Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Fuzzy Mamdani Dalam Menentukan Pencapaian Keberhasilan Mengajar Guru MI Mambaul Ulum Al-Amin Sampit
Rahmahwati Universitas Darwan Ali Sampit Jalan Batu Berlian No 10, (0531)33336 Rahmahwati848@gmail.com

## Abstract
Current  problems  often  do  not  have  certain  answers.  The  use  of  fuzzy  mamdani  logic  to determine a level of achievement of the success of the teacher in teaching students at MI Mambaul Ulum Al Amin Sampit is the content of this paper. The problem will be solved by determining the level of  achievement  of  the  teacher's  success  in  teaching  students,  if  only  two  input  variables  are  used, namely  the  teacher  and  also  the  value.  So  the  first  thing  to  solve  the  problem  of  the  level  of achievement  of teacher success in teaching through the  fuzzy  mamdani  method  is to determine the input and output variables of a firm set. The second thing is changing the input variables into  fuzzy sets  through  fuzzyfication.  The  third  thing  is  processing  data  from  fuzzy  sets  using  the  maximum system. The last or fourth thing is changing the results issued into a firm set through defuzzyfication with the centroid method, so the results are as desired in the output variable. The calculation of fuzzy mamdani results in an achievement level of success for MI teachers with a teacher variable value of 55 and a variable value of 80.
Keywords : Fuzzy Sets, Application of implication functions, Rule composition, Defuzzy assertion, Matlab R2020

## Abstrak
Permasalahan saat  ini sering kali tidak memiliki kepastian jawaban. Penggunaan suatu logika fuzzy mamdani untuk menentukan suatu tingkat pencapaian keberhasilan Guru mengajarkan murid di  MI  Mambaul  Ulum  Al  Amin  Sampit  merupakan  isi  paper  ini.  Masalah    akan  diselesaikan  dengan menentukan  tingkat  pencapaian  keberhasilan  guru  dalam  mengajar  murid  ,apabila  hanya  dua variable  input  digunakan  ,  yaitu  guru  dan  juga  nilai.  Maka  hal  pertama  untuk  menyelesaikan permasalahan  tingkat  pencapaian  keberhasilan  guru  mengajar  melalui  metode  fuzzy  mamdani adalah  ditentukannya  variabel  masuk  dan  keluaran  suatu  himpunan  yang  tegas.  Hal  kedua dirubahnya  variabel  input  jadi  himpunan  fuzzy  melalui  fuzzyfikasi.  Hal  ketiga  mengolah  data  dari himpunan fuzzy menggunakan system  maksimum. Yang terakhir atau hal keempat dirubahnya hasil yang  dikeluarkan  jadi  suatu  himpunan  tegas  melalui  defuzzyfikasi  dengan  metode  centroid,  maka hasil sesuai keinginan pada variable output. Perhitungan  fuzzy mamdani menghasilkan suatu tingkat pencapaian keberhasilan guru MI dengan nilai variabel guru 55 dan nilai variabel nilai 80.
Kata kunci : Himpunan Fuzzy, Aplikasi fungsi implikasi, Komposisi aturan, Penegasan Defuzzy, Matlab R2020b

