## KOMPARASI SIMULASI KONTROL SUHU DAN LEVEL AIR PADA TANAMAN HIDROPONIK MENGGUNAKAN SISTEM FUZZY MAMDANI DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Endah Fitriani 1 Normaliaty Fithri 2
1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1 endahfitriani@binadarma.ac.id , 2 normaliaty@binadarma.ac.id

## ABSTRAK
Dalam menanam hidroponik ada beberapa hal yang harus diperhatikan agar pertumbuhan tanaman tidak terganggu,  antara  lain  adalah  pengontrolan  suhu  dan  level  air.  Dengan  menggunakan  simulasi  sistem kontrol fuzzy kita dapat mengatur kerja atap dan pompa air agar sesuai dengan perubahan suhu dan level air.  Selain  dengan  menggunakan  sistem  kontrol  fuzzy  kita  juga  dapat  menggunakan  ANFIS  dalam memprediksi kontrol atap dan pompa air. Dari hasil simulasi diperoleh terdapat selisih untuk atap antara 0.001 sampai 0.02 , sedangkan untuk pompa air terdapat selisih antara 0.006 sampai dengan 0.01. Dengan rata-rata error yang diperoleh pada saat menggunakan ANFIS adalah  0,0079496 untuk kontrol atap dan 0,01296 untuk kontrol pompa air.
Kata kunci: Suhu, Level Air, Mamdani, dan ANFIS

## ABSTRACK
In  hydroponic  planting,  there  are  several  things  that  must  be  considered  so  that  plant  growth  is  not disturbed, including controlling the temperature and water level. By using a fuzzy control system simulation we can adjust the work of the roof and the water pump to suit changes in temperature and water level. Apart from using the fuzzy control system, we can also use ANFIS in predicting roof control and water pumps. From the simulation results, it is found that there is a difference for the roof between 0.001 to 0.02, while for the water pump there is a difference between 0.006 to 0.01. With the average error obtained when using ANFIS is 0.0079496 for roof control and 0.01296 for water pump control. Keywords: Temperature, WaterLevel, Mamdani and ANFIS

