Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani Dan Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan
Supina Batubara
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi Medan,  Jalan Jenderal Gatot Subroto KM. 4,5 Sei Sikambing 20122 Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
E-mail: pinazien@gmail.com

## Abstract
The rapid growth of knowledge and technology in the field of construction that encourages people to pay more attention to quality standards and work productivity to be able to participate in improving  a  construction  with  a  higher  quality.  Needed  a  building  material  that  has  a  better advantage than existing building materials so far. If the concrete used has a low quality then it can cause the building that was built can not last long. For that we need a method used in accelerating determine the quality of concrete. To ensure the method used then the comparison of Fuzzy logic method Mamdani and Sugeno method so that later produced a method that best suits in determining the quality of concrete. Fuzzy logic is different from ordinary digital logic, where the usual digital logic only recognizes two states ie yes or no. While Fuzzy logic mimics the way of human thinking by using the concept of the pseudonym of a value.
Keywords: Fuzzy Logic, Mamdani, Sugeno, Instant Instant Concrete Quality

## Abstrak
Semakin  pesatnya  pertumbuhan  pengetahuan  dan  teknologi  di  bidang  konstruksi  yang mendorong masyarakat lebih memperhatikan standar mutu serta produktivitas kerja untuk dapat berperan  serta  dalam  meningkatkan  sebuah  pembangunan  konstruksi  dengan  lebih  berkualitas. Diperlukan suatu bahan bangunan yang memiliki keunggulan yang lebih baik dibandingkan bahan bangunan  yang  sudah  ada  selama  ini.  Jika  beton  yang  digunakan  memiliki  kualitas  rendah  maka dapat menyebabkan bangunan yang dibangun tidak dapat bertahan lama.  Untuk itu diperlukan suatu metode yang digunakan dalam mempercepat menentukan kualitas beton.  Untuk memastikan metode yang  digunakan  maka  dilakukanlah  perbandingan  logika Fuzzy metode  Mamdani  dan  metode Sugeno  sehingga  nanti  dihasilkan  sebuah  metode  yang  paling  cocok  dalam  menentukan  kualitas beton.  Logika Fuzzy berbeda  dengan  logika  digital  biasa,  di  mana  logika  digital  biasa  hanya mengenal dua keadaan yaitu ya atau tidak.  Sedangkan logika Fuzzy meniru cara berfikir manusia dengan menggunakan konsep sifat kesamaran suatu nilai.
Kata Kunci : Fuzzy Logic , Mamdani, Sugeno, Cor Beton Instan Quality

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  pesatnya  pertumbuhan  pengetahuan  dan  teknologi  di  bidang  konstruksi yang mendorong masyarakat lebih memperhatikan standar mutu serta produktivitas kerja untuk dapat berperan serta dalam meningkatkan sebuah pembangunan konstruksi dengan lebih berkualitas. Diperlukan suatu bahan bangunan yang memiliki keunggulan yang lebih baik  dibandingkan  bahan  bangunan  yang  sudah  ada  selama  ini.Istilah Ready  Mix Concrete /cor beton instan sudah tidak asing lagi di kalangan para Engineer , karena sudah hampir  sebagian  besar  gedung-gedung  dan  sarana  infrastruktur  menggunakan  beton sebagai bahan dasar dari bangunan. Beton merupakan komponen utama struktur bangunan
yang  terdiri  atas  semen,  agregat  kasar,  agregat  halus  dan  air  dengan  atau  tanpa  bahan tambahan. Sebagai material yang terbentuk secara kimiawi, maka aspek pabrikasi sangat berpengaruh  terhadap  kualitas  akhir  beton  yang  dihasilkan.  Kemajuan  pesat  di  bidang konstruksi  harus  diimbangi  dengan  kemajuan  teknologi  beton  sebagai  sarana pendukungnya. Teknologi yang diterapkan diharapkan dapat meminimalisir masalah yang terjadi  di  lapangan.Menurut  SNI  03-443-1997  mendefinisikan  beton  cor  instan    adalah beton yang dicampur  dalam  suatu  mesin  pengaduk stasioner atau dalam  truk  pengaduk, dan  diserahkan  kepada konsumen beton dalam keadaan segar. Penggunaan beton pada gedung  bisa  menghemat  pengeluaran  karena  harga  yang  terjangkau,  dapat  dibuat  sesuai dengan  bentuk  dan  ukuran  yang  diinginkan  serta  dapat  dikombinasikan  dengan  baja tulangan.    Rasa  tertarik  pada  penggunaan  beton  ini  akhirnya  menimbulkan  banyaknya jenis/mutu dari beton itu sendiri.
