## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338

## Perancangan Aplikasi Fuzzy Logic Untuk Prediksi Kasus Positif Covid-19 Menggunakan Metode Tsukamoto
Vani Maharani Nasution, Graha Prakarsa *
Fakultas Teknologi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1 vanimaharaninasution@gmail.com, 2,* gprakarsa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gprakarsa@gmail.com
Abstrak− COVID-19 merupakan virus yang menyerang sistem pernapasan yang ditemukan pertama kali di Kota Wuhan China. Virus  ini  menular  dengan  sangat  cepat  dan  menyebar  keseluruh  dunia  termasuk  Indonesia.  Jawa  Barat  termasuk  provinsi terbanyak terpapar kasus positif COVID-19, tanggal 4 Mei 2020 penambahan kasus positif sebanyak 193 pasien, tanggal 28 Juni 2020 terdapat kasus yang terkonfirmasi positif sebanyak 1.396 pasien dengan jumlah penambahan 18 pasien. Peningkatan kasus positif covid-19 yang tidak bisa diprediksi menyebabkan ketidaksiapannya petugas dalam menangani wabah ini. Dinas kesehatan Provinsi Jawa Barat mengakui kekurangan fasilitas penanganan covid-19 di 52 rumah sakit umum daerah yang ada di Provinsi Jawa Barat untuk mengawasi pasien positif covid-19, salah satunya kekurangan jumlah ruangan isolasi. Selain itu kualitas ruang isolasi dan alat pelindung diri tidak memenuhi standar. Memprediksi kenaikan atau penurunan kasus pasien positif  covid-19  perlu  dilakukan,  agar  adanya  kesiapan  dari  tim  satuan  tugas  untuk  covid-19  untuk  menangani  masalah kekurangan fasilitas termasuk ruang isolasi dan alat pelindung diri. Logika fuzzy merupakan salah satu turunan dari kecerdasan buatan yang mampu untuk memprediksi suatu hal. Penelitian yang dilakukan menggunakan logika fuzzy metode Tsukamoto melalui  beberapa  tahap  diantaranya  adalah  fuzzifikasi,  pembentukan  rules,  inferensi,  dan  defuzzifikasi.  Hasil  penelitian menunjukkan tingkat kesalahan 4,5% yang menunjukkan bahwa memprediksi covid-19 menggunakan logika fuzzy metode tsukamoto menunjykkan tingkat keberhasilan yang tinggi.
Kata Kunci: Fuzzy; Tsukamoto; Prediksi; Covid-19; Corona
Abstract− COVID-19 is a virus that attacks the respiratory system which was first discovered in the Chinese city of Wuhan. This virus spreads very quickly and spreads throughout the world, including Indonesia. West Java is the province with the most positive cases of COVID-19, on May 4, 2020, 193 positive cases were added, and on 28 June 2020 there were 1,396 confirmed cases with an additional 18 patients. The unpredictable increase in positive cases of COVID-19 has led to the unpreparedness of officers in handling this outbreak. The West Java Provincial Health Office acknowledged the lack of Covid-19 handling facilities in 52 regional general hospitals in West Java Province to monitor positive COVID-19 patients, one of which was the lack of isolation rooms. In addition, the quality of the isolation room and personal protective equipment does not meet the standards. Predicting an increase or decrease in cases of positive COVID-19 patients needs to be done, so that there is readiness from the task force team for COVID-19 to deal with the problem of lack of facilities including isolation rooms and personal protective  equipment.  Fuzzy  logic  is  one  of  the  derivatives  of  artificial  intelligence  that  is  able  to  predict  something.  The research  was  conducted  using  the  fuzzy  logic  of  the  Tsukamoto  method  through  several  stages  including  fuzzification, formation of rules, inference, and defuzzification. The results showed an error rate of 4.5% which indicated that predicting covid-19 using the fuzzy logic of the Tsukamoto method showed a high success rate.
Keywords : Fuzzy; Tsukamoto; Prediction; Covid-19; Corona

## 1. PENDAHULUAN
COVID-19 (Corona Virus) merupakan jenis virus yang menyerang organ pernapasan serta tergolong jenis penyakit yang menular. Sebagian besar orang yang tertular COVID-19 akan mengalami gejala ringan hingga sedang dan akan pulih tanpa penanganan khusus. Penyebaran virus corona di Indonesia tercatat semakin meningkat dari Maret 2019 hingga Mei 2020 (Tosepu et al., 2020). Salah satu provinsi di Indonesia yang jumlah masyarakat terpapar positif virus corona kedua terbanyak adalah Jawa Barat. Data pada tanggal 4 Mei 2020 dengan penambahan kasus positif sebanyak 193 pasien. Pada tanggal 28 Juni 2020 terdapat kasus yang terkonfirmasi positif sebanyak 1.396 pasien dengan jumlah penambahan 18 pasien (pikobar.jabarprov.go.id, 2020).  Sebagai virus yang baru ditemukan pemerintah menganalisis sebutan untuk orang-orang yang terkena dampak virus covid-19 ini yaitu orang dalam pemantauan (ODP), pasien dalam pengawasan (PDP), dan pasien positif. ODP dan PDP disinyalir menjadi pasien positif  setelah  melewati  masa  inkubasi  selama  14  hari  [1].  Penambahan  kasus  positif  covid-19  yang  terus meningkat sehingga sulit untuk diprediksi membuat tenaga medis kewalahan dalam menangani pandemic covid- 19 ini. Dinas kesehatan Provinsi Jawa Barat mengakui kekurangan fasilitas penanganan covid-19 di 52 rumah sakit umum daerah (RSUD) yang ada di  Provinsi  Jawa Barat  untuk  mengawasi  secara ketat pasien positif covid-19, salah satunya kekurangan jumlah ruangan isolasi (liputan6.com, 2020). Kendala lain yang dirasakan oleh dinas Kesehatan  adalah  kekurangan  alat  pelindung  diri  yang  belum  memenuhu  standar.  Memprediksi  kenaikan  atau penurunan kasus pasien positif covid-19 perlu dilakukan, agar adanya kesiapan dari tim satuan tugas untuk covid- 19 untuk menangani masalah kekurangan fasilitas termasuk ruang isolasi dan alat pelindung diri (APD).
