## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.246

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PRODUK IDEAL PADA REMANUFACTURE TONER MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Erizal 1* , Firman Noor Hasan 2
1 Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi
2 Program Studi Teknik Informatika
1,2 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia. Correspondence email : erizal@uhamka.ac.id
Article history: Submission date: May-31-2024       Revised date: June-8-2024       Published date: June-30-2024

## ABSTRACT
In the business world, every business owner can of course experience losses when running their business. These losses can be caused by various kinds of obstacles, one of which is the accumulation of products that are of little interest so that only a few are sold. Therefore, we need a system that can determine the ideal sales product so that it can minimize losses  and  product  buildup  and  help  buyers  recommend  products  to  buy.  This  research  uses  Tsukamoto's  fuzzy approach and the use of MatLab as a computerized computing tool, which allows careful comparison between manual calculations and tools. The results obtained provide a recommendation that the CZ192A Toner Remanufacture product is  an  Ideal  product,  the  CE255A  Toner  Remanufacture  product  is  a  Non-Ideal  product,  and  the  Q7516A  Toner Remanufacture product is an Ideal product.
Keywords: Fuzzy Tsukamoto, Ideal Product, Decission Support System, Remanufacture Toner.

## ABSTRAK
Dalam  menjalani  dunia  perbisnisan,  setiap  pemilik  badan  usaha  tentunya  dapat  mengalami  kerugian  ketika menjalankan  bisnisnya.  Kerugian  tersebut  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  macam  kendala  salah  satunya  adalah penumpukan produk yang sedikit peminatnya sehingga hanya beberapa yang laku terjual. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  menentukan  produk  penjualan  yang  ideal  sehingga  dapat  meminimalisir  kerugian  serta penumpukan  produk  serta  membantu  pembeli  dalam  merekomendasikan  produk  yang  akan  dibeli.  Penelitian  ini menggunakan pendekatan fuzzy tsukamoto dan penggunaan MatLab sebagai alat komputasi terkomputerisasi, yang memungkinkan perbandingan  yang cermat antara perhitungan  manual dan tools. Hasil  yang diperoleh  memberikan rekomendasi bahwa produk Remanufacture Toner CZ192A merupakan produk Ideal, produk Remanufacture Toner CE255A merupakan produk Tidak Ideal, dan produk Remanufacture Toner Q7516A merupakan produk Ideal.
Kata Kunci: Fuzzy Tsukamoto, Produk Ideal, Sistem Pendukung Keputusan, Remanufacture Toner.

