Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE)

## Penentuan Uang Kuliah Tunggal Mahasiswa Universitas Negeri Gorontalo Berbasis Logika Fuzzy
Wrastawa Ridwan Program Studi Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia wridwan@ung.ac.id
Ifan Wiranto Program Studi Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia ifan_te@ ung.ac.id
Luthfiani Azzahra Program Studi Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia luthfianiazzahra@gmail.com
Fitriani Lakoro Program Studi Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia titilakoro7@gmail.com Diterima : Mei 2021 Disetujui : Juni 2021 Dipublikasi : Juli 2021
Abstrak— Uang Kuliah Tunggal (UKT) adalah biaya yang yang dikenakan  kepada  setiap  mahasiswa    untuk  digunakan  dalam proses  pembelajaran,  yang  diberlakukan  sejak  tahun  2013. Universitas Negeri Gorontalo (UNG) pada awalnya menggunakan  metode  wawancara  dengan  mahasiswa  untuk menentukan  UKT.  Namun  kendalanya  adalah  jika  banyak mahasiswa  yang  akan  diwawancara  akan  berpengaruh  pada ketelitian  akibat  faktor  kelelahan  pewawancara.  Selanjutnya UNG  menentukan  besaran  UKT  mahasiswa  didasarkan  pada jumlah  penghasilan  orang  tua.  Pada  penelitian  ini  telah dirancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis logika fuzzy  untuk  menentukan  besaran  UKT  mahasiswa.  Terdapat tiga  input  sistem  fuzzy,  yaitu  penghasilan  orang  tua  (empat level), jumlah tanggungan (tiga level) dan jumlah rekening air, listrik, internet (tiga level) dan satu output yaitu besaran UKT mahasiswa  (delapan  level).  Aturan  JIKA-MAKA  sejumlah  36 aturan.  Digunakan  tiga  input  (tidak  hanya  penghasilan  orang tua),  sehingga  hasil  penentuan  UKT  lebih  adil.  Proses defuzifikasi  menggunakan  centroid.  Dalam  simulasi,  data  uji diambil sebanyak 25 mahasiswa angkatan 2020. Hasil simulasi menunjukkan  tingkat  akurasi  model  fuzzy  yang  dirancang sebesar  76%,  yang  artinya  terdapat  19  UKT  mahasiswa  yang tepat sama dengan UKT sebenarnya.
Kata  Kunci—uang  kuliah  tunggal,  logika  fuzzy,  sistem pendukung keputusan
Abstract— Uang Kuliah Tunggal (UKT) is a fee charged to each student to be used in the learning process, which has been in effect since  2013.  Universitas  Negeri  Gorontalo  (UNG)  initially  used the interview method with students to determine  UKT. However, the  obstacle  is  that  if  many  students  will  be  interviewed,  it  will affect  the  accuracy  due  to  the  interviewer's  fatigue  factor. Furthermore,  UNG  determines  the  amount  of  student’s  UKT based  on  the  amount  of  income  of  the  parents.  In  this  study,  a Decision  Support  System  (DSS)  based  on  fuzzy  logic  has  been designed  to  determine  the  amount  of  student’s  UKT.  There  are three  fuzzy  system  inputs,  namely  parents'  income  (four  levels), number  of  dependents  (three  levels)  and  the  number  of  water, electricity, internet billS (three levels) and one output, namely the amount of student’S UKT (eight levels). The IF-THEN rule totals 36 rules. Three inputs are used (not only parents' income), so that the results of determining the UKT are fairer. The defuzification
process uses the center of gravity. In the simulation, test data were taken  from  25  students  of  class  2020.  The  simulation  results showed  that  the  accuracy  rate  of  the  fuzzy  model  designed  was 76%,  which  means  that  there  were  19  student  UKTs  that  were exactly the same as the actual UKT.