## 1. PENDAHULUAN
Dasar  dari  pendidikan  karakter  yaitu  konsep  suatu  implementasi  pada tingkat  SD/MI    sesuai  karakter  perkembangan  psikis  yang  berbeda  beda  pada setiap  jenjang  pendidikan.  Fondasi  awal  agar  bisa  melanjutkan  pendidikan  lebih lanjut    adalah  jenjang  Pendidikan  dasar.  Jika  pada  tahap  usia  pendidikan  dasar gagal  ditanamkan  karakter,maka  karakter  peserta  didik  selanjutnya  akan  kurang optimal.  Pendidikan karakter peserta didik harus diterapkan dengan serius karena
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
akan  berpengaruh  dimasa  depan  terhadap  kepribadian  serta  karakter  yang  kuat. Masa  masa  kritis  dalam  pembentukan  karakter  pada  anak  usia  Madrasah Ibtidaiyah (MI)[1].
Suatu  sistem  yang  sangat  mudah  serta  adanya  toleransi  data  disebut  logika fuzzy . Kelebihan mamdani adalah lebih mudah dipahami sehingga dapat diterima banyak pihak. Seperti metode peramalan maka penggunaan fuzzy Mamdani sama penggunaannya  pada  bidang  statistic.    Berdasarkan  analisis  yang  ditentukan bahwa  pendekatan fuzzy lebih  efisian  disbanding  dengan  metode  peramalan. Karena hasil eror akan lebih besar ketika menggunakan peramalan dalam statistic daripada  pendekatan fuzzy .  Hasil  output  lebih  sesuai  dengan  kebenaran  ketika menggunakan  metode fuzzy [2].  Berdasarkan  analisis  pendekatan fuzzy sangat baik  jika  menggunakan  system  angka  daripada  menggunakan  sistem  peramalan. Ada tiga variabel yang digunakan untuk menentukannya suatu tingkat pencapaian keberhasilan seorang guru dalam mengajar, yaitu :
a) Variabel Guru
b) Variable Nilai
c) Variable Pencapaian
Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  mendapatkan  keakuratan    informasi  yang diberikan dalam perhitungan tingkat pencapaian keberhasilan Guru mengajar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Ada beberapa langkah yang digunakan untuk metodologi ini, yaitu:
Gambar 1. Skema Desain Penelitian
a) Dengan  menghitung  serta  menganalisis  permasalahan  dengan  melakukan pengumpulan data sekunder yang diperlukan. Mengumpulkan data meliputi data  Guru dan data nilai murid.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
b) Himpunan fuzzy yang dibentuk dengan metode Mamdani yang telah dibagi satu(1)  atau  lebih  baik  secara  variable  masuk(input  maupun keluar(output).
c) Aplikasi  fungsi  Implikasi,  dengan  fungsi  min  maka  fungsi  implikasi  pada metode Mamdani akan digunakan disetiap aturan .
d) Penegasan (de fuzzy ) , Dengan bantuan software matlab R2020b maka prose penegasan(de fuzzy fikasi) dengan menggunakan metode centroid
e) Hasil  dari  pengolahan  data  (data  processing)  maka  akan  diambil kesimpulannya.
2.1. Tinjauan Pustaka Suatu  bagian  yang  membentuk  kumpulan  algoritma(SC)untuk  menemukan solusi disebut logika fuzzy . Teori himpunnay fuzzy merupakan dasar logika fuzzy . Penentuannya  suatu  elemen  pada  himpunan  sangat  dipengaruhi  oleh  peranan derajat  keangggotaan.  Ciri  utama  penalaran  logika fuzzy berasal  dari  nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan(membership function)[3].
Dapat dianggap kotak hitam merupakan logika fuzzy yang terhubung melalui ruang  masuk  menuju  ruang  keluar.  Isi  kotak  hitam  adalah  cara  untuk mendapatkan informasi baik melalui pengolahan data input menjadi output.[4].

## a) Himpunan Fuzzy
Dalam  crisp  (himpunan  yang  tegas),  nilai  pada  keanggotaan  himpunan  A disebut  item  X,  dengan    kemungkinan  dalam  penulisannya  ada  dua(2)  dengan µA(X), yaitu :
1) Satu (1), artinya dialam himpunan terdapat satu item yang menjadi anggota , atau ;
2) Nol (0), artinya didalam himpunan terdapat satu item yang tidak  menjadi anggota.

