Perbandingan Fuzzy Sugeno dan Fuzzy Mamdani Pada Analisis Minat Masyarakat Terhadap Produk Air Minum Dalam Kemasan Lokal dan Nasional di Madura
Siti Anisah 1 , Tony Yulianto 2 , Faisol 3
1 Universitas Islam Madura Pamekasan, anisahsiti928@gmail.com 2 Universitas Islam Madura Pamekasan, toniyulianto65@gmail.com
3 Universitas Islam Madura Pamekasan, faisol.munif@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2021.6.1.29-37

## ABSTRACT
Bottled drinking water (AMDK) is water that has been processed, without other foodstuffs and food additives, packaged and safe to drink. The Fuzzy inference system used on this study was using the  Fuzzy  Zero  order  Sugeno,  the  Fuzzy  Mamdani  method  of  the  Centroid  and  the  Fuzzy  Mamdani bisector methods. The results of comparative methods used in this research are based on the local and national  bottled  drinking  water  (AMDK).  At  a  local  AMDK,  the  Fuzzy  Sugeno  has  a  value  of  MSE 978.4227  and  a  value  of  MAPE  0.4227,  the  Fuzzy  Mamdani  Centroid  method  has  a  value  of  MSE 853.7536 and a value of MAPE 0.4034, then the Fuzzy Mamdani method Bisektor has a value of MSE 754.7945  and  MAPE  0.4320.  At  the  Fuzzy  National  AMDK  Sugeno  has  a  value  MSE  987.7291  and MAPE 0.4120 value, the Fuzzy Mamdani Centroid method has a value of MSE 861.2389 and a MAPE value of 0.3960, then the Fuzzy Mamdani method of Bisktor has the value of MSE 754.7945 and MAPE 0.4320. Based on the MSE and MAPE values above, the fuzzy Mamdani Centroid method is the best method because of the least MSE and MAPE values.
Keywords: AMDK, interest analysis, Fuzzy logic, Fuzzy Sugeno, Fuzzy Mamdani.

## ABSTRAK
Air Minum Dalam Kemasan (AMDK) adalah air yang telah diproses, tanpa bahan pangan lainnya dan bahan tambahan pangan, dikemas serta aman untuk diminum. Sistem inferensi Fuzzy yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan Fuzzy Sugeno orde nol, Fuzzy Mamdani metode Centroid dan Fuzzy  Mamdani  metode  Bisektor.  Hasil  perbandingan  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berdasarkan  pada  air  minum  dalam  kemasan  (AMDK)  lokal  dan  nasional.  Pada  AMDK  lokal,  Fuzzy Sugeno  mempunyai  nilai  MSE  978,4227  dan  nilai  MAPE  0,4227,  Fuzzy  Mamdani  metode  Centroid mempunyai  nilai MSE 853,7536 dan  nilai MAPE 0,4034, kemudian Fuzzy  Mamdani metode  Bisektor mempunyai nilai MSE 754,7945 dan MAPE 0,4320. Pada AMDK nasional Fuzzy Sugeno mempunyai nilai MSE 987,7291 dan nilai MAPE 0,4120, Fuzzy Mamdani metode Centroid mempunyai nilai MSE 861,2389  dan  nilai  MAPE  0,3960,  kemudian  Fuzzy  Mamdani  metode  Bisktor  mempunyai  nilai  MSE 754,7945 dan MAPE 0,4320. Berdasarkan nilai MSE dan MAPE diatas, fuzzy Mamdani metode Centroid merupakan metode yang terbaik karena nilai MSE dan MAPE paling kecil.
Kata kunci: AMDK, Analisis minat, Logika Fuzzy, Fuzzy Sugeno, Fuzzy Mamdani.