Logika Fuzzy dalam  penerapan lainnya  yaitu  perbandingan  Mamdani  dan  Sugeno untuk  sistem  resiko  kanker  payudara  (Shleeg,  A.  A.  dan  Ellabib,  I.  M.,  2013)  serta penerapan tentang perbandingan metode Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto untuk sistem pengurangan energi pada penyejuk udara (Saepullah dan Satria Wahono, 2015).  Dalam jurnal  dilakukan  analisis  dan  perbandingan  antara  metode  Mamdani,  Sugeno  dan Tsukamoto  untuk  menemukan  metode  terbaik  dalam  hal  pengurangan  konsumsi  energi listrik  dari  AC  dengan  menggunakan  suhu  kamar  dan  kelembaban  sebagai  variabel masukan dan kecepatan kompresor sebagai output variabel.  Hasil percobaan menunjukkan bahwa  metode  terbaik  dalam  hal  pengurangan  konsumsi  energi  listrik  dari  AC  adalah metode Tsukamoto, dimana efisiensi energi listrik rata-rata yang dicapai hingga 74,2775%.

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penyelesaian  masalah  yang  akan  dibahas.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat digambarkan pada gambar 3 :
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
(SNI  03-2834-1993)  mendefenisikan  beton  adalah  campuran  anatara  semen Portland atau semen hidrolik yang lain, agregat halus, agregat kasar dan air dengan atau tanpa bahan tambah membentuk massa padat. Proses awal terbentuknya beton adalah pasta semen  yaitu  proses  hidrasi  antara  air  dengan  semen,  selanjutnya  jika  ditambah  dengan agregat halus menjadi mortar dan jika ditambahkan dengan agregat kasar menjadi beton. Penambahan  material lain akan  membentuk  beton  yang  bermacam-macam  seperti  beton bertulang, beton serat, beton ringan, beton presstress, beton pracetak dan lainnya. Proses terbentuknya beton dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 2. Proses Terbentuknya Beton
Logika Fuzzy dikembangkan  oleh  Prof.  Lotfi  Zadeh  dari  Universitas  California USA,  pada  tahun  1965.  Zadeh  memodifikasi teori  himpunan,  dimana  setiap  anggotanya memiliki  derajat  keanggotaan  antara  0  sampai  1  yang  disebut  dengan  himpunan  kabur. Pada logika fuzzy sebuah nilai bisa benar dan salah secara bersamaan namun berapa besar nilai kebenaran dan kesalahan tergantung pada bobot keanggotaannya.
Sistem Fuzzy terdiri  dari  4  komponen  yaitu  basis  aturan Fuzzy ,  mesin  inferensi Fuzzy , pembuat Fuzzy ( fuzzifier ), dan penegasan ( defuzzifier) (Nur Hasanah dan Retantyo Wardoyo,  2010).
Gambar 3. Proses Terbentuknya Beton
Proses  pada  sistem Fuzzy yaitu  dari  input  yang  berupa  data  real  diubah  oleh fuzzifier (tahap fuzzifikasi) menjadi nilai Fuzzy di U kemudian diolah oleh mesin inferensi Fuzzy dengan aturan dasar Fuzzy yang selanjutnya ditegaskan kembali dengan defuzzifier (tahap defuzifikasi) menjadi nilai tegas ( output ). Dalam teori logika Fuzzy sebuah nilai bisa
bernilai benar dan salah secara bersamaan namun berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung kepada bobot keanggotaan yang dimilikinya.
Metode  Mamdani  sering  dikenal  sebagai  metode  Max-min.    Metode  ini diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.    Untuk  mendapatkan output , diperlukan 4 tahapan  (Suamiati dan Shodik Nuryadin, 2013) :
• Pembentukan Himpunan Fuzzy Pada metode mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan Fuzzy .
• Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada metode mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah min.
• Komposisi Aturan
Ada tiga metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem Fuzzy, yaitu max, additive dan probabilistik OR (probor).