## b) Fungsi Keanggotaan
Besarnya  keikutsertaan  setiap  input  (masukan)  sebagai  perwakilan  grafis merupakan  fungsi  dari  keanggotaan.  Saling  menghubungkan  dengan  input  yang diproses masing-masing, diantara input akan didefinisikan tumpang tindih, hingga dapat respon output yang ditentukan[5].
c) Operasi fuzzy berdasarkan operator Zadeh Operator dasar yang tercipta ada 3, yaitu[6] : (1) Operator AND
Operasi  interaksi  yang  akan  terhubung  pada  suatu  himpunan.  Suatu  anggota pada tiap elemen akan dilakukan pengambilan data terkecil dengan himpunannya hingga operasi dengan operator And berhasil yang disebut dengan Fire strength. µA∩B= min(µA(x), µB(y))
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## (2) Operator OR
Operasi union  yang  terhubung pada suatu himpunan. Suatu anggota pada tiap elemen akan dilakukan pengambilan data terbesar dengan himpunannya hingga operasi dengan operator OR berhasil yang disebut dengan Fire strength. µAUB= max(µA(x), µB(y))
(3) Operator NOT   . Operasi komplemen  yang  terhubung pada suatu himpunan. Suatu anggota pada  tiap  elemen  akan  dilakukan  pengambilan  data  dari  mengurangi  hasil  dari satu(1) dengan himpunannya hingga operasi dengan operator NOT berhasil yang disebut dengan Fire strength. µA’=1- µA (x)

## 2.2. Logika Fuzzy Mamdani
Dalam aplikasi struktur sederhana sering menggunakan metode Mamdani,seperti menggunakan MIN-MAX atau PRODUK[6].

## 2.3. Software MATLAB
Suatu  lingkungan  komputasi  numerical  serta  Bahasa  pemprograman  sering disebut  MATLAB(Matrix  Laboratory).Diintegrasikan  komputasi,visualisasi.serts pemprograman  dalam suatu model aka mudah dipakai[7].
a) Variabel
Variabel ditentukan menggunakan operator penugasan, = . MATLAB adalah bahasa  pemrograman  yang diketik  lemah karena  tipe  secara  implisit dikonversi.
b) Vektor dan matriks Sebuah  array  sederhana  didefinisikan  menggunakan  sintaks  titik dua : inisial : increment : terminator .
c) Struktur
Semua  variabel  dalam  MATLAB  adalah  array,  nama  yang  lebih  memadai adalah  "array  struktur",  di  mana  setiap  elemen  dari  array  memiliki  nama bidang  yang  sama. Selain  itu,  MATLAB  mendukung  nama  bidang dinamis (pencarian bidang menurut nama, manipulasi bidang, dll.).
d) Fungsi
Saat membuat fungsi MATLAB, nama file harus sesuai dengan nama fungsi pertama  di  file. Nama  fungsi  yang  valid  dimulai  dengan  karakter  alfabet, dan  dapat  berisi  huruf,  angka,  atau  garis  bawah. Variabel  dan  fungsi  peka huruf besar / kecil.
e) Kelas dan Pemrograman Berorientasi Objek MATLAB  mendukung pemrograman  berorientasi  objek termasuk  kelas, warisan,  pengiriman  virtual,  paket,  semantik  pass-by-value,  dan  semantik pass-by-reference.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.4. Peralalatan serta Bahan Penelitian.
a) Hardware
1) Processor AMDA A4
2) RAM 4 GB
3) Harddisk kosong 10 GB
b) Software
1) Windows 10 pro 64-bit
2) Matlab R2020
Selain  peralatan  diatas  diperlukan  bahan  untuk  mendukung  penelitian seperti  tutorial,jurnal,  buku,paper,  dan  document  yang  didapat  melalui perpustakaan ataupun internet.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Cara  yang  ditentukan  pada  tingkat  pencapaian  keberhasilan  guru  MI Mambaul Ulum Al Amin Sampit .Ada tiga(3) buah variable yang digunakan , yaitu variabel  Guru,  variabel  Nilai  dan  variabel  Pencapaian.  Ada  4  tahap  yang  perlu dilakukan agar dapat menghasilkan output, yaitu :