Fuzzy Logic adalah metodologi pemecahan masalah dengan beribu-ribu  aplikasi dalam pengendali yang tersimpan  dan  pemrosesan  informasi.  Fuzzy  Logic  menyediakan  cara  sederhana  untuk  menggambarkan kesimpulan  pasti  dari  informasi  yang  ambigu,  samar-samar,  atau  tidak  tepat.  Sedikit  banyak,  fuzzy  logic menyerupai pembuatan keputusan pada manusia dengan kemampuannya untuk bekerja dari data yang ditafsirkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
dan mencari  solusi  yang tepat.  Fuzzy logic pertama sekali di  temukan Pada pertengahan 1960, oleh  Prof. Lotfi Zadeh dari universitas California di Barkeley menemukan bahwa hukum benar atau salah dari logika boolean tidak memperhitungkan  beragam  kondisi  yang  nyata..  Fuzzy  membaginya  dalam  derajat  keanggotaan  dan  derajat kebenaran, yaitu : sesuatu yang dapat menjadi sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama. Hal ini telah  dibuktikan  oleh  Bart  Kosko  bahwa  logika  boolean  adalah  kasus  kusus  dari  logika  fuzzy.  Fuzzy  logic merupakan  cara  untuk  mencari  solusi  atas  permasalahan  yang  dianggap  samar  [2].  Logika  fuzzy  itu  sendiri merupakan logika yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian, dimana logika klasik menyatakan bahwa segala  hal  dapat  diekspresikan  dalam  istilah  binary  (0  atau  1).  Logika  fuzzy  memungkinkan  nilai  keanggotaan antara 0 sampai 1. Berbagai  teori perkembangan logika fuzzy menunjukkan bahwa pada dasarnya logika fuzzy dapat  digunakan  untuk  memodelkan  berbagai  sistem  [3].  Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  komponen pembentuk soft computing. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat  keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan  sangatlah  penting.  Nilai keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  menjadi  ciri  utama  dari  penalaran  dengan  logika  fuzzy  tersebut  [4]. Penelitian  terdahulu  dengan  menerapkan  metode  tsukamoto,  dalam  penentuan  persentase  tingkat  risiko  hanger masuk maintenance menyimpulkan bahwa untuk menentukan faktor penentu resiko  hanger masuk maintenance adalah  berdasarkan  Jumlah  permintaan  perbaikan  dari  bagian  produksi,  baik  itu  overhaul,  pembuatan,  atau perawatan,  tingkat  kesulitan  pengerjaan  hanger  itu  sendiri  dalam  proses  maintenance-nya,  Estimasi  waktu pengerjaan hanger dalam proses maintenance-nya dan persentase tingkat kebutuhan terhadap hanger itu sendiri. Penerapa  metode  tsukamoto  dalam  pencarian  persentase  tingkat  risiko  masuk  maintenance  memuat  hasil perhitungan dan pengambilan keputusan menjadi lebih baik, dalam segi proses kecepatan perhitungan, keakuratan hasil  persentase,  dan  ketepatan  dalam  pengambilan  keputusan  [5].  Hasil  dari  penelitian ini  untuk memprediksi persentase kenaikan kasus positif Covid-19 yang ada di Provinsi Jawa Barat menggunakan logika fuzzy metode tsukamoto  dengan  fungsi  keanggotaan  berbentuk  Kurva-S  dan  Kurva  Lonceng  Phi,  dapat  disimpulkan  bahwa penelitian  ini  menghasilkan  nilai  error  dalam  memprediksi  sebesar  4,5%  atau  sebaliknya  nilai  akurasi  sebesar 95,5% [6].
Berdasarkan    hasil    analisis    dan    perancangan    perangkat    lunak    aplikasi    optimasi    produksi    barang menggunakan Logika  Fuzzy  metode  mamdani,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  dengan  dibangunnya aplikasi    ini   dapat  membantu    perusahaan    menentukan    jumlah   produksi    yang   sesuai    dengan    permintaan konsumen  dan  dengan mengaplikasikan Logika Fuzzy metode Mamdani sebagian besar permintaan di Salman Collection terpenuhi dan lebih  optimal  dibandingkan  dengan  sistem  lama  atau  jumlah  yang  di  produksi  oleh perusahaan.  Perhitungan dengan menggunakan aplikasi in semakin lebih akurat dan tidak memakan waktu lam dan  pihak  lebih  mudah  dalam  mengambil  keputusan  untuk  jumlah  barang  yang  akan  diproduksi.    Selain  itu perancangan  aplikasi  ini  mempermudah  pihak  perusahaan  untuk  memprediksi  5  tahun  produksi  barang  secara optimal  berdasarkan  permintaan  dari  tahun-tahun  sebelumnya  [7].  Berita  terkait  COPVID-19  telah  merajai trending sepanjang hari terutama semenjak status pandemi global disandang COVID-19. Dari media online dan elektronik beredar informasi terkait penolakan warga terhadap pemakaman jenazah penderita COVID-19. Bahkan tidak hanya pasien/penderita dan keluarga saja yang mendapatkan stigma, namun tenaga perawat yang merawat pasien  COVID-19  juga  mendapatkan  stigma  dari  masyarakat.    Bahkan  ada  sejumlah  perawat  yang  sampai diintimidasi,  diusir  dari  kontrakan  karena  khawatir  akan  membawa  virus  penyebab  COVID-19  [1].  Jadi kesimpulan   dari   penelitian   ini adalah  logika  fuzzy  metode  tsukamoto bisa  diterapkan    untuk  memprediksi perilaku konsumen pada toko  bangunan dengan  hasil  prediksi  renovasi   setiap bagian    bangunan    dengan akurasi perhitungan   berkisar   50%   sampai 100%,   dan   juga   setelah   dilakukan pengujian  sistem  dengan menggunakan metode MAPE(Mean Absolute Precentage   Error)   dapat   diketahui bahwa  hasil  dari  pengujian metode tersebut  diperoleh  prosentase  kesalahan untuk    renovasi    tembok     sebesar 43.91%,renovasi lantai sebesar 36.23%, dan renovasi atap sebesar 18.11% [8].
