## Implementasi Logika Fuzzy Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Tsukamoto
Ipung Dwi Antoni 1* Yulian Findawati 2
1,2 Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Jl. Mojopahit No.666 B, Kabupaten Sidoarjo, 61215, Indonesia
1 181080200269@umsida.ac.id, 2 yulianfindawati@umsida.ac.id
*Penulis Korespondensi: Ipung Dwi Antoni 181080200269@umsida.ac.id

## Abstrak
Dalam upaya meningkatkan keberlanjutan bisnis pembuatan produk, strategi yang tepat diperlukan untuk menghindari  kerugian  akibat  kebijakan  yang  salah.  Penelitian  ini  menggunakan  penerapan  logika  fuzzy Tsukamoto sebagai solusi untuk menentukan produksi roti berdasarkan data persediaan dan permintaan. Roti, sebagai produk dengan masa kadaluarsa pendek, memerlukan manajemen produksi yang cerdas untuk menghindari  pemborosan  dan  kerugian.  Banyak  pabrik  roti  masih  mengadopsi  cara  tradisional  tanpa mempertimbangkan fluktuasi permintaan pasar, yang dapat mengakibatkan overproduksi atau kekurangan stok. Penelitian ini mengambil contoh kasus pabrik roti Sarinda, yang mengalami tantangan dalam mengatasi fluktuasi  permintaan  pasar.  Melalui  penggunaan  metode  fuzzy  Tsukamoto,  hasil  penelitian  menunjukkan tingkat  akurasi  sebesar  93,06%,  dengan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  sebesar  6,94%  yang termasuk  kategori  sangat  bagus.  Metode  ini  membuktikan  efektivitasnya  dalam  membantu  pengusaha menentukan  jumlah  produksi  roti  yang  sesuai  dengan  kondisi  pasar  yang  berubah-ubah,  tanpa  perlu menambah banyak fasilitas produksi yang sudah ada. Penggunaan logika fuzzy Tsukamoto dalam konteks ini dapat menjadi solusi cerdas  untuk  meningkatkan efisiensi produksi roti dan  mengoptimalkan  keuntungan bisnis.
Kata Kunci: fluktuasi pasar; Fuzzy Tsukamoto; MAPE; produksi; roti

## Abstract
In an effort to improve the sustainability of the product manufacturing business, an appropriate strategy is needed to avoid losses due to wrong policies. This research proposes the application of Tsukamoto fuzzy logic as a solution to determine bread production based on inventory and demand. Bread, as a product with a short expiration period, requires smart production management to avoid waste and losses. Many bakeries still adopt the traditional way without considering fluctuations in market demand, which may result in overproduction or stock shortages. This research takes the case of Sarinda bakery, which is experiencing challenges in coping with market demand fluctuations. Through the use of the Tsukamoto fuzzy method, the results showed an accuracy rate of 93.06%, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 6.94%, a very good category. This method  proves  its  effectiveness  in  helping  entrepreneurs  determine  the  amount  of  bread  production  in accordance with changing market conditions, without the need to add many existing production facilities. The use of Tsukamoto fuzzy logic in this context can be a smart solution to improve bread production efficiency and optimize business profits.
Keywords: bread; Fuzzy Tsukamoto; MAPE; market fluctuation ; production

## 1. Pendahuluan
Setiap  pengusaha  tentu  menginginkan  bisnisnya  berkembang.  Untuk  mencapai  hal  tersebut dibutuhkan  strategi  yang  tepat  agar  bisa  bersaing  dengan  para  kompetitor.  Tidak  sedikit perusahaan  yang merugi atau  bahkan gulung  tikar  akibat  salah  menentukan  kebijakan. Setiap perusahaan atau industri pastinya memiliki tujuan yang ingin dicapai, seperti memaksimalkan keuntungan, tetap kompetitif di pasar, dan memberikan manfaat bagi masyarakat [1].