## 3.1. Himpunan Fuzzy
Derajat  keanggotaan  antara  0  sampai  1  memiliki  nilai  masing-masing. Ungkapan  logika fuzzy misalnya  :”Rendah”,”Standar”,”Tinggi”  dan  sebagainya[8]. Dari  dua  variabel  tersebut  maka  akan  ditentukan  himpunan fuzzy nya. Pembentukan  himpunan fuzzy dilakukan  melalui  dasar    yang  dibuat  variable guru,variable    nilai,  dan  variable  pencapaian.  Maka  himpunan fuzzy serta  range sebagai berikut:
Tabel 1. Daftar Range Variabel Variabel Himpunan Fuzzy Range Guru Buruk [0  20] Cukup [20  60] Baik [40  75] Nilai Buruk [0  20] Cukup [20  60] Baik [40  75] Pencapaian Rendah [0  50] Standar [50  60] Tinggi [60  75] a) Himpunan Fuzzy untuk  variabel  Guru (x) Interval : [0 100] Domainnya yaitu : µBURUK = [0 20] µCUKUP = [20 60] µBAIK = [40 75] Variabel Guru dari fungsi keanggotaannya
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
         40) – 60 ( ) – x 0 6 ( 20) – 40 ( 20) – x ( 0 60 x 40 ; 40 20x ; 60 20atau x x ;              0 20) – 40 ( – x) 40 ( 1 40 x ; 40 20x ; 20 x ;     µBURUK = µCUKUP = µBAIK =
Gambar 2 . Hasil Input Pada Variabel Guru
b) Himpunan Fuzzy untuk  variabel  Nilai (y) Interval: [0 100] Domainnya yaitu : µBURUK = [0 20] µCUKUP = [20 60] µBAIK = [40 75] Variabel Nilai dari fungsi keanggotaannya
 
     1 0) 4 – 75 ( 40) – x ( 0 75 x ; 75 x 0 4 ; 40 x ;    
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
  
    0 20) – 40 ( y) – 40 ( 1 40 y ; 40 y 20 ; 20 y ;              40) – 60 ( ) y – 60 ( 20) – 60 ( 20) – y ( 0 60 y 40 ; 40 y 20 ; 60 y atau 20 y ;                40) – 60 ( ) y – 60 ( 20) – 60 ( 20) – y ( 0 60 y 40 ; 40 y 20 ; 60 y atau 20 y ;       µBURUK = µCUKUP = µBAIK =
Gambar 3. Hasil Input Pada Variabel Nilai
c) Himpunan Fuzzy untuk  variabel  Pencapaian (z) Interval : [0 100] Domainnya yaitu: µRENDAH = [0 50]
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
0 6 ; 60 50 ; 0 5 ;     z z z        0 50) – 60 ( z) – 60 ( 1                60 – 70 z – 70 50) – 60 ( 50) – ( 0 z 0 7 50 ; 60 z 50 ; 0 6 z 0atau 5 ;       z z        1 0) 6 – 75 ( 60) – ( 0 z 5 7 ; 75 0 6 ; 40 ;     z z z
µSTANDAR = [50 60] µTINGGI = [60 75] Variabel Tingkat Pencapain dari fungsi keanggotaannya
µRENDAH =
µSTANDAR  =
µTINGGI =
Gambar 4. Hasil Output Variabel Pencapaian