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  TIK  Dalam  menjalani  dunia  perbisnisan, setiap  pemilik  badan  usaha  tentunya  dapat  mengalami kerugian  ketika  menjalankan  bisnisnya  (Candra  et  al., 2023). Kerugian tersebut dapat disebabkan oleh berbagai macam  kendala  salah  satunya  adalah  penumpukan produk  yang  sedikit  peminatnya  sehingga  hanya beberapa yang laku terjual (Hasan et al., 2023). Hal ini dapat terlihat dari laporan penjualan yang dibuat di tiap tahunnya  (Aulia  &  Zahra,  2024).  Dengan  laporan  ini, setiap  badan  usaha  dapat  memilih  produk-produk penjualan  untuk  mengetahui  mana  produk  yang  paling diminati dan produk yang sedikit peminatnya (Sani et al.,
2023). Terkait penjelasan masalah tersebut, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menentukan produk penjualan yang ideal sehingga dapat meminimalisir kerugian serta penumpukan  produk  serta  membantu  pembeli  dalam merekomendasikan produk yang akan dibeli (Pasaribu et al., 2021).
Penerapan sistem pendukung keputusan memiliki beberapa  metode  salah  satunya  adalah Fuzzy  Inference System (Suartana  et  al.,  2023). Fuzzy  Inference  System (FIS) merupakan perluasan dari konsep teori himpunan fuzzy  dan  merupakan  framework  komputasi  yang popular  dengan  aturan  (rule)  IF-THEN  fuzzy,  dan penalaran fuzzy (Pradana et al., 2022). Fuzzy Inference System (FIS) memiliki tiga metode penerapan yang salah
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
satunya  akan  diterapkan  pada  penelitian  ini  yaitu, metode fuzzy tsukamoto  (Alamsyah et al., 2022). Pada metode  Fuzzy  Tsukamoto,  setiap  aturan  (rule) direpresentasikan  oleh  himpunan  fuzzy  serta  memiliki fungsi keanggotaan tetap yang menghasilkan nilai akhir dari  inferensi  fuzzy  pada  setiap  rule  yang  ditentukan secara  tegas  (crisp)  yang  didasari  oleh  nilai  α- predikatnya  (Farhan  &  Sulianta,  2023).  Metode  Fuzzy Tsukamoto  ini  memiliki  sifat  intuitif  sehingga  dapat menghasilkan  tanggapan  berdasarkan  informasi  yang sifatnya kualitatif, tidak akurat, dan ambigu (Dewi et al., 2021).  Keterbaruan  yang  ada  didalam  penelitian  ini terletak  pada  penggunaan  MATLAB  sebagai  alat komputasi  terkomputerisasi,  yang  memungkinkan perbandingan yang cermat antara metode tsukamoto dan pendekatan perhitungan melalui aplikasi MATLAB dan membandingkan  dengan perhitungan manual, sehingga meningkatkan  keefektifan  analisis  dan  pemahaman terhadap  data  dalam  konteks  penelitian  yang  relevan sebelumnya (Nugraha et al., 2019)(Firman Noor Hasan, 2022).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Gloria  dan  Sediyono  terkait  penerapan  metode  fuzzy tsukamoto  untuk  pemberian  beasiswa,  menunjukkan bahwa  hasil  uji  akurasi  dengan  menggunakan  metode tsukamoto  dalam  menyeleksi  penerima  beasiswa mendapatkan akurasi sebesar 86% (Gloria & Sediyono, 2022).  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Tarigan  dan  Setiawansyah  terkait  implementasi  fuzzy tsukamoto  pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemberian kredit mobil, menghasilkan tingkat pengujian dari  akurasi  adalah  sebesar  83%  dan  efektif  didalam membantu credit analsyt didalam membuat rekomendasi untuk keputusan pemberian kredit mobil (Tarigan et al., 2020).  Penerapan  fuzzy  tsukamoto  juga  dapat diimplementasikan  kedalam  aplikasi  maupun  sistem pendukung  keputusan  (Wardoyo  &  Yuniarti,  2020). Seperti  halnya  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ilham  dan  Fajri  terkait  penggunaan  metode  fuzzy tsukamoto untuk menentukan jumlah produksi tahu pada UMKM  Abadi  berbasis  web,  menyimpulkan  bahwa metode fuzzy dapat diterapkan dengan baik pada aplikasi untuk menentukan jumlah barang yang akan diproduksi berdasarkan data jumlah permintaan dan data persediaan (Ilham  &  Fajri,  2020).  Selanjutnya  penelitian  yang dilakukan  oleh  Nugroho  dkk  terkait  penerapan  metode fuzzy  tsukamoto  untuk  menentukan  harga  sewa  hotel, menghasilkan  kesimpulan  bahwa  penggunaan  metode fuzzy  tsukamoto  masuk  kedalam  kategori  cukup  baik dari responden maupun pengelola didalam menentukan harga  sewa  hotel  (Nugroho  et  al.,  2019).  Sedangkan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijaya  dkk  terkait penggunaan logika fuzzy tsukamoto untuk memprediksi kondisi kesehatan pasien penderita talasemia, menyimpulkan  bahwa  perhitungan  persentase  kondisi
kesehatan  pasien  yang  dihitung  dari  data  input  kadar Hemoglobin,  Eritrosit,  Leukosit,  dan  Trombosit  pasien setelah  melakukan  pemeriksaan  (Wijaya  et  al.,  2021). Dalam  prosesnya,  sistem  akan  secara  otomatis menghitung mulai perhitungan fungsi keanggotaan tiap variabel,  mencari  nilai  minimal,  hingga  menghitung persentase  kondisi  kesehatan  pasien  yang  merupakan output dari sistem prediksi kondisi kesehatan (Yudatama et al., 2023).

## METODE PENELITIAN
Pertama-tama penelitian dimulai dengan mengumpulkan  data,  kemudian  menentukan  variabel input dan output, membentuk himpunan, dan dilanjutkan dengan menetapkan aturan dasar (Purbasari et al., 2024). Jika  rule  base  sudah  terbentuk,  maka  masuk  ke  proses fuzzifikasi,  setelah  itu  dilanjutkan  dengan  inferensi fuzzy  dan  defuzzifikasi.  Setelah  semua  tahapan  proses selesai, maka dilanjutkan dengan evaluasi (Afandi et al., 2022). Gambar 1 menunjukkan tahapan penelitian yang digunakan peneliti.
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  akan  diolah  merupakan  data  tahunan dari  CV.Inkline  Teknikindo  yang  memiliki  pengaruh terhadap keidealan produk jual, yaitu berupa harga serta banyaknya barang.

## B. Pengolahan Data
Pengolahan  data  input  dilakukan  setelah  data yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  terkumpul (Assyam  &  Hasan,  2023).  Dalam  sistem  fuzzy,  data input  termasuk  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi sistem didalam memproses keluaran (Putra et al., 2023). Pada  penelitian  ini,  data  input  yang  menjadi  penentu keidealan suatu produk terletak pada variabel harga dan limit.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.246

