## Implementasi Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Supply BBM Pada Pertashop
Calvin Christopher Citra 1* , Teady Matius Surya Mulyana 2 , Halim Agung 3 , Dionisia Bhisetya Rarasati 4 , Evasaria Magdalena Sipayung 5 1,2,3,4,5 Fakultas Teknik Design, Universitas Bunda Mulia, Jakarta, Indonesia E-mail: 1* calvincc23@gmail.com, 2 tmulyana@bundamulia.ac.id, 3 hagung@bundamulia.ac.id,
4 drarasati@bundamulia.ac.id, 5 esipayung@bundamulia.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Kebutuhan  Bahan  Bakar  Mesin  dari  masyarakat  terus  meningkat,  hal  ini  juga  terjadi  bagi  masyarakat pinggir  kota.Untuk  memenuhi  kebutuhan  Bahan  Bakar  Mesin  yang  ada  dipinggir  kota,  maka  Pertamina memberikan  sebuah  program  bagi  masyarakat  untuk  mendirikan  SPBU  mini  dengan  modal  yang  kecil, program ini dinamakan dengan Pertashop. Pertashop akan melakukan Pasokan satu bulan satu kali ke pihak pertamina. Namun dalam proses seupply proses perhitungan masih sering kurang tepat sehingga membuat pertashop mengalami kekurangan stok. Untuk mengatasi hal tersebut yang dapat dilakukan adalah dengan menentukkan  Pasokan  yang  dibutuhkan  pada  sebuah  SPBU  atau  Pertashop  pada  periode  selanjutnya. Logika Fuzzy yang dipilih sebagai metode untuk menentukan Pasokan pada Pertashop agar mengurangi terjadinya kehabisan stok. Metode yang dipilih dalam menentukan Pasokan pada pertashop adalah Logika Fuzzy.  Logika  fuzzy  memiliki  Sistem  Interferensi  Fuzzy  yang  memberikan  sebuah  aturan  dalam  logika Fuzzy.  Sistem  Interferensi  Fuzzy  terdapat  3  metode  yaitu,  Tsukamoto,  Mamdani,  dan  Sugeno.  Pada penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto Hasil penelitian didapatkan bahwa dengan tingkat akurasi metode fuzzy sebesar 87% menggunakan metode MAPE, dapat dinyatakan bahwa metode fuzzy Tsukamoto berhasil dalam menghitung Pasokan yang harus dilakukan pihak pertashop setiap bulannya agar tidak terjadi kekurangan stok.
Kata kunci: BBM, Logika Fuzzy, MAPE, Pertashop

## Abstract
The need for engine fuel from the community continues to increase, this is also the case for people on the outskirts of the city. To meet the needs for engine fuel on the outskirts of the city, Pertamina provides a program  for  the  community  to  establish  mini  gas  stations  with  small  capital,  this  program  is  called Pertashop.  Pertashop  will  Pasokan  once  a  month  to  Pertamina.  However,  in  the  Supply  process,  the calculation process is often inaccurate, causing Pertashop to experience a shortage of stock. To overcome this, what can be done is to determine the Supply needed at a gas station or Pertashop in the next period. Fuzzy logic was chosen as a method to determine Supply at Pertashop in order to reduce stock outs. The method chosen in determining Supply at Pertashop is Fuzzy Logic. Fuzzy logic has a  Fuzzy Interference System which provides a rule in Fuzzy logic. There are 3 methods of Fuzzy Interference System, namely, Tsukamoto, Mamdani, and Sugeno. In this study using the Fuzzy Tsukamoto method. The results showed that  with  an  87%  accuracy  level  of  the  fuzzy  method  using  the  MAPE  method,  it  can be  stated  that  the Tsukamoto fuzzy method is successful in calculating the supply that must be carried out by the Pertashop every month so that there is no shortage of stock.
Keywords: Fuel, Fuzzy Logic, MAPE, Pertashop