Bagi pengusaha di bidang pembuatan produk contohnya, ketepatan dalam menghitung jumlah barang yang akan diproduksi dapat mengurangi potensi kerugian terutama apabila produk yang dibuat memiliki masa kadaluarsa seperti roti. Roti memiliki umur simpan yang pendek sehingga harus cepat dihabiskan untuk menghindari produk menjadi basi. Bila  hal ini terjadi maka roti tersebut  tidak  akan  bisa  dijual  dan  harus  dibuang.  Kondisi  ini  tentu  tidak  diharapkan  oleh pengusaha karena akan berdampak pada pendapatan yang menurun.
Banyak pabrik yang masih menggunakan cara tradisional untuk memproduksi roti yaitu dengan membuat roti dalam jumlah yang sama setiap hari tanpa memerhatikan permintaan pasar dan roti sisa produksi sebelumnya. Hal ini sangat tidak efisien mengingat situasi pasar yang sangat fluktuatif. Hari ini bisa saja permintaan ramai sehingga banyak roti yang terjual namun boleh jadi esok hari  pembelian sangat sedikit.  Jadi  diperlukan  solusi  yang  dapat membantu  menentukan jumlah produksi dengan mengikuti kondisi pasar yang berubah-ubah.
Masalah semacam ini juga dialami oleh pabrik roti Sarinda. Permintaan konsumen yang berubah- ubah mengakibatkan roti yang telah dibuat menjadi tidak laku apabila permintaan sedang sepi. Sedangkan  ketika  permintaan  tinggi,  pengusaha  tidak  bisa  mendapatkan  keuntungan  yang maksimal karena roti habis terjual dan pelanggan memilih membeli di tempat lain. Oleh sebab itu diperlukan metode yang tepat untuk memecahkan masalah fluktuasi pasar ini tanpa menambah banyak fasilitas yang sudah ada.
Logika fuzzy merupakan salah satu metode yang sering digunakan untuk mengatasi permasalahan yang  mengandung  ketidakpastian.  Logika  fuzzy  dianggap  mampu  menghasilkan  suatu  output berdasarkan  parameter  tertentu  tanpa  mengabaikan  faktor-faktor  yang  ada.  Logika  fuzzy dikatakan sangat fleksibel dan mudah beradaptasi dengan fakta-fakta yang ditemukan [2]. Oleh sebab itu, logika fuzzy ini coba diterapkan untuk menentukan jumlah produksi roti.
Penelitian  oleh  Satria  dkk  [3]  menggunakan  Arduino  uno  dan  logika fuzzy untuk  menyirami tanaman  secara  otomatis  berdasarkan  tingkat  kelembapan  tanah.  Temuan  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  alat  yang  dibuat  dapat  bekerja  sesuai  dengan  yang  diinginkan..  Hasil penelitian membuktikan alat yang dibuat dapat berfungsi dengan baik sesuai yang diharapkan. Kemudian  pada  penelitian  [4]  yang  membuktikan  bahwa  pengambilan  keputusan  penerimaan guru  menggunakan  metode  logika fuzzy tahani  lebih  unggul  karena  logika fuzzy tahani mempertimbangkan berbagai kriteria daripada hanya menggunakan nilai rata-rata yang hanya mempertimbangkan satu kriteria dengan nilai tinggi. Fuzzy mamdani juga dipakai pada penelitian [5]  untuk  mengendalikan  suhu  dan  kelembapan  ruang  server  sebagai  pencegahan  terjadinya kerusakan  pada  perangkat server .  Logika  fuzzy  mamdani  juga  digunakan  untuk  mendeteksi penyakit  jantung  berbasis  mobile[6]  dan  menentukan  penunjang  keputusan  untuk  penentuan potensi desa di kabupaten Malang[7].