## 1. PENDAHULUAN
Air merupakan salah satu unsur penting di bumi,  karena  air  adalah  unsur  yang  sangat dibutuhkan  oleh  semua  makhluk  hidup  untuk kehidupan  mereka,  dengan  begitu  bisa dikatakan  bahwa  air  adalah  sumber kehidupan sebagai tanda kehidupan.
Air  minum  dalam  kemasan  atau  bisa disebut  dengan  AMDK  adalah  air  yang  diolah dengan menggunakan teknologi tertentu, kemudian  dikemas  dalam  beberapa  ukuran. Adapun  ukuran  air  minum  dalam  kemasan antara  lain:  Botol  330ml,  botol  600ml,  botol 1500ml, gelas 240ml, galon 19L maupun ukuran kemasan  lainnya.  AMDK  (Air  Minum  Dalam Kemasan)  merupakan  air  minum  yang  siap  di konsumsi secara langsung tanpa harus melalui proses  pemanasan  terlebih  dahulu. Praktis, merupakan  alasan  manusia  memilih  AMDK  ini. Namun pada dasarnya, tidak semua air minum dalam  kemasan  layak  untuk  dikonsumsi. Bukannya menyegarkan, namun banyak produk air  minum  yang  memberikan  efek  negatif  bagi kesehatan.  Botol  kemasan  dari  air  minum  juga memberikan dampak tersendiri terhadap lingkungan.  Air  minum  dalam  kemasan  salah satunya produk yang dihasilkan dari perusahaan air  minum  sedangkan  air  minum  isi  ulang menjadi produk yang dihasilkan dari pengusaha air minum perorangan.
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam suatu ruang output . Zadeh berpendapat bahwa logika benar dan salah dari logika Boolean tidak dapat mengatasi masalah  gradasi  yang berada pada  dunia  nyata.  Untuk  mengatasi  masalah gradasi  yang  tidak  terhingga  tersebut,  Zadeh mengembangkan  sebuah  himpunan fuzzy (Yulianto & Amalia, 2017).
Metode  sugeno  merupakan  salah  satu metode  dalam  logika fuzzy .  Metode  ini diperkenalkan  oleh  Takagi-Sugeno  Kang  pada tahun 1985. Sistem fuzzy Sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki oleh sistem fuzzy murni untuk menambah suatu perhitungan matematika sederhana sebagai bagian THEN . Menurut Kusumadewi dkk (2013)
menyatakan  bahwa  logika fuzzy pertama  kali diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  A  dari  Barkelay pada tahun 1965. 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  atau  membership  fuction menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut (Zainuddin, 2018).
Maka  dari  itu  dalam  penelitian  ini  diangkat judul  Perbandingan  Fuzzy  Sugeno  dan  Fuzzy Mamdani  Pada  Analisis  Minat  Masyarakat Terhadap  Produk  Air  Minum  Dalam  Kemasan Lokal dan Nasional di Madura, sehingga dengan judul ini diharapkan bisa mengetahui pengoptimalan Penjualan AMDK di Madura.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengertian Air Minum Dalam Kemasan Air  minum  dalam  kemasan  adalah  air baku  yang  diproses,  dikemas,  dan  aman diminum  mencakup  air  mineral  dan  air demineral.  Air minum dalam kemasan diproses dalam  beberapa  tahap  baik  menggunakan proses  pemurnian  air  ( reverse  osmosis /tanpa mineral) maupun proses biasa Water treatment processing (Mineral),  dimana  sumber  air  yang digunakan  untuk  air  kemasan  mineral  berasal dari  mata  air  pengunungan,  untuk  air  minum dalam    kemasan  Non  mineral  biasanya  dapat juga  digunakan  dengan  sumber  mata  air tanah/mata  air  pengunungan.  Air  pegunungan merupakan sumber mata  air yang terbaik untuk air minum, karena selain letak sumbernya yang jauh  di  bawah  permukaan  tanah,  berlokasi  di atas ketinggian pegunungan yang masih terjaga kealamiannya. Selama pengaliran air tersebut di dalam  tanah, dalam  kurun waktu harian sampai dengan  jutaan  tahun,  maka  terjadilah  proses- proses  fisika  dan  kimia.  Proses  hidrogeokimia tersebut  sangatlah  dipengaruhi  oleh  faktor komposisi  mineral  penyusun  akuifer  (lapisan batuan  pembawa  air),  proses  dan  pola pergerakan  air  tanah  serta  waktu  tinggal  air tanah  yang  berada  di  dalam  akuifer  tersebut (Deril & Novirina, 2014).

## Jenis-jenis Air Minum Dalam Kemasan
Terdapat banyak air minum dalam kemasan (AMDK) yang beredar di Indonesia diantaranya adalah (Florence, 2015) a.  Air mineral Air mineral adalah air minum yang mengandung  mineral  dalam  jumlah  tertentu tanpa penambahan mineral apapun.
b.  Air demineral
Air  demineral  adalah  air  minum  dalam kemasan yang  diperoleh  melalui  proses pemurnian  secara  distilasi,  deionisasi, reverse, osmosis . c.  Air mineral alami
Air  mineral  alami  adalah  air  minum  yang diperoleh  langsung  dari  sumber  air  alami  atau dibor  dari  sumur  dalam  dengan  proses terkendali  yang  menghindari  pencemaran  atau pengaruh  luar  atas  sifat  kimia,  fisika,  dan mikrobiologi air mineral alami.
d.  Air minum embun
Air  minum  embun  yaitu  air  yang  diperoleh dari  proses  pengembunan  uap  air  dari  udara lembab menjadi tetesan air embun  yang diolah menjadi air minum embun yang dikemas.

## 2.2. Deskripsi Produk
Air  minum  dalam  kemasan  (AMDK) selama  ini  seringkali  disalah  tafsirkan  oleh masyarakat sebagai air mineral,  padahal  istilah ini kurang tepat digunakan. Jika dilihat dari komposisi kandungan  mineralnya  ternyata  AMDK  tidak berbeda dengan air minum biasa. Sebab AMDK yang  sekarang  tidak  dilakukan  penambahan mineral oleh produsen atau sumber mata airnya tidak mengandung kadar mineral yang memadai untuk  dijadikan  sebagai  komoditi  air  mineral (Margolang,  2009).  Beberapa  produk  AMDK yang  ada  di  Indonesia,    seperti    produk  lokal diantaranya  LABINI  yang  diproduksi  oleh Koppontren  AUBA  Pamekasan,  AMT  yang diproduksi  oleh    CV.  Laatansa  Al- Mujtama’  , adapun  Produk-produk  nasional  AMDK  yang dikenal diantaranya AQUA  yang diproduksi oleh PT Tirta Investana, VIT  yang diproduksi oleh PT Buana  Tirta  dan  lain  sebagainya  Produk  yang berasal  dari  sumber  mata  air  yang  terpilih dengan segala kemurnian dan manfaat kandungan  mineral  yang  terpilih  dan  dikemas dengan proses higienis menggunakan teknologi yang canggih sehingga kualitasnya terjamin.
2.3. Pengertian Logika Fuzzy
Teori himpunan logika fuzzy dikembangkan  oleh  Professor  Lofti  A.  Zadeh pada tahun 1965. Ia berpendapat bahwa logika benar dan salah dari logika boolean lkonvensional  tidak  dapat  mengatasi  masalah gradasi  yang  berada  pada  dunia  nyata.  Untuk mengatasi masalah gradasi yang tidak terhingga tersebut,  Zadeh  mengembangkan  sebuah himpunan fuzzy .  Tidak  seperti  logika  boolean, logika fuzzy mempunyai nilai yang berkelanjutan. Fuzzy dinyatakan  dalam  derajat dari  suatu  keanggotaan  dan  derajat  dari kebenaran.  Oleh  sebab  itu  sesuatu  dapat dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian  salah pada  waktu  yang  sama.  Berdasarkan  hal tersebut  diatas  Logika fuzzy dapat  digunakan untuk  memodelkan  suatu  permasalahan  yang matematis,  dimana  konsep  matematis  yang mendasari  penalaran fuzzy sangat  sederhana dan mudah dimengerti (Meimaharani & Listyorini, 2014).
Himpunan Fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik  sedemikian  hingga  fungsi  tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai  keanggotaannya  menunjukkan  bahwa
suatu item dalam  semesta  pembicaraan  tidak hanya  berada  pada  0  atau  1,  namun  juga  nilai yang terletak diantaranya. Dengan kata lain, nilai kebenaran  suatu item tidak  hanya  benar  atau salah.  Nilai  0  menunjukkan  salah,  nilai  1 menunjukkan  benar,  dan  masih  ada  nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah (Yulianto & Amalia, 2017).

