEDIAAN DAN PENJUALAN. JURNAL IN- FORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG , Vol. 2 , No .
[21]    Rahmat.  (2019).  Analisa  Sistem Inference  Fuzzy  Sugeno  Dalam Menentukan  Harga  Pembelian Tanah Untuk Pembangunan Komplek  Perumahan  Diwilayah Kutacane  Aceh  Tenggara.  6(1), 11–17. [22]   Shakiba,  A.,  Hooshmandasl,  M. R.,  Davvaz,  B.,  &  Shahzadeh Fazeli, S. A. (2017). S-
approximation  spaces:  A  fuzzy approach. Iranian  Journal  of
Fuzzy  Systems , 14 (2),  127–154. https://doi.org/10.22111/ijfs.2017 .3137.