## 3.2. Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada system Mamdani, Min digunakan untuk fungsi implikasi . Contoh kasus :
Pada  MI  Mambaul  Ulum  Al  Amin  Sampit  diharapkan    pencapaian  keberhasilan guru  dalam    mengajar  adalah  minimal  65.  Maka  Berapakah  nilai      tingkat pencapaian keberhasilan guru dalam mengajarkan siswa.Variabel nilai guruya 55
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dan  nilai dari variabel nilainya 70 .
Maka : [R1] IF Guru µBURUK And Nilai µBURUK THEN Pencapaian µRENDAH αPredikat1   = µGuru Buruk ∩ µNilai Buruk = min(µGuru Buruk(55), µNilai Buruk(70)) = min(0;0) =  0 [R2] IF Guru µBURUK And Nilai µCUKUP THEN Pencapaian µRENDAH αPredikat1   = µGuru Buruk ∩ µNilai Cukup = min(µGuru Buruk(55), µNilai Cukup(70)) = min(0;0,5) =  0 [R3] IF Guru µBURUK And Nilai µBAIK THEN Pencapaian µRENDAH αPredikat3   = µGuru Buruk ∩ µGuru Baik = min(µGuru Buruk(55), µNilai Baik(75)) = min(0;1) =  0 [R4] IF Guru µCUKUP And Nilai µBURUK THEN Pencapaian µRENDAH αPredikat4   = µ Guru Cukup ∩ µNilai Buruk = min(µGuru Cukup(55), µNilai Buruk(75))` = min(0,25;0) = 0 [R5] IF Guru µCUKUP And Nilai µCUKUP THEN Pencapaian µRENDAH αPredikat5   = µGuru Cukup ∩ µNilai Cukup = min(µGuru Cukup(55), µNilai Cukup  (75))` = min(0,25;0,5) = 0,25 [R6] IF Guru µCUKUP And Nilai µBAIK THEN Pencapaian µSTANDAR αPredikat6   = µGuru Cukup ∩ µNilai Baik =min(µGuru Cukup(55), µNilai Baik(75))` = min(0,25;1) =  0,25 [R7] IF Guru µBAIK And Nilai µBURUK THEN Pencapaian µRENDAH αPredikat7   = µGuru Baik ∩ µNilai Buruk = min(µGuru Baik(55), µNilai Buruk(75))` = min(1;0) = 0
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
LuasDaerah dz z Momen zdz z z x x      ) ( ) ( * ] [ ] [  
[R8] IF Guru µBAIK And Nilai µCUKUP THEN Pencapaian µSTANDAR αPredikat8   = µGuru Baik ∩ µNilai Cukup = min(µGuru Baik(55), µNilai  Cukup(75))` = min(1;0,5) = 0,5
[R9] IF Guru µBAIK And Nilai µBAIK THEN Pencapaian µTINGGI αPredikat9    = µGuru Baik ∩ µNilai Baik = min(µGuru Baik(55), µNilai Baik(75))` = min(1;1) = 1
3.3. Aturan Yang Dibentuk(Komposisi) Dalam  melakukan  inferesi  system fuzzy digunakan  tiga(3)  metide,yaitu  : max,additive dan probalistik OR[9].
Penggunaan fuzzy inferensi  system  diaturan fuzzy terhadap  penelitian  ini berbentuk IF THEN dengan mengkombinasikan variable dan aturannya.
Tabel 2. Aturan Fuzzy Yang Terbentuk Rules Guru IF Nilai Then Output Pencapaian [R1] Buruk Buruk Rendah [R2] Buruk Cukup Rendah [R3] Buruk Nilai Rendah [R4] Cukup Buruk Rendah [R5] Cukup Cukup Rendah [R6] Cukup Baik Standar [R7] Baik Buruk Rendah [R8] Baik Cukup Standar [R9] Baik Baik Tinggi
3.4. Defuzzifikasi
Tahap  defuzzifikasi  atau  tahap  penegasan  menggunakan  Centorid(CoA) merupakan tahap terakhir dalam proses ini.[10].
(1)
Maka penerapan system aplikasi meode Mamdani dalam uji coba penelitan tentang menentukan pencapaian guru dalam mengajar siswa dilakukan seperti berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 5. Input dan Output dari Keanggotaan
Dari data pembahasan di atas maka penerapan aplikasi pada rulenya sebagai berikut :

