## FUZZY MAMDANI DAN FUZZY TSUKAMOTO UNTUK KESESUAIAN PREDIKSI PEMBERIAN KELAYAKAN PINJAMAN (STUDI KASUS : SENTRA GADAI)
Arifiyanto Hadinegoro 1)
1) InformatikaUniversitas AMIKOM Yogyakarta email : arifiyanto@amikom.ac.id 1) ,

## Abstraksi
Bisnis gadai  telah menjamur saat ini di Indonesia, mulai dari yang memiliki ijin dari OJK hingga yang masih mengurus ijin nya , ada sekitar 137 pengusaha dibidang  ini, mereka memberikan jasa berupa pemberian pinjaman berdasarkan jaminan yang di berikan, sehingga mereka yang dalam bisnis ini harus bisa menaksir barang jaminan agar  nantinya  nasabah  sesuai  mendapatkan  porsi  pinajamnnya  ,  dalam  penentuan  tersebut  masih  banyak mengandalkan keahlian mandiri tiap personal hingga bisa menyebabkan taksiran harga yang berbeda beda, dari sini teknologi bisa membantu dengan membuat sebuah system pendukung keputusan dengan metode Fuzzy , yang nantinya bisa di gunakan untk membantu memberikan saran terhadap kelayakan nasabah, metode fuzzy sendiri memiliki beberapa metode diantaranya metode mamdani dan tsukamoto, dua metode ini akan di gunakan pada studi  kasus  di  centra  gadai  jogja  dan  untuk  melihat  hasil  kelayakan  dan  kesesuaian  system  terhadap  taksiran kelayakan dari data transaksi nasabah sebelumnya
Kata Kunci : Fuzzy , metode tsukamoto,metode mamdani

## Abstract
Mortgage business has mushroomed at the moment in Indonesia, there are about 137 entrepreneurs in this field, they provide services in the form of loans based on guarantees provided, so that those in this business should be able  to  estimate  the  collateral  goods  so  that  later  customers  according  to  get  a  portion  of  the  loan,  in  the determination is still relying on a lot of independent expertise each personal to cause different price estimates , from here technology can help by creating a decision support system with fuzzy method, which later can be used to help provide advice on customer feasibility, fuzzy method itself has several methods including mamdani and tsukamoto methods, these two methods will be used in case studies in centra mortgage jogja and to see the results of feasibility and suitability of the system to the estimated feasibility of the previous customer transaction data Keywords : fuzzy , tsukamoto method, mamdani method