DHF (Dengue Hemorrhagic Fever) is still a major health problem in Indonesia.One of the factors that led to an increase in dengue cases is uncertain climate that causes dengue fever is difficult to  be  predicted.Prediction is  an  important  thing  that  is  used  to  determine  future  events  by identifying  patterns  of  events  in  the past.When    knowing    the    events    that  happen,    it    will    make  everyone  to    make  better  preparation  for everything.This research is aimed at determining the accuracy  of  Tsukamoto  Fuzzy  method  in  the  number  of dengue  patients  in  Puskesmas Purbalingga.Tsukamoto Fuzzy method can be used for prediction because it has the ability to examine  and  identify  the  pattern  of  historical  data.Tsukamoto  fuzzy  that  used  to  predict  the number of dengue fever patients at Puskesmas Purbalingga has several stages.The first stage is the collection of climate data includes precipitation, humidity, water temperature and the data of dengue fever patients in Puskesmas Purbalingga.The  next  stage  is  processing  the  data  that  has  been  obtained.The  last  stage  is  to  make predictions.Based on the results of the implementation by Tsukamoto Fuzzy method in predicting the number of dengue fever patients in Purbalingga for  twelve  months  in  2016,  it  was  obtained  a  percentage  error  (MAPE) of  8.13%  or  had  an accuracy rate of 91.87 %.With the smallvalue of MAPE and high accuracy, it shows that the system can predict well [9]. Penentuan jumlah produksi pada suatu perusahaan, biasanya didasari pada perkiraan, tanpa memperhatikan faktor-faktor yang terlibat dalam produksi. Akibatnya produksi tidak sesuai dan berdampak pada ketersediaan stok di gudang dengan kemungkinan menumpuk atau kosong. Untuk mengatas permasalahan di

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
atas  pada  penelitian  ini  digunakan  metode  logika  fuzzy,  yang  dirancang  berbasis  web  menggunakan  bahasa pemograman PHP dan menggunakan database MYSQL. Yang membandingkan hasil prediksi metode logika fuzzy dengan  data  produksi  sebenarnya.  Dari  pengujian  prediksi  menggunakan  metode  logika  fuzzy  ini, di  dapatkan metode  tsukamoto  sebagai  metode  yang  paling  unggul  dalam  memprediksi  jumlah  produksi,  dimana  diketahui hasil  prediksi  dengan  hasil  produksi  perusahaan  tidak  jauh  berbeda  yang  dapat  dilihat  dari  nilai  error  yang didapatkan 1% [10]. Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam  pembuatan  sistem  perencanaan  penambahan  stok barang  menggunakan metode fuzzy C-Means dan mekanisme inferensi fuzzy Tsukamoto ini yaitu sistem memiliki tingkat keakuratan 80,22 % terhadap data Coca-Cola pada bulan September 2014 sampai Oktober 2014. Namun tingkat keakuratan sistem tersebut tidak dapat dijadikan tolak ukur karena tingkat keakuratan sistem dapat berubah tergantung dengan data pelatihan yang digunakan pada proses pelatihan. Batas fungsi keanggotaan  berdasarkan hasil yang didapat  dari  proses pelatihan fuzzy C-Means, sehingga jika batas fungsi  keanggotaan berubah maka hasil  peramalan  juga  berubah  [11].  Suatu  perusahaan  produksi  harus  mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam memprediksi  jumlah  produksi  yang  akan  diproduksi.  Penjualan  roti  pada  CV.  Gendis  Bakery  mengalami peningkatan dan pihak perusahaan hanya mengandalkan prediksi  tradisional dalam memproduksi roti pada tiap bulannya. Prediksi tradisional disini adalah dalam bentuk produksi yang dilakukan dalam jumlah yang sama dari hari  ke  hari  tanpa  adanya  perhitungan  terlebih  dahulu.  Hal  tersebut  tentunya  akan  membuat  pihak  perusahaan kesulitan dalam mengetahui jumlah produk yang harus diproduksi. Untuk dapat mengatasi permasalahan tersebut dan  meningkatkan  kinerja  dari  perusahaan,  maka  diperlukan  proses  prediksi  secara  otomatis  menggunakan kecerdasan  buatan.  Fuzzy  Logic  adalah  sebuah  metodologi  “berhitung”  dengan  variabel  kata-kata  (linguistic variable),  sebagai  pengganti  berhitung  dengan  bilangan.  Dengan  fuzzy  logic,  sistem  kepakaran  manusia  bisa diimplementasikan ke dalam bahasa mesin secara mudah dan efisien. Hasil perhitungan sistem tidak berbeda jauh dengan hasil perhitungan yang dilakukan secara manual, hal  ini ditunjukkan dengan tabel  Mean Squared Error dengan hasil error di bawah 1. Sehingga, tanpa mengurangi ketepatan dalam perhitungan, sistem dapat digunakan untuk menghemat waktu dalam menentukan jumlah barang yang akan diproduksi [12].  