Sistem  pendeteksian  kondisi  fisiologis  pengguna  e-learning  menggunakan fuzzy Tsukamoto digunakan  oleh  Pradana  dkk  [8]  dengan  akurasi  mencapai  84,01%.  Pengaplikasian fuzzy Tsukamoto dimanfaatkan oleh Lukman dkk [9] yang terbukti bahwa algoritma fuzzy Tsukamoto sesuai untuk diterapkan pada sistem pertanian sawah modern. Fuzzy Tsukamoto juga bisa dipakai untuk memprediksi jumlah pasien positif covid-19 [10]. Pembuatan sistem pendukung keputusan menggunakan  fuzzy  tsukamoto  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  mahasiswa  yang memenuhi  syarat  untuk  mendapatkan  beasiswa,  sehingga  proses  seleksi  dapat  diselesaikan dengan  lebih  cepat  dan  akurat  [11].  Fuzzy  juga  bisa  diimplementasikan  untuk  perangkingan program  studi  kelompok  saintek  pada  40  perguruan  tinggi  negeri  di  Indonesia  menggunakan fuzzy Analytical Hierarchy Process[12]
Pada penelitian terdahulu [13] menghasilkan tingkat kebenaran dari hasil perhitungan sebesar 86,92%. Penelitian kali ini merupakan lanjutan dari penelitian sebelumnya dan dilakukan untuk mengetahui  tingkat  keakuratan  dalam  menentukan  jumlah  produksi  roti  dengan  logika fuzzy
tsukamoto menggunakan data yang sama yaitu data persediaan dan permintaan di pabrik roti Sarinda.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian merupakan sebuah prosedur yang sistematis dan ilmiah untuk menentukan jawaban dari  pertanyaan-pertanyaan  atau  rumusan  masalah  [14].  Beberapa  variabel  yang  digunakan sebagai input diperlukan untuk memproses data ini. Variabel atau faktor penelitian memainkan peran penting dalam sebuah penelitian. Variabel secara umum mengacu pada apa pun yang akan diamati  dalam  penelitian  [15].  Variabel  yang  digunakan  adalah  permintaan  dan  persediaan. Berikut  dijelaskan  tentang  integrasi fuzzy untuk  mengoptimalkan  produksi  roti  sehingga menghasilkan  klasifikasi yang  sesuai dengan  tujuan  penelitian.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan Alir Metode Penelitian
Penjelasan selengkapnya dari bagan alir pada gambar 1 yakni sebagai berikut:
1. Input nilai himpunan fuzzy
Dalam  perancangan  ini  data  yang  digunakan merupakan input an  dari  data  pabrik  roti. Input annya berupa variabel permintaan dan persediaan serta output nya adalah variabel jumlah produksi.
2. Fuzzifikasi (Menentukan derajat keanggotaan himpunan fuzzy )
Derajat keanggotaan himpunan fuzzy menunjukkan sejauh mana suatu elemen atau nilai input masuk  ke  dalam  himpunan fuzzy .  Derajat  keanggotaan  dapat  ditentukan menggunakan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan untuk himpunan fuzzy tersebut. Fungsi  keanggotaan  pada  himpunan fuzzy dapat  berbentuk  segitiga,  trapesium,  atau fungsi  keanggotaan  lainnya.  Setiap  fungsi  keanggotaan  memiliki  parameter-parameter tertentu yang menentukan bentuk kurva dan nilai derajat keanggotaan pada setiap nilai input .

## 3. Sistem inferensi fuzzy
Variabel-variabel  yang  dimasukkan  ke  dalam  himpunan  fuzzy  menghasilkan  aturan- aturan yang dibangun dengan menggabungkan setiap variabel dengan sifat linguistiknya. Aturan-aturan  yang  diperoleh  akan  melalui  proses  implikasi  untuk  menentukan  nilai predikat aturan tersebut. Metode Tsukamoto menggunakan operasi Min untuk melakukan prosedur implikasi. Predikat aturan tersebut dapat ditemukan dengan menghitung nilai minimum  dari  derajat  keanggotaan  suatu  variabel  dengan  variabel  lain  yang  telah digabungkan dalam suatu aturan tertentu.
4. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi adalah proses yang digunakan untuk mengubah variabel kabur hasil mesin inferensi  menjadi  nilai  numerik  yang  konkret  dan  dapat  diimplementasikan.  Tahapan defuzifikasi ini dilalui dengan melakukan penghitungan persentase kesalahan rata-rata atau Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari setiap predikat.
5. Hasil Penelitian
Pada  bagian  ini  merupakan  hasil  yang  diperoleh  dari  rangkaian  proses  dalam penghitungan  berdasarkan  logika fuzzy Tsukamoto  untuk  mengoptimalkan  jumlah produksi berdasarkan variabel persediaan dan permintaan yang didapat dari data yang diperoleh dari pabrik roti.
Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan terletak di antara 0 dan 1. Hal ini menyiratkan bahwa dua  nilai  “Ya  dan Tidak”, “Benar  dan  Salah”,  “Baik  dan  Buruk” bisa saja  muncul  dalam skenario pada saat yang bersamaan, namun besar nilainya tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya [13].
Himpunan  adalah  suatu  kumpulan  atau  koleksi  objek-objek  yang  mempunyai  kesamaan  sifat tertentu.  Himpunan fuzzy adalah  sebuah  himpunan  yang  di  dalamnya  terdapat  elemen  yang mempunyai derajat keanggotaan yang berbeda-beda [16]. Himpunan fuzzy menggunakan bahasa alami  manusia  untuk  mengklasifikasikan  data  menurut  variabel  bahasa  (linguistic  variable). Hubungan  antara  variabel  input  dan  output  akan  menentukan  variabel  bahasa  mana  yang membentuk himpunan fuzzy [17].
Fungsi  keanggotaan  ( membership  function )  adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (sering disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval 0 sampai 1 [18].
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  yaitu  melalui pendekatan  fungsi.  Ada  beberapa  fungsi  yang  bisa  digunakan,  seperti  representasi  linear, representasi kurva segitiga, representasi kurva trapesium, dan lain sebagainya [19].
Beberapa contoh fungsi keanggotaan yang umum digunakan dalam logika fuzzy :
1. Fungsi Keanggotaan Segitiga.
2. Fungsi Keanggotaan Trapesium.
3. Fungsi Keanggotaan Gaussian.
4. Fungsi Keanggotaan Sigmoid.
5. Fungsi Keanggotaan Lonceng.
Pilihan fungsi keanggotaan yang tepat tergantung pada konteks dan karakteristik masalah yang sedang dihadapi.
Setiap  konsekuen  dari  aturan  IF-Then  dalam  Metode  Tsukamoto  harus  diwakili  oleh  sebuah himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Lalu  output  hasil  inferensi  setiap aturan diberikan secara tegas (crisp) sesuai dengan α -predikat (fire strength). Rata-rata terbobot kemudian digunakan untuk menentukan hasil akhirnya [20].

## 3. Hasil
Proses fuzzifikasi dipergunakan untuk mengubah data masukkan tegas ( crisp ) ke dalam bentuk himpunan keanggotaan [21]. Penelitian ini menggunakan data persediaan dan permintaan untuk menghitung  jumlah  barang  yang  diproduksi,  jumlah  produksi  akan  menjadi  variabel output sedangkan variabel persediaan dan permintaan akan menjadi variabel input . Tabel 1 berikut ini menampilkan variabel-variabel yang telah ditentukan serta domain pada masing-masing variabel.
Tabel 1. Variabel Input dan Output Fungsi Input Output Nama Variabel Persediaan Permintaan Produksi Domain [607-894] [1030-1589] [1996-2579]
Variabel Persediaan terbagi menjadi 3 himpunan, yaitu himpunan fuzzy SEDIKIT dengan fungsi keanggotaan  linier  turun,  himpunan fuzzy CUKUP  dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga,  dan himpunan fuzzy BANYAK dengan fungsi keanggotaan linier naik.
Gambar 2. Kurva Himpunan Fuzzy dari Variabel Persediaan
Berdasarkan gambar 2, maka dibuatlah formula derajat keanggotaannya sebagai berikut :
𝜇𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇[𝑥] = { 1 ,                                                    𝑥 ≤ 607 ; 750 −𝑥 750 − 607 , 607 < 𝑥 < 750 ; 0 ,                                                    𝑥 ≥ 750 ;
(1)
𝜇𝐶𝑈𝐾𝑈𝑃[𝑥] = { 0 ,                                                    𝑥 ≤ 607 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 894 ;
𝑥− 607 750 − 607 , 607 < 𝑥 < 750 ;
894 −𝑥 894 − 750 , 750 < 𝑥 < 894 ; (2)
𝜇𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[𝑥] = { 0 ,                                                    𝑥 ≤ 750 ; 𝑥− 750 894 − 750 , 750 < 𝑥 < 894 ;
1 ,                                                    𝑥 ≥ 894 ;
(3)
Variabel Permintaan terbagi menjadi 3 himpunan, yaitu himpunan fuzzy RENDAH dengan fungsi keanggotaan  linier  turun,  himpunan fuzzy SEDANG  dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga,  dan himpunan fuzzy TINGGI dengan fungsi keanggotaan linier naik.
