## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 141 − 147 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1014

## Expert System Logika Fuzzy Penentuan Proses Penanaman Bibit Unggul Kayu Manis dengan Metode Mamdani

## Silvilestari
Manajemen Informatika, AMIK Kosgoro, Solok, Sumatera Barat, Indonesia Email: rendanghjfatimah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rendanghjfatimah@gmail.com Submitted: 10/12/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Kayu manis merupakan tumbuhan yang banyak di minati orang karena kayu manis memiliki nilai jual yang tinggi. Kayu manis memiliki dua ke untungan jika sudah tumbuh menjadi besar yaitu kulit dan kayu nya bisa dipasarkan dengan harga yang tinggi. Saat ini banyak masyarakat meneman kayu manis untuk menunjang kebutuhan di masa yang akan datang. Permasalahan penelitian  ini  berupa  kurangnya  informasi  dan  pemahaman  masyarakat  dalam  memilih  kayu  manis  yang  cocok  ditanam  agar tumbuh subur dan memiliki kualitas yang baik. Tujuan Penelitian ini membentu masyarakat dalam memilih bibit unggul yang bagus  untuk  ditanam.  Penyelesaian  kasus  ini  menggunakan  expert  metode  Sugeno,  Proses  penyelesaian  metode  Mamdani menggunakan Operator OR. Proses kerja metode sugeno adalah fuzifikasi, mesin inferensi, Aplikasi fungsi implikasi dan yang terakhir adalah defuzifikasi.Dengan adanya sistem pengambilan keputusan dalam pemilihan bibit unggul kayu manis, diharapkan dapat membantu dan mempermudah masyarakat pada pengambilan keputusan dalam memilih bibit unggul dengan hasil yang lebih akurat.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  berupa  prototype  dengan  proses  input  berupa  lahan  tanaman,  bibit  kayu  manis,  proses penanaman tunas, dan pemeliharaan kayu manis menjadi output berupa hasil keputusan yaitu Sangat Memuaskan, memuaskan  dan Tidak Memuaskan.
Kata Kunci: Kayu Manis; Pemilihan Bibit Unggul; Expert Sistem; Metode Mamdani
Abstract− Cinnamon is a plant that many people are interested in because cinnamon has a high selling value. Cinnamon has two advantages when it grows big, namely the bark and the wood can be marketed at a high price. Currently, many people are friends with cinnamon to support future needs. The problem of this research is the lack of information and understanding of the community in choosing cinnamon that is suitable for planting so that it thrives and has good quality. The purpose of this research is to help the community in choosing good seeds for planting. The settlement of this case uses the expert method of Mamdani, the process of solving the Mamdani method uses the OR operator. The working process of the Mamdani method is fuzification, inference engine, application of implication functions and the last is defuzification. With the decision-making system in selecting superior cinnamon seeds, it is hoped that it can help and facilitate the community in making decisions in choosing superior seeds with more accurate results. The results of this study are in the form of a prototype with the input process in the form of planting land, cinnamon seeds, the process of planting shoots, and maintaining cinnamon as output in the form of decisions, namely Very Satisfactory, Satisfactory and Unsatisfactory.
Keywords: Superior Cinnamon Seedlings; Selection of Superior Seeds; Expert System; Mamdani Method

## 1. PENDAHULUAN
Kulit manis merupakan salah satu jenis rempah-rempahan yang berumur panjang. Tanaman kulit manis dengan nama lain  Cassiavera  sudah  lama  dikenal  oleh  masyarakat  dunia,  di  Mesir  Kuno  misalnya  kulit  manis  digunakan  untuk membalsem mayat, dan untuk obat-obatan.1 Dalam buku Kulit Manis Budidaya dan Pengolahan disebutkan bahwa jenis tanaman cassiavera merupakan substansi nabati termasuk juga jenis rempah lain seperti cengkeh, pala, lada dan lainnya yang dimanfaatkan untuk meningkatkan cita rasa makanan, kosmetik dan sebagai rempah penyembuh.2 Kulit manis pertama kali diperkenalkan di Indonesia oleh L.P.J. Du Busde Gissignies, Gubernur Jendral Hindia Belanda pada tahun 1825.3 Pada mulanya kulit manis di Sumatera Barat terdapat di daerah Kamang, Pandai Sikek dan Koto Laweh.4 Tidak ada informasi tentang orang yang pertama kali membawa kulit manis ke Sumatera Barat. Kemudian kulit  manis  ini  ditanam  di  daerah  lain  di  Sumatera  Barat,  salah  satunya  Nagari  Andaleh,  Kecamatan  Batipuh, Kabupaten Tanah Datar. Logika Fuzzy adalah Sebuah system Pemecahan masalah yang cocok dalam sebuah system. Dimulai  dari  hal  yang  kecil,sederhana  dan  penyebaran  nya  secara  luas.  Bisa  dijadikan  acuan  dalam  pemecahan masalah untuk mengambil sebuah keputusan[1].