## 2.4. Metode Sugeno
Fuzzy Sugeno  salah  satu  metode inferensi fuzzy yang pertama kali diperkenalkan oleh  Michio  Sugeno  pada  tahun  1985. Fuzzy sugeno menggunakan fungsi keanggotaan yang lebih  sederhana  dibandingkan  dengan fuzzy Mamdani,  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan pada fuzzy sugeno  adalah Singleton, yaitu fungsi  keanggotaan  yang  memiliki  derajat keanggotaan  1  pada  suatu  nilai crips tunggal dan 0 pada semua nilai crips yang lain. Selain itu fuzzy Sugeno  dan fuzzy mamdani  memiliki perbedaan  pada  konsekuensi  rule (output). Secara  umum fuzzy Sugeno  mempunyai  dua model penalaran yaitu (Imrona, 2015):
a. Model fuzzy sugeno Orde Nol, yaitu:
𝐼𝐹 (𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 1 ) ° (𝑥 2 𝑖𝑠 𝐴 2 ) ° (𝑥 𝑧 𝑖𝑠 𝐴 𝑧 ) 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑧 = 𝐵 b. Model Fuzzy Sugeno Orde Satu, yaitu: 𝐼𝐹 (𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 1 ) ° .. (𝑥 𝑛 𝑖𝑠 𝐴 𝑛 ) 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑧 = 𝑝 1 ∗ 𝑥 1 + ⋯ +   𝑝 𝑛 ∗ 𝑥 𝑛 + 𝑞
Tahapan-tahapan  yang  digunakan  dalam fuzzy sugeno dalam inferensinya yaitu (Imrona, 2015):
a. Fuzzyfikasi ,  yaitu  proses  memetakan  nilai crips ( numerik ) ke dalam himpunan fuzzy dan menentukan keanggotaannya.
b.  Pembentukan  basis  pengetahuan  f uzz y (Rule dalam IF….THEN ). c.  Mesin infernsi pada fuzzy sugeno menggunakan fungsi implikasi MIN.
d. Defuzzyfikasi menggunakan  metode  rata- rata (average) 2.5. Fuzzy Mamdani
Berdasarkan  Hariyanto  dkk  (2015).  Metode Mamdani  sering  juga  dikenal  dengan  nama Metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975 (Zainuddin, 2018). Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:
a.  Pembentukan himpunan fuzzy Pada  Proses  fuzzifikasi  langkah  yang pertama adalah menentukan variabel fuzzy dan himpunan fuzzynya. Kemudian tantukan derajat kesepadanan  (degree  of  match)  antara  data masukan fuzzy dengan  himpunan fuzzy yang telah  di  definisikan  untuk  setiap  variabel masukan system dari setiap aturan fuzzy . Pada metode  Mamdani,  baik  variable  input  maupun
variable  output  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih himpunan fuzzy.
b.  Aplikasi  fungsi  implikasi  pada  metode Mamdani
Fungsi  implikasi  yang  digunakan  adalah min. Lakukan implikasi fuzzy berdasar pada kuat penyulutan dan himpunan fuzzy terdefinisi untuk setiap  variable  keluaran  di  dalam  bagian konsekuensi  dari  setiap  aturan.  Hasil  implikasi fuzzy dari setiap aturan ini kemudian digabungkan  untuk  menghasilkan  keluaran infrensi fuzzy . c. Komposisi aturan.
Tidak  seperti  penalaran  monoton  apabila system  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka infrensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi antar  aturan.  Ada  3  metode  yang  digunakan dalam  melakukan  infrensi  sistem fuzzy ,  yaitu: max, additive, dan probabilistic OR.
d. Penegasan (Defuzzy)
Input  dari  proses  deffuzzyfikasi  adalah suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan fuzzy ,  sedangkan output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. 2.6 . Algoritma Fuzzy Mamdani Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan dalam  penerapan  metode  fuzzy  mamdani sebagai berikut:
1.  Pembentukan himpunan fuzzy Di  dalam  metode  mamdani,  baik  variabel input  maupun  variabel  output  dibagi  menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy 2.  Aplikasi fungsi implikasi Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan  adalah  Min.  Secara  umum  dapat dituliskan:
𝜇 𝐴∩𝐵 = min([𝐴], (𝜇 𝐵 [𝑋], )) 3.  Komposisi aturan Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi antar  aturan.  Ada  3  metode  yang  digunakan dalam  melakukan  inferensi  sistem fuzzy ,  yaitu max, additive dan probabilistic OR (probor). a.  Metode Max (Maximum) Metode Max (Maximum) mengambil solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil  nilai  maksimum  aturan,  kemudian menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah fuzzy ,  dan  mengaplikasikannya  ke output dengan menggunakan operator OR (union). Jika semua  proposisi  telah  dievaluasi,  maka output akan  berisi  suatu  himpunan fuzzy yang merefleksikan  kontribusi  dari  tiap-tiap  proporsi. Secara umum dapat dituliskan:
𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] = max (𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ], 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ])
Dengan : 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] = nilai  keanggotaan  solusi  sampai aturan ke −𝑖 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ] = nilai  keanggotaan  konsekuensi sampai aturan ke −𝑖 b.  Metode Additive (Sum) Metode Additive  (Sum) mengambil  solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan hounded-sum terhadap  semua output daerah fuzzy . Secara umum dituliskan: 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] = min(1, 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] + 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ])
Dengan: 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] = nilai  keanggotaan  solusi  sampai turunan ke −𝑖 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ] = nilai keanggotaan konsekuensi sampai aturan ke −𝑖 c.  Metode Probabilistik OR (probor) Metode Probabilistik OR (probor) mengambil solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara melakukan product terhadap  semua  output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan: 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] = (𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] + 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ]) − 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] = (1, 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] ∗ 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ])
Dengan: 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] = nilai  keanggotaan  solusi  sampai turunan ke −𝑖 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ] = nilai keanggotaan konsekuensi sampai aturan ke −𝑖
d.  Penegasan (deffuzzyfikasi)
Input dari  proses deffuzyfikasi adalah  suatu himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi aturan-aturan fuzzy ,  sedangkan output yang dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan  suatu  himpunan fuzzy dalam  range tertentu,  maka  harus  dapat  diambil  suatu  nilai crsip tertentu sebagai output.
Ada  beberapa  metode  deffuzzyfikasi  pada komposisi  aturan  Mamdani.  Namun  dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode centroid diskrit dan metode bisektor antara lain: a.  Metode centroid (Composite Moment).
Pada metode centroid solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy . Secara umum dapat dituliskan:
𝑧 ∗ = ∫𝑧 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 ∫𝑧 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 → untuk semesta kontinu
𝑧 ∗ = ∑ 𝑧𝑗𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 𝑗=1 ∑ 𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 𝑗=1 → untuk semesta diskrit
b.  Metode Bisektor
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh dengan cara mengambil nilai pada domain fuzzy yang  memiliki  nilai  keanggotaan  pada  daerah fuzzy. Secara umum dapat dituliskan:
∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 = ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝛽 𝑧𝐵𝑂𝐴 𝑧𝐵𝑂𝐴 𝛼
Dengan:
𝛼 = min{𝑧|𝑧 ∈ 𝑍} 𝛽 = max{𝑧|𝑧 ∈ 𝑍} c.  Metode Mean of Maximum (MOM)
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh dengan  cara  mengambil  nilai  rata-rata  domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum. d.  Metode Largest of Maximum (LOM)
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh dengan  cara  mengambil  nilai  terbesar  dari domain  yang  memiliki  nilai  keanggotaan maksimum.
e.  Metode Smallest of Maximum (SOM)
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh dengan  cara  mengambil  nilai  terkecil  dari domain  yang  memiliki  nilai  keanggotaan maksimum.