## 1. Pendahuluan
Bisnis  gadai  saat  ini  di  Indonesia  sudah  mulai menjamur  mulai  dari  yang  terdaftar  hingga  yang masih menguruh ijin dari otoritas pemerintah seperti OJK,  Secara  data,  bisnis  gadai  yang  di  ambil  dari perkumpulan  perusahaan  Gadai  Indonesia  ,  sampai saat ini terdapat 61 satu anggota yang telah memiliki izin dari regulator total anggota adalah 137 usaha  [1]
Menurut  peraturan  Otoritas  jasa  keuangan  (POJK) tahun  2016  pengertian  usaha  pergadaian  adalah segala  usaha  menyangkut  pemberian  pinjaman dengan  jaminan  barang  bergerak,  jasa  titipan,  jasa taksiran,  dan/atau  jasa  lainnya,  termasuk  yang diselenggarakan berdasarkan prinsip syariah," [2] jadi karyawan dalam  usaha  gadai  pasti harus  melakukan taksiran  harga  atas  jaminan  dan  jumlah  pinjaman yang diminta nasabah, hal tersbut memang memiliki aturan aturan yang di sesuaikan dengan kebijakan dari setiap pemilik usaha,
Di  Jogjakarta  sendiri  telah  banyak  usaha  dalam bidang tersebut salah satu nya adala sentra gadai, di perusahaan  ini  pemberian  pinjaman  Sentra  Gadai memiliki syarat yaitu besar pinjaman 50% dari harga jaminan.
Namun  jika  melebihi  dari  50%  maka  pihak  Sentra Gadai  memerlukan  kajian  ulang  untuk  memberikan pinjamannya.  Sentra  gadai  telah  memilki  aplikasi yang  di  kembangkan  oleh  [3]  dengan  menerapkan Metode fuzzy tsukamoto untuk membantu memberikan alternative perkiraan dalam menentukan layak atau tidak nya nasabah disetujui pinjamannya.
Seperti di ketahui metode fuzzy tidak hanya metode fuzzy  tsukamoto  ,  tadi  metode  fuzzy  Mamdani  dan metode  fuzzy  Sugeono,  penelitian  ini  akan memberikan  gambaran  dari  dua  metode  fuzzy tsukamoto dan mamdani untuk memberikan gambaran  dalam  memberikan  saran  pinjaman
berdasakan  dari  rule  yang  telah  di  tentukan,  dan melihat hasil dari metode keduanya , berdasarkan dari data  data  dari  sentra  gadai  sebelumnya,  tanpa menggunakan metode Fuzzy.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data dari penulis prediksi pemberian kelayakan pinjaman (studi  kasus  :  sentra  gadai)  penulis  hanya menggunakan satu metode fuzzy untuk memberikan alternative pinjamannya, dimana hasil dari penelitian nya  memberikan  hasil  70%  hasil  akurasi  dari  100% dan hasil recall 70%, dengan menggunakan rule base sebanyak 27 rule dan 20 data transaksi nasabah sentra gadai [3],
Metode  fuzzy  juga  banyak  di  gunakan  dalam memberikan  saran  untuk  hal  yang  harus  melakukan pemilihan pemilihan yang bersifat abu abu , di mana system hanya memberikan saran untuk admin dalam menentukan pilihan seperti yang di lakukan [yakin ] pada penilitiannya yang menggunakan metode fuzzy Mamdani  untuk  kelayakan  pemberian  bidikmisi kampus  stmik  amikom  Yogyakarta,  dengan  hasil kesesuai data diatas 80% , dengan jumlah data 30 dan rule base 27 rule base [4].
Beberapa  peniliti  bahakan  menggunakan  3  metode fuzzy sekaligus seperti yang di lakukan Ayuningtiyas pada tahun 2017, peneltian itu melakukan perbandingan antar metode Tsukamoto , sugeno dan mamdani, dengan studi kasus di kampus mereka , dari penelitian tersbut menghasilkan nilai bahwa mamdani mempunyai tingkat error lebih kecil sebesar 19.76 % di bandingkan dengan metode yang lain  [5]

## 2. Metode Penelitian
Data  dalam  penelitian  ini  di  ambil  dengan  beberap ametode, pertama
1. Studi pustaka Mencari  referensi  data  dari  penelitian sebelumnya, serta buku teks referensi.,
2. Obervasi,  data  yang  di  peroleh  dari  mitra didapat  langsung  dari  perusahaan  centra gandai Yogyakarta
3. Ekperimen , Adalah  proses  mencoba  langsung  aplikasi yang telah setting dengan metode fuzzy,

## 2. 1 Metode Fuzzy Tsukamoto
Dari  sisi  literasi  perbedaan  antara  metode  tersebut terletak pada rule nya yang berupa IF - Then ,Sebagai hasilnya,  output  hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan dengan tegas (crisp) berdasarkan αpredikat (fire  strength).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan menggunakan  rata-rata  terbobot  [6].  Blok  Diagram Tsukamoto bisa dilihat di gambar 1
Gambar  1 diagram blok system Infrensi Fuzzy tsukamoto
Proses defuzzyfikasi pada metode tsukamoto menggunakan model rata rata ,dengan rumus berikut,
𝑧 = ∑∝ 1 .𝑧 1 ∑∝ 1 … [6] ( 1 )