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input  kedalam suatu ruang output. Titik awal dari konsep modern mengenai ketidakpastian adalah paper yang dibuat oleh Lofti A Zadeh (1965), dimana Zadeh  memperkenalkan  teori  yang  memiliki  obyek-obyek  dari  himpunan fuzzy yang  memiliki  batasan  yang  tidak presisi dan keanggotaan dalam himpunan fuzzy , dan bukan dalam bentuk logika benar ( true ) atau salah ( false ), tapi dinyatakan dalam derajat ( degree ). Konsep seperti ini disebut dengan Fuzziness dan teorinya dinamakan Fuzzy Set Theory[2] .Logika fuzzy memiliki kelebihan [3] diantaranya: a) Pemahaman pada logika fuzzy menggunakan konsep yang sangat mudah  dan sederhana untuk dimengerti;
b) Sangat Fleksibel;
c) Memiliki sebuah toleransi dalam data data;
d) Mampu membuat fungsi fungsi non linear dengan lengkap;
e) Bisa mengimplementasikan pengala-man para pakar tampa melakukan sebuah pelatian terlebih dahulu;
f) Sistem fuzzy sudah melakukan kerjasama mengunakan teknik kendali dengan konvensional;
g) Sistem Fuzzy menggunakan  bahasa alami.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 141 − 147 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1014
Fuzziness dapat didefinisikan sebagai logika kabur berkenaan dengan semantik dari suatu kejadian, fenomena atau  pernyataan  itu  sendiri.  Seringkali  ditemui  dalam  pernyataan  yang  dibuat  oleh  seseorang,  evaluasi  dan  suatu pengambilan  keputusan[4].  Teori  himpunan Fuzzy adalah  merupakan  perluasan  dari  teori  logika  Boolean  yang menyatakan tingkat angka 1 atau 0 atau pernyataan benar atau salah, sedang pada teori logika Fuzzy terdapat tingkat nilai, yaitu:
a) Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, ;
b) Nol (0), yang berarti bahwa suatu  item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan[5].Fuzzy infernce system memiliki 3 operator untuk mendapatkan nilai output.
c) Tiga operator yang dimiliki diantaranya [6]: 1.Operator or 2. Operator and 3. Operator not.