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  Bahan  Bakar  Mesin(BBM)  terus  mengalami  peningkatan  pada  setiap tahunnya.  Pada  dasarnya  bahan  bakar  ini  digunakan  pada  kendaraan  bermotor  Dari  setiap keluarga memiliki kendaraan bermotor sebagai sarana transportasi pribadi yang berguna dalam aktivitas baik itu untuk keperluan pekerjaan ataupun untuk keperluan pribadi. Berdasarkan data yang  didapatkan  dari  CEIC,  diketahui  bahwa  jumlah  kendaraan  di  Indonesia  mengalami peningkatan yang cukup tinggi pada tahun 2020 dimana pada Tahun 2019, jumlah kendaraan 17,9 juta  meningkat  sebesar  4%  pada  tahun  2020  yaitu  sebesar  21,7  juta.[1].  Untuk  BBM  terdapat
beberapa  jenis  yang  sudah  beredar  dan  digunakan  oleh  masyarakat  yaitu,  pertalite,  pertamax, pertamax DEX, dan Diesel, dengan mayoritas penggunaan adalah bahan bakar jenis pertalite.[2]
Dengan  meningkatnya  jumlah  kendaraan  yang  dimiliki  oleh  masyarakat  maka  semakin tinggi juga konsumsi BBM di masyarakat Penggunaan BBM yang terus meningkat di Indonesia membuat peran dari SPBU semakin dibutuhkan, akan tetapi PT. Pertamina tidak bisa mencakup secara luas untuk kebutuhan Bahan Bakar Mesin (BBM) di daerah – daerah terpencil. Oleh karena itu,  PT.  Pertamina  mengadakan  sebuah  program  bagi  masyarakat  umum  untuk  bisa  membuat PERTASHOP mini mereka sendiri. Program tersebut Bernama “Pertashop”.[3]
Pertashop  sudah  banyak  beredar  di  daerah  –  daerah  pinggir  kota  untuk  memudahkan masyarakat dalam melakukan pengisian bahan bakar. Akan tetapi, jika pihak Pertashop tidak teliti dalam  melakukan pengecekan stok,  maka  ketersediaan  Pasokan bahan bakar di Pertashop bisa mengalami  kekurangan  dan  hal  ini  bisa  membuat  mobilitas  masyarakat  terganggu.  Sehingga permasalahan yang biasa pertashop alami adalah dengan proses perhitungan yang masih bersifat manual sehingga membuat pertashop masih sering terjadi kekurangan stok (Understock) Dari  permasalahan  pada  SPBU  ataupun  Pertashop,  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan menentukkan  Pasokan  yang  dibutuhkan  pada  sebuah  SPBU  atau  Pertashop  pada  periode selanjutnya. Metode atau algoritma yang akan digunakan untuk menentukan Pasokan bahan bakar pada Pertashop adalah Logika Fuzzy.
Logika fuzzy dapat mengubah inputan dari data – data yang bersifat tidak crisp menjadi data  yang  bersifat  crisp.  [4]Dalam  bagian  logika  fuzzy  terdapat  beberapa  sub  metode  yang memiliki keuntungan dan kekurangan nya masing – masing dalam untuk menentukkan Pasokan yang  biasa  disebut  dengan  Sistem  Interfensi.  Dalam  Sistem  Interfensi  Fuzzy,  terdapat  3  jenis metode yang dapat digunakan yakni metode Mamdani, Sugeno dan juga Tsukamoto.[5]
Pemilihan  metode  logika  fuzzy  Tsukamoto  dikarenakan  logika  fuzzy  Tsukamoto  sudah terbukti dalam memberikan hasil peramalan dengan tingkat akurasi yang cukup baik salah satu contohnya adalah penggunaan Metode Fuzzy Tsukamoto dalam memberikan peramalan dalam jumlah  produksi  tahu  yang  harus  dilakukan  didapatkan  tingkat  akurasi  yaitu  sebesar  98%[6]  , selain itu juga terdapat penelitian terdahulu yang menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk prediksi curah hujan dengan mendapat tingkat akurasi dalam menentukkan curah hujan sebesar 87,5% menggunakan metode pengujian MAPE.[7]. Selain itu juga terdapat penelitian mengenai cara pemilihan Karyawan terbaik dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dengan hasil Karyawan  dengan  nilai  “terbaik”  yaitu  90%  memenuhi  kriteria  dengan  metode  pengujian BEST[8].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan  diatas,  maka  penelitian  ini  dilakukan untuk membantu pihak pertashop untuk mengatasi masalah kekurangan stok yang sering terjadi pada pertashop.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menerapkan  algoritma Fuzzy metode  Tsukamoto dalam  menentukkan  Pasokan  BBM  pada  Pertashop  pada  periode  berikutnya  berdasarkan penjualan BBM dan Stok pada periode sebelumnya. Berdasarkan rumusan masalah dan Batasan masalah,  penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah  penelitian  murni  dan  penelitian  terapan.[9] Penelitian murni adalah penelitian yang bertujuan untuk pengembangan ilmu pengetahuan atau mengembangkan  teori  yang  sudah  ada,  sedangkan  penelitian  terapan  adalah  penelitian  yang menghasilkan  sesuatu  yang  bisa  langsung  terpakai  di  kehidupan  nyata  dalam  menyelesaikan masalah – masalah yang ada [10].
Penelitian ini akan diimplementasikan pada sebuah Pertashop di daerah Tangerang untuk menentukkan Pasokan BBM yang harus dilakukan Pertashop pada periode selanjutnya