## 2. 2 Metode Fuzzy Mamdani
sering  dikenal  sebagai  metode  Max-Min,  yang diperkenalkan  olehebrahim  MAMDANI  di  tahun 1975.  Untuk  memperoleh  output,  diperlukan  4 tahapan [7].
a. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada  metode  mamdani,  baik  variable  input maupun variabel output dibagi menjadisatu atau lebih himpunan fuzzy.
b. Aplikasi fungsi implikasi
Pada  metode  mamdani,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah min.
c. Komposisi aturan
Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri  dari  beberapa  aturan  makainfrensi diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi  antar aturan.  Ada  3  metode  yangdigunakan  dalam melakukan  infrensi  sistem  fuzzy,  yaitu  :  max, additive, probabilistic OR (ptobot).
d. Penegasan ( defuzzy ).
Beberapa metode defuzzy pada komposisi aturan metode Mamdani.
a. Metode Centroid
Pada  metode  ini,  solusi  crips  diperoleh dengan  cara  mengambil  titik  pusat  (z*) daerah
fuzzy. Secara umum dirumuskan :
𝑧 = ∑ 𝑧𝑗𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 𝑗=1 ∑ 𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 𝑗=1 (2 )
b. Metode Bisektor c. Metode Min of Maximum (MOM) d. Metode Smallest of Maximum (SOM) e. Metode Largest of Maximum (LOM)

## 2. 3 Alur penelitian
Dalam penelitian ini juga di rancang scenario untuk untuk  mendapatkan  hasil  yang  di  inginkan  ,  alur penelitian ini bisa di lihat pada gambar bagan
Gambar  2 alur peneltian

## 2. 4 Data penelitian
Data yang di gunakan dalam penelitian ini merupakan data  transaksi yang  telah  di  setujui pinjamannya   di Centra Gadai , bisa di lihat pada tabel di bawah
T ABEL 1 D ATA PINJAMAN CENTRA GADAI JOGJA Da t a Nama Lama Pinjam Harga Jaminan (Rp.) Kondisi 1 Muhammad F. 29 Hari 8.200.000 90 2 Julian Kaihatu 11 Hari 4.100.000 70 3 Anindhita S.W. 30 Hari 3.870.000 90 4 Abdul Kabir 14 Hari 3.900.000 80 5 Mohammad S. 28 Hari 4.250.000 80 6 Arief Budiman 14 Hari 9.585.000 65 7 Putri Hidayati 4 Hari 4.800.000 90 8 Aldi Wuisan 14 Hari 4.990.000 60 9 Jihan Ruidiana 14 Hari 8.499.000 75 10 Christoforus 14 Hari 4.800.000 90 11 Arief Budiman 28 Hari 7.850.000 65 12 Herfin Herprianto 14 Hari 6.200.000 90 13 Muhammad Z. 7 Hari 12.000.000 50 14 Ridzky Karina 14 Hari 3.850.000 65 15 Astarina W. Adi 28 Hari 5.500.000 70 16 Arfat Sujatmiko 14 Hari 3.800.000 90 17 Ayu Ryan C.S. 6 Hari 3.700.000 90 18 Deddy Santoso 14 Hari 3.750.000 90 19 Edi Musjita 14 Hari 4.300.000 75 20 Riki Dwi Arianto 29 Hari 6.500.000 90

## 2. 5 Konfigurasi sistem
Dalam proses ini peneliti melakukan pemasukan rule data pada kedua Metode fuzzy dan mamdani, Fungsi ke anggotaan
Variable Himpunan lama pinjaman .
𝜇𝑃𝐸𝑁𝐷𝐸𝐾[𝑋] = { 1; 𝑥  ≤ 1 (15−𝑥 ) (15−1) ; 1  ≤ 𝑥  ≤ 15 0; 𝑥  ≥ 15 (3 )
𝜇𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺[𝑥] =
{ 0; 𝑥  ≤ 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 30 (𝑥−1)
(15−1) ; 1  < 𝑥 < 15 1, 𝑥 = 15
(30−𝑥)
(30−15) ; 15 < 𝑥 < 30
(4 ) 𝜇𝑃𝐴𝑁𝐽𝐴𝑁𝐺[𝑥] = { (𝑥−15)
(30−15) ; 15  ≤ 𝑥  ≤ 15 1; 𝑥  ≥ 30
(5 )

## Variable harga jaminan
𝜇𝐾𝐸𝐶𝐼𝐿[𝑥] =
{ 1; 𝑥  ≤ 3500000
(11000000−𝑥 ) (11000000−3500000) ; 3500000  ≤ 𝑥  ≤ 11000000 0;  𝑥  ≥ 11000000 ... (6 )
𝜇𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺[𝑥] =
{
0; 𝑥  ≤ 3500000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 11000000
(𝑥−3500000)
(11000000−3500000) ; 3500000  < 𝑥 < 24000000
1, 𝑥 = 11000000 (24000000−𝑥)
(24000000−11000000) ; 11000000 < 𝑥 < 24000000
…(7)
𝜇𝐵𝐸𝑆𝐴𝑅[𝑥] =
{ (𝑥−11000000)
(24000000−11000000) ; 11000000  ≤ 𝑥  ≤ 24000000
1; 𝑥  ≥ 24000000
…(8 )