Model fuzzy / linguistik sejak awal dikembangkan dengan menggunakan logika formal. Namun, formulasi asli berdasarkan  versi  predikat  dari,  disebut  demikian,  logika  fuzzy  dengan  sintaks  yang  dievaluasi  ternyata  tidak memuaskan secara rapi. Perumusan baru yang menggunakan bahasa logika fuzzy matematika tingkat tinggi jauh lebih sesuai dan transparan [7] Pada sistem inferensi fuzzy bisa dijadikan sebagai sistem pengendali untuk aturan aturan fuzzy  tersebut[8].  Berdasarkan  penelitian  [9]    Metode  Mamdani  merupakan  sebuah  metode  yang  pupuler  saat  ini, metode ini memakai nilai terbesar-terkecil atau lebih dikenal dengan istilah max-min untuk memperoleh nilai output. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode fuzzy  mamdani adalah  merupakan  salah  satu  metode  yang  sering digunakan  untuk  memprediksi  stok  persediaan  barang  dalam  suatu  perusahaan[10]. Fuzzy  logic merupakan  sistem yang dapat menghitung dan memutuskan dengan baik. Fuzzy Logic atau Logika Fuzzy merupakan salah satu metode untuk  menentukan  sebuah  keputusan.  Himpunan  adalah  suatu  kumpulan  ataukoleksi  objek-objek  yang mempunyaikesamaan  sifat  tertentu.Himpunan fuzzy merupakan  suatu  pengembangan  lebih  lanjut  tentang  konsep himpunan  dalam  matematika.  Himpunan fuzzy adalah  rentang  nilai-nilai,  masing-masing  nilai  mempunyai  derajat keanggotaan antara 0 sampai dengan 1[11].Menurut [12] pada himpunan tegas ( crisp ), nilai keanggotaan suatu intem x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan μA[x] memiliki dua kemungkinan, yaitu: Satu (1), yang berarti bahwa  suatu  intem  menjadi  anggota  dalam  satu  himpunan.Nol  (0)  yang  berarti  bahwa  suatu  intem  tidak  menjadi anggota  dalam  suatu  himpun.  Banyak  jurnal  yang  menjelaskan  bahwa  metode  Mamdani  dapat  digunakan  dalam berbagai bidang[13],[14],[15],[16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitian adalah gambaran tentang penelitian yang akan dilaksanakan. Langkah langkah penelitian yang akan dilaksanakan diantaranya:

## Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.2 Rancangan Logika Fuzzy
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Mamdani atau sering dikenal sebagai metode Max-Min . Langkah-langkah dalam analisis data Metode Mamdani pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a) Pembentukan himpunan fuzzy
Sebelum dilakukan analisis data, data nilai yang ada di transformasikan ke dalam satu nilai. Dalam pembentukan fuzzy , fungsi keanggotaan yang digunakan adalah fungsi sigmoid , fungsi phi , fungsi segitiga, dan fungsi trapesium. b) Aplikasi fungsi implikasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 141 − 147 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1014
Sebelum masuk ke fungsi implikasi, ditentukan rule -nya terlebih dahulu. Secara umum, rules dibuat pakar secara intuitif. Rules berupa  pernyataan-pernyataan  kualitatif  yang  ditulis  dalam  bentuk if then ,  sehingga  mudah dimengerti.
c) Komposisi aturan
Metode maksimum dalam FIS dalam pembentukan rulu dengan perkalian matriks.
d) Penegasan ( defuzzifikasi )
Defuzzifikasi adalah cara untuk memperoleh nilai tegas ( crisp ) dari himpunan fuzzy . Metode Centroid ( composite moment ) digunakan penentuan gaji tunjangan yang layak kepada karyawan. Pada metode ini, penegasan diperoleh dengan cara mengambil titik pusat (z*) daerah fuzzy .

## 2.3 Metode Mamdani
Metode Mamdani sering dikenal sebagai Metode Max-Min . Pembentukan himpunan fuzzy .. Secara umum dirumuskan:
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  harus  didefinisikan  secara  operasional  agar  lebih  mudah  dicari  hubungannya  antara  satu  variabel  dengan lainnya dan pengukurannya. Proses fuzzy diawali  dengan pemilihan variabel fuzzy yang selanjutnya pembentukan himpunan fuzzy yang  mewakili  suatu  kondisi  variabel fuzzy ,  semesta  pembicaraan  dan  domain  himpunan fuzzy . Variabel-variabel fuzzy terdiri dari variabel input dan variabel output . Variabel input yang digunakan dalam penelitian ini  terdiri  dari  Lahan  tanaman,  bibit  kayu manis, proses  penanaman  tunas,  dan  pemeliharaan  kayu  manis  menjadi output berupa hasil keputusan yaitu Sangat Memuaskan, memuaskan  dan  Tidak Memuaskan. Berikut ini adalah tabel himpunan fuzzy dan domain himpunan fuzzy variabel input dan output yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan Input Lahan Tanaman 0-50 Bibit Kayu Manis 0-70 Proses Penanaman Tunas 0-100 Pemeliharaan Kayu Manis 0-120 Tabel 2. Operasional Variabel Variabel Indikator Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Input Lahan Tanaman Luas 0-50 [0 20 30] Sedang [25 35 50] Bibit Kayu Manis Super 0-70 [0 5 20] Sedang [16 35 50] Biasa [45 60 70] Proses Penanaman Tunas Lihat Kondisi Bibit 0-100 [0 35 55] Langsung [50 70 100] Pemeliharaan Kayu Manis Rutin 0-120 [0 35 50] Jarang [45 65 85] Tidak Pernah [80 100 120] Output Hasil Sangat Memuaskan 0-100 [0 25 40] Memuaskan [35 55 75] Tidak Memuaskan [70 85 100]
Berdasarkan  domain  himpunan fuzzy yang  telah  ditentukan,  selanjutnya    adalah  menentukan  fungsi  keanggotaan variabel input dan output . Fungsi keanggotaan digunakan untuk menghitung derajat keanggotaan variabel input yang memiliki interval 0 dan 1. Fungsi keanggotaan terdiri dari berbagai tipe. Penulis menggunakan 3 fungsi keanggotaan, yaitu fungsi kurva segitiga, kurva trapesium, dan  kurva bahu.  Berikut adalah fungsi keanggotaan variabel input dan output .