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a) Metode Wawancara
Wawancara  adalah  kegiatan  tanya  jawab  terhadap  narasumber  sesuai  dengan  topik penelitian yang dilakukan. Wawancara yang dilakukan adalah dengan menanyakan mengenai data penjualan pada salah satu admin dari Pertashop di daerah Tangerang. Hasil yang didapatkan adalah sebuah data penjualan dari tahun 2017 – 2020 pada sebuah Pertashop
b) Metode Studi Pustaka
Metode yang didapatkan dengan meneliti dan membaca jurnal, skripsi, tesis dan lain – lain yang ada di internet yang memiliki hubungan dengan algoritma fuzzy tsukamoto.
Metode Fuzzy Tsukamoto  merupakan  salah  satu  bagian  dari Fuzzy Inference        System yang    digunakan    untuk mengambil sebuah kesimpulan atau untuk membantu mengolah data yang bersifat samar menjadi pasti. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 (empat) tahap:

## 1) Pembentukan Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan  pengemangan  leih  lanjut  dari  konsep  himpunan  dalam matematika. Himpunan fuzzy adalah arisan nilai. Setiap nilai memiliki keanggotaan (member) antara 0 dan 1 nilai 0 berarti tidak termasuk anggota himpunan sedangkan nilai yang lebih besar dari 0 merupakan anggota himpunan.
2) Fuzzy fikasi
Dalam  metode  Tsukamoto Fuzzy fikasi  adalah  proses  untuk  mengubah  variabel  yang bersifat  non fuzzy menjadi  variabel  bersifat fuzzy .  Variabel  akan  dilakukan fuzzy fikasi  untuk memudahkan pengolahan data pada sistem
3) Interfensi
Proses interfensi adalah proses untuk membuat aturan – aturan yang akan dipakai dalam sistem fuzzy . Biasanya aturan akan dinotasikan dengan IF…. THEN…
4) Konfirmasi (defuzzifikasi) Input pada  proses  defuzzifikasi  adalah  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi aturan fuzzy dan keluaran yang dihasilkan berupa bilangan pada domain himpunan fuzzy . Jadi jika Anda memberikan himpunan fuzzy dalam rentang tertentu ia harus dapat memperoleh nilai tertentu [11].
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menerapkan  algoritma Fuzzy metode  Tsukamoto dalam  menentukkan  Pasokan  BBM  pada  Pertashop  pada  periode  berikutnya  berdasarkan penjualan BBM dan Stok pada periode sebelumnya agar tidak terjadi Understock .
Berdasarkan  masalah  diatas,  maka  perlu  dirancang  sebuah  aplikasi  yang  mampu  untuk membantu  pihak  pertashop  dalam  menghitung  banyaknya  Pasokan  yang  harus  dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, kriteria tersebut adalah data penjualan dan data stok pada periode sekarang.

## 2.2. Analisis Data Sistem
Untuk  membantu  dalam  pembangunan  aplikasi  diperluka,  data  yang  didapat  dari  data penjualan pada Pertashop dengan kode 3P.1107 pada periode 2017 – 2020.

## 2.3. Perancangan Sistem
Berdasarkan  pada  analisis  system,  maka  dibentuk  diagram  alir  ( flowchart) yang  terjadi pada system interfensi fuzzy Tsukamoto, yang ditunjukan pada Gambar 1 berikut

## Gambar 1: Flowchart Interfensi Fuzzy

## 2.4. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Terdapat  3  variabel  yang  akan  digunakan  pada  system fuzzy ,  yaitu  variabel  stok  dan penjualan  sebagai input dan  variabel  Pasokan  sebagai output dengan  himpunan fuzzy sebagai berikut:
a) Variabel Penjualan, terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy , yaitu naik dan turun.
b) Variabel Stok, terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy yaitu, banyak dan sedikit.
c) Variabel Pasokan, terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy , yaitu bertambah dan berkurang.