## C. Tahapan Fuzzifikasi
Gambar  2  merupakan  model  umum  yang digunakan  sebagai  tahapan  perhitungan  dalam  sistem inferensi fuzzy (Rindengan & Langi, 2019).
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 2. Model Umum Sistem Inferensi Fuzzy
Gambar  2  menjelaskan  bahwa  sistem  berbasis aturan  ( rule-based )  menunjukkan  adanya  aturan linguistik  yang  telah  disusun  oleh  para  ahli.  Selain  itu, sistem ini juga dapat memperoleh aturan-aturan dari data numerik.  Setelah  aturan-aturan  ini  ditetapkan,  dapat dianggap bahwa sistem inferensi fuzzy berperan sebagai suatu  mekanisme  yang  memetakan  vektor  input  ke dalam  vektor  output.  Selanjutnya  fuzzifier  berfungsi sebagai  mekanisme  pemetaan  angka-angka  input  ke dalam  domain  keanggotaan  fuzzy  yang  sesuai. Berikutnya  Inference  engine  mendefinisikan  suatu pemetaan dari himpunan fuzzy input ke himpunan fuzzy output . Kemudian defuzzifier berperan dalam pemetaan himpunan  fuzzy  output  ke  dalam  nilai  numerik  yang konkrit.

## D. Evaluation
Tahapan  terakhir  evaluasi  tentang  bagaimana sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang  didalam memberikan solusi untuk menentukan tingkat keidealan produk tinta yang dijual pada CV. Inkline Teknikindo.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengambilan  keputusan  pada  penelitian  ini menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dengan menerapkan beberapa tahapan berikut:
A. Fuzzifikasi
Dalam  proses  fuzzifikasi,  data  akan  dibentuk sebagai  sebuah  aturan  ( rule )  serta  ditentukan  derajat keanggotaan dari setiap variabelnya berdasarkan kriteria produk tinta yang ideal. Penentuan rule pada proses ini dibentuk  berdasarkan  penentuan  dari  tiga  variabel berupa  harga,  limit,  dan  keidealan  produk.  Ketiga variabel  ini  memiliki  dua  kategori  yang  berbeda  yaitu, input  dan  output.  Penentuan  kategori  input  dan  output diputuskan  berdasarkan  data  yang  diperoleh.  Di penelitian ini, data yang diperoleh adalah nama produk, harga, serta limit barang yang selanjutnya akan menjadi variabel  input  dari  proses  fuzzifikasi.  Maka  dari  itu, variabel output dari penelitian ini adalah penentuan ideal
atau  tidak  idealnya  produk  berdasarkan  variabel  input dari data yang telah didapatkan.
Setelah  menentukan  variabel input dan output , pembentukan  rules  membutuhkan  himpunan  dari masing-masing  variabel  tersebut  yang  di  antaranya ditunjukkan oleh Tabel 1 yaitu fungsi input dan output .
Tabel 1. Fungsi I nput dan Output Fungsi Nama Variabel Anggota Himpunan Input Harga Murah Standar Mahal Limit Sedikit Sedang Banyak Output Barang Tidak Ideal Cukup Ideal Ideal Sumber : (Erizal, 2024)

## B. Pembentukan Rule
Berdasarkan  tabel  1  yaitu  fungsi  input  dan  output, maka  terbentuk  ketiga  variabel input dan output serta himpunan  dari  masing-masing  variabel.  Sehingga langkah  selanjutnya  merupakan  penentuan rules dari hasil  pembentukan  variabel  serta  himpunannya  (Hasan & Ariyansah, 2024). Tabel 2 menunjukkan aturan fuzzy yang terbentuk pada penelitian ini.