Keywords—  uang  kuliah  tunggal,  fuzzy  logic,  decision  support system.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam rangka memenuhi tujuan bernegara sebagaimana tercantum  dalam  Undang-Undang  Dasar  Negara  Republik Indonesia  Tahun  1945  Alinea  IV  yaitu  mencerdaskan kehidupan  bangsa,  maka  pemerintah  menyelenggarakan pendidikan formal dari tingkat pendidikan dasar, menengah sampai  tinggi.  Penyelenggaraan  pendidikan  tinggi  di Indonesia  diatur  dalam  Undang-Undang  Nomor  12  Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi [1]. Pada Pasal 85 berbunyi, pembiayaan  pendidikan  tinggi  dapat  bersumber  dari  biaya pendidikan yang ditanggung oleh mahasiswa sesuai dengan kemampuan  mahasiswa,  orang  tua  mahasiswa,  atau  pihak lain  yang  membiayai.  Sejak  tahun  2013,  pemerintah mengeluarkan  kebijakan  mengenai  Biaya  Kuliah  Tunggal (BKT)  dan  Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT),  dengan ditetapkannnya  Permendikbud  Nomor  55  Tahun  2013  [2]. Sejak diberlakukannya, Peraturan Menteri terkait UKT telah mengalami  beberapa  perubahan  dan  terakhir  adalah Permendikbud Nomor 25 Tahun 2020 tentang Standar Satuan Biaya Operasional Pendidikan Tinggi pada Perguruan Tinggi Negeri di Lingkungan Kemendikbud. Pada Permen tersebut disebutkan bahwa BKT adalah keseluruhan biaya operasional per tahun yang terkait langsung dengan proses pembelajaran mahasiswa  pada  Program  Studi  di  PTN.  Sedangkan  UKT adalah biaya yang dikenakan kepada setiap mahasiswa untuk digunakan  dalam  proses  pembelajaran.  Besaran  UKT ditetapkan oleh pimpinan PTN setelah mendapat persetujuan dari menteri melalui Dirjen DIKTI [3].
Universitas  Negeri  Gorontalo  (UNG)  sebagai  salah  satu PTN  di  Indonesia  tentunya  mengikuti  Permendikbud tersebut.  Sejak  2013  UNG  telah  menerapkan  UKT  bagi mahasiswa  baru.  Pada  awalnya,  penentuan  UKT  ini
berdasarkan  data  masukan  dan  hasil  wawancara  dengan mahasiswa.  Kendala  yang  dihadapi  adalah  tidak  sedikit waktu  yang  harus  disediakan  untuk  wawancara  setiap mahasiswa baru. Selain itu, pewawancara harus teliti dalam melakukan  verifikasi  data  mahasiswa.  Berdasarkan  hasil wawancara yang dilakukan terhadap Kepala Progaram Studi di  UNG,  jika  mahasiswa  yang  diwawancarai  banyak,  maka ketelitian  akan  semakin  berkurang  diakibatkan  faktor kelelahan manusia.
Pada penelitian ini ditawarkan model Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  untuk  membantu  menentukan  kategori UKT mahasiswa. SPK yang dirancang berbasis logika fuzzy. Logika  fuzzy  ini  mewakili  bagaimana  cara  manusia  dalam merepresentasikan keadaan yang sebenarnya. Misalnya pada permasalahan penentuan UKT, salah satu variabel masukan adalah  pendapatan  orang  tua  mahasiswa.  Dengan  logika fuzzy, variabel ini dapat didefinisikan dalam himpunan fuzzy sebagai  ‘kurang’,  ‘sedang’,  ‘besar’,  ‘sangat  besar’.  Karena keunggulannya  ini  maka  metode  logika  fuzzy  digunakan dalam  membangun  model  cerdas  untuk  menentukan  UKT mahasiswa.
Penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  penelitan sebelumnya  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dalam  penentuan  UKT  mahasiswa.  Pada  [4],  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (Topsis) digunakan dalam penentuan kategori UKT. Sistem  ini  diujikan  terhadap  60  mahasiswa  di  Universitas Nusa  Cendana.  Hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi 26,66% atau 16 dari 60 data mahasiswa memiliki UKT yang sama  antara  simulasi  dan  sebenarnya.  Penelitian  oleh  [5], SPK  yang  dibangun  menggunakan  metode TOPSIS  dengan pembobotan  metode  ranking  dengan  studi  kasus  pada Fakultas  MIPA  Universitas  Tanjungpura  Pontianak. Berdasarkan  hasil  pengujian diperoleh  akurasi  sebesar  82% data. Pada penelitian kedua ini terlihat akurasi sudah cukup baik.  Sistem  Pakar  penentuan  UKT  mahasiswa  Politeknik Negeri Banjarmasin dibahas pada [6]. Sistem yang dirancang menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  dengan  hasil  301 mahasiswa  memiliki  simulasi  UKT  sesuai  dengan  UKT sebenarnya, dari 366 data uji (akurasi 82%).