## 3.  METODE PENELITIAN
Pada tahap ini studi literatur diambil dengan mengkaji  dari  sumber-sumber  pustaka  melalui jurnal-jurnal,skripsi  dan  penelitian-penelitian sebelumnya  mengenai  industry  AMDK  dengan menggunakan metode Fuzzy Sugeno dan Fuzzy Mamdani  untuk  dijadikan  sebagai  landasan. Pencarian  data  diperoleh  melalui  penyebaran data  kuesioner  tahun  2020  menggunakan google from, varibel yang digunakan variabel (x) dan  (y).  Selanjutnya,  menganalisis  deskriptif data  jumlah  tarik  minat  masyarakat  di  Madura, berdasarkan  nilai  maksimum,  minimum,  dan rata-rata. Setelah itu, dilakukan membandingkan Fuzzy  Sugeno  dan  Fuzzy  Mamdani.  Kemudian membandingkan hasil prediksi dengan membandingkan MAPE dan MSE.
4. HASIL PENELITIAN
4.1. Statistik Deskriptif Setiap permasalahan yang akan ditangani  terdapat  beberapa  deskripsi  untuk mengetahui  terlebih  dahulu  langkah  lebih  jauh ke  pembahasan  berikutnya.  Hal  ini  bertujuan untuk  menunjukkan  gambaran  umum  dari permasalahan tersebut sehingga dapat dilakukan  analisis  lebih  lanjut  dan  dapat ditentukan bagaimana cara penyelesaiaannya.
Pada penelitian ini terdiri dari 4 Kabupaten yeng diantaranya Kabupaten Sumenep,  Kabupaten  Pamekasan,  Kabupaten Sampang, Kabupaten Bangkalan ,data tersebut diperoleh  dari  responden  dari  hasil  koesioner menggunakan Google Form  yang dijadikan unit observasi  selama  1  bulan.  Dalam  penelitian  ini statistik  deskriptif  yang  digunakan  adalah  nilai rata-rata,  nilai  minimum  serta  nilai  maksimum setiap variabel.Variabel penelitian untuk analisis minat masyarakat terhadap produksi air minum dalam  kemasan  adalah  penjualan  variabel 𝑋 1 , promosi  potongan  harga  variabel 𝑋 2 ,  kualitas
produk variabel 𝑋 3 , pemasaran sebagai variabel 𝑋 4 .