## Gambar 6. Rule Pengaturan Fuzzy
Hasil  yang  diterapkan  oleh  system fuzzy program  matlab  R2020b  dengn memasukan  nilai  yang  diperoleh  Dari  variabel  guru=  55  ,dan  variabel  nilai=  75 maka  diperoleh  pencapaian  guru  dalam  mengajar  siswa  dengan  hasil  nilai 78,2.Dari  hasil  nilai  tersebut  maka  dengan  demikian  pencapaikan  guru  dalam mengajar dikategorikan Standar.
Gambar 7. Hasil Pengujian Sistem dengan Aplikasi Matlab R2020b
4.  SIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  berdasarkan  uraian  yang  dikemukaan,maka kesimpulan yang diambil,yaitu :
a) Terdapat  empat(4)  tahap  dalam  penerapan  metode  mamdani  untuk menentukan  tingkat  pencapaian  keberhasilan  guru.  Dalam  satu  aturan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 9-20 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
terdapat  satu  model  yang  terkaitan  satu  sama  lain    seperti  metode pembelajar  guru,pembelajaran  guru  yang  disiapkan,  dan  nlai  siswa  yang didapat saata pelaksanaan pembelajaran guru.
b) Penelitian menentukan tingkat pencapaian guru dalam mengajar siswa MI Mambaul  Ulum  Al-Amin  Sampit  dapat  menggunakan Fuzzy Inference System (FIS).
c) Untuk  menentukan  tingkat  pencapaian  kerberhasilan  guru  dalam mengajar,maka pengolahan data yang dilakukan dengan bantuan software Matlab  R2020b,  dimanamenggunakan  metode  centroid  dengan memasukkan data pada penegasan (de fuzzy fikasi)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Miskiah,  “Model  pendidikan  karakter  pada  madrasah  ibtidaiyah,” J.  Pembang. Pendidik.  Fondasi  dan  Apl. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  59–69,  2019,  doi: 10.21831/jppfa.v6i1.20611.
[2] D.  Vinsensia,  “Study  Tentang  Aplikasi Fuzzy Logic  Mamdani  Dalam  Penentuan Prestasi Belajar Siswa (Study Kasus: Smp Pembangunan Nasional Pagar Merbau),” J. Mantik Penusa , vol. 18, no. 2, pp. 112–117, 2015.
[3] Y.  U.  Desi  Vinsensia,  “Penerapan Fuzzy Inference  System  (FIS)  Metode  Mamdani dalam  Pemilihan  Jurusan  Perguruan  Tinggi  (STUDI  KASUS:  Pelita  Nusantara Medan),” vol. 2, no. April 2018, 2018.
[4] S.  R.  Andani,  “ Fuzzy Mamdani  Dalam  Menentukan  Tingkat,” Semin.  Nas.  Inform. 2013 ,  vol.  2013,  no.  semnasIF,  pp.  57–65,  2013,  [Online].  Available: http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/959/843.
[5] S.  Informasi  and  M.  B.  Data,  “Jurnal  simada,”  vol.  02,  no.  02,  2019,  [Online]. Available:
https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/SIMADA/article/view/1789/1041.
[6] S.  Y.  B.  Tarigan,  M.  L.  Tobing,  and  Z.  Situmorang,  “Mengukur  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani,” Semin. Nas. Teknol. Inform. , vol. 1975, no. August, pp. 163–168, 2017, [Online]. Available: https://semantika.polgan.ac.id/index.php/Semantika/article/view/25/24.
[7] I.  Parinduri  and  S.  Nurhabibah  Hutagalung,  “Perangkaian  Gerbang  Logika  Dengan Menggunakan Matlab (Simulink),” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 63–70, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i1.300.
[8] R.  Puspa  and  N.  Nurahman,  “Pembaruan  Teknologi  Informasi  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kelayakan  Kredit  Menerapkan  Metode  Profile Matching dan Metode Fuzzy Mamdani,” J. Comput. Syst. … , vol. 2, no. 1, pp. 77–83, 2020, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-
id.com/index.php/josyc/article/view/537.
[9] M.  Sumitre  and  R.  Kurniawan,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (Fis) Mamdani,” J.  Inform. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  61–71,  2014,  [Online].  Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/JurnalInformatika/article/view/512/pdf
.
[10]  K.  W.  SUARDIKA,  G.  K.  GANDHIADI,  and  L.  P.  I.  HARINI,  “Perbandingan  Metode Tsukamoto,  Metode  Mamdani  Dan  Metode  Sugeno  Untuk  Menentukan  Produksi Dupa (Studi Kasus : CV. Dewi Bulan),” E-Jurnal Mat. , vol. 7, no. 2, p. 180, 2018, doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i02.p201.