## II. M ETODE
Pada penelitian ini, metode penentuan UKT menggunakan  logika  fuzzy  model  Mamdani.  Model Mamdani  merupakan  model  fuzzy  yang  aturan  fuzzy dibangun  secara  intuisi  serta  mudah  dipahami.  Model  ini cocok  untuk  aplikasi  sistem  cerdas  yang  aturan-aturannya dibuat  berdasarkan  pengetahuan  pakar  manusia  [7].  Sistem cerdas berbasis logika fuzzy telah banyak diterapkan dalam berbagai  aplikasi.  Pada  [8],  metode  logika  fuzzy  AHP digunakan dalam penentuan pembelian mobil keluarga. Pada [9,10], logika fuzzy digunakan dalam Computerized Adaptive Test (CAT). Aplikasi dalam prediksi curah hujan seperti pada [11], dengan mengkombinasi fuzzy dan jaringan saraf tiruan. Pada [12], logika fuzzy model Mamdani digunakan bersama dengan Kalman Filter untuk penjejakan manuver target.
Teori  himpunan  fuzzy  diperkenalkan  oleh  Lotfi  Zadeh pada  tahun  1965.  Pada  himpunan  fuzzy,  didefinisikan keadaan  yang  kontinyu  dari  0  sampai  1  (berbeda  dengan himpunan biasa yang hanya mengenal keadaan 0 dan 1)[7]. Himpunan fuzzy dapat mengandung elemen-elemen dengan derajat  keanggotaan  hanya  sebagian,  misalnya  kecil,  agak besar,  besar,  besar  sekali.  Jika  pada  teori  Boolean  ‘benar’ dinilai  ‘1’  dan  ‘salah’  dinilai  ‘0’,  maka  pada  teori  Fuzzy
terdapat nilai diantara ‘0’ dan ‘1’. Sehingga teori fuzzy dapat menyatakan keadaan sebenarnya.
Fuzzy  Inference  System  (FIS)  atau  Sistem  Penalaran Fuzzy  merupakan  formulasi  proses  pemetaan  masukan  ke keluaran  dengan  menggunakan  logika  fuzzy.  Terdapat  5 langkah dalam FIS [7], yaitu:
1. fuzifikasi masukan,  yaitu mengambil masukan dan menentukan  derajat  keanggotaan  masing-masing masukan;
2. operator  fuzzy,  jika  bagian antecedent pada  aturan fuzzy lebih dari satu, maka dilakukan operasi logika fuzzy
3. metode  implikasi,  yaitu  kurva consequent dibentuk kembali sesuai dengan nilai pada bagian antecedent . Metode  implikasi  dapat  menggunakan  AND  atau Product;
4. agregasi seluruh keluaran, yaitu dengan menggabungkan seluruh consequent yang diperoleh dari langkah 3;
5. defuzifikasi,  hasil  agregasi  dikeluarkan  menjadi bilangan. Beberapa metode defuzifikasi diantaranya centroid, bisector, largest of maximum dan smallest of maximum.
Pada penelitian ini, proses fuzifikasi masukan menggunakan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dan  trapesoid, metode  implikasi  menggunakan  AND  (minimum),  proses defuzifikasi  menggunakan centroid .  Blok  diagram  sistem logika fuzzy untuk menentukan UKT mahasiswa ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok diagram sistem fuzzy penentuan UKT
Pada  saat  ini,  penentuan  UKT  mahasiswa  baru  UNG hanya  berdasarkan  jumlah  penghasilan  orang  tua.  Pada penelitian ini, penentuan UKT berdasarkan tiga kriteria yaitu jumlah  penghasilan  orang  tua,  jumlah  penghuni  rumah  dan jumlah tagihan rekening, sehingga penentuan UKT menjadi lebih  adil.  Seperti  terlihat  pada  Gambar  1,  terdapat  3  input dan 1 output sistem fuzzy penentuan UKT, yaitu: 1. input  penghasilan  orang  tua  mahasiswa  ( ph ),  dengan empat level yaitu rendah, sedang, tinggi dan tinggi sekali.