## 4.2. Analisis Fuzzy
Proses  pertama  yang  harus  dilakukan dalam analisis Fuzzy adalah menentukan fungsi keanggotaan.  Dari  seluruh  data  yang  ada,  di dapatkan beberapa fungsi yaitu fungsi keanggotaan  input  penjualan  produk  AMDK lokal  dan  nasional,  promosi  potongan  harga pada produk AMDK lokal dan nasional, kualitas produk  AMDK  lokal  dan  nasional,  pemasaran produk  AMDK  lokal  dan  nasional  dan  fungsi keanggotaan output adalah tarik minat masyarakat terhadap produk lokal dan nasional. 4.2.1. Pembentukan Fungsi Keanggotaan AMDK Lokal
Ada sebanyak 81 pasangan data, yaitu penjualan    ke- i ( 𝑥 1 ).  Promosi  potongan  harga ke- i ( 𝑥 2 ),  Kualitas  produk  ke- i ( 𝑥 3 ),  dan pemasaran  ke-  I  ( 𝑥 4 ),  dengan  rata-rata  jumlah tarik minat msyarakat ke- i ( y ), ( i = 1,2,3,………,81).
Pada  variabel  Penjualan  AMDK  lokal ( x 1 ),  data  yang  dimiliki  adalah  17,5  Produk,  30 Produk  dan  42,5  Produk,  Dengan  demikian variabel  ini  bisa  dibagi  menjadi  3  himpunan Fuzzy,  yaitu SEDIKIT, SEDANG dan  BANYAK. Himpunan Fuzzy SEDIKIT akan memiliki domain [5  30],  dengan  derajat  keanggotaan  SEDIKIT tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  17,5.  Apabila penjualan  semakin  melebihi  4  produk,  maka penjualan sudah semakin mendekati SEDANG. Himpunan  Fuzzy  SEDIKIT  direpresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan derajat  tinggi  apabila  penjualan  semakin mendekati  17,5  Produk.  Fungsi  keanggotaan untuk himpunan SEDIKIT.
𝜇 SEDIKIT [𝑥1]
=
{
0,              𝑥 1 ≤ 5 atau 𝑥 1 ≥ 30 𝑥 1 − 5 12,5 ,         5 ≤ 𝑥 1 ≤ 17,5
30 − 𝑥 1 12,5 ,                        17,5 ≤ 𝑥 1 ≤ 30
Himpunan Fuzzy SEDANG akan memiliki  domain  [17,5  42,5],  dengan  derajat keanggotaan  SEDANG  tertinggi  (=1)  terletak pada nilai 30. Apabila penjualan semakin kurang dari 30 Produk, maka penjualan sudah semakin mendekati  SEDIKIT.  Namun  apabila  mobilitas semakin  melebihi  30  Produk,  maka  kondisi penjualan sedang semakin mendekati BANYAK. Himpunan  Fuzzy  SEDANG  direpresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan derajat  tinggi  apabila  penjualan  semakin mendekati  30  Produk.  Fungsi  keanggotaan untuk himpunan SEDANG.
𝜇 SEDANG [𝑥1]
= { 0,              𝑥 1 ≤ 17,5 atau𝑥 1 ≥ 42,5 𝑥 1 − 17,5 12,5 ,               17,5 ≤ 𝑥 1 ≤ 30 42,5 − 𝑥 1 12,5 ,            30 ≤ 𝑥 1 ≤  42,5 Himpunan Fuzzy BANYAK akan memiliki  domain  [30  55],  dengan  derajat keanggotaan  BANYAK  tertinggi  (=1)  terletak pada  nilai  42,5  Produk.  Apabila  penjualan semakin kurang dari 42,5 Produk, maka kondisi penjualan  sudah  semakin  SEDANG.  Namun apabila  penjualan  semakin  melebihi  42,5 Produk,  maka  penjualan  sudah  semakin mendekati  SANGAT  BANYAK  dan  keluar  dari pembicaraan  data  penelitian.  Himpunan  Fuzzy BANYAK  direpresentasikan  dengan  fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan  semakin  tinggi  apabila  penjualan semakin  mendekati  42,5  Produk.  Fungsi keanggotaan untuk himpunan BANYAK.
𝜇 BANYAK [𝑥1]
=
{ 0,              𝑥 1 ≤ 30 atau 𝑥 1 ≥ 55
𝑥 1 − 30
12,5 ,               30 ≤ 𝑥 1 ≤ 42,5
55 − 𝑥 1
12,5 ,            42,5 ≤ 𝑥 1 ≤  55