## Variable kondisi
𝜇𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺[𝑋] = {
1; 𝑥  ≤ 10
(45−𝑥 )
(45−10) ; 1  ≤ 𝑥  ≤ 45
0; 𝑥  ≥ 45 (9 )
𝜇𝐶𝑈𝐾𝑈𝑃[𝑥] =
{ 0; 𝑥  ≤ 10 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 90 (𝑥−10)
(45−10) ; 10  < 𝑥 < 45 1, 𝑥 = 45 (90−𝑥) (90−45) ; 45 < 𝑥 < 90 ( 10 ) 𝜇𝐵𝐴𝐺𝑈𝑆[𝑥] = { (𝑥−45)
(90−45) ; 45  ≤ 𝑥  ≤ 90
1; 𝑥  ≥ 90 (11 )
start pengumpulan data konfigurasi system proses kelayakan dengan metode fuzzy tsukamoto proses kelayakan dengan metode fuzzy tsukamoto membandingkan hasil dari metode tsukamoto dengan mamdani dokumentasi end

## Variable kelayakan
𝜇𝐾𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘𝑎𝑛𝑇𝐼𝐷𝐴𝐾 𝐿𝐴𝑌𝐴𝐾[𝑋] =
{ 1; 𝑧  ≤ 10 (90−𝑧 ) (90−10) ; 1  ≤ 𝑧  ≤ 90 …(12 )
𝜇𝐾𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘𝑎𝑛𝐿𝐴𝑌𝐴𝐾[𝑥] = { (90−𝑧) (90−10) ; 10 ≤ 𝑍  ≤ 90
1; 90  ≤ 𝑍 …(13 )

## 2. 6 Tabel Fuzzy Rule
Rule merupakan aturan yang di tetapkan untuk setiap kondisi  yang  di  inginkan  ,  untuk  penelitian  ini  rule terlihat pada tabel 2.

## T ABEL 2 RULE FUZZY
Rule Aturan Fuzzy R1 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan
KECIL  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan
TIDAK LAYAK R2 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R3 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R4 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R5 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R6 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R7 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R8 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R9 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R10 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan SEDANG AND Kondisi KURANG THEN Kelayakan LAYAK R11 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R12 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R13 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG AND Kondisi KURANG THEN Kelayakan TIDAK LAYAK R14 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R15 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R16 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG AND Kondisi KURANG THEN Kelayakan TIDAK LAYAK
Rule Aturan Fuzzy R17 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R18 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R19 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan LAYAK R20 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R21 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R22 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan LAYAK R23 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R24 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R25 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R26 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R27 IF  Lama  Pinjaman  PANJANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan
LAYAK

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  pengujian  di  dapat  hasil  sebagai berikut terlihat pada tabel 2, untuk hasil dari  fuzzy mamdani bisa di lihat pada tabel 3.