a) Lahan Tanaman terdiri dari 2 himpunan fuzzy , yaitu Luas dan Sedang. Fung keanggotaan untuk variabel Lahan Tanaman dirumuskan sebagai berikut.
μ Luas[x]
μ Sedang[x]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 141 − 147 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1014
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Lahan Tanaman
b) Bibit  Kayu  Manis  terdiri  dari  3  himpunan fuzzy ,  yaitu  Super,  Sedang,  dan  Biasa.  Fungsi  keanggotaan  untuk variabel Bibit Kayu Manis dirumuskan sebagai berikut.
μ Biasa[x]
μ _Sedang[x]
μ Super[x]
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel Bibit Kayu Manis
c) Proses  Penanaman  Tunas  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  Langsung  dan  lihat  Kondisi  Bibit.  Fungsi keanggotaan untuk variabel Proses Penanaman Tunas dirumuskan sebagai berikut. μ Langsung[x]
μ lihat Kondisi Bibit[x]
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Proses Penanaman Tunas

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 141 − 147 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1014
d) Pemeliharaan terdiri dari 3 himpunan fuzzy , yaitu tidak pernah, Jarang, dan Rutin. Fungsi keanggotaan untuk variabel Pemeliharaan dirumuskan sebagai berikut. μ Tidak Pernah[x]
μ Jarang[x]
μ Rutin[x]
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Pemeliharaan
e) Keputusan Pemilihan Bibit Unggul merupakan variabel output yangterdiri dari 3 himpunan fuzzy , yaitu Tidak memuaskan, Memuaskan , dan Sangat Memuaskan. Fungsi keanggotaan untuk variabel  Keputusan Pemilihan Bibit Unggul dirumuskan sebagai berikut.
μ Tidak Memuaskan[x]
μ Memuaskan[x]
μ Sangat Memuaskan [x]
Gambar 6. Fungsi  Variabel Keputusan Pemilihan Bibit Unggul
Setelah  tahap  fuzzifikasi,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan  pembentukan  basis  pengetahuan fuzzy .  Aturan- aturan yang terbentuk dapat disajikan dalam tabel berikut ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 141 − 147 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1014
Tabel 3. Basis Aturan Aturan Lahan Tanaman Bibit Kayu Manis Proses Penanaman Tunas Pemelihar aan kayu Manis Fungsi Implikasi Harga Jual O-ring R1 Sedang Biasa Langsung Jarang → Tidak Memuaskan R2 Sedang Biasa Langsung Jarang → Memuaskan R3 Sedang Biasa Langsung Jarang → Sangat Memuaskan R4 Luas Biasa Langsung Jarang → Tidak Memuaskan R5 Luas Biasa Langsung Jarang → Memuaskan R6 Luas Biasa Langsung Jarang → Sangat Memuaskan R7 Sedang Sedang Langsung Jarang → Tidak Memuaskan R8 Sedang Sedang Langsung Jarang → Memuaskan R9 Sedang Sedang Langsung Jarang → Mahal R10 Luas Sedang Langsung Jarang → Murah R11 Luas Sedang Langsung Jarang → Memuaskan R12 Luas Sedang Langsung Jarang → Sangat Memuaskan R13 Sedang Super Langsung Jarang → Tidak