## 4.2.2. Pembentukan Aturan Fuzzy AMDK Lokal
Terdapat  81  kombinasi  penjualan, promosi  potongan  harga,  kualitas  produk, pemasaran produk. Untuk itu aturan Fuzzy yang dapat  juga  81  aturan,  dengan  catatan  bahwa setiap  aturan  yang  dibentuk  menyertakan semua  variabel.  Metode  inferensi  Fuzzy  yang akan digunakan adalah Metode Sugeno orde-0. Pada  metode  ini,  anteseden  direpresentasikan dengan  proposisi  dalam  himpunan  Fuzzy, sedangkan konsekuen direpresentasikan dengan sebuah konstanta.
Ke –  81  aturan  tersebut  adalah  sebagai berikut :
[R1] IF  Penjualan  SEDIKIT  and  Promosi harga  SEDIKIT  and  Kualitas  produk SEDIKIT and Pemasaran SEDIKIT THEN  Jumlah  tarik  minat  masyarakat  = 16,04167 4.2.3. Pengujian AMDK Lokal
Setelah  memperoleh  81  aturan  fuzzy dilakukan  pengujian  untuk  mendapatkan  nilai output.
Derajat keanggotaan tiap variabel dari input x 1 = 40 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [40] = 0 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [40] = 42,5 − 40 12,5 = 0,2 𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [40] = 40−30 12,5 = 0,8
Berikutnya Derajat keanggotaan tiap variabel dari Input : x 2 = 30 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [30] = 0
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [30] = 30−17,5 12,5 = 1
𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [30] = 0
Berikutnya Derajat keanggotaan tiap variabel dari Input : x 3 = 50 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [50] = 0 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [50] = 0 𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [50] = 55 − 50 12,5 = 0,4
Berikutnya Derajat keanggotaan tiap variabel Input : x 4 = 50 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [50] = 0 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [50] = 0
𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [50] = 55 − 50 12,5 = 0,4
Selanjutnya  setelah  dilakukan  perhitungan fuzzy akan dilakukan pembentukan aturan fuzzy sebagai berikut :
[R1] IF  Penjualan  SEDIKIT  and  Promosi Potongan  Harga  SEDIKIT  and  Kualitas Produk SEDIKIT and Pemasaran SEDIKIT THEN Jumlah Tarik Minat Masyarakat = 16,04167;
𝛼 -predikat 1 =min
( 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (40); 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (30); 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (50); 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (50)) = min (0;0;0;0)
= 0 Z 1 = 16,04167 Untuk
selanjutnya akan dilakukan perhitungan yang sama dari [R2] sampai dengan [R81] untuk mencari nilai 𝛼 -predikat. Karena 𝛼 -predikat  tidak  nol  hanya terdapat pada aturan [R45],[R72], maka dengan menggunakan metode defuzzy weighted average maka  rata –  rata  jumlah  penumpang adalah :
Z= 𝛼45𝑧45 + 𝛼72𝑧72 𝛼45 + 𝛼72 Z= 0,2∗32.70833+0,4∗35,83333 0,2+0,4
Z = 14,,333332 0,6 = 23,888

## 4.2.5. Pembentukan Fungsi Keanggotaan AMDK Nasional
Ada sebanyak 81 pasangan data, yaitu penjualan ke- i ( 𝑥 1 ). Promosi potongan harga ke- i ( 𝑥 2 ), Kualitas produk ke- i ( 𝑥 3 ), dan pemasaran ke-  I  ( 𝑥 4 ),  dengan  rata-rata  jumlah  tarik  minat msyarakat ke- i ( y ), ( i = 1,2,3,………,81).
Pada variabel Penjualan AMDK nasional  ( x 1 ),  data  yang  dimiliki  adalah  17,5 Produk,  30  Produk  dan  42,5  Produk,  Dengan
demikian  variabel  ini  bisa  dibagi  menjadi  3 himpunan Fuzzy, yaitu SEDIKIT, SEDANG dan BANYAK.  Himpunan  Fuzzy  SEDIKIT  akan memiliki  domain  [5  30],  dengan  derajat keanggotaan  SEDIKIT  tertinggi  (=1)  terletak pada  nilai  17,5.  Apabila  penjualan  semakin melebihi  4  produk,  maka  penjualan  sudah semakin mendekati SEDANG. Himpunan Fuzzy SEDIKIT  direpresentasikan  dengan  fungsi keanggotaan  segitiga  dengan  derajat  tinggi apabila  penjualan  semakin  mendekati  17,5 Produk.  Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan SEDIKIT.
𝜇 SEDIKIT [𝑥1]
= {
0,              𝑥 1 ≤ 5 atau 𝑥 1 ≥ 30 𝑥 1 − 5 12,5 ,         5 ≤ 𝑥 1 ≤ 17,5 30 − 𝑥 1 12,5 ,                        17,5 ≤ 𝑥 1 ≤ 30
Himpunan  Fuzzy  SEDANG  akan  memiliki domain [17,5 42,5], dengan derajat keanggotaan SEDANG  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  30. Apabila  penjualan  semakin  kurang  dari  30 Produk,  maka  penjualan  sudah  semakin mendekati  SEDIKIT.  Namun  apabila  mobilitas semakin  melebihi  30  Produk,  maka  kondisi penjualan sedang semakin mendekati BANYAK. Himpunan  Fuzzy  SEDANG  direpresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan derajat  tinggi  apabila  penjualan  semakin mendekati  30  Produk.  Fungsi  keanggotaan untuk himpunan SEDANG.
𝜇 SEDANG [𝑥1]
=
{ 0,              𝑥 1 ≤ 17,5 atau𝑥 1 ≥ 42,5 𝑥 1 − 17,5 12,5 ,               17,5 ≤ 𝑥 1 ≤ 30 42,5 − 𝑥 1 12,5 ,            30 ≤ 𝑥 1 ≤  42,5
Himpunan  Fuzzy  BANYAK  akan  memiliki domain  [30  55],  dengan  derajat  keanggotaan BANYAK  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  42,5 Produk. Apabila penjualan semakin kurang dari 42,5  Produk,  maka  kondisi  penjualan  sudah semakin  SEDANG.  Namun  apabila  penjualan semakin melebihi 42,5 Produk, maka penjualan sudah  semakin  mendekati  SANGAT  BANYAK dan  keluar  dari  pembicaraan  data  penelitian. Himpunan  Fuzzy  BANYAK  direpresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan derajat  keanggotaan  semakin  tinggi  apabila penjualan  semakin  mendekati  42,5  Produk. Fungsi keanggotaan untuk himpunan BANYAK.
𝜇 BANYAK [𝑥1] =
{ 0,              𝑥 1 ≤ 30 atau 𝑥 1 ≥ 55 𝑥1−30 12,5 ,               30 ≤ 𝑥 1 ≤ 42,5 55−𝑥1 12,5 ,            42,5 ≤ 𝑥 1 ≤  55