## Tabel 2. Fungsi Input dan Output
Rules Kondisi R1 IF Harga Murah AND Limit Banyak THEN Ideal R2 IF Harga Murah AND Limit Sedang THEN Cukup Ideal R3 IF Harga Murah AND Limit Sedikit THEN Tidak Ideal R4 IF Harga Standar AND Limit Banyak THEN Ideal R5 IF Harga Standar AND Limit Sedang THEN Cukup Ideal R6 IF Harga Standar AND Limit Sedikit THEN Tidak Ideal R7 IF Harga Mahal AND Limit Banyak THEN Ideal R8 IF Harga Mahal AND Limit Sedikit THEN Cukup Ideal R9 IF Harga Mahal AND Limit Sedikit THEN Tidak
Ideal
Sumber : (Erizal, 2024)
Setelah  aturan  fuzzy  terbentuk,  maka  proses selanjutnya  adalah  penentuan  derajat  keanggotan  dari ketiga  variabel  di  atas.  Penentuan  derajat  keanggotaan dilakukan  untuk  memutuskan  tingkat  keidealan  produk berdasarkan variabel input dan outpu t.
B.1 Variabel  Input  Harga: Variabel  input  harga memiliki  tiga  himpunan  yang  di  antaranya adalah  murah,  standar,  dan  mahal.  Gambar  3 memperlihatkan grafik dari fungsi keanggotaan pada variabel harga.
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 3. Grafik Fungsi Keanggotaan dari Variabel Harga Berdasarkan  Gambar  3  yang  merupakan  grafik fungsi,  persamaan  dari  himpunan fuzzy harga  dari masing-masing  kategori  dapat  difungsikan  sebagai berikut:
𝜇 𝑀𝑢𝑟𝑎ℎ [𝑥] { 0; 𝑥 ≥ 𝑏 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1; 𝑥 ≤ 𝑎
(1)
Notasi  (1)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  murah  pada variabel harga.
𝜇 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 [𝑥]
{ 0; 𝑥 ≤ 𝑏 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
1; 𝑥 ≤ 𝑎
(2)
Notasi  (2)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  standar  pada variabel harga.
𝜇 𝑀𝑎ℎ𝑎𝑙 [𝑥] { 0; 𝑥 ≥ 𝑏 𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
1; 𝑥 ≥ 𝑐
(3)
Notasi  (3)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  mahal  pada variabel harga.
B.2 Variabel Input Limit: Variabel input limit memiliki tiga  himpunan  yang  di  antaranya  adalah  sedikit, sedang,  dan  banyak.  Gambar  4  memperlihatkan grafik dari fungsi keanggotaan pada variabel limit.
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 4. Grafik Fungsi Keanggotaan dari Variabel Limit
Berdasarkan  Gambar  4  yang  merupakan  grafik fungsi,  persamaan  dari  himpunan fuzzy limit  dari masing-masing  kategori  dapat  difungsikan  sebagai berikut:
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [𝑥] { 0; 𝑥 ≥ 𝑏 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 1; 𝑥 ≤ 𝑎
(4)
Notasi  (4)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  sedikit  pada variabel limit.
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑥] { 0; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐
𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
1; 𝑥 = 𝑏
(5)
Notasi  (5)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  sedang  pada variabel limit.
𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [𝑥] { 0; 𝑥 ≥ 𝑏
𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
1; 𝑥 ≥ 𝑐
(6)
Notasi  (6)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  banyak  pada variabel limit.
B.3 Variabel  Input  Barang: Variabel  input  barang memiliki  tiga  himpunan  yang  di  antaranya  adalah tidak  ideal,  cukup  ideal,  dan  ideal.  Gambar  5 memperlihatkan  grafik  dari  fungsi  keanggotaan pada variabel barang.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.246
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber : (Erizal, 2024)
Gambar 5. Grafik Fungsi Keanggotaan dari Variabel Barang
Berdasarkan  Gambar  5  yang  merupakan  grafik fungsi,  persamaan  dari  himpunan fuzzy barang  dari masing-masing  kategori  dapat  difungsikan  sebagai berikut:
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 [𝑥]
{ 0; 𝑥 ≥ 𝑏
𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1; 𝑥 ≤ 𝑎
(7)
Notasi  (7)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  tidak  ideal pada variabel barang.
𝜇 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 [𝑥]
{ 0; 𝑥 ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ; 𝑎 < 𝑥 ≤ 𝑏
𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
(8)
Notasi  (8)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  cukup  ideal pada variabel barang.
𝜇 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 [𝑥] { 1; 𝑥 ≥ 𝑐
𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 0; 𝑥 ≤ 𝑏 (9)
Notasi  (9)  tersebut  diatas  digunakan  untuk menentukan  fungsi  keanggotaan  kategori  ideal  pada variabel barang.