Memuaskan R14 Sedang Super Langsung Jarang → Memuaskan R15 Sedang Super Langsung Jarang → Sangat Memuaskan R16 Luas Super Langsung Jarang → Tidak Memuaskan R17 Luas Super Langsung Jarang → Memuaskan R18 Luas Super Langsung Jarang → Mahal R19 Sedang Biasa Sesuai Kondisi Jarang → Tidak Memuaskan R20 Sedang Biasa Sesuai KondisiTahan Panas Jarang → Memuaskan R21 Sedang Biasa Sesuai Kondisi Jarang → Sangat Memuaskan R22 Luas Biasa Sesuai KondisiTahan Panas Jarang → Tidak Memuaskan R23 Luas Biasa Sesuai Kondisi Jarang → Memuaskan R24 Luas Biasa Sesuai KondisiTahan Panas Jarang → Sangat Memuaskan R25 Sedang Sedang Sesuai Kondisi Jarang → Tidak Memuaskan R26 Sedang Sedang Sesuai KondisiTahan Panas Jarang → Memuaskan R27 Sedang Sedang Sesuai Kondisi Jarang → Sangat Memuaskan R28 Luas Sedang Sesuai KondisiTahan Panas Jarang → Tidak Memuaskan R29 Luas Sedang Sesuai Kondisi Jarang → Memuaskan R30 Luas Sedang Sesuai KondisiTahan Panas Jarang → Sangat Memuaskan
Langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan  nilai  akhir  Defuzifikasi  untuk  mencari  nilai  output.  Hasil  masing masing pencarian nilai x diantaranya:
a) Nilai X lahan Pertanian = 35 = (x-a)/(b-a)
= (35-30)/(40-30)
= 5/10 = 0,5
b) Nilai X Bibit Kayu Mani = 65 = (x-a)/(b-a)
= (35-30)/(40-30)
= 5/10 = 0,5
c) Nilai X proses Penenaman Tunas = 85 = (x-a)/(b-a)
= (85-55)/(85-55)
= 30/30 = 1
d) Nilai X Pemeliharaan Kayu Manis = 90 = (x-a)/(b-a) = (90-80)/(100-80)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 141 − 147 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1014
= 10/20 = 0,5
Tabel 4. Hasil Akhir No. Nilai Inputan Hasil 1 35 0,5 2 65 0,5 3 85 1 4 90 0,5
Berdasarkan nilai tabel diatas maka hasil output terakhir berupa penginputan nilai masing masing variabel yang digunakan. Ketetapan logika Fuzzy memperoleh nilai Akhir burupa nilai 0 sampai angka 1.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  penelitian  dan  analisa  telah  yang  dilakukan, maka  dapat  disimpulkan  untuk  menentukan hasil  pengambilan  keputusan  dalam  Pemilihan  Bibit  kulit  Manis  membutuhkan  variabel  input  dan variabel  output Lahan tanaman, bibit kayu manis, proses penanaman tunas, dan pemeliharaan kayu manis menjadi output berupa hasil keputusan  yaitu  Sangat  Memuaskan,  memuaskan  dan  Tidak  Memuaskan.  Dari  penelitian  ini  adalah  logika fuzzy metode  Mamdani  bisa  diterapkan  dalam  pengambilan  keputusan  Pemilihat  Bibit  Unggul  Kulit  manis  dengan memasukkan  Lahan  tanaman,  bibit  kayu  manis,  proses  penanaman  tunas,  dan  pemeliharaan  kayu  manis.  Untuk mengetahui Kapasitas Nilai X dalam pengambilan keputusan Pemilihat Bibit Unggul Kulit manis hanya dibutuhkan nilai masukkan yang di input kedalam Software Matlab dan menghasilkan nilai Output.