## 4.2.6. Pembentukan Aturan Fuzzy AMDK Nasional
Terdapat  81  kombinasi  penjualan,  promosi potongan  harga,  kualitas  produk,  pemasaran produk. Untuk itu aturan Fuzzy yang dapat juga 81 aturan, dengan catatan bahwa setiap aturan yang  dibentuk  menyertakan  semua  variabel. Metode  inferensi  Fuzzy  yang  akan  digunakan adalah Metode Sugeno orde-0. Pada metode ini, anteseden  direpresentasikan  dengan  proposisi dalam himpunan Fuzzy, sedangkan konsekuen direpresentasikan dengan sebuah konstanta.
Ke –  81  aturan  tersebut  adalah  sebagai berikut :
[R1] IF  Penjualan  SEDIKIT  and  Promosi harga  SEDIKIT  and  Kualitas  produk SEDIKIT and Pemasaran SEDIKIT THEN Jumlah tarik minat masyarakat = 16,04167

## 4.2.7. Pengujian AMDK Nasional
Setelah  memperoleh  81  aturan  fuzzy dilakukan  pengujian  untuk  mendapatkan  nilai output.
Derajat keanggotaan tiap variabel dari input x 1 = 40 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [40] = 0 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [40] = 42,5−40 12,5 = 0,2
𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [40] = 40−30
12,5 = 0,8
Berikutnya Derajat keanggotaan tiap variabel dari Input : x 2 = 30
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [30] = 30 − 30 12,5 = 0 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [30] = 30−17,5
12,5 =1 𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [30] = 0
Berikutnya Derajat keanggotaan tiap variabel dari Input : x 3 = 30 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [30] = 0 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [30] = 30−17,5 12,5 = 1 𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [30] = 0
Berikutnya Derajat keanggotaan tiap variabel Input : x 4 = 30 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [30] = 30−30 12,5 = 0
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [30] = 30−17,5
12,5 =1 𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [30] = 0
Selanjutnya  setelah  dilakukan  perhitungan fuzzy akan dilakukan pembentukan aturan fuzzy sebagai berikut :
[R1] IF  Penjualan  SEDIKIT  and  Promosi Potongan  Harga  SEDIKIT  and  Kualitas Produk SEDIKIT and Pemasaran SEDIKIT THEN Jumlah Tarik Minat Masyarakat = 16,04167;
𝛼 -predikat 1 =min ( 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (40);
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (30); 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (30); 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 (30)) = min (0;0,2;0;0) = 0
Z 1 = 16,04167
Untuk selanjutnya akan
dilakukan perhitungan yang sama dari [R2] sampai dengan [R81] untuk mencari nilai 𝛼 -predikat. Karena 𝛼 -predikat  tidak  nol  hanya terdapat pada aturan [R41],[R68], maka dengan menggunakan metode defuzzy weighted average maka  rata –  rata  jumlah  penumpang adalah :
Z = 𝛼41𝑧41 +  𝛼68𝑧68 𝛼41 + 𝛼68 Z= 0,2∗27,5+0,8∗30,625 0,2+0,8 Z = 30
1 = 30
Dari  hasil  pengujian  penghitungan  manual dengan hasil
pengujian
penghitungan menggunakan program Matlab hasilnya sama. 4.3 Fuzzy Mamdani
Pada tahapan inilah tujuan inti dari penelitian yaitu  membandingkan  hasil  dari  beberapa metode  yang  ada  pada  proses  deffuzzifikasi. Metode  deffuzifikasi  pada  kasus  ini  dilakukan dengan  menggunakan  metode  COA  ( centre  of area ), Bisektor, Mom (Mean Of Maximum), Lom (Largest  Of  Maximum), Dan Som  (Smallest  Of Maximum), untuk  menentukan  nilai crisp x, didapat dari fungsi keanggotaan yang terbentuk dari  proses  komposisi  semua  output.  Namun dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan metode  COA (centre  of  area) dan  Bisektor. Berikut  akan  di  jabarkan  hasil  dari  metode defuzzifikasi tersebut.
4.3.1 Metode COA (centre of area)
Gambar 1 COA Penjualan Sedikit
Gambar 3 COA Kualitas Sedikit
Gambar 4 COA Pemasaran Sedikit Berdasarkan gambar di atas terdapat gambar grafik  pada  COA  Penjualan  sedikit,  COA Promosi  sedikit,  COA  Kualitas  sedikit,  COA Pemasaran  sedikit  dan  persamaanya  adalah sebagai berikut:
𝑍 1 = 𝐶𝑂𝐴 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 + 𝐶𝑂𝐴 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑜𝑠𝑖 + 𝐶𝑂𝐴 𝐾𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 + 𝐶𝑂𝐴 𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑟𝑎𝑛
= 5.0+17,5.1+30.0 0+1+0 + 5.0+17,5.1+30.0 0+1+0 + 5.0+17,5.1+30.0 0+1+0 + 5.0+17,5.1+30.0 0+1+0 = 17,5+17,5+17,5+17,5 0+1+0 = 70 1 = 70 = 70 4
= 17,5
Jadi, hasil akhir yang didapat menggunakan metode centroid adalah 17,5