2. input  penghuni  rumah  ( pr ),  yang  menyatakan  jumlah penghuni  dalam  rumah  orang  tua  mahasiswa.  Penghuni rumah  ini  diasumsikan  berapa  tanggungan  orang  tua mahasiswa,  dengan  tiga  level  yaitu  sedikit,  sedang  dan banyak.
3. input  rekening  ( r )  yang  menyatakan  jumlah  tagihan rekening listrik, air, internet dan pulsa, dengan tiga level yaitu rendah, sedang dan tinggi.
4. output UKT mahasiswa, dengan delapan level, yaitu level I sampai level VIII.
UKT  di  Universitas  Negeri  Gorontalo  (UNG)  dibagi  ke dalam  8  kategori  seperti  pada  Tabel  1  [13].  Model  sistem fuzzy  yang  dirancang  menghasilkan  output  dalam  kisaran kategori  III  sampai  kategori  VIII,  karena  kategori  I  dan kategori II  sudah ditentukan  tersendiri  dengan  syarat-syarat tertentu.
ph
pr r Sistem Fuzzy K
TABLE I. K ATEGORISASI K ELOMPOK UKT T AHUN 2020 Kelompok UKT Rentang Pendapatan Orang Tua (juta rupiah) Besaran UKT I Yatim Piatu 500.000 II KIP/KKS/PKH/Yatim (Ibu tidak bekerja) 1.000.000 III 0 < Penghasilan ≤ 3 2.500.000 IV 3 < Penghasilan ≤ 4,5 3.000.000 V 4,5 < Penghasilan ≤ 6 3.500.000 VI 6 < Penghasilan ≤ 7,5 4.000.000 VII 7,5 < Penghasilan ≤ 9 4.500.000 VIII Penghasilan > 9 5.000.000
Fungsi  keanggotaan  sistem  fuzzy  yang  dirancang  untuk penentuan UKT mahasiswa dengan tiga input dan satu output dapat  dilihat  pada  Gambar  3  sampai  Gambar  6.  Fungsi keanggotaan variabel input “penghasilan” terdiri dari 4 level yaitu “rendah” dengan penghasilan 0-4 juta rupiah, “sedang” dengan penghasilan 3-7 juta, “tinggi’ dengan penghasilan 5- 9  juta  dan  “tinggi  sekali”  dengan  penghasilan diatas  9  juta (lihat Gambar 2).
Gambar 2. Fungsi keanggotaan variabel input “penghasilan”
Fungsi  keanggotaan  variabel  input  “penghuni  rumah” teridiri dari tiga level, yaitu “sedikit” untuk penghuni rumah 0-3  orang,  “sedang”  untuk  2-6  orang  dan  “banyak”  untuk lebih dari 4 orang (ditunjukkan pada Gambar 3).

## Gambar 3. Fungsi keanggotaan variabel input “penghuni rumah”
Fungsi keanggotaan variabel input “rekening” terdiri dari tiga  level  yaitu  “rendah”  dengan  total  rekening  0-300  ribu, “sedang’  dengan  total  rekening  200-600  ribu  dan  “tinggi” dengan  total  rekening  lebih  dari  400  ribu  (lihat  Gambar  4). Rekening  disini  adalah  total  rekening  listrik,  air  dan internet/pulsa.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan variabel input “rekening”
Variable output yaitu “Kelompok UKT” terdiri dari delapan level yaitu mulai dari “K1” sampai “K8” (ditunjukkan pada Gambar 5).