## 1. PENDAHULUAN
Hidroponik  merupakan  budidaya  tanaman  yang  memanfaatkan  air  untuk  memenuhi kebutuhan  nutrisi  bagi  tanaman  tanpa  menggunakan  tanah.  Sistem  hidronik  dsangat  cocok diterapkan  pada  daerah  yang  memiliki  pasokan  air  dan  lahan  yang  terbatas,  contohnya  adalah perkotaan. Pada sistem hidroponik, ada beberapa hal perlu diperhatikan antara lain adalah suhu dan  level air. Hal ini diperlukan agar proses pertumbuhan tanaman hidroponik tidak terganggu karena kurangnya volume air atau intensitas cahaya matahari yang terlalu tinggi . Teknik kendali fuzzy telah banyak digunakan diberbagai aplikasi mulai dari industri, elektonika rumah tangga, robot  dan  lain-lain.  Logika  fuzzy  merupakan  pengembangan  dari  logika  primitif  yang  hanyan mengenal dua keadaan, yaitu “ya” atau “tidak”. Dengan adanya logika fuzzy, dapat mengenal peubah-peubah  linguistik  seperti  agak  dingin,  dingin,  sangat  dingin  dan  sabagainya,  sehingga aplikasi  logika  fuzzy  akan  menyebabkan  sistem  lebih  adaptif  [1].  Metode  neuro-fuzzy  dalam bidang  pengendalian  telah  banyak  digunakan  [2].  Metode  pengendalian  dengan  menerapkan prinsip logika fuzzy disebut FLC (fuzzy logic controller). Cara kerja pengendali ini mirip dengan seorang  operator  kendali,  tidak  memperhatikan  struktur  internal  plant,  hanya  mengamati  error sebagai selisih antara setpoint dengan keluaran sistem dan mengubah setting panel kendali untuk meminimalkan error tersebut. Sebuah FLC terdiri atas unit fuzifikasi, basis pengetahuan fuzzy, mesin  keputusan  fuzzy  dan  unit  defuzifikasi.  ANFIS  adalah    penggabungan  dari  mekanisme Fuzzy  Inference  System  (FIS)  yang  dijelaskan  dalam  arsitektur  jaringan  saraf.  Arsitektur  dan
prosedur  pembelajaran  yang  mendasari  ANFIS  disajikan,  yaitu  sistem  inferensi  fuzzy  yang diimplementasikan  dalam  kerangka  jaringan  adaptif..  Sistem  inferensi  fuzzy  yang  digunakan adalah  model  fuzzy  Tagaki-Sugeno-Kang  (TSK)  untuk  kemudahan  komputasi.    Dalam pengendalian  suhu dan level air pada tanaman hidroponik ini, akan dibuat menggunakan sistem fuzzy  logic  menggunakan  metode  Mamdani  dan  selanjutnya    data  yang  diperoleh  akan  diolah kembali  menggunakan sistem ANFIS.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kendali Logika Fuzzy
Kendali  Logika  Fuzzy  adalah  metodologi  kontrol  yang  digunakan  oleh  manusia  untuk mendeskripsikan  sistem  fisik  dan  mendefinisikan  strategi  kontrol  yang  dipakai  didalamnya. Logika Fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing. Logika fuzzy pertama kalidiperkenalkan  oleh  Prof.Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965.Dasar  logika  fuzzy  adalah  teori himpunan fuzzy. Nilaikeanggotaan atau derajat keanggotaan merupakan ciri utamadari penalaran logika fuzzy [3].
Sistem fuzzy terdiri dari beberapa tahap, yaitu :
a.  Fuzzifikasi
Digunakan untuk memetakan dan mengubah atau mengkonversi masukan yang bersifat crips menjadi  suatu  bilangan  fuzzy.  Bagian  pada  fuzzifikasi  yang  digunakan  untuk  memetakan adalah  fungsi  keanggotaan(membership  function).  Fungsi  keanggotaan  merupakan  suatu range  nilai  yang  dapat  mempresentasikan  bentuk  masukan  atau  keluaran  sistem.  Fungsi keanggotaan fuzzy ini digunakan untuk memetakan masukan ke derajat keanggotaan fuzzy.
b.  Rule base
Digunakan sebagai aturan dasar pada proses kendali yang mendefinisikan himpinan fuzzy atas daerah-daerah masukan dan keluaran yang telah ditentukan, rule-base ini menggunakan logika if-then.
c.  Fuzzy Inference System Digunakan  untuk  mengolah  masukan  yang  telah  difuzzifikasikan,  dan  menyimpulkan masukan  tersebut  berdasarkan  rule  base  menjadi  output.  Inferenceengine  menggunakan metode Sugeno.
d.  Defuzzifikasi

## 2.2 Metode Mamdani
Metode  Mamdani  merupakan  metode  yang  paling  sering  digunakan  dalam  aplikasi-aplikasi karena  strukturnya  yang  sederhana,  yaitu  menggunakan  operasi  MIN-MAX  atau  MAX- PRODUCT. Dalam mendapatkan outputnya diperlukan 4 tahapan berikut : [4] a.  Fuzzifikasi b.  Pembentukan basis pengetahuan Fuzzy (rule dalam bentuk IF…THEN)
c.  Aplikasi fungsi implikas menggunakan fungsi MIN dan komposisi antar-rule menggunakan fungsi MAX
d.  Defuzzifikasi menggunakan metode Centroid

## 2.3 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
ANFIS  mengandaikan bahwa input dan output dari suatu black box system (sistem kotak hitam) telah tersedia, dan ingin menebak model apa yang cocok atau yang sebenarnya ada dalam kotak hitam tersebut. Dalam menebak, tidak diisyaratkan tersedianya struktur model tertentu berdasar pada karakteristik variabel-variabel sistem.