1. Metode Max (Maximum)
Pada metode ini, 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 mereflesikan konstribusi dari tiap-tiap proposi. Secara umum dapat dituliskan: μsf [xi] = max(μsf [xi], μkf [xi]) ……………...(1)
Di mana : μsf [xi] = nilai keanggotaan solusi Fuzzy sampai aturan ke- i . μkf [xi] = nilai keanggotaan konsekuen Fuzzy aturan ke- i .
2. Metode Additive (sum)
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan Fuzzy diperoleh  dengan  cara  melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah Fuzzy .  Secara umum dituliskan:
μsf [xi] = min(1,μsf [xi] + μkf [xi]) ……………..(2)
Di mana: μsf [xi] = nilai keanggotaan solusi Fuzzy sampai aturan ke- i . μkf [xi] = nilai keanggotaan konsekuen Fuzzy aturan ke- i .
3. Metode Probabilistik OR (Probor)
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan Fuzzy diperoleh  dengan  melakukan product terhadap semua output daerah Fuzzy .  Secara umum dituliskan:
μsf [xi] =(μsf [xi] + μkf [xi] ) – ( μsf [xi] * μkf [xi] ……………… (3) Di mana: μsf [xi] = nilai keanggotaan solusi Fuzzy sampai aturan ke- i . μkf [xi] = nilai keanggotaan konsekuen Fuzzy aturan ke- i .
2.1 Penegasan ( DeFuzzy )
Input dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan Fuzzy diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan Fuzzy ,  sedangkan output yangdihasilkan  merupakan  suatu bilangan pada domain himpunan Fuzzy tersebut.  Sehingga jika diberikan suatu himpunan
Vol.2, No.1, Agustus 2017
e-ISSN: 2528-4053
Fuzzy dalam range tertentu,  maka  harus  dapat  diambil  suatu  nilai crisp tertentu  sebagai output.
Ada beberapa metode defuzzifikasi pada komposisi aturan Mamdani, antara lain: 1. Metode Centroid ( Composite Moment )
Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat (z *) daerah Fuzzy . Secara umum dirumuskan:
Untuk variabel kontinu:
z * = ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑏 𝑎
∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑏
𝑎 ………………………...(4)
Untuk variabel diskret:
z * = ∑ 𝑧𝑗𝜇(𝑍𝑗) 𝑛 𝑗=1 ∑ 𝜇(𝑍𝑗) 𝑛 𝑗=1 ………………………. (5)

## 2. Metode Bisektor
Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai pada domain Fuzzy yang memiliki nilai keanggotaan setengah dari jumlah total nilai keanggotaan pada daerah Fuzzy .
3. Metode Mean of Maximum (MOM) Pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  rata-rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
4. Metode Largest of Maximum (LOM)
Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terbesar dari domain  yang  memiliki  nilai  keanggotaan  maksimum.  Penalaran  dengan  metode  Sugeno hampir  sama  dengan  penalaran  Mamdani,  hanya  saja output (konsekuen)  sistem  tidak berupa himpunan Fuzzy , melainkan berupa konstanta atau persamaan linear.  Metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985, sehingga metode ini sering juga dinamakan dengan metode TSK.
Output dari sistem inferensi fzzy diperlukan 4 tahap (Suwandi et al , 2011) :
2.2 Tahap Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  merupakan  proses  mentransformasikan  data  pengamatan  ke  dalam bentuk himpunan Fuzzy.
1. Pembentukan aturan dasar data Fuzzy
Aturan  dasar  Fuzzy  mendefinisikan  hubungan  antara  fungsi  keanggotaan  dan bentuk fungsi keanggotaan hasil.  Pada metode Sugeno output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan Fuzzy tetapi berupa konstanta atau persamaan linier. Metode TSK terdiri dari 2 jenis, yaitu:
a. Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol
Secara umum bentuk model Fuzzy Sugeno orde-nol adalah
Vol.2, No.1, Agustus 2017
IF (x 1 is A 1 ) • (x 2 is A 2 ) • (x 3 is A 3 ) • ...... • (x N is A N ) THEN z = k  …………. (6)
Dengan  A i adalah  himpunan Fuzzy ke-i  sebagai  anteseden,  dan  k  adalah  suatu konstanta (tegas) sebagai konsekuen.
b. Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu
Secara umum bentuk model Fuzzy Sugeno Orde-Satu adalah
IF (x 1 is A 1 ) •.......• (x N is A N ) THEN z =p 1 *x 1 + .....+ p N *x N + q   …………. (7)
Dengan  A i adalah  himpunan Fuzzy ke-i  sebagai  anteseden  dan  p i adalah  suatu konstanta (tegas) ke-i dan q juga merupakan konstanta dalam konsekuen.