Untuk menjawab semua persoalan tersebut maka diperlukan suatu metode yang dapat mengendalikan alat pengatur suhu ruangan secara mobile. Oleh sebab itu untuk mempermudah pengaturan suhu ruangan agar dapat dilakukan secara efisien maka penggunaan  sistem  kendali  dengan  aplikasi  Telegram  dengan  metode  fuzzy  logic  yang  terintegrasi  dengan mikrokontroler  Raspberry  PI  tersebut  sangat  tepat  untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut.maka  diperlukan  suatu metode yang dapat mengendalikan alat pengatur suhu ruangan secara mobile. Oleh sebab itu untuk mempermudah pengaturan suhu ruangan agar dapat  dilakukan secara efisien maka penggunaan sistem kendali dengan aplikasi Telegram dengan metode fuzzy logic yang terintegrasi dengan mikrokontroler Raspberry PI tersebut sangat tepat untuk memenuhi kebutuhan tersebut [13]. Metode Fuzzy Tsukamoto adalah metode yang memiliki toleransi pada data  dan  sangat  fleksibel.  Kelebihan  dari  metode  Tsukamoto  yaitu  bersifat  intuitif  dan  dapat  memberikan tanggapan  berdasarkan  informasi  yang  bersifat  kualitatif,  tidak  akurat,  dan  ambigu.  Pada  metode  Tsukamoto, setiap Rule direpresentasikan dengan suatu himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton  disebut dengan fuzzifikasi. Sebagai hasilnya, keluaran hasil dari tiap-tiap aturan berupa nilai tegas (crisp) berdasarkan α- predikat atau nilai minimum dari tiap Rule dan nilai z. Hasil akhirnya diperoleh dengan melakukan defuzzifikasi rata-rata berbobot. Pada penelitian ini variabel yang dibutuhkan adalah daftar gejala dan penyakit kelamin pada laki-laki disertai dengan pembobotannya. Penelitian ini menghasilkan rata-rata tingkat akurasi sistem sebesar 81,6 % [14]. Dalam penelitian ini dilakukan analisa perbandingan algoritma fuzzy logic metode Tsukamoto, Sugeno dan Mamdani untuk  memprediksi  jumlah pendaftar untuk  tahun ke depan, dilihat dari jumlah mahasiswa yang lulus dan registrasi dari tahun sebelumnya dan membandingkan perhitungannya menggunakan nilai rata-rata dari hasil yang diperoleh pada ketiga metode fuzzy tersebut dengan aplikasi berbasis web. Hasil dari penelitian yang telah dihitung, diperoleh bahwa metode fuzzy Mamdani mempunyai tingkat error yang lebih kecil sebesar 19,76% dibandingkan  dengan  metode  Tsukamoto  sebesar  39,03%  dan  Sugeno  sebesar  86,41%  pada  prediksi  jumlah pendaftar  mahasiswa  baru  [15].  Metode  Fuzzy  Logic  Tsukamoto  diterapkan  pada  penelitian  ini  untuk  sistem pendukung  keputusan  dalam  proses  pemilihan  alat  kontrasepsi.  Metode  Fuzzy  Logic  Tsukamoto  merupakan sebuah metode yang tertuju pada aturan yang berbentuk IF-THEN yang direpresentasikan himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton, serta kriteria dan Rules yang digunakan untuk menentukan hasil akhir. Hasil akhir dari penelitian ini merupakan sebuah sistem pendukung keputusan penentuan alat kontrasepsi yang sesuai dengan melihat beberapa kriteria dari akseptor yang diolah berdasarkan rules yang telah ditentukan sebelumnya dengan tingkat akurasi sebesar 92% [16]. Salah satu alternatif untuk menjaga kestabilan suhu kandang tetap stabil adalah memanfaatkan Fuzzy Logic dalam sebuah aplikasi. Metode penarikan kesimpulan yang akan digunakan adalah  Tsukamoto.  Hasil  dari  aplikasi  ini  adalah  suhu  ideal  berdasarkan  pada  umur  ayam  broiler  dan  jumlah populasinya dalam kendang [17].
Berdasarkan  permasalahan  yang  ditemukan  dan  beberapa  penelitian  terdahulu,  peneliti  menggunakan jumlah  pasien  positif,  jumlah  orang  dalam  pemantauan  (ODP),  dan  jumlah  pasien  dalam  pengawasan  (PDP) sebagai variabel masukan dalam memprediksi kenaikan jumlah kasus pasien yang terjangkit positif covid-19 untuk jangka waktu 14 hari selanjutnya dituangkan bentuk sebuah penelitian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  Penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  informasi  dengan  tujuan  dan kegunaan tertentu. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang digunakan oleh peneliti dalam melaksanakan  penelitian.  Cara  ilmiah  berarti  kegiatan  penelitian  ini  didasarkan  pada  ciri-ciri  keilmuan  yaitu rasional, empiris, dan sistematis. Metode bisa berarti prosedur yang harus di lalui untuk mencapai tujuan tertentu. Metode  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  yaitu menafsirkan dan menguraikan data yang bersangkutan dengan situasi yang sedang terjadi, hubungan antar variabel yang timbul, dan perbedaan antar fakta yang ada serta pengaruhnya terhadap suatu kondisi. Metode deskriptif juga bertujuan  untuk  menjadikan  perbandingan  tentang  apa  yang  dapat  dilakukan  untuk  mendapatkan  sebuah  solusi paling tepat.