## Keterbatasan ANFIS
Dengan kemampuannya untuk belajar menirukan kelakuak suatu sistem yang hanya berdasar pada data input dan output, anfis sebenarnya jauh lebih kompleks daripada FIS. Secara khusus anfis hanya bekerja dengan sistem-sistem Sugeno yang memiliki ciri-ciri sebagai berikut :
1.  Sistem order 0 atau 1.
2.  Mempunyai output tunggal yang diperoleh dari wighted average defuzzification.
3.  Semua fungsi keanggotaan output harus bertipe sama, dalam bentuk konstanta atau persamaan linier.
4.  Tiap Rule harus mempunyai fungsi keanggotaan keluaran yang berbeda dengan semua rule laiinya.  Dengan  kata  lain,  jumlah  fungsi  keanggotaan  keluaran  harus  sama  dengan  jumlah rule.
5.  Bobot tiap rule adalah 1. [5]

## 2.4 Arsitektur ANFIS
Misalkan  terdapat  2  input  x  dan  y  dengan  masing-masing  input  memiliki  2  buah  fungsi keanggotaan.  Output jaringan  yang  dihasilkan  yaitu f dengan  2  buah fungsi  keanggotaan. Jika dalam suatu sistem hanya membutuhkan 2 buah aturan sebagai berikut : If x is A1 and y is B1 then f1 = p 11 x 1 + q 12 x 2 + r 10 If x is A2 and y is B2 then f2 = p 21 x1 + q 22 x2 + r 20 maka  dapat  dihitung  nilai  rata-rata  terbobot  sebagai  keluaran  jaringan  (f  )  dengan  nilai  firing strength untuk kedua aturan adalah w 1 dan w 2 :
𝑓 = 𝑤 1 𝑓 1 +𝑤 1 𝑓 2 𝑤 1 𝑤 2 = 𝑤 ̅ 1 𝑓 1 + 𝑤 ̅ 2 𝑓 2 (1)
ANFIS  dibentuk  dengan  arsitektur  jaringan  seperti  neural  network  yang  memiliki  beberapa lapisan terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, serta lapisan output. Pada setiap lapisan terdapat  proses  perhitungan  yang  pada  akhirnya  akan  menghasilkan  output  jaringan  ANFIS. Arsitektur jaringan ANFIS dengan 5 lapisan ditampilkan pada gambar 1.
A1 A2 B1 B2 ∏ N N ∑ ∏ x y w 1 w 2 𝑤 ̅ 1 𝑤 ̅ 2 𝑤 ̅ 1 𝑓 1 𝑤 ̅ 2 𝑓 2 f Lapisan 1 Lapisan 2 Lapisan 3 Lapisan 4 Lapisan 5 x y x y Gambar 1. Struktur ANFIS
Jaringan ANFIS, terdiri dari lapisan-lapisan berikut :
 Lapisan 1
Tiap  neuron  pada  lapisan pertama  adaptif  terhadap  parameter  suatu  fungsi  aktivasi.  Output dari  tiap  neuron  merupakan  derajat  keanggotaan  input,  yaitu  µ A1 (x),  µ B1 (y),  µ A2 (x),  µ B2 (y). Fungsi simpul pada lapisan ini adalah : O 1,i = µ Ai (x) untuk i = 1,2 (2)
O 1,i = µ Bi (y) untuk i = 1,2 (3)
(a, b) adalah parameter-parameter. Parameter-parameter lapisan ini dikenal dengan nama premise parameters.
 Lapisan 2
Pada  lapisan  ini  berlaku  operasi  perkalian  AND  antara  nilai  fuzifikasi  dari  titik  yang  ada sebelumnya sebagai proses implikasi fuzzy.. Persamaan keluaran pada simpul ini adalah : O 2,i = w i = µ Ai (x) .µ Bi (y) untuk i = 1,2 (4)
 Lapisan 3
Masing-masing  neuron  di  lapiasan  ini  merupakan  simpul  tetap  yang  diperoleh  dari  hasil perhitungan rasio antara aturan derajat keanggotaan ke-I dengan jumlah seluruh aturan derajat keanggotaan, yang dapat dirumuskan sebagai berikut :
O 3,i = 𝑤 ̅ 𝑖 = 𝑤 𝑖 𝑤 1 +𝑤 2 , 𝑖 = 1,2 (5)
Hasil ini dikenal dengan normalizes firing stregth.
 Lapisan 4
Setiap neuron pada lapisan ini merupakan simpul adaptif terhadap suatu output: O 4,I = 𝑤 ̅ 𝑖 𝑓 𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅(𝑝 𝑖 𝑥 1 + 𝑞 𝑖 𝑥 2 + 𝑟 𝑖 ) (6)
Dengan 𝑤 𝑖 ̅̅̅ adalah normalizzed  firing  strength pada  lapisan  ke-3  dan  (p i ,  q i ,  r i )  adalah parameter-parameter pada neuron tersebut. Lapisan ini disebut consequet paramaters .
 Lapisan 5
Output Layer. Setiap neuron pada lapisan ini merpakan simpul tunggal tetap yang menghitung keluaran dengan cara menjumlahkan semua masukan. [6-7]
O 5,i = ∑ 𝑤 ̅ 𝑖 𝑓 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑓𝑖 𝑖 ∑ 𝑓 𝑖 𝑖 (7)