## C. Inferensi Fuzzy
Tahap Inferensi Fuzzy merupakan pemrosesan input data yang berupa nilai fuzzy yang akan menentukan αi atau  α-predikat  dan  nilai  Z  dari  setiap  rules  dengan mengimplementasikan  pengaplikasian  operator  AND dan  fungsi  implikasi  MIN.  Dalam  proses  ini,  terdapat tiga  produk  yang  diuji  berdasarkan  variabel  input  dan variabel ouput.
C.1 Remanufacture Toner CZ192A: Berikut merupakan perhitungan  untuk  variabel  input  harga,  variabel input  limit,  serta  variabel  input  barang  untuk produk  remenufacture  toner  CZ192A (𝜇[𝑥 ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 ],
𝜇[𝑥 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 ]) = (𝜇[750.000], 𝜇[12.000] ) .
C.1.1 Variabel Input Harga: Variabel Harga terdiri dari 3 himpunan, yaitu : Murah, Standar, dan Mahal.
𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑢𝑟𝑎ℎ [750.000] = 0
𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 [750.000] = 𝑐 − 𝑥 𝑐 − 𝑏
= 1.000.000 − 750.000 1.000.000 − 500.000 = 250.000 500.000
= 0,5 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑎ℎ𝑎𝑙 [750.000] = 𝑐 − 𝑥 𝑐 − 𝑏
= 1.000.000 − 750.000 1.000.000 − 500.000 = 250.000 500.000 = 0,5
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  perhitungan untuk variabel input harga, maka dapat dilihat grafiknya seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 6.
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 6. Grafik Hasil Perhitungan untuk Fungsi Keanggotaan dari Variabel Harga
C.1.2 Variabel Input Limit: Variabel Limit terdiri dari 3 himpunan, yaitu : Sedikit, Sedang, dan Banyak.
𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [12.000] = 0
𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [12.000] =   1
𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [12.000] =   1
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  perhitungan untuk variabel input limit, maka dapat dilihat grafiknya seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 7.
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 7. Grafik Hasil Perhitungan untuk Fungsi Keanggotaan dari Variabel Limit
C.1.3 Variabel Barang: Variabel Barang terdiri dari 3 himpunan,  yaitu  :  Tidak  Ideal,  Cukup  Ideal  dan Ideal.
Hasil dari perhitungan untuk variabel input limit, maka  dapat  dilihat  grafiknya  seperti  yang ditunjukkan oleh Gambar 8.
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 8. Grafik Hasil Perhitungan untuk Fungsi Keanggotaan dari Variabel Barang Setelah  menetapkan  nilai  derajat  keanggotaan variabel input, langkah berikutnya adalah mencari nilai α-predikat  dan  nilai  z  pada  setiap  aturan  yang  telah dibentuk.
1. [R1] IF Harga Murah AND Limit Banyak THEN Ideal α 1 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑢𝑟𝑎ℎ [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [12.000]
= min (0 ; 1)
= 0 0  = 3−𝑧 3−2 z 1 = 3
2. [R2] IF Harga  Murah AND Limit  Sedang THEN Cukup Ideal α 2 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑢𝑟𝑎ℎ [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [12.000]
= min (0 ; 1) = 0
0  = 3−𝑧 3−2 z 2 = 2
3. [R3] IF Harga  Murah AND Limit  Sedikit THEN Tidak Ideal
α 3 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑢𝑟𝑎ℎ [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [12.000]
= min (0 ; 0) = 0 0  = 2−𝑧 2−1
z 3 = 2 4. [R4] IF Harga  Standar AND Limit  Banyak
THEN Ideal α 4 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [12.000] = min (0,5 ; 1) = 0,5
0,5  = 3−𝑧 3−2 z 4 = 2,5 5. [R5] IF Harga  Standar AND Limit  Sedang THEN Cukup Ideal α 5 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [12.000]
= min (0,5 ; 1) = 0,5 0,5  = 3−𝑧 3−2
z 5 = 2,5
6. [R6] IF Harga  Standar AND Limit  Sedikit THEN Tidak Ideal α 6 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [12.000]
= min (0,5 ; 0) = 0 0  = 2−𝑧 2−1
z 6 = 2
7. [R7] IF Harga  Mahal AND Limit  Banyak THEN Ideal α 7 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑎ℎ𝑎𝑙 [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [12.000] = min (0,5 ; 1) = 0,5
0,5  = 3−𝑧 3−2 z 7 = 2,5
8. [R8] IF Harga  Mahal AND Limit  Sedang THEN Cukup Ideal α 8 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑎ℎ𝑎𝑙 [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [12.000] = min (0,5 ; 1)
= 0,5
0,5  = 3−𝑧 3−2 z 8 = 2,5
9. [R9] IF Harga  Mahal AND Limit  Sedikit THEN Tidak Ideal α 9 = 𝜇𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑀𝑎ℎ𝑎𝑙 [750.000] ∩ 𝜇𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [12.000] = min (0.5 ; 0) = 0 0  = 2−𝑧 2−1 z 9 = 2

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.246
Sehingga  apabila  direpresentasikan  kedalam bentuk tabel, menjadi seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 3.