## 2.5. Fungsi Keanggotaan
Dari  himpunan fuzzy yang  telah  ditentukan,  dapat  dibentuk  fungsi  keangotaan  sebagai berikut:
a) Variabel Penjualan

## Gambar 2. Derajat Keanggotaan Variable Penjualan
Dari Gambar 2, dapat diambil informasi bahwa jika penjualan kurang dari 571 liter maka akan masuk ke himpunan fuzzy Turun, jika penjualan lebih dari 2.498 liter maka akan masuk ke himpunan fuzzy Naik.
b) Variabel Stok
Gambar 3. Derajat keanggotaan variable Stok
Dari Gambar 3, dapat diambil informasi bahwa jika stok kurang dari 21 liter maka akan masuk ke himpunan fuzzy Sedikit, jika stok lebih dari 2.258 liter maka akan masuk ke himpunan fuzzy Banyak
c) Variabel Pasokan

## Gambar 4. Derajat Keanggotaan Variable Pasokan
Dari Gambar 4, dapat diambil informasi bahwa jika pasokan kurang dari 400 liter maka akan masuk ke himpunan fuzzy berkurang, jika Pasokan lebih dari 2.600 liter maka akan masuk ke himpunan fuzzy bertambah

## 2.6. Mesin Interfensi
Setelah  didapatkan  masing  –  masing  himpunan fuzzy ,  maka  dapat  dibentuk  aturan fuzzy yang berlaku pada penelitian ini, aturan ini diambil dari jumlah himpunan fuzzy yang didapatkan dari derajat keanggotaan fuzzy, terdapat 2 himpunan fuzzy pada masing – masing variabel maka dapat dibentuk 4 aturan fuzzy sebagai berikut Aturan 1 : IF Penjualan TURUN AND Stok BANYAK THEN Pasokan BERKURANG . Aturan 2 : IF Penjualan TURUN AND Stok SEDIKIT THEN Pasokan BERKURANG . Aturan 3 : IF Penjualan NAIK AND Stok BANYAK THEN Pasokan BERTAMBAH. Aturan 4 : IF Penjualan NAIK AND Stok SEDIKIT THEN Pasokan BERTAMBAH.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini, akan dipaparkan hasil penelitian berupa tampilan dari program yang akan digunakan  oleh  pihak  pertashop  dalam  mengitung  banyak  pasokan  untuk  periode  selanjutnya. Terdapat  3  tampilan  utama  dari  program  yang  akan  bangun,  yaitu  halaman home ,  halaman perhitungan fuzzy, dan halaman data penjualan. Lalu pada bagian kedua akan dilakukan uji kasus dengan mengambil data yang didapat dari data penjualan lalu akan dihitung menggunakan metode fuzzy Tsukamoto untuk melihat apakah metode fuzzy Tsukamoto dapat dinyatakan valid dalam menghitung pasokan BBM pada pertashop.

## 3.1. Tampilan Antarmuka
Terdapat 3 tampilan utama dari program yang akan bangun, yaitu halaman home , halaman perhitungan fuzzy, dan halaman data penjualan.
a) Halaman Home
Pada Gambar 5 akan ditampilkan beberapa tombol yaitu tombol fuzzy untuk masuk ke halaman fuzzy , tombol about untuk melihat sejarah pertashop dan tombol exit untuk keluar dari program.

## Gambar 5. Halaman Home
b) Halaman Fuzzy Halaman Fuzzy adalah  halaman  yang  akan  digunakan  untuk  menghitung  banyaknya Pasokan yang harus dilakukan oleh pihak pertashop berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, Program  akan  menggunakan  4  form input yaitu  Tahun,  Bulan, input Penjualan  dan  Stok  dan program  akan  menghasilkan output berupa  Pasokan  yang  harus  dilakukan  pertashop  dan kapasitasi  tangka  yang  ada  pada  pertashop  sekarang  lalu  akan  dimasukkan  ke database dan ditampilkan di tabel dibawah untuk pendataan penjualan bulanan pada periode berikutnya pada Gambar 8
Gambar 6 : Halaman Fuzzy
c) Tampilan Data Penjualan
Pada Gambar 9 akan ditampilkan data penjualan dari pertashop berdasarkan data yang telah diinput oleh user, tedapat 5 kolom, yaitu tahun, bulan, penjualan, stok, dan supply . Tabel ini sudah terhubung  dengan  database  sehingga  semua  data  sudah  aman  dan  tidak  akan  hilang.  Terdapat button “Back” yang berfungsi untuk menampilkan kembali ke tabel Input prediksi supply. Akan
terdapat button “ Export” yaitu akan menghasilkan data penjualan pada program ke dalam bentuk excel untuk memudahkan pendataan