Adapun alur metodologi penelitian yang dilakukan peneliti pada penelitian ini, digambarkan melalui alur di gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Identifikasi  masalah  yaitu  pentingnya  mengetahui  masalah  terkait  prediksi  jumlah  peningkatan  kasus COVID-19  untuk  diimplementasikan  ke  fuzzy  logic  metode  tsukamoto  serta  bagaimana  merancang  bangun aplikasi prediksi jumlah kasus COVID-19 dengan implementasi fuzzy logic metode tsukamoto. Dari identifikasi masalah tersebut, didapatkan rumusan masalah dan tujuan dari penelitian itu sendiri, sebagai alat ukur tercapainya penelitian yang ditetapkan. Pada tahap ini, penulis mencari sumber penelitian terdahulu yang relevan dengan topik memprediksi suatu hal menggunakan metode tsukamoto agar dijadikan rujukan yang memperkuat argumentasi- argumentasi  yang ada.  Tahap pemahaman teoritis merupakan tahapan untuk  mengkaji teori  dasar yang relevan dengan  penelitian  ini.  Untuk  memahami  teori  perlu  diperlukan  pencarian  informasi  atau  sumber  yang  tepat. Peneliti  melakukan  pencarian  sumber  informasi  menggunakan  teknik  studi  literatur  untuk  mengumpulkan  data bersumber dari buku, jurnal, dan penelitian terdahulu yang terpercaya untuk mengetahui pembuatan model logika fuzzy metode tsukamoto dan rancang bangun sebuah aplikasi prediksi kasus COVID-19. Peneliti melakukan tahap pengumpulan  data  menggunakan  teknik  observasi  bertujuan  untuk  mendapatkan  data  kuantitatif  dari  website pikobar mengenai jumlah peningkatan COVID-19 di Jawa Barat setiap harinya dari Bulan Maret sampai Bulan Juli  2021  untuk  kebutuhan  pada  penelitian  ini.  Jumlah  peningkatan  COVID-19  yang  dicari  adalah jumlah  dari peningkatan  ODP,  PDP,  dan  kasus  positif  di  Jawa  Barat.  Tahap  analisis  dan  perancangan  merupakan  tahapan pertama  untuk  mengetahui  kebutuhan  dan  alur  sistem  yang  akan  dibuat.  Tahapan  ini  menggunakan  metode pengembangan Rapid Application Development (RAD) untuk menganalisa dan merancang system. Selanjutnya menganalisa kebutuhan apa saja yang diperlukan pada pengembangan program yang akan dibangun. Selanjutnya peneliti  mendefinisikan  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun.  Setelah  menganalisa  dan  mendefinisikan kebutuhan  sistem,  selanjutnya  yaitu  mengembangkan  model  untuk  mengetahui  proses,  input,  dan  output  pada sistem yang dibangun. Kegiatan ini meliputi pembuatan system inferensi fuzzy metode tsukamoto yang terdiri dari 4 tahapan, yaitu fuzzifikasi, pembentukan rules, aplikasi fungsi implikasi, dan defuzzifikasi. Setelah logika fuzzy dibuat, selanjutnya peneliti menguji hasil metode tsukamoto dalam memprediksi kasus COVID-19 dengan data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
yang sampel lapangan. Adapun variabel input dan output yang terbentuk untuk penelitian ini diperlihatkan pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan Himpunan Fuzzy Input Variabel Himpunan Jumlah Peningkatan ODP Rendah, Sedang dan Tinggi Jumlah Peningkatan PDP Rendah, Sedang dan Tinggi Jumlah Peningkatan Positif Rendah, Sedang, dan Tinggi Output Variabel Himpunan Jumlah Prediksi Positif 14 Hari Kedepan Rendah, Sedang dan Tinggi
Desain perancangan untuk memodelkan sistem yang akan dibangun menggunakan arsitektur perancangan Object Oriented Analysis and Design dan model objek menggunakan Unified Modelling Language (UML).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi  kasus  kenaikan  positif  COVID-19  menggunakan  logika  fuzzy  metode  tsukamoto  meliputi  tahapan fuzzifikasi,  pembentukan  rules,  fungsi  implikasi,  dan  defuzzifikasi.  Kegiatan  ini  akan  menjelaskan  tahapan- tahapan dari implementasi logika fuzzy metode tsukamoto untuk memprediksi kenaikan positif COVID-19 sampai dengan contoh kasusnya. Hal pertama yang perlu dilakukan dalam membuat model logika fuzzy yaitu membuat penentuan  semesta  pembicara  untuk  dijadikan  himpunan  fuzzy.  Berdasarkan  Objek  dan  Metodologi  Penelitian didapatkan variabel yang dibutuhkan untuk dijadikan crisp input dan output. Crisp input yang digunakan adalah jumlah peningkatan persentase ODP dan PDP. Sedangkan crisp outputnya adalah jumlah peningkatan persentase positif. Pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti dengan rentan waktu dari tanggal 6 Maret 2021 sampai dengan 20 Mei 2021. Data tersebut diolah untuk mencari persentase peningkatan setiap harinya dan mencari nilai minimal dan maksimal untuk dijadikan domain setiap variabel yang telah ditetapkan. Setelah pengumpulan dan pengolahan  data,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  data  tersebut  merupakan  data  non-linier.  Kurva  yang  cocok untuk  digunakan  pada  data  non-linier  yaitu  Kurva-S  dan  Kurva  Lonceng  Phi.  Untuk  mencari  domain  Kurva Lonceng Phi diperlukan titik pusat atau nilai tengah. Hasil dari pengolahan data untuk mencari nilai minimal dan maksimal  dan hasil dari perhitungan untuk mencari  nilai titik pusat  atau nilai  tengah untuk  nilai  domain, dapat menjadikan semesta pembicara yang diperlihatkan pada tabel 2.