## T ABEL 3 TABEL HASIL SISTEM T SUKAMOTO
data Hasil Uji Kelayakan Kesesuaian Manual Sistem 1 48,18 Layak Layak Sesuai 2 49,75 Layak Layak Sesuai 3 82,49 Layak Tidak layak Tidak sesuai 4 57,09 Layak Tidak layak Tidak sesuai 5 45,03 Layak Layak Sesuai 6 46,14 Layak Layak Sesuai 7 26,29 Layak Layak Sesuai 8 46,94 Layak Layak Sesuai 9 47,71 Layak Layak Sesuai 10 64,93 Layak Tidak layak Tidak sesuai 11 41,35 Layak Layak Sesuai 12 52,74 Layak Tidak layak Tidak sesuai 13 46,19 Layak Layak Sesuai 14 48,96 Layak Layak Sesuai 15 37,85 Layak Layak Sesuai 16 79,02 Layak Tidak layak Tidak sesuai 17 37,23 Layak Layak Sesuai 18 79,8 Layak Tidak layak Tidak sesuai 19 48,48 Layak Layak Sesuai 20 47,33 Layak Layak Sesuai Page | 21
T ABEL 4 TABEL HASIL SISTEM MAMDANI No Hasil Uji Kelayakan Kesesuaian Manual Sistem 1 49.6 Layak Layak Sesuai 2 54.9 Layak Layak Sesuai 3 62.8 Layak Layak Sesuai 4 61.4 Layak Layak Sesuai 5 61.4 Layak Layak Sesuai 6 58.7 Layak Layak Sesuai 7 39.3 Layak Tidak layak   Tidak sesuai 8 60.2 Layak Layak Sesuai 9 60.2 Layak Layak Sesuai 10 61.8 Layak Layak Sesuai 11 51.8 Layak Layak Sesuai 12 59.9 Layak Layak Sesuai 13 59.8 Layak Layak Sesuai 14 58.7 Layak Layak Sesuai 15 55.8 Layak Layak Sesuai 16 62.2 Layak Layak Sesuai 17 43.6 Layak Tidak layak   Tidak sesuai 18 62.2 Layak Layak Sesuai 19 60.2 Layak Layak Sesuai 20 53.6 Layak Layak Sesuai
Dari  di  atas  bisa  dilihat  bahwa  kesesuaian  untuk setiap  metode  memilki  perbedaan  dari  nilai kesesuaiannya hasilbisa di lihat pada gambar 3  dan gambar untuk hasil dari metode fuzzy mamdani.
Gambar  3 diagram Kesesuaian metode fuzzy tsukamoto Gambar  4 diagram Kesesuaian metode fuzzy mamdani

## 4. Kesimpulan
Dari hasil di atas dapat di simpulkan bahwa metode pada  fuzzy  yaitu  fuzzy  tsukamoto  ,  dan  mamdani memiliki perbedaan dalam memberikan saran dalam masalah  kelayakan  yang  di  hasilkan,  metode mamdani memilki kesesuaian yang cukup tinggi 90% di banding tsukamoto yang hanya 70%
penelitian  ini  tidak bisa menjadi kesimpulan  mutlak mana yang lebih baik dari metode yang di gunakan , karena  setiap  metode  memiliki  cirikhas  masing masing  dan  akan  sesuai  dengan  kondisi  kasus tertentu,

## Daftar Pustaka
[1] Perkumpulan  Perusahaan  Gadai  Indonesia  , "perkumpulan-perusahaan-gadai.com,"
Perkumpulan Perusahaan Gadai Indonesia , 2 04
2019. [Online]. Available: https://perkumpulan- perusahaan-gadai.com/anggota/. [Accessed 5 01 2020]. [2]  Otoritas Jasa Keuangan ,
"https://www.ojk.go.id/," 01 01 2017. [Online].
Available:
https://www.ojk.go.id/id/regulasi/otoritas-jasa- keuangan/peraturan-
ojk/Documents/Pages/POJK-usaha-pergadaian-
/POJK-Usaha-Pergadaian.pdf.  [Accessed  04  01 2020].
[3]  N. Ajeng,
"PREDIKSI PEMBERIAN KELAYAKAN PINJAMAN DENGAN
METODE  FUZZY  TSUKAMOTO  (STUDI KASUS  :  SENTRA  GADAI,"  Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, 2020.
[4]  A.  yaqin,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan Pemberian Bidikmisi Dengan Fuzzy Logic (Studi Kasus STMIK AMIKOM Yogyakarta)," Cogito  Smart  Journal, vol.  2,  p. 69, 2016.
[5]  l.  p.  Ayuningtias,  M.  Irfan  and  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, p. 9, 2017. [6]  S.  N.  Marsono,  "PENERAPAN  METODE TSUKAMOTO DALAM PEMBERIAN
KREDIT SEPEDA MOTOR BEKAS PADA PT TRIJAYA  MOTOR," SAINTIKOM  , vol.  16, 2017.
[7]  S. Kusumadewi, Artificial Intelegent, yogyakarta : Graha Ilmu, 2003. 70% 30% TSUKAMOTO sesuai tidak sesuai 90% 10% mamdani sesuai tidak sesuai