## Gambar 7. Halaman Data Penjualan

## 3.2. Uji Kasus
Berdasarkan aturan akan dilakukan pengujian data pada bulan Februari 2020 dimana stok awal  sebesar  1.256 liter  dan  penjualan  sebesar  2.348 liter  dengan  Pasokan  sebesar  2.000 liter. Maka  dapat  dilakukan fuzzyfikasi dengan  mencari  nilai  keanggotaan  pada  masing  –  masing anggota fuzzy yang hasilnya akan dipaparkan pada table 1

## Tabel 1. Tabel Nilai Keanggotaan Fuzzy
Variabel Nilai Stok Sedikit 0.447921323 Stok Banyak 0,552078677 Penjualan Turun  0.077841204 Penjualan Naik 0.922158796
Kemudian data akan dimasukkan ke aturan interfensi dan dicari nilai minimumnya. maka akan didapatkan 4 nilai Z untuk masing – masing aturan yang akan dipaparkan dalam bentuk tabel 6.

## Tabel 2 Ta.bel nilai interfensi fuzzy
Aturan Nilai Z 1 2428.7493513233003 2 2428.7493513233003 3 1614.5730889584265 4 1385.4269110415735
Setelah  didapatkan  nilai  Z  pada  masing  –  masing  aturan,  maka  akan  dilakukan de fuzzyfikasi dengan menggunakan rata – rata dari nilai Z, proses de fuzzyfikasi akan dilakukan dengan rumus berikut:
Z= α 1 ∗ z 1+α 2 ∗ z 2+α 3 ∗ z3+α 4 ∗ z 4 (1) α 1+α 2+α 3+α 4
Z = 1635,4382172900996
Hasil  de fuzzyfikasi yang  telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  perhitungan  sebesar  1.635 Liter.  Dimana, nilai tersebut merupakan nilai yang menunjukkan hasil peramalan stok BBM pada periode berikutnya. Sehingga, pada bulan Maret 2020 dapat didapatkan hasil perhitungan yaitu bahwa  Pasokan  BBM  yang  seharusnya  dilakukan  oleh  pihak  PERTASHOP  berjumlah  sekitar 1.635 liter.

## 3.3. Pengujian Sistem
Proses uji validitas ini menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error), yaitu  dengan  mencari  selisih  antara  data  perhitungan  dan  data  aktual  Pengujian  menggunakan data pada PERTASHOP pada periode September 2019 sampai Desember 2020 pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Data Uji Tahun Bulan X1 (Data Real) F1 (Data Menentukan X1 - F1 |X1 - F1| / X1 2019 September 900 1355 455 0,505556 2019 Oktober 1500 1525 25 0,016667 2019 November 2200 1941 259 0,117727 2019 Desember 1400 1860 460 0,328571 2020 Januari 2300 1423 877 0,381304 2020 Februari 2000 1602 398 0,199 2020 Maret 2000 1635 365 0,1825 2020 July 2200 1547 653 0,296818 2020 Mei 1800 1833 33 0,018333 2020 Juni 800 796 4 0,005 2020 Juli 1400 1291 109 0,077857 2020 Agustus 1500 1685 185 0,123333 2020 September 1300 1281 19 0,014615 2020 Oktober 1300 1279 21 0,016154 2020 November 1400 1316 84 0,06 2020 Desember 2000 1932 68 0,034 Total 2,377436
Berdasarkan  data  pada  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  16  data  penjualan  yang diambil dari data penjualan Pertashop 3P.1107 pada kolom 1 dan 2 adalah data tahun dan bulan data  penjualan,  pada  kolom  ke  3  berisi  data  yang  didapatkan  dari  data  penjualan  sebagai pembanding apakah metode fuzzy Tsukamoto dapat diguanakna untuk menentukan pasokan bbm. Pada kolom ke 4 berisi data yang didapatkan dari hasil perhitungan menggunakan metode fuzzy Tsukamoto. pada kolom ke 5 terdapat selisih pada masing – masing bulan untuk melihat tingkat kesalahan  metode  dalam  menentukan  pasokan  BBM  yang  tepat  pada  periode  selanjutnya.  dan pada kolom ke 6 adalah hasil persentase dari masing masing periode untuk mengetahui tingkat kesalahan metode fuzzy Tsukamoto dalam menghitung pasok BBM pertashop.
Setelah  didapatkan  tingkat  kesalahan  pada  metode  fuzzy  Tsukamoto  pada  masing  – masing  periode,  maka  akan  dilakukan  proses  perhitungan  uji  valditas  dengan  rumus MAPE. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) adalah sebuah metode yang sering digunakan untuk
menguji validitas dari metode dalam memberikan sebuah peramalan Rumus dari MAPE adalah sebagai berikut.
MAPE = Total / jumlah data 𝑥 100%  (2)
Dari rumus MAPE tersebut, maka kita dapat melihat tingkat kesalahan pada keseluruhan data uji sebagai berikut:
MAPE = 2,377 / 16 𝑥 100% = 13% Dari tingkat error aplikasi dapat diketahui tingkat akurasi program yaitu,
Akurasi = 100% - 13% = 87%