Tabel 1. Semesta Pembicara Variabel Himpunan Domain Input Jumlah Peningkatan ODP Rendah 0;33.80 Sedang 0;33.80;67.60 Tinggi 33.80;67.60 Jumlah Peningkatan PDP Rendah 0;31.43 Sedang 0;31.43;62.86 Tinggi 31.43;62.86 Jumlah Peningkatan Positif Rendah 0;27.78 Sedang 0;27.78;55.56 Tinggi 27.78;55.56 Output Jumlah Peningkatan Prediksi Positif 14 Hari Rendah 0;17.48 Sedang 0;17.48;34.95 Tinggi 17.48;34.95
Setelah semesta pembicara didapatkan, selanjutnya adalah pembentukan fungsi keanggotaan fuzzy untuk setiap  variabel  menggunakan  Kurva-S  dan  Kurva  Lonceng  Phi.  Pembentukan  kurva  diperlukan  untuk  tahapan fuzzifikasi  pada  metode  tsukamoto  dengan  domain  yang  sudah  diperlihatkan  pada  Tabel  2.  Setelah  fungsi keanggotaan  didapatkan,  langkah  selanjutnya  yaitu  peneliti  mencoba  satu  data  untuk  menguji  hasil  dari perhitungan prediksi kasus positif covid-19 menggunakan logika fuzzy metode tsukamoto. Data yang diuji yaitu jumlah  peningkatan  ODP,  PDP,  dan  positif  pada tanggal  15  Maret  2021.  Jumlah  peningkatan  persentase  ODP yaitu  sebesar  10,  peningkatan  persentase  PDP  3,45,  dan  peningkatan  persentase  positif  sebesar  50.  Fuzzifikasi merupakan  proses  untuk  mengubah  masukan  sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas  atau  crisp  menjadi  himpunan fuzzy  dan  menentukan  derajat  keanggotaannya  di  dalam  himpunan  fuzzy.  Proses  fuzzifikasi  merupakan  fase pertama dari  perhitungan fuzzy. Berikut tahapan fuzzifikasi  pada prediksi  kasus positif covid-19 di Jawa Barat Variabel Peningkatan Persentase ODP, PDP, dan Positif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
a. Fuzzifikasi Peningkatan Persentase ODP
𝜇ODPRendah(10) = 1 − 2 ( 10 − 0 33.80 − 0 ) 2 = 0.82 𝜇ODPSedang(10) = 2 ( 10 − 0 33.80 − 0 ) 2 = 0.18
Gambar 2. Kurva Variabel Peningkatan ODP
Fungsi keanggotaan himpunan Rendah pada Variabel Peningkatan ODP sebagai berikut:
𝑆(𝑥; 𝛼; 𝛽; 𝛾) =
{
1 →   𝑥 ≤  0 1 − 2((𝑥 − 0)/(33.80 − 0)) 2 → 0 < 𝑥 < 16.90 2((33.80 − 𝑥)/(33.80 − 0)) 2 →  16.90 < 𝑥 < 33.80 0  →      𝑥 ≥ 33.80 Fungsi keanggotaan himpunan Sedang
pada Variabel Peningkatan ODP sebagai berikut:
𝜋(𝑥; 𝛽, 𝛾) = { 𝑆 (𝑥; 33.80 − 𝛽, 33.80 − 𝛽 2 , 33.80) ; 𝑥 < 𝛾 𝑆 (𝑥, 33.80, 33.80 + 𝛽 2 , 33.80 + 33.80) ; 𝑥 > 𝛾
Fungsi keanggotaan himpunan Tinggi pada Variabel Peningkatan ODP sebagai berikut:
𝑆(𝑥; 𝛼; 𝛽; 𝛾) =   { 0                           →   𝑥 ≤  33.80 2((𝑥 − 33.80)/(67.60 − 33.80)) 2 →  33.80 < 𝑥 < 50.70 1 − 2((67.60 − 𝑥)/(67.60 − 34.60)) 2 → 50.70 < 𝑥 < 67.60 1                             →      𝑥 ≥ 67.60
b. Fuzzifikasi Peningkatan Persentase PDP
𝜇PDPRendah(3.45) = 1 − 2 ( 3.45 − 0
31.43 − 0 ) 2 = 0.98 𝜇PDPSedang(3.45) = 2 ( 3.45 − 0 31.43 − 0 ) 2 = 0.02
Gambar 3. Kurva Variabel Peningkatan PDP
c.
Fuzzifikasi Peningkatan Persentase Positif
𝜇PositifSedang(50) = 2 ( 55.56 − 50
55.56 − 27.78 ) 2 = 0.08
𝜇PositifTinggi(50) = 1 − 2 ( 55.56 − 50 55.56 − 27.78 ) 2 = 0.92
Gambar 4. Kurva Variabel Peningkatan Positif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
Proses untuk membentuk rule yang akan digunakan dalam bentuk IF – THEN yang tersimpan dalam basis keanggotaan fuzzy. Pembentukan dilakukan dengan cara mengombinasikan setiap variabel  dan himpunan yang telah ditetapkan. Setelah mengombinasikan setiap variabel dan himpunan, selanjutnya yaitu menganalisa data yang tersedia pada data lapangan yang telah didapatkan di website pikobar. Berikut Rules IF-THEN yang digunakan pada inputan ODP 10, PDP 3.45, dan Positif 50.
Aturan yang digunakan dalam implikasi metode tsukamoto adalah Fungsi Impilkasi MIN. Berikut uraian dari aplikasi fungsi implikasinya:
Rule 2: IF ODP Rendah AND PDP Rendah AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat = MIN (µODPRendah ∩ µPDPRendah ∩ µPositifSedang) = MIN (0.82 ∩ 0.98 ∩ 0.08) = 0,08
z1
= 1 − 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2 = 0,08 = 11.86
Rule 3 IF ODP Rendah AND PDP Rendah AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Sedang. α-predikat2 = MIN (µODPRendah ∩ µPDPRendah ∩ µPositifSedang) = MIN (0.82 ∩ 0.98 ∩ 0.08) = 0,08
z2 = 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2 = 0,08 = 19.87
Rule 4 IF ODP Rendah AND PDP Rendah AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat3 = MIN (µODPRendah ∩ µPDPRendah ∩ µPositifTinggi = MIN (0.82 ∩ 0.98 ∩ 0.92) = 0,82
z3 = 2  ( 17.48−𝑥
17.48−0 ) 2 = 0,82 = 13.2
Rule 5 IF ODP Rendah AND PDP Rendah AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Sedang.