Gambar 3. Kurva Himpunan Fuzzy dari Variabel Permintaan
Berdasarkan gambar 3, maka dibuatlah formula derajat keanggotaannya sebagai berikut :
𝜇𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻[𝑦] = { 1 ,                                                           𝑦 ≤ 1030 ; 1310 −𝑦 1310 − 1030 , 1030 < 𝑦 < 1310 ;
0 ,                                                           𝑦 ≥ 1310 ; (4)
𝜇𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺[𝑦] = { 0 ,                                                         𝑦 ≤ 1030 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 ≥ 1589 ; 𝑦− 1030
1310 − 1030 , 1030 < 𝑦 < 1310 ;
1589 −𝑦
1589 − 1310 , 1310 < 𝑦 < 1589 ; (5)
𝜇𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼[𝑦] =
{ 0 ,                                                          𝑦 ≤ 1310 ;
𝑦− 1310 1589 − 1310 , 1310 < 𝑦 < 1589 ;
1 ,                                                         𝑦 ≥ 1589 ;
(6)
Variabel  Produksi  terbagi  menjadi  2  himpunan,  yaitu  himpunan fuzzy TURUN  dengan  fungsi keanggotaan linier turun dan himpunan fuzzy NAIK dengan fungsi keanggotaan linier naik.
Gambar 4. Kurva Himpunan Fuzzy dari Variabel Produksi
Berdasarkan gambar 4, maka dibuatlah formula derajat keanggotaannya sebagai berikut :
𝜇𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁[𝑧] = { 1 ,                                                    𝑧 ≤ 1996 ;
2579 −𝑧
2579 − 1996 , 1996 < 𝑧 < 2579 ;
0 ,                                                    𝑧 ≥ 2579 ; (7)
𝜇𝑁𝐴𝐼𝐾[𝑧] = { 0 ,                                                    𝑧 ≤ 1996 ; 𝑧− 1996 2579 − 1996 , 1996 < 𝑧 < 2579 ; 1 ,                                                    𝑧 ≥ 2579 ;
(8)
Pembuatan aturan akan digunakan untuk menarik kesimpulan. Aturan fuzzy terdiri dari premis dan konklusi. Premis berisi kondisi-kondisi yang harus dipenuhi atau diperiksa dalam rangkaian
if-then statement , sedangkan konklusi berisi tindakan yang harus diambil berdasarkan kondisi yang  telah  didefinisikan  dalam  premis.  Di  bawah  ini  beberapa  aturan  yang  ditetapkan  pada penelitian ini :
Tabel 2. Aturan fuzzy Aturan Persediaan  Permintaan  Produksi R1 Sedikit Rendah Turun R2 Sedikit Sedang Turun R3 Sedikit Tinggi Naik R4 Cukup Rendah Turun R5 Cukup Sedang Naik R6 Cukup Tinggi Naik R7 Banyak Rendah Turun R8 Banyak Sedang Turun R9 Banyak Tinggi Naik
Pada tahap ini nilai persediaan dan permintaan dimasukkan pada kolom yang ada kemudian akan diproses oleh sistem dengan menekan tombol proses lalu hasil penghitungannya akan tampil di kolom jumlah produksi seperti gambar di bawah.
Gambar 5. Sistem logika fuzzy Tsukamoto
4. Pembahasan Setelah semua data input persediaan dan permintaan dimasukkan, hasil penghitungannya dapat dilihat pada tabel 3 di bawah.