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  yaitu  dengan  metode  pengujian MAPE maka didapatkan tingkat akurasi sistem sebesar 87% yang berarti bahwa program dapat memberikan perhitungan  yang  akurat  dalam  pasokan  BBM  yang  harus  dilakukan  oleh  pertashop  setiap bulannya  sehingga  pasokan  yang  diambil  lebih  tepat  akurat  dan  sudah  terkomputerisasi.  dari penelitian  ini  juga  dapat  dibuktikan  bahwa  Algoritma Fuzzy Tsukamoto  berhasil  dalam menentukkan Pasokan BBM yang tepat pada Pertashop untuk mencegah terjadinya kekurangan stok. Dan hasil dari penelitian ini juga dapat menjadi rekomendasi bagi pihak Pertashop untuk menentukan pasokan BBM pada Pertashop pada bulan berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Irma D. K., Ulfa N., and Mifbakhudin, “Indikator Pencemaran Udara Berdasarkan Jumlah Kendaraan  dan  Kondisi  Iklim  (Studi  di  Wilayah  Terminal  Mangkang  dan  Terminal Penggaron Semarang),” Jurnal Kesehatan Masyarakat , vol. 12, no. 2, pp. 19-24, 2017.
[2] A. A. W. K. Ningrat, I. G. B. W. Kusuma, and I. Wayan, “Pengaruh Penggunaan Bahan Bakar  Pertalite  Terhadap  Akselerasi  Dan  Emisi  Gas  Buang  Pada  Sepeda  Motor Bertransmisi Otomatis,” Jurnal Mettek , vol. 2, no. 1, pp. 59-67, 2016.
[3] Pertamina, “BBM Retail,” https://www.pertamina.com/id/fuel-retail ,  diakses  tanggal  12 April 2022.
[4] C. Danuputri, “Intensitas Lampu dengan Fuzzy Logic Mamdani Determination Of Wind Fan Speed And Lamp Intensity With Mamdani Fuzzy Logic,”, Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi , vol.3, no. 2, pp. 275–283, 2020.
[5] A.  A.  Caraka,  H.  Haryanto,  D.  P.  Kusumaningrum,  and  S.  Astuti,  “Logika  Fuzzy Menggunakan  Metode  Tsukamoto  untuk  Prediksi  Perilaku  Konsumen  Di  Toko Bangunan,” Techno.COM , vol. 14, no. 4, pp. 255–265, 2015.
[6] S. Basriati, E. Safitri, and P. Nofridayani, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dalam Menentukan Jumlah Produksi Tahu,” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , vol. 18, no. 1, pp. 120-125, 2021.
[7] C. Ardianto, H. Haryanto, and E. Mulyanto, “Prediksi Tingkat Kerawanan Kebakaran di Daerah Kudus Menggunakan Fuzzy Tsukamoto,” Citect Journal , vol. 4, no. 3, pp. 186- 194, 2017.
[8] F. Satria and A. J. P. Sibarani, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Java Desktop,” Jurnal  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi Digital Zone , vol. 11, no. 1, pp. 130-143, 2020.
[9] L. P. Ayuningtias, M. Irfan, and J. Jumadi, “Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru  Fakultas  Sains  Dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Sunan  Gunung  Djati Bandung),” Jurnal Teknik Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 9-16, 2017.
[10] B. C. Kosasih and N. Setiyawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemesanan Barang Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus : Studio Foto Kencana),” Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi , vol. 3, no. 1, pp. 215–222, 2020.
[11] N. Khairina, “Analisis Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Status Kesehatan Tubuh Seseorang,” SinkrOn: Jurnal & Penelitian Teknik Informatika , vol. 1, no. 1, pp. 19-24, 2016.