2. Komposisi aturan
Apabila  sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan  makan  inferensi  dari  kumpulan  dan korelasi antar aturan yaitu menghitung hasil.
3. Penegasan ( defuzzifikasi)
Pada  proses  ini  output  berupa  bilangan  crisp.    Apabila  komposisi  aturan menggunakan metode Sugeno, maka defuzifikasi dilakukan dengan cara mencari nilai rata- ratanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi untuk menentukan kualitas beton dilakukan dengan menentukan variabel yang diperlukan dalam pengolahan dan analisis, dimana variabel atau kriteria yang harus dipenuhi  adalah  agg  halus,  agg  kasar,  isi.  Tabel  1  adalah  data  –  data  yang  diambil  dan diamati langsung ke tempat penelitian yang akan dipersentasikan serta yang akan dianalisa ke dalam bentuk metode Fuzzy Logic .
Tabel 1. Data Ready Mix Concrete / Beton
Dalam  menentukan  perancangan  sistem  dengan  menggunakan  metode  Mamdani atau  metode  Sugeno,  terdapat 3  variabel input  yaitu:  agg  halus  kadar  lumpur, agg  halus
Vol.2, No.1, Agustus 2017
kadar air, agg kasar kadar lumpur, agg kasar kadar airdan 1 variabel output yaitu variabel kualitas. hal ini dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4. Variabel Input & Output Pada Metoda Mamdani
Pada gambar 4 dapat dilihat bahwa antara metode Mamdani dan metode Sugeno dalam menganalisa kualitas beton menggunakan variabel input yang sama yaitu agg halus, agg  kasar  dan  berat  isi  sehingga  tidak  ada  perbedaan  antara  fungsi  keanggotaan  untuk metode Mamdani dengan fungsi keanggotaan metode Sugeno. Untuk memperoleh output terdapat  perbedaan  metode  Mamdani  dengan  metode  Sugeno  yaitu  metode  Mamdani berupa himpunan f uzzy sedangkan pada metode Sugeno berupa constanta atau persamaan linear.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  constanta  atau  berordo  0  untuk menghasilkan output metode Sugeno.
Fungsi  keanggotaan  kualitas  beton  berdasarkan  agg  halus  kadar  lumpur  akan didesain terlebih dahulu fungsi keanggotaannya sebagai berikut :
Gambar 5. Rentang Fungsi Keanggotaan
Dari persamaan di atas, bentuk fungsi keanggotaan fuzzy nya digambarkan seperti tabel 2. Pada tabel 2 input pertama dari analisa fuzzy tentang analisa kualitas beton yang datanya  masih  samar  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  kualitas beton.
Tabel 2. Data Ready Mix Concrete / Beton
Dari  persamaan  di  atas  ,  bentuk  fungsi  keanggotaan fuzzy nya  didesain  seperti gambar 6.
Gambar 6. Model Input Untuk Agg Halus Kadar Lumpur
Defuzzifikasi untuk metode Mamdani yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode  centroid  ( Composite  Moment )  dimana  solusi crips diperoleh  dengan  cara mengambil  titik  pusat  (z * )  daerah  fuzzy.  Untuk  metode  Sugeno  yang  digunakan  adalah model  fuzzy  sugeno  Orde-Nol  dimana  outputnya  berupa  konstanta  (tegas),  untuk mendapatkan defuzzifikasinya dilakukan dengan cara mencari nilai rata-rata.
Pada  implementasi  dan  pengujian  hasil  analisa  ini,  digunakan  aplikasi  toolbox matlab  untuk  tahap  pengujian  terhadap  analisa  kepada fuzzy matlabtoolbox,  yang  harus dilakukan  setelah  menjalankan  aplikasi  matlab  adalah  menggaktifkan  toolbox  fuzzy dengan cara mengetikkan fuzzy pada command line seperti gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7. Rule Viewer Metode Mamdani
Gambar 8. Rule Viewer Metode Sugeno

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan, yaitu dengan  menggunakan  metode  mamdani  dan  sugeno  bisa  dipakai  dalam menentukan kualitas tetapi yang lebih direkomendasikan adalah metode Mamdani karena  metode  Mamdani  hasil  perhitunganya  lebih  mendekati  hasil  yang sebenarnya dibandingkan dengan sugeno.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Shleeg, Aishalaa M. Ellabib, I. (2013) ‘Comparison of Mamdani and Sugeno Fuzzy Interference  Systems  for  the  Breast  Cancer  Risk’, International  Journal  of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering , 7(No. 10), pp. 695–699.