## REFERENCES
[1]    Rizki, Sestri Novia. (2018). Fuzzy logic memprediksi tingkat kecelakaan kerja pada PT.Galang Kapal di kota Batam. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 9(2), 151–161. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v9i2.1980
[2]   Auditya, L., Kartiko, C., & Wiguna, C. (2020). Jurnal Edik Informatika Jurnal Edik Informatika. Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika, 7(1), 9–18.
Jarti, N., & Lestari Putri, W. (2020). Penerapan Fuzzy Inference System Pemilihan Desain Interior. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 7(1), 75–82. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921
[3]   Pangaribowo,  T.  (2015).  Perancangan  Simulasi  Kendali  Valve  Dengan  Algoritma  Logika  Fuzzy  Menggunakan  Bahasa Visual Basic. Teknologi Elektro, 6(2), 123–135.
[4]   Jarti,  N.,  &  Lestari  Putri,  W.  (2020).  Penerapan  Fuzzy  Inference  System  Pemilihan  Desain  Interior.  JURTEKSI  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 7(1), 75–82. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.921
[5]    Jufriadi, J., Nurcahyo, G. W., & Sumijan, S. (2020). Logika Fuzzy dengan Metode Mamdani dalam Menentukan Tingkat Peminatan Tipe Motor Honda. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 3, 7–11. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.60
[6]   Rahakbauw, D. L., Rianekuay, F. J., & Lesnussa, Y. A. (2019). Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Karet (Studi Kasus: Data Persediaan Dan Permintaan Produksi Karet Pada Ptp Nusantara Xiv (Persero) Kebun  Awaya,  Teluk  Elpaputih,  Maluku-Indonesia).  Jurnal  Ilmiah  Matematika  Dan  Terapan,  16(1),  51–59. https://doi.org/10.22487/2540766x.2019.v16.i1.12764
[7]    Rizki, Sesri Novia, & Tipa, H. (2020). Implementasi Fuzzy Inference System Untuk Menentukan Tingkat Kriminalitas Di Kota Batam. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 10(2), 206–221.
https://doi.org/10.31849/digitalzone.v10i2.3090
[8]   Ramadhan, M. R., Waluya, S. B., & Kharis, M. (2015). UNNES Journal of Mathematics. Ujm, 1(2252), 125–130.
[9]   Vindensia, D., & Utami, Y. (2018). Penerapan Fuzzy Inference System ( FIS ) Metode Mamdani dalam Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi. Publikasi Jurnal & Penelitian Teknik Informatika, 2(April 2018).
[10]   Laia, O., & Marpaung, P. (2021). Penerapan Logika Fuzzy Mamdani Untuk Memprediksi Stok Persediaan Barang Proyek (  Studi  Kasus :  Pt  .  Andhy  Putra  Medan  ).  JIKOMSI  [Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Informasi],  3(3),  48–59. http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/89/77
[11]   Nizar, H., Shafira, A. S., Aufaresa, J., Awliya, M. A., & Athiyah, U. (2021). Perbandingan Metode Logika Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes. Explore:Jurnal
Sistem informasi dan telematika, 12(1), 37. https://doi.org/10.36448/jsit.v12i1.1763
[12]  Charolina, Y. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemberian Bonus Tahunan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Tipe Mamdani. Teknologi Informasi, 12(2), 42–53.
[13]   Maryaningsih, Siswanto, & Masterjon. (2013). Metode Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa. Media Infotama, 9(1), 140–165.
[14]  Fernandez,  A.,  &  Herrera,  F.  (2012).  Linguistic  Fuzzy  Rules  in  Data  Mining :  Follow-Up  Mamdani  Fuzzy  Modeling Principle. Combining Experimentation and Theory, 103–122.
[15]   Sumiati,  Sigit,  H.  T.,  &  Kapuji,  A.  (2014).  Mamdani  Fuzzy  Inference  System  Application  Setting  For  Trafic  Lights. International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management (IJAIEM), 3(10), 56–62.
[16]   Apriyanti,  N.,  &  Aksad,  H.  (2013).  Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  dalam  Perencanaan  Produksi  Roti.  Jurnal PROGRESIF, 9(1), 885–898.[17]
[17]  Minarni, & Aldyanto, F. (2016). Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy. Teknologi Informasi, 4(2), 59–65.