Tabel 3. Data hasil penghitungan menggunakan metode fuzzy tsukamoto No. Persediaan  Permintaan  Produksi Hasil Fuzzy 1 622 1415 2400 2188 2 865 1145 2210 2281 3 783 1264 2118 2455 4 736 1295 2098 2524 5 854 1324 2565 2146 6 806 1589 2579 2302 7 679 1279 2282 2330 8 873 1239 2339 2233 9 877 1398 2541 2158 10 888 1090 1996 2200 11 894 1064 2167 2120 12 722 1384 2362 2334 13 766 1315 2417 2497 14 607 1355 2341 2090 15 730 1156 2218 2311
16 680 1241 2309 2340 17 653 1570 2437 2320 18 629 1297 2229 2125 19 697 1366 2373 2291 20 728 1185 2208 2359 21 736 1089 2093 2185 22 618 1519 2258 2380 23 616 1030 2157 2065 24 662 1376 2301 2193 25 863 1555 2488 2364
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  MAPE  berdasarkan  pada  tabel  di  atas.  Penghitungan dilakukan dengan menghitung selisih absolut antara data produksi dengan hasil penghitungan menggunakan logika fuzzy . Lalu dihitung pula persentase selisih absolutnya. Kemudian jumlahkan semua persentase selisih absolutnya dan hasilnya dibagi dengan banyakya data. Selengkapnya seperti dibawah ini.
Tabel 4. Data MAPE No. Produksi ( 𝑋𝑖 ) Hasil  Fuzzy ( 𝐹𝑖 ) Galat ( |𝑋𝑖 − 𝐹𝑖| ) | 𝑋𝑖 − 𝐹𝑖 𝑋𝑖 | 1 2400 2188 212 0,088 2 2210 2281 71 0,032 3 2118 2455 337 0,159 4 2098 2524 426 0,203 5 2565 2146 419 0,163 6 2579 2302 277 0,107 7 2282 2330 48 0,021 8 2339 2233 106 0,045 9 2541 2158 383 0,151 10 1996 2200 204 0,102 11 2167 2120 47 0,022 12 2362 2334 28 0,012 13 2417 2497 80 0,033 14 2341 2090 251 0,107 15 2218 2311 93 0,042 16 2309 2340 31 0,013 17 2437 2320 117 0,048 18 2229 2125 104 0,047 19 2373 2291 82 0,035 20 2208 2359 151 0,068 21 2093 2185 92 0,044 22 2258 2380 122 0,054 23 2157 2065 92 0,043 24 2301 2193 108 0,047 25 2488 2364 124 0,050
MAPE = ∑ | 𝑋𝑖−𝐹𝑖 𝑋𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 × 100% (9) = ∑ | 𝑋𝑖−𝐹𝑖 𝑋𝑖 | 25 𝑖=1 25 × 100% (10) = | 𝑋1−𝐹1 𝑋1 + 𝑋2−𝐹2 2 +⋯+ 𝑋25−𝐹25 𝑋25 | 25
× 100% (11) = 0,088+0,032+⋯+0,05
25 × 100% (12)
= 1,736 25 × 100% (13)
= 6,94% (14)
Tingkat akurasi = 100 – 6,94 = 93,06%

## 5. Penutup
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang dapat diambil yaitu penggunaan metode fuzzy tsukamoto efektif untuk digunakan dalam menentukan produksi  roti  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  93,06%.  Hasil  penghitungan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan metode ini dikategorikan sangat bagus karena nilainya kurang  dari  10%  atau  lebih  tepatnya  sebesar  6,94%.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan membuat sistem yang bisa diakses secara daring agar dapat diakses dari manapun serta menambah fitur baru dan memperbaiki tampilan aplikasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

## Referensi
[1] E. Purwanto and S. S. Watini, “ Analisis Harga Pokok Produksi Menggunakan Metode Full Costing Dalam Penetapan Harga Jual ( Studi Kasus Unit Usaha Regar Fruit ),” Journal of Applied Managerial Accounting , vol. 4, no. 2, pp. 248 – 253, 2020.
[2] V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 1, pp. 129 – 135, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
[3] S. B. Mursalin, H. Sunardi, and Zulkifli, “Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis Berbasis Sensor Kelembaban Tanah Menggunakan Logika Fuzzy,” Jurnal Ilmiah Informatika Global , vol. 11, no. 01, pp. 47 – 54, 2020.
[4] Y.  E.  Setiawan,  “ Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Rekrutmen  Guru Menggunakan Logika Fuzzy Tahani ,” Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , vol. 14, no. 2, pp. 253 – 266, 2020.