## D. Defuzzifikasi
Setelah proses inferensi selesai dan nilai z dari setiap rule  sudah  diketahui,  selanjutnya  adalah  proses Defuzzifikasi  untuk  menentukan  nilai  output  variabel. Adapun rumus yang digunakan adalah metode weighted average atau rata-rata terbobot :
Z = ( 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 ∗ 𝑍 1 ) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 2 ∗ 𝑍 2 ) + ⋯ . +(𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑛 ∗ 𝑍 𝑛 )
𝑍 1 + 𝑍 2 + ⋯ + 𝑍 𝑛
Berikut  merupakan  perbandingan  antara  proses defuzzifikasi  untuk  setiap  produk  remanufacture  toner antara perhitungan manual dengan perhitungan menggunakan MatLab
D.1 Hasil Perhitungan Manual untuk Remanufacture CZ192A: ∑𝑍 = (0∗3)+(0∗2)+(0∗2)+(0.5∗2.5)+(0.5∗2.5)+(0∗2)+(0.5∗2.5)+(0.5∗2.5)+(0∗2)
0+0+0+0.5+0.5+0+0.5+0.5+0
= 1.25+1.25+1.25+1.25 2 = 2.5
Sumber : (Erizal, 2024)
Gambar 9. Grafik Hasil Perhitungan Manual untuk
Remanufacture Toner CZ192A
Dikarenakan konsistensi nilai
derajat keanggotaan  antara  himpunan  Cukup  Ideal  dan himpunan Ideal, maka dapat disimpulkan bahwa output produk  Remanufacture  Toner  CZ192A  memiliki  dua nilai output yang signifikan yaitu Cukup Ideal dan Ideal seperti yang diperlihatkan oleh Gambar 9.
D.2 Hasil  Perhitungan  MatLab  untuk  Remanufacture
CA192A: Gambar  10  menunjukkan  output perhitungan MatLab untuk produk Remanufacture Toner CZ192A.
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 10. Visualisasi Perhitungan MatLab untuk Remanufacture Toner CZ192A
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 11. Grafik Hasil Perhitungan MatLab untuk Remanufacture Toner CZ192A Karena nilai derajat keanggotaan himpunan Ideal lebih besar dari pada nilai derajat keanggotaan himpunan Cukup Ideal, maka dapat disimpulkan bahwa nilai output produk Remanufacture Toner CZ192A hanya  memiliki 1  output  yaitu  Ideal  untuk  perhitungan  yang  dilakukan oleh aplikasi MATLAB.
D.3 Hasil  Perhitungan  Manual  untuk Remanufacture CE255A:
∑𝑍 = (0∗2)+(0.175∗1,175)+(0.175∗1.825)+(0∗2)+(0.5∗1.5)+(0.5∗1.5)+(0∗2)+(0∗1)+(0∗2) 0+0.175+0.175+0+0.5+0.5+0+0+0 = 0.205625+0.319375+0.75+0.75 1.35 = 1.5
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 12. Grafik Hasil Perhitungan Manual untuk
Produk Remanufacture Toner CE255A Dikarenakan konsistensi nilai derajat
keanggotaan antara himpunan Tidak Ideal dan himpunan
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Cukup  Ideal,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  output produk  Remanufacture  Toner  CE255A  memiliki  dua nilai output yang signifikan yaitu Tidak Ideal dan Cukup Ideal,  seperti  yang  diperlihatkan  oleh  grafik  pada Gambar 12.
D.4 Hasil  Perhitungan MatLab untuk Remanufacture
CE255A: Gambar  13  menunjukkan  output perhitungan MatLab untuk produk Remanufacture Toner CE255A.
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 13. Visualisasi Perhitungan MatLab untuk
Remanufacture Toner CE255A
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 14. Grafik Hasil Perhitungan MatLab untuk Remanufacture Toner CE255A Karena  nilai  derajat  keanggotaan  himpunan Tidak  Ideal  lebih  besar  dari  pada  nilai  derajat keanggotaan  himpunan  Cukup  Ideal,  maka  dapat disimpulkan bahwa nilai output produk  Remanufacture Toner  CE255A  hanya  memiliki  1  output  yaitu  Tidak Ideal  untuk  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  aplikasi MATLAB.
D.5 Hasil  Perhitungan  Manual  untuk  Remanufacture Q7516A:
∑𝑍 = ( 0∗2)+(0∗1)+(0∗2)+(0.8∗2.8)+(0∗1)+(0∗2)+(0.2∗2.2)+(0∗1)+(0∗2)
0+0+0+0.8+0+0+0.2+0+0
= 2.24+0.44
1 = 2.68
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 15. Grafik Hasil Perhitungan Manual untuk Produk Remanufacture Toner Q7516A Dikarenakan nilai derajat keanggotaan himpunan Ideal lebih besar daripada derajat keanggotaan himpunan Cukup  Ideal,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  output produk  Remanufacture  Toner  Q7516A  hanya  memiliki satu  output  saja  yaitu  Ideal,  seperti  yang  diperlihatkan oleh grafik pada Gambar 15.
D.6 Hasil  Perhitungan  MatLab  untuk Remanufacture Q7516A: Gambar  16  menunjukkan  output perhitungan MatLab untuk produk Remanufacture Toner Q7516A.
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 16. Visualisasi Perhitungan MatLab untuk Remanufacture Toner Q7516A
Sumber : (Erizal, 2024) Gambar 17. Grafik Hasil Perhitungan MatLab untuk Remanufacture Toner Q7516A

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.246
Karena nilai derajat keanggotaan himpunan Ideal lebih besar dari pada nilai derajat keanggotaan himpunan Cukup Ideal, maka dapat disimpulkan bahwa nilai output produk Remanufacture Toner Q7516A hanya memiliki 1 output  yaitu  Ideal  untuk  perhitungan  yang  dilakukan oleh aplikasi MATLAB.

## KESIMPULAN
Dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  produk  tinta  ideal  menggunakan  metode Tsukamoto  dibentuk  dengan  tiga  variabel  yaitu,  dua variabel input berupa Harga dan Limit serta satu variabel output  berupa  Keidealan.  Setiap  variabel  memiliki himpunannya  masing-masing,  pada  variabel  Harga, himpunannya  berupa  Mahal,  Standar,  dan  Murah. Selanjutnya,  pada  variabel  Limit,  memiliki  himpunan berupa  Sedikit,  Sedang,  dan  Banyak.  Pada  variabel output  yaitu  Keidealan  (Ideal),  himpunannya  adalah Tidak Ideal, Cukup Ideal, dan Ideal. Setelah penentuan variabel  serta  himpunannya,  dibentuklah  aturan-aturan yang menghasilkan 9 aturan fuzzy. Aturan tersebut yang nantinya menjadi acuan dalam mengolah data yang telah dibuat berdasarkan fungsi keanggotaannya. Perhitungan manual memberikan keputusan bahwa produk Remanufacture  Toner  CZ192A  merupakan  produk Cukup  Ideal  dan  Ideal,  produk  Remanufacture  Toner CE255A  merupakan  produk  Tidak  Ideal  dan  Cukup Ideal,  dan  produk  Remanufacture  Toner  Q7516A merupakan  produk  Ideal.  Sedangkan  Perhitungan MATLAB  memberikan  keputusan  bahwa  produk Remanufacture Toner CZ192A merupakan produk Ideal, produk  Remanufacture  Toner  CE255A  merupakan produk  Tidak  Ideal,  dan  produk  Remanufacture  Toner Q7516A merupakan produk Ideal.