Gambar 5. Fungsi keanggotaan variabel output “Kelompok UKT”
Aturan JIKA-MAKA yang dirancang terdiri dari 36 aturan, diantaranya adalah:
1. JIKA Penghasilan RENDAH  dan Penghuni  Rumah SEDIKIT dan Rekening RENDAH MAKA UKT K3
2. JIKA Penghasilan RENDAH  dan Penghuni  Rumah BANYAK dan Rekening TINGGI MAKA UKT K2
3. JIKA Penghasilan SEDANG  dan Penghuni  Rumah SEDIKIT dan Rekening RENDAH MAKA UKT K5
4. JIKA Penghasilan SEDANG  dan Penghuni  Rumah BANYAK dan Rekening RENDAH MAKA UKT K4
5. JIKA Penghasilan SEDANG  dan Penghuni  Rumah BANYAK dan Rekening TINGGI MAKA UKT K3
6. JIKA Penghasilan TINGGI  dan Penghuni  Rumah SEDIKIT dan Rekening RENDAH MAKA UKT K7 7. JIKA Penghasilan TINGGI  dan Penghuni  Rumah BANYAK dan Rekening RENDAH MAKA UKT K6 8. JIKA Penghasilan TINGGI  dan Penghuni  Rumah BANYAK dan Rekening TINGGI MAKA UKT K5
9. JIKA Penghasilan TINGGI  SEKALI  dan Penghuni Rumah SEDIKIT dan Rekening RENDAH MAKA UKT K8
10. JIKA Penghasilan TINGGI  SEKALI  dan Penghuni Rumah BANYAK dan Rekening RENDAH MAKA UKT K7
11. JIKA Penghasilan TINGGI  SEKALI  dan Penghuni Rumah BANYAK  dan Rekening TINGGI  MAKA UKT K6

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Perancangan  sistem  fuzzy  sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan  penentuan  UKT  mahasiswa  Universitas  Negeri Gorontalo disimulasikan untuk mendapatkan output kategori UKT  mahasiswa  dan  seberapa  besar  tingkat  akurasi  sistem yang  dirancang.  Data  uji  diambil  dari  Sistem  Informasi Akademik  Terpadu  (SIAT)  UNG  sebanyak  25  mahasiswa angkatan 2020 dengan jalur masuk SNMPTN dan SBMPTN. Jalur  masuk  mandiri  tidak  diambil  sebagai  data  uji  karena penentuan UKT tersendiri.
Sebagai  contoh,  mahasiswa  1  dengan  data  jumlah penghasilan  orang  tua  (ayah+ibu)  Rp3.000.000,-,  jumlah penghuni  rumah  3  orang  dan  jumlah  tagihan  rekening Rp550.000,-.  Penghasilan  orang  tua  masuk  pada  level ‘rendah’,  jumlah  penghuni  rumah  pada  level  ‘sedang’,  dan jumlah  tagihan  rekening  pada  level  ‘sedang’  dan  ‘tinggi’. Diperoleh  output  UKT  sebesar  Rp2.500.000,-.    Tabel  II memunjukkan  hasil  simulasi  sistem  untuk  25  orang mahasiswa.
TABLE II. HASIL SIMULASI SISTEM Nama UKT sebenarnya UKT simulasi Mahasiswa 1 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 2 4.500.000 3.500.000 Mahasiswa 3 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 4 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 5 3.500.000 3.500.000 Mahasiswa 6 3.000.000 2.500.000 Mahasiswa 7 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 8 3.500.000 2.500.000 Mahasiswa 9 3.500.000 3.500.000 Mahasiswa 10 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 11 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 12 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 13 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 14 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 15 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 16 3.000.000 2.500.000 Mahasiswa 17 3.000.000 2.500.000 Mahasiswa 18 5.000.000 3.000.000 Mahasiswa 19 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 20 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 21 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 22 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 23 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 24 2.500.000 2.500.000 Mahasiswa 25 2.500.000 2.500.000
Data hasil simulasi menunjukkan bahwa ada 19 data uji UKT hasil simulasi sama dengan UKT sebenarnya, sehingga tingkat akurasi sistem fuzzy penentuan UKT ini adalah 76%. Pada 6 mahasiswa lainnya, UKT hasil simulasi lebih rendah daripada  UKT  sebenarnya.  Hal  ini  disebabkan  pada penentuan  UKT  model fuzzy ini  sudah  mempertimbangkan jumlah  penghuni  rumah  dan  jumlah  tagihan  (selain penghasilan  orang  tua).  Dengan  mempertimbangkan  2 kriteria  tambahan  ini,  penentuan  UKT  menjadi  lebih  adil. Dua mahasiswa dengan penghasilan orang tua yang sama tapi
yang  satu  lebih  banyak  jumlah  penghuni  rumahnya  dan jumlah  tagihan  rekeningnya,  akan  mendapatkan  hasil  UKT yang lebih rendah.