## 4.3.2 Bisektor
𝑍 1 = 𝐵𝐼𝑆 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 + 𝐵𝐼𝑆 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑜𝑠𝑖 + 𝐵𝐼𝑆 𝐾𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 + 𝐵𝐼𝑆 𝑃𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑟𝑎𝑛
= 0+1+0 2 +
0+1+0 2 + 0+1+0 2 + 0+1+0 2 = 4 2 = 2
= 2 𝑥 20
= 40
Jadi,  hasil  akhir  yang  di  dapat  dengan menggunakan metode bisektor adalah 40.
1 0 17, 5 5 30 1 0 17,5 5 30
1 0 17,5 5 30 1 0 17,5 5 30

## 5.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  dari  hasil perhitungan  manual  dan  Matlab  dengan menggunakan  metode  Sugeno  orde-0  dan Fuzzy  Mamdani  metode  Centroid.  Terdapat Hasil  perbandingan  metode  yang  digunakan pada penelitian ini berdasarkan pada air minum dalam  kemasan  (AMDK)  lokal  dan  nasional. Pada  AMDK  lokal,  Fuzzy  Sugeno  mempunyai nilai  MSE  978,4227  dan  nilai  MAPE  0,4227, Fuzzy  Mamdani  metode  Centroid  mempunyai nilai  MSE  853,7536  dan  nilai  MAPE  0,4034, kemudian  Fuzzy  Mamdani  metode  Bisektor mempunyai  nilai  MSE  754,7945  dan  MAPE 0,4320.  Pada  AMDK  nasional  Fuzzy  Sugeno mempunyai nilai MSE 987,7291 dan nilai MAPE 0,4120,  Fuzzy  Mamdani  metode  Centroid mempunyai nilai MSE 861,2389 dan nilai MAPE 0,3960,  kemudian  Fuzzy  Mamdani  metode Bisktor  mempunyai  nilai  MSE  754,7945  dan MAPE  0,4320.  Berdasarkan  nilai  MSE  dan MAPE  diatas,  fuzzy  Mamdani  metode  Centroid merupakan  metode  yang  terbaik  karena  nilai MSE dan MAPE paling kecil .

## Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah dilakukan ada beberapa variabel yang digunakan.  Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa dikembangkan lagi beberapa variabel lain  yang diduga mempengaruhi minat masyarakat terhadap produk air minum dalam kemasan lokal dan  nasional.  Kemudian  peneliti  selanjutnya bisa  melakukan  prediksi  dan  menganalisa faktor-faktor nya.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfa,  2018.  AMDK  Adalah  Air  Minum  Dalam Kemasan.
asfihan,  A.,  2019.  Air  Adalah:  Pengertian, Manfaat, dan Sumber Air di Alam.
Deril, M. & Novirina, H., 2014. Uji Parameter Air Minum  Dalam  Kemasan(AMDK)  Di  Kota Surabay. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Lingkungan Vol. 6 No. 1, pp. 56-57.
Florence,  A.,  2015.  Industri  Air  Minum  Dalam Kemasan (AMDK). Journal article.
Imrona,  M.  S.,  2015. Implementasi  Fuzzy Sugeno  untuk  Perubahab  Perilaku  NPC (DINOSAURUS) pada Game Dino Escape, pp. 13-14.
Kristien  margi  S,  S.  p.,  2015. Analisa  dan penerapan  metode  single  exponential semoothing  untuk  prediksi  penjualan  pada periode tertentu, p. 261.
Kurniawan,  A.,  2014.  Penentuan  Strategi Pemasaran Pemakaian Kartu SGM di FIMA USU  Menggunakan  Teori  Permainan Fuzzy.  In:  Medan:  Universitas  Sumatra Utara, p. 3.
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.  & Wandoyo,  R.,  2006. Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Margolang,  M.  A.  A.,  2009.  Analisis  Tingkat Kesukaan Konsumen Terhadap Air Minum Dalam Kemasan.
Meimaharani,  R.  & Listyorini, T., 2014. Analisis
Sistem  Inference  Fuzzy  Sugeno  Dalam Menentukan Harga Penjualan Tanah untuk Pembangunan Minimarket, p. 91.
Meimaharani,  R.  & Listyorini, T., 2014. Analisis Sistem  Inference  Fuzzy  Sugeno  Dalam Menentukan Harga Penjualan Tanah untuk Pembangunan Minimarket, p. 90.
Yulianto,  T.  &  Amalia,  R.,  2017. Pengambilan Keputusan Posisi Garam yang Potensial di Pesisir Pantai Madura menggunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), p. 10.
Zainuddin,  M.,  2018. perbandingan  kurikulum 2013  dan  kurikulum  ktsp  menggunakan fuzzy mamdani metode centroid. s.l.:s.n.