## 2.5 Pembentukan Himpunan Fuzzy
Langkah pertama dalam membuat kontrol suhu dan tinggi air pada sistem hidroponik ini adalah dengan  membentuk  himpunan  fuzzy  terlebih  dahulu.  Himpunan  Fuzzy  yang  akan  dibentuk menggunakan metode Sugeno dengan dua input dan dua output.

## Gambar 2. Fuzzifikasi Input dan Output

## 2.6   Menentukan Variabel Input
Ada dua variabel input yang ditentukan, yaitu variabel suhu dan variabel level air. Parameter nilai suhu  yang akan dipakai adalah dalam derajat celsius. Fungsi keanggotaan suhu dibagi menjadi lima  himpunan  fuzzy  yaitu  {D,AD,N,AP,P}.  Diagram  fungsi  keanggotaan  dari  variabel  dapat
dilihat pada gambar 3(a). Parameter nilai level keanggotaan level air yang dipakai pada alat ini adalah cm, yaitu jarak ketinggian air dari dasar bak penampungan utama. Fungsi keanggotaan air juga dibagi menjadi lima himpunan fuzzy yaitu {R,AR,N,AT,T}. Diagram fungsi keanggotaan dari variabel air dapat dilihat pada gambar 3(b).
(a)
(b)
Gambar 3. (a) Variabel Suhu, (b) Variabel Level Air