[2] Alfarisyi, M. I. and Amila, K. (2014) ‘Rancangan Sistem Informasi Layanan Alumni Itenas Berbasis Web’, Jurnal Online Institut Teknologi Nasional , 2(1), pp. 132–143.
[3] Ansari, G. A. (2012) ‘Available Online at www.jgrcs.info A UML MODEL FOR MEASURING  THE  PERFORMANCE  OF  STUDENTS  USING  OBJECT ORIENTED APPROACH’, 3(3), pp. 3–6.
[4] Artina,  N.  (no  date)  ‘Sistem  Informasi  Penjualan Tiket  Dan  Paket  Tour  Berbasis Web Ada Cv . Four Brother Palembang’.
[5] Boissière, M., van Heist, M., Sheil, D., Basuki, I., Frazier, S., Ginting, U., Wan, M., Hariadi, B., Hariyadi, H. and Kristianto, H. D. (2004) ‘Pentingnya sumberdaya alam bagi masyarakat lokal di daerah aliran sungai Mamberamo, Papua, dan implikasinya bagi konservasi’, Journal of Tropical Ethnobiology Vol I , 2(2), pp. 76–95. Available at: http://www.cifor.org/mla/download/publication/konservasi_mamberamo.pdf.
[6] Dharwiyanti, S. and Wahono, R. S. (2003) ‘Pengantar Unified Modeling LAnguage (UML)’, IlmuKomputer.com , pp. 1–13. Available at: http://www.unej.ac.id/pdf/yanti-uml.pdf.
[7] Fahmy,  R.,  Zaher,  H.  and  Kandil,  A.  (2015)  ‘A  Comparison  between  Fuzzy
Vol.2, No.1, Agustus 2017
Inference Systems for Prediction ( with Application to Prices of Fund in Egypt )’, International  Journal  of  Computer  Applications ,  109(13),  pp.  6–11.  Available  at: http://research.ijcaonline.org/volume109/number13/pxc3900604.pdf.
[8] Harmiyati,  A.  &  (2015)  ‘Perbandingan  Nilai  Kuat  Tekan  Beton  Berdasarkan Beberapa Metode Persyaratan Penerimaan Beton di Indonesia’, 15, pp. 65–87.
[9] Informasi,  J.  T.,  Yudihartanti,  Y.,  Syukur,  A.,  Wahono,  R.  S.,  Teknik,  P., Universitas,  I.  and  Nuswantoro,  D.  (2011)  ‘PENJADWALAN  MATA  KULIAH Permasalahan Pendekatan Konstruksi Hasil’, 7, pp. 109–116.
[10]  Jakimi,  A.  and  Koutbi,  M.  El  (2009)  ‘An  Object-Oriented  Approach  to  UML Scenarios  Engineering  and  Code  Generation’, International  Journal  of  Computer Theory and Engineering , 1(1), pp. 35–41. doi: 10.7763/IJCTE.2009.V1.6.
[11]   Kaur,  A.  (2012)  ‘Application  Of  UML  In  Real-Time  Embedded  Systems’, International Journal of Software Engineering & Applications , 3(2), pp. 59–70. doi: 10.5121/ijsea.2012.3205.
[12]   Kuo, M. S., Liang, G. S. and Huang, W. C. (2006) ‘Extensions of the multicriteria analysis  with  pairwise  comparison  under  a  fuzzy  environment’, International
Journal of Approximate Reasoning , 43(3), pp. 268–285. doi:
10.1016/j.ijar.2006.04.006.
[13]   Lee,  S.  (2012)  ‘Unified  Modeling  Language  (  UML  )  for  Database  Systems  and Computer Applications’, International Journal of Database Theory and Application , 5(1), pp. 157–164.
[14]   Masya, F. and Simanjuntak, F. M. (2012) ‘Sistem Pelayanan Pengaduan Masyarakat Pada Divisi Humas’, 2012(Snati), pp. 15–16.
[15]   Matematika, P. S., Kristen, U. and Wacana, S. (2014) ‘PENGGUNAAN METODE FUZZY  MAMDANI  DAN  SUGENO  KREDIT  Studi  Kasus :  Pengambilan Keputusan Kredit PT . Kandimadu Arta Cabang Salatiga’.