α-predikat4 = MIN (µODPRendah ∩ µPDPRendah ∩ µPositifTinggi) = MIN (0.82 ∩ 0.98 ∩ 0.92) = 0,82
z4 = 1 − 2  ( 𝑥−0
17.48−0 ) 2 = 0,82 = 28.37
Rule 6 IF ODP Rendah AND PDP Rendah AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Tinggi.
α-predikat5 = MIN (µODPRendah ∩ µPDPRendah ∩ µPositifTinggi) = MIN (0.82 ∩ 0.98 ∩ 0.92) = 0,82
z5 = 1 − 2  ( 34.95−𝑥
34.95−17.48 ) 2 = 0,82 = 43.53
Rule 9 IF ODP Rendah AND PDP Sedang AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat6 = MIN (µODPRendah ∩ µPDPSedang ∩ µPositifSedang) = MIN (0.82 ∩ 0.02 ∩ 0.08) = 0,02
z6 = 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2
= 0,02
= 12.24
Rule 10 IF ODP Rendah AND PDP Sedang AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Sedang.
α-predikat7
= MIN (µODPRendah ∩ µPDPSedang ∩ µPositifSedang)
= MIN (0.82 ∩ 0.02 ∩ 0.08) = 0,02
z7 = 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2
= 0.02
= 19.18
Rule 11 IF ODP Rendah AND PDP Sedang AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat8
= MIN (µODPRendah ∩ µPDPSedang ∩ µPositifTinggi)
= MIN (0.82 ∩ 0.02 ∩ 0.92) = 0,02 Z8 = 1 − 2  ( 𝑥−0
17.48−0 ) 2 = 0.02
= 12.24

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
Rule 12 IF ODP Rendah AND PDP Sedang AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Sedang.
α-predikat9
= MIN (µODPRendah ∩ µPDPSedang ∩ µPositifTinggi)
= MIN (0.82 ∩ 0.02 ∩ 0.92) = 0,02
z9 = 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2 = 0.02 = 19.18
Rule 21 IF ODP Sedang AND PDP Rendah AND Sedang Tinggi Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat10 = MIN (µODPSedang ∩ µPDPRendah ∩ µPositifSedang) = MIN (0.18 ∩ 0.98 ∩ 0.08) = 0.08
z10 = 1 − 2  ( 𝑥−0
17.48−0 ) 2 = 0.08 = 11.86
Rule 22 IF ODP Sedang AND PDP Rendah AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Sedang.
α-predikat11 = MIN (µODPSedang ∩ µPDPRendah ∩ µPositifSedang) = MIN (0.18 ∩ 0.98 ∩ 0..08) = 0.08
z11 = 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2 = 0.08 = 19.87
Rule 23 IF ODP Sedang AND PDP Rendah AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat12
= MIN (µODPSedang ∩ µPDPRendah ∩ µPositifTinggi) = MIN (0.18 ∩ 0.98 ∩ 0.92) = 0.18
z12 = 1 − 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2 = 0.18 = 11.19
Rule 24 IF ODP Sedang AND PDP Rendah AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Sedang.
α-predikat13
= MIN (µODPSedang ∩ µPDPRendah ∩ µPositifTinggi) = MIN (0.18 ∩ 0.98 ∩ 0.92) = 0,18
z13 = 2  ( 𝑥−0
17.48−0 ) 2 = 0,18 = 20.41
Rule 25 IF ODP Sedang AND PDP Rendah AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Tinggi.
α-predikat14
= MIN (µODPSedang ∩ µPDPRendah ∩ µPositifTinggi) = MIN (0.18 ∩ 0.98 ∩ 0.92) = 0,
z14 = 2  ( 𝑥−17.48
34.95−17.48 ) 2 = 0,18 = 29.63
Rule 28 IF ODP Sedang AND PDP Sedang AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat15
= MIN (µODPSedang ∩ µPDPSedang ∩ µPositifSedang) = MIN (0.18 ∩ 0.02 ∩ 0.08) = 0,02
z15 = 1 − 2  ( 𝑥−0
17.48−0 ) 2
= 0,02
= 12.23
Rule 29 IF ODP Sedang AND PDP Sedang AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Sedang.
α-predikat16 = MIN (µODPSedang ∩ µPDPSedang ∩ µPositifSedang) = MIN (0.18 ∩ 0.02 ∩ 0.08) = 0,02
z16 = 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2
= 0,02
= 19.18
Rule 30 IF ODP Sedang AND PDP Sedang AND Positif Sedang Then Positif14HariKemudian Tinggi.
α-predikat17 = MIN (µODPSedang ∩ µPDPSedang ∩ µPositifSedang) = MIN (0.18 ∩ 0.02 ∩ 0.08) = 0,02
z17 = 2  ( 𝑥−17.48 17.48−0 ) 2 = 0,02
= 26.14

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
Rule 31 IF ODP Sedang AND PDP Sedang AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudian Rendah.
α-predikat18 = MIN (µODPSedang ∩ µPDPSedang ∩ µPositifTinggi)
= MIN (0.18 ∩ 0.02 ∩ 0.92) = 0,02 z18 = 1 − 2  ( 𝑥−0
17.48−0 ) 2 = 0,02
= 12.24
Rule 32 IF ODP Sedang AND PDP Sedang AND Positif Tinggi Then Positif14HariKemudianSedang.