## DAFTAR PUSTAKA
Afandi, I. R., Hanif, I. F., Hasan, F. N., Sinduningrum,
E.,  Halim,  Z.,  &  Pratiwi,  N.  (2022).  Analisis
Sentimen Opini Masyarakat Terkait Penyelenggaraan Sistem Elektronik Menggunakan Metode  Logistic  Regression. Jurnal  Linguistik Komputasional , 5 (2), 77–84.
https://doi.org/https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.1 03
Alamsyah,  D.  P.,  Ramdhani,  Y.,  &  Nurbeni,  R.  D. (2022).  Implementation  of  the  Fuzzy  Inference System  Tsukamoto  Method  in  the  Decision Support  System. ISESD:  2022  International Symposium on Electronics and Smart Devices , 01– 06.
https://doi.org/10.1109/ISESD56103.2022.99807
45
Assyam,  H.  D.  Al,  &  Hasan,  F.  N.  (2023).  Analisis Sentimen Twitter Terhadap Perpindahan Ibu Kota Negara Ke IKN Nusantara Menggunakan Orange Data  Mining. KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika Dan Komputer , 4 (1), 341–349. https://doi.org/https://doi.org/10.30865/klik.v4i1. 957
Aulia, D., & Zahra, A. (2024). Model Application Based on Fuzzy Logic Tsukamoto With Certainty Factor for Early Diagnosis on Corona Virus (COVID-19). JATIT:  Journal  of  Theoritical  and  Applied Information  Technology , 102 (5),  2059–2070. https://doi.org/http://www.jatit.org/volumes/Vol1 02No5/29Vol102No5.pdf
Candra,  D.  G.  A.,  Nuruzzaman,  M.  T.,  ’Uyun,  S., Sugiantoro, B., & Pratiwi, M. (2023). Analysis of Factors Affecting the Students’ Acceptance Level of E-Commerce Applications in Yogyakarta Using Modified UTAUT 2. IJID: International Journal on Informatics for Development , 12 (1), 326–337. https://doi.org/https://doi.org/10.14421/ijid.2023. 3990
Dewi, M. T., Zaaidatunni’mah, U., Hakim, M. F. Al, &
Jumanto,  J.  (2021).  Implementation  of  Fuzzy Tsukamoto in Employee Performance Assessment. JOSCEX: Journal of Soft Computing Exploration , 2 (2), 143–152. https://doi.org/https://doi.org/10.52465/joscex.v2i
2.52
Erizal,  F.  N.  H.  (2024). Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Menentukan Produk Ideal Pada
Remanufacture  Toner  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto .
Farhan,  D.,  &  Sulianta,  F.  (2023).  Implementation  of Fuzzy Tsukamoto Logic to Determine the Number of  Seeds  Koi  Fish  in  the  Sukamanah  Cianjur Farmer’s Group. JUTIF: Jurnal Teknik Informatika , 4 (1), 187–198. https://doi.org/https://doi.org/10.52436/1.jutif.202
3.4.1.477
Firman  Noor  Hasan,  I.  ketut  S.  (2022). Penerapan Business  Intelligence  &  Online  Analytical Processing  Untuk  Data-Data  Penelitian  Dan Luarannya Pada Perguruan Tinggi Menggunakan Pentaho .
Gloria, P., & Sediyono, E. (2022). Perancangan Sistem
Rekomendasi Pemberian Beasiswa dengan Metode  Fuzzy  Tsukamoto. ITA:  Journal  of Information  Technology  Ampera-Journal-ITA ,
3 (2), 124–147. https://doi.org/10.51519/journalita.volume3.isssu e2.year2022.page124-147
Hasan, F. N., & Ariyansah, R. (2024). Utilization of the FP-Growth  Algorithm  on  MSME  Transaction
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Data : Recommendations for Small Gifts from The Padang  Region. JTI:  Jurnal  Teknik  Informatika , 17 (1), 70–78. https://doi.org/https://doi.org/10.15408/jti.v17i1.3
7966
Hasan,  F.  N.,  Aziz,  A.  S.,  &  Nofendri,  Y.  (2023).
Utilization of Data Mining on MSMEs using FP- Growth  Algorithm  for  Menu  Recommendations. MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, Dan  Rekayasa  Komputer , 22 (2),  261–270. https://doi.org/10.30812/matrik.v22i2.2166
Ilham,  W.,  &  Fajri,  N.  (2020).  Penentuan  Jumlah Produksi  Tahu  dengan  Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  pada  UKM  Abadi  Berbasis Web. DigIT: Jurnal Ilmiah Digital of Information
Technology , 10 (1), 71–82.
https://doi.org/https://doi.org/10.51920/jd.v10i1.1 58