[5] Sunanto, R. Firdaus, and M. S. Siregar, “Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Pada Kendali Suhu dan Kelembaban Ruang Server,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , vol. 2, no. 2, pp. 128 – 136, 2020.
[6] A.  Sutiari,  “Layanan  Diagnosa  Deteksi  Penyakit  Jantung  Dengan  Forward  Chaining  Dan Fuzzy  Logic  Mamdani  Berbasis  Mobile,” J-Intech ,  vol.  8,  no.  01,  pp.  12 – 18,  2020,  doi: 10.32664/j-intech.v8i01.465.
[7] K.  Yudhistiro  and  H.  Pamuntjar,  “Sistem  Inferensi  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Penunjang Keputusan Penentuan Potensi Desa Di Kabupaten Malang,” Smatika Jurnal , vol. 9, no. 01, pp. 28 – 38, 2019, doi: 10.32664/smatika.v9i01.244.
[8] F. Pradana, F. A. Bachtiar, and E. R. Widasari, “Fuzzy Tsukamoto Implementation to Detect Physiological  Condition  on  IoT  -  Based  e  - Learning  Users,” International  Journal  of Information  and  Education  Technology ,  vol.  12,  no.  7,  pp.  663 – 667,  2022,  doi: 10.18178/ijiet.2022.12.7.1668.
[9] L.  M.  Silalahi,  D.  Jatikusumo,  S.  Budiyanto,  F.  A.  Silaban,  I.  U.  V.  Simanjuntak,  and  A.  D. Rochendi, “Internet of things implementation and analysis of fuzzy Tsukamoto in prototype irrigation of rice,” International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol. 12, no. 6, pp. 6022 – 6033, 2022, doi: 10.11591/ijece.v12i6.pp6022-6033.
[10] A. D. Permana, V. M. Nasution, and G. Prakarsa, “Design and Development of Fuzzy Logic Application Tsukamoto Method  in  Predicting  the  Number of  Covid-19  Positive Cases  in West  Java,” International  Journal of  Global  Operations  Research ,  vol. 1,  no. 2,  pp.  85 – 95, 2020.
[11] P. Gloria and E. Sediyono, “Perancangan Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Journal of Information Technology Ampera , vol. 3, no. 2, pp. 124 – 147, 2022.
[12] A. Aditya and F. E. Purwiantono, “The Application of Fuzzy -Analytical Hierarchy Process Method  for  Majors  Selection  at  Public  Universities,” Journal  of  Informatics  and Telecommunication  Engineering ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  240 – 251,  2020,  doi: 10.31289/jite.v3i2.3245.
[13] D. L. Rahakbauw, “Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan ( Studi Kasus : Pabrik Roti Sarinda Ambon ),” Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 9, no. 2, pp. 121 – 134, 2015.
[14]  E.  Mulyatiningsih, Metode penelitian terapan bidang pendidikan . Yogyakarta: UNY Press, 2015.
[15] A. F. Djollong, “Tehnik Pelaksanaan Penelitian Kuantitatif,” Istiqra: Jurnal Pendidikan Dan Pemikiran Islam , vol. 2, no. 1, pp. 86 – 100, 2014.
[16]  F. Susilo, Himpunan dan Logika Kabur Serta Aplikasinya . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[17] A. T. P. Abza, “Industri Televisi Berlangganan Dengan Logika Fuzzy,” Jurnal Intra Tech , vol. 2, no. 1, pp. 16 – 30, 2018.
[18] S.  Jayanti  and  S.  Hartati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Anggota  Paduan  Suara Dewasa Menggunakan Metode  Fuzzy Mamdani,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 6, no. 1, 2012, doi: 10.22146/ijccs.2141.
[19] L. K. Wardhani and E. Haerani, “Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap  Output  Sebuah  Sistem  Fuzzy  Logic,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Komunikasi dan Industri , 2011.
[20]  S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan , 2nd ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[21] M.  D.  Andikarama,  Y.  Rizki,  and  H.  Mukhtar,  “Penerapan  Metode  Logika  Fuzzy  dalam mengolah pilihan pada Game Visual Novel Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Riau sebagai Sarana Evaluasi Mandiri,” Jurnal Fasilkom , vol. 10, no. 1, pp. 42 – 53, 2020.