α-predikat19 = MIN (µODPSedang ∩ µPDPSedang ∩ µPositifTinggi) = MIN (0.18 ∩ 0.02 ∩ 0.92) = 0,02
z19 = 2  ( 𝑥−0 17.48−0 ) 2 = 0.02 = 19.18
Setelah nilai α-predikat dan z diperoleh, langkah selanjutnya adalah defuzzifikasi menggunakan metode rata-rata terbobot untuk mengonversi input fuzzy set menjadi nilai crisp , dengan membagi sigma alpha-predicate dikalikan z dan dibagi dengan sigma alpha-predicate sebagai berikut:
Z = 89.4316
3.52 Z
= 25.41
Jadi,  dari  hasil  perhitungan  logika  fuzzy  metode tsukamoto  menggunakan  variabel input ODP  10, PDP 3.45, dan Positif 50 maka hasil nilai output nya adalah 25.41 untuk kenaikan persentase positif di 14 hari kemudian.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa memprediksi kasus peningkatan pasien positif  covid-19  di  Jawa  Barat  menggunakan  Model  logika  fuzzy  metode  Tsukamoto  untuk  memprediksi peningkatan kasus pasien positif covid-19 di Jawa Barat dengan data yang digunakan adalah dari tanggal 6 Maret 2020  sampai  dengan  19  Juli  2020  menggunakan fungsi  keanggotaan  kurva-S  dan  Kurva  Lonceng  Phi,  dengan tingkat  error  sebesar  16.56%  atau  sebaliknya  yaitu  tingkat  ketepatan  akurasinya  dari  prediksi  tersebut  adalah 83.44%  yang  berarti  penelitian  berhasil  dilakukan.Penenlitian  selanjutnya  dianjurkan  untuk  1.  Menambahkan beberapa variabel yang memiliki keterhubungan dengan prediksi pasien positif covid-19 seperti, penurunan ODP, penurunan  PDP,  penurunan  Positif  Covid-19,  tingkat  mobilitas  penduduk  di  tempat  yang  disinyalir  dijadikan tempat berkumpul dan lain-lain.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih kepada yang terhormat Graha Prakarsa S.T., M.T., selaku rekan peneliti yang sudah bekerja sama selama proses penelitian berlansung dan selalu memberikan masukan dalam proses pengolahan data.

## REFERENCES
[1] L. A. Abdillah, “Stigma Terhadap Orang Positif COVID-19.”
[2] N. Novita, “Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa,” J. Penelit. Tek. Inform. Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016 , vol. 1, pp. 51–54, 2016, doi: 2541-2019.
[3] S.  Suseno  and  S.  H.  Wibowo,  “Penentuan  Kapasitas  Produksi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Inference  System- Tsukamoto,” J. Rekayasa Ind. , vol. 1, no. 1, 2019, doi: 10.37631/jri.v1i1.59.
[4] S. . Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Pendukung Keputusan (2nd ed.) . 2010.
[5] S. K. Dirjen, P. Riset, D. Pengembangan, R. Dikti, G. Prakarsa, and V. M. Nasution, “Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Tsukamoto,” masa berlaku mulai , vol. 1, no. 3, pp. 414–421, 2017.
[6] A. Dahlan Permana, V. M. Nasution, G. Prakarsa, and C. Author, “Design and Development of Fuzzy Logic Application Tsukamoto Method in Predicting the Number of Covid-19 Positive Cases in West Java,” Int. J. Glob. Oper. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 85–95, 2020, [Online]. Available: http://www.iorajournal.org/index.php/ijgor/index.
[7] A.  Ariya  Caraka,  H.  Haryanto,  D.  Purwanti  Kusumaningrum,  and  S.  Astuti,  “Logika  Fuzzy  Menggunakan  Metode Tsukamoto Untuk Prediksi Perilaku Konsumen Di Toko Bangunan,” 2015.
[8] Z.  Shofia  Hikmawati  and  R.  Arifudin,  “Prediction  the  Number  of  Dengue  Hemorrhagic  Fever  Patients  Using  Fuzzy Tsukamoto Method at Public Health Service of Purbalingga,” Sci. J. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 2407–7658, 2017, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji.
[9] V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. 1, p. 129, Jan. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
[10]  T. Puryanto, J. H. Soedarto, and S. Tembalang Semarang, “Sistem Perencanaan Penambahan Stok Barang menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus di Distributor Alfamart Semarang),” 2016.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3338
[11]  O. : Minarni and F. Aldyanto, “Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus : Roti Malabar Bakery),” J. TEKNOIF , vol. 4, no. 2, 2016.
[12]  Y. Riyadi, H. Wiguna, S. Haryanto, and M. T. Kom, “Sistem Berbasis Aturan Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto untuk Prediksi Jumlah Produksi Roti pada cv. Gendis bakery.”
[13]  A. Syafii, A. Mursito, A. Muhlisin, A. Widiarto, and A. Saifudin, “Sistem Kendali Pengatur Suhu Ruangan pada Smart Building  dengan  Aplikasi  Telegram  menggunakan  Fuzzy  Logic  Control,”  vol.  4,  no.  3,  pp.  138–144,  2021,  doi: 10.32493/jtsi.v4i3.8892.
[14]  Y. Ferdiansyah and N. Hidayat, “Implementasi Metode Fuzzy  - Tsukamoto Untuk Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 7516–7520, 2018.
[15]  M.  Irfan,  L.  P.  Ayuningtias,  and  J.  Jumadi,  “Analisa  Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  Dan Mamdani ( Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Uin Sunan Gunung Djati Bandung),” J. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 9–16, 2018, doi: 10.15408/jti.v10i1.6810.
[16]  R.  N.  C.  Devi,  S.  T.  Safitri,  and  F.  M.  Wibowo,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Logic  Tsukamoto  Dalam  Penentu  Alat Kontrasepsi,” Pros. SENDI_U 2018 , pp. 88–96, 2018.
[17]  A. F. Tasidjawa, I. P. Saputro, and T. C. Suwanto, “Penerapan Fuzzy Logic Tsukamoto Untuk Penentuan Suhu Ideal Pada Kandang Ayam Broiler,” J. Ilm. Realt. , vol. 14, no. 1, pp. 42–48, 2018, doi: 10.52159/realtech.v14i1.115.