## IV. K ESIMPULAN
Telah  berhasil  dirancang  sistem  fuzzy  untuk  penentuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) mahasiswa Universitas Negeri Gorontalo.  Sistem  fuzzy  yang  dirancang  terdiri  dari  tiga input,  yaitu  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan  dan jumlah rekening (listrik, air, internet), dan satu output yaitu UKT  mahasiswa.  Model  fuzzy  yang  digunakan  mengikuti model  fuzzy  Mamdani  dengan  defuzifikasi  menggunakan centroid .  Hasil  simulasi  terhadap  25  data  mahasiswa angkatan 2020 menunjukkan tingkat akurasi sistem fuzzy ini adalah 76%.

## R EFFERENSI
[1]    Undang-Undang No.12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi. Jakarta; 2012 p. 32.
[2]    Kemdikbud  RI.  Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan Republik  Indonesia  Nomor  55  Tahun  2013  tentang  Biaya  Kuliah Tunggal  dan  Uang  Kuliah  Tunggal  pada  Perguruan  Tinggi  Negeri  di Lingkungan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. 2013;2013:2.
[3]   Kemdikbud. Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 25 Tahun  2020  tentang  Standar  Satuan  Biaya  Operasional  Pendidikan Tinggi  Pada  Perguruan  Tinggi  Negeri  di  Lingkungan  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. 2020;4,6.
[4]   Benyamin Imanuel Libing, Dony M. Sihotang MB. Sistem pendukung keputusan  penentuan  uang  kuliah  tunggal  kepada  mahasiswa  baru  di Universitas Nusa Cendana menggunakan metode Technique For Order Preference By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS).  J  Komput dan
Inform [Internet]. 2019;7(1):27–36. Available from: https://ejurnal.undana.ac.id/jicon/article/download/879/759/
[5]   Purnama M, Sitorus SH, Diponegoro M. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Kelompok  Uang  Kuliah  Tunggal  Menggunakan  Metode TOPSIS  dengan  Pembobotan  Metode  Ranking.  J  Komput  dan  Apl. 2019;07(02).
[6]  Ramadhan  MR,  Budi  N  AS.  Sistem  Pakar  Menentukan  Kategori  Ukt Mahasiswa Menggunakan Metode  Fuzzy.  In:  Seminar  Nasional Riset Terapan. Banjarmasin; 2016. p. 9–10.
[7]  Jang  JS.,  Sun  C.,  Mizutani  E.  Neuro-Fuzzy  and  Soft  Computing: Computational  Approach  to  Learning  and  Machine  Intelligence. Prentice-Hall International, Inc.; 1997.
[8]    Koloid H, Ridwan W, Wiranto I. Penerapan Metode Fuzzy AHP Dalam Menentukan  Pembelian  Mobil  Keluarga.  Jambura  J  Electr  Electron Eng. 2019;1(1):7–12.
[9]   Ridwan W, Wiranto I, Dako RDR. Ability Estimation in Computerized Adaptive  Test  using  Mamdani  Fuzzy  Inference  System.  In:  IOP Conference Series: Material Sciences and Engineering. IOP Publishing; 2020.
[10] Ridwan W, Wiranto I, Dako RDR. Computerized Adaptive Test based on  Sugeno  Fuzzy  Inference  System.  IOP  Conf  Ser  Mater  Sci  Eng. 2021;1098(3):032077.
[11]  Wiranto  I,  Musa  W,  Ridwan  W.  Prediksi  curah  hujan  tahunan menggunakan
anfis dengan pengelompokan
data.
2019;2019(November):74–81.
[12]  Wiranto  I,  Ridwan  W.  Maneuvering  Target  Tracking  Withconstant Acceleration  Motion  Model  Using  Hybrid  Mamdani  Fuzzy-Kalman Filter Algorithm. ARPN J Eng Appl Sci. 2021;16(2):209–14.
[13]  UNG. Keputusan Rektor UNG Nomor 410/UN47/KU/2020. 2020;