Nugraha, E., Wibawa, A. P., Hakim, M. L., Kholifah, U., Dini,  R.  H.,  &  Irwanto,  M.  R.  (2019). Implementation  of  fuzzy  tsukamoto  method  in decision  support  system  of  journal  acceptance. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1280 (2), 022031. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1280/2/022031
Nugroho,  R.  P.,  Setiawan,  B.  D.,  &  Furqon,  M.  T. (2019).  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto untuk  Menentukan  Harga  Sewa  Hotel  (Studi Kasus:  Gili  Amor  Boutique  Resort,  Dusun  Gili Trawangan,  Nusa  Tenggara  Barat). JPTIIK: Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer , 3 (3), 2581–2588. https://doi.org/https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4755
Pasaribu,  N.  S.,  Hardinata,  J.  T.,  &  Qurniawan,  H. (2021).  Application  of  The  Fuzzy  Tsukamoto Method  in  Determining  Household  Industry Products. JAIEA: Journal of Artificial Intelligence and  Engineering  Applications , 1 (1),  71–75. https://doi.org/https://doi.org/10.59934/jaiea.v1i1. 57
Pradana, F., Bachtiar, F. A., & Widasari, E. R. (2022). Fuzzy  Tsukamoto  Implementation  to  Detect Physiological Condition on IoT-Based e-Learning Users. IJIET: International Journal of Information and  Education  Technology , 12 (7),  663–667. https://doi.org/10.18178/ijiet.2022.12.7.1668 Purbasari, W., Natsir, F., Sulistyohati, A., Hasan, F. N., Fitria, Kamayani, M., Dawis, A. M., ’Ulya, N. K., &  Bani,  F.  C.  D.  (2024). Sistem  Basis  Data (W. Andriyani & N. R. Fera (eds.)). Tohar Media.
Putra, Y. W. S., Dawis,  A. M., Novi, Natsir, F., Fitria, Windhiyanti, A. A. S., Hasan, F. N., Somantri, & Maniah.  (2023). Pengantar  Aplikasi  Mobile (W. Andriyani  &  Erlangga  (eds.);  Pertama).  Haura
Utama. Rindengan, A. J., & Langi, Y. A. R. (2019). Sistem Fuzzy (First Edit). CV. Patra Media Grafindo.
Sani,  A.,  Samuel,  Suryadi,  D.,  Hasan,  F.  N.,  Wiranata, A. D., & Aisyah, S. (2023). Predicting the Success of  Garment  Sales  on  Transaction  Data  using  the Classification  Method  with  the  Naïve  Bayes Algorithm. ICCoSITE: 2023 International Conference  on  Computer  Science,  Information Technology and Engineering , 234–239.
https://doi.org/10.1109/ICCoSITE57641.2023.10 127693
Suartana,  G.,  Mesterjon,  M.,  &  Elfianty,  L.  (2023). Application of Recommendations for Selection of Outstanding  Students  at  Seluma  06  State  Senior High  School  Through  the  Fuzzy  Tsukamoto Approach. JMCS:  Jurnal  Media  Computer
Science , 2 (1), 23–30.
https://doi.org/https://doi.org/10.37676/jmcs.v2i1. 3345
Tarigan,  D.  P.,  Wantoro,  A.,  &  Setiawansyah.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit Mobil  Dengan  Fuzzy  Tsukamoto  (Studi  Kasus: PT. Clipan Finance). TELEFORTECH: Journal of Telematics and Information Technology , 1 (1), 21– 30.
https://doi.org/https://doi.org/10.33365/tft.v1i1.87 0
Wardoyo,  R.,  &  Yuniarti,  W.  D.  (2020).  Analysis  of Fuzzy Logic Modification for Student Assessment in  e-Learning. IJID:  International  Journal  on Informatics  for  Development , 9 (1),  29–36. https://doi.org/https://doi.org/10.14421/ijid.2020. 09105
Wijaya,  C.  F.,  Magdalena,  L.,  &  Ilyasa,  R.  (2021). Sistem  Prediksi  Kondisi  Kesehatan  Pasien Penderita Talasemia dengan Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto. JuTISI: Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 7 (3), 565–582. https://doi.org/https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i3 .3924
Yudatama,  U.,  Syamsiyah,  N.,  Irmawati,  Wiranata,  A. D., Imanda, R., Ma’sum, H., Murdiyanto, A. W., Yahya, Widyanto, R. A., Dewi, D. D., Mandowen, S. A., Hasan, F. N., Manurung, H. E., Koibur, M. E., Kmurawak, R. M., Azhar, N. C., Kharisma, I. L., Widiastuti, Y., Kamdan, & Puspowati, R. I. A. (2023). Memahami Teknologi Informasi: Prinsip, Pengembangan, dan Penerapan (H. H. Solihin, Z. Munawar,  &  S.  Siregar  (eds.);  1st  ed.).  Kaizen Media Publishing.