[16]   Math, N. S. J. and Mirkovi, M. (2008) ‘MODELLING AND IMPLEMENTATION OF THE’, 38(1), pp. 43–57.
[17]   Mokhati.F (2009) ‘Generating Maude Specifications From’, 8(2), pp. 119–136.
[18]   Prediksi,  A.,  Persediaan,  K.,  Pada,  O.,  Farmasi,  I.,  Sakit,  R.,  Jember,  D.  K.  T., Double, M. M., Smoothing, E., Ayu, R., Sari, A., Studi, P., Informasi, S. and Jember, U.  (2015)  ‘Digital  Repository  Universitas  Jember  Digital  Repository  Universitas Jember’.
[19]   Pt, P. and Jaya, K. (2007) ‘Karyawan Dengan Metode Barcode’.
[20]   Purnama,  P.  A.  (2012)  ‘Aplikasi  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Sugeno  Dalam Memprediksi Laju Inflasi ( Studi Kasus Pada Data Inflasi Indonesia Dan Bali )’, (1), pp. 5–8.
[21]   Rachman, M. and Semarang, U. N. (2012) ‘Konservasi nilai dan warisan budaya’, 1(1), pp. 30–39.
[22]   Saepullah, A. (2015) ‘Comparative Analysis of Mamdani , Sugeno And Tsukamoto Method of Fuzzy Inference System for Air Conditioner Energy Saving’, 1(2), pp. 143–147.
[23]   Seminar,  M.  and  Akhir,  T.  (no  date)  ‘Perancangan  Aplikasi  Sistem  Informasi Perumahan Dengan Menggunakan Pemrograman’, pp. 1–8.Seminar, M. and Akhir, T.  (no  date)  ‘Perancangan  Aplikasi  Sistem  Informasi  Perumahan  Dengan Menggunakan Pemrograman’, pp. 1–8.
[24]   Solikin,  F.  (2013)  ‘Aplikasi  logika  Fuzzy  Dalam  Operasi  Produksi  Barang Menggunakan metode Mamdani dan Sugeno’, 2013(Sentika).
[25]   Su, F. U. Z. Z. Y., Pada, G. E. N. O. and Xyz, P. T. (2013) ‘Perbandingan Produksi Kopi Optimum Antara Metode Fuzzy mamdai dengan Fuzzy Sugeno pada PT.XYZ,
Rianto Samosir, Iryanto, Rosman Siregar’, 1(6), pp. 517–527.
[26]   Sumarta, T., Siswoyo, B. and Juhana, N. (no date) ‘Perancangan Model Berorientasi Objek  Menggunakan  Unified  Modeling  Language  (UML)  Studi  Kasus  Sistem Pengolahan Parkir Pada PT. TRIKARYA ABADI’, Elib.Unikom.Ac.Id , pp. 1–8
[27]   Sunarya, U. (2015) ‘Analisis Perbandingan Algoritma Logika Fuzzy Model Sugeno dan  Mamdani  untuk  Pengukuran  Kualitas  Kolam  Air  Renang  Berbasis Mikrokontroller’.
[28]   Tribasuki, A. (2011) ‘Cuti Karyawan Berbasis Web’.
[29]   Utomo,  S.  D.  (2008)  ‘Penanganan  Pengaduan  Masyarakat  Mengenai  Pelayanan Publik’, 15, pp. 161–167.
[30]   Van den Berg, J., Kaymak, U. and Van den Bergh, W. M. (2004) ‘Financial markets analysis by using a probabilistic fuzzy modelling approach’, International Journal of Approximate Reasoning , 35(3), pp. 291–305. doi: 10.1016/j.ijar.2003.08.007.
[31]   Yoo, H. and Choi, B. (2015) ‘Design of Simple-Structured Fuzzy Logic Systems for Segway-Type  Mobile  Robot’, The  International  Journal  of  Fuzzy  Logic  and Intelligent Systems , 15(4), pp. 232–239. doi: 10.5391/IJFIS.2015.15.4.232.
[32]   ‘Rancang  Bangun  Portal  E-Commerce  Semarang-Handycraft  Berorientasi  Obyek Sinta Tridian Galih[1] , Mustafid[2] , Aris Sugiharto2 Magister Sistem Informasi, Universitas Diponegoro’ (no date).