## 2.7   Menentukan Variabel Output
Ada dua variabel output yang ditentukan, yaitu output atap dan pompa. Variabel membuka dan menutup  atap  dibagi  menjadi  lima  himpunan  yaitu  {FT,SM,STM,TPM,FM}.  Diagram  fungsi keanggotaan dari variabel atap dapat dilihat pada  gambar 4(a) .Variabel pompa air juga dibagi menjadi lima himpunan yaitu {S,AS,N,AT,T}. Diagram fungsi keanggotaan dari variabel on dan off nya  pompa  air dapat dilihat pada gambar  4(b).
(a) (b) Gambar 4. (a) Variabel Atap, (b) Variabel Pompa Air
2.8  Menentukan Rules Fuzzy
Setelah  menentukan  variabel input dan output, langkah  selanjutnya  adalah  menentukan rules fuzzy. Adapun rules fuzzy yang dibuat adalah seperti pada tabel.1 dibawah ini
Tabel 1. Deskripsi Aturan Fuzzy Mamdani No Deskripsi Aturan Fuzzy 1 If (suhu is D) and (level air is R) then (atap is FM)(Pompa air is L)
2 If (suhu is D) and (level air is AR) then (atap is FM)(Pompa air is AL)
3 If (suhu is D) and (level air is N) then (atap is FM)(Pompa air is N)
4 If (suhu is D) and (level air is AT) then (atap is FM)(Pompa air is AS)
5 If (suhu is D) and (level air is T) then (atap is FM)(Pompa air is L)
6 If (suhu is AD) and (level air is R) then (atap is TPM)(Pompa air is L)
7 If (suhu is AD) and (level air is AR) then (atap is TPM)(Pompa air is AL)
8 If (suhu is AD) and (level air is N) then (atap is TPM)(Pompa air is N)
9 If (suhu is AD) and (level air is AT) then (atap is TPM)(Pompa air is AS)
10 If (suhu is AD) and (level air is T) then (atap is TPM)(Pompa air is S)
11 If (suhu is P) and (level air is R) then (atap is FT)(Pompa air is L)
12 If (suhu is P) and (level air is AR) then (atap is FT)(Pompa air is AL)
13 If (suhu is P) and (level air is N) then (atap is FT)(Pompa air is N)
14 If (suhu is P) and (level air is AT) then (atap is FT)(Pompa air is AS)
15 If (suhu is P) and (level air is T) then (atap is FT)(Pompa air is S)
16 If (suhu is AP) and (level air is R) then (atap is SM)(Pompa air is L)
17 If (suhu is AP) and (level air isAR) then (atap is SM)(Pompa air is AL)
18 If (suhu is AP) and (level air is N) then (atap is SM)(Pompa air is N)
19 If (suhu is AP) and (level air is AT) then (atap is SM)(Pompa air is AS)
20 If (suhu is AP) and (level air is T) then (atap is SM)(Pompa air is S)
21 If (suhu is N) and (level air is R) then (atap is STM)(Pompa air is L)
22 If (suhu is N) and (level air isAR) then (atap is STM)(Pompa air is AL)
23 If (suhu is N) and (level air is N) then (atap is STM)(Pompa air is N)
24 If (suhu is N) and (level air is AT) then (atap is STM)(Pompa air is AS)
25 If (suhu is N) and (level air is T) then (atap is STM)(Pompa air is S)
2.9   Membuat Sistem Kontrol Suhu dan Level Air  Menggunakan Simulink
Dengan menggunakan simulink , kita dapat membuat simulasi fuzzy logic dari asistem pengaturan suhu dan level air seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Simulasi Fuzzy Menggunakan Simulink

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN( TIMES NEW ROMAN 11 PT CAPITAL BOLD)
Dengan  menggunakan  aplikasi  dari  matlab,  kita  dapat  melihat  hasil rule  viewer dari  masing- masing setpoint yang kita tentukan. Hal ini dapat dilihat pada gambar 6.
Endah Fitriani, Normaliaty Fithri
Gambar 6. Hasil Rule Viewer
Kita  juga  dapat  melihat  hasil  simulasi  melalui simulink  d engan  memasukkan  beberapa  nilai setpoint , seperti pada gambar 7. Untuk gambar 7(a) diberikan setpoint suhu = 20 dan level air =10, gambar 7(b) diberikan setpoint suhu= 20 dan level air = 12, gambar 7(c) diberikan setpoint suhu = 23 dan level air= 19, sedangkan gambar 7(d) diberikan setpoint suhu = 25 dan level air =15
(a) (c)
(b) (d) Gambar 7. Tampilan Hasil Simulasi Menggunakan Simulink
Tabel 2 merangkum hasil output menggunakan metode Mamdani dengan memasukkan beberapa setpoint nilai input suhu dan level air.
Tabel 2. Hasil Fuzzifikasi Output Metode Mamdani No Input Output Suhu Level Air Atap Pompa
1 20 10 9.37 9.37 2 20 12 9.25 7 3 20 15 9.37 5 4 20 17 9.37 3 5 20 19 9.25 0.765 6 23 10 7.03 9.25 7 23 12 7.03 7 8 23 15 7.03 5 9 23 17 7.03 3 10 23 19 7.03 0.771 11 25 10 6.03 9.27 12 25 12 6.03 7 13 25 15 6.03 5 14 25 17 6.03 3 15 25 19 6.01 0.765 16 28 10 3 9.37 17 28 12 3 7 18 28 15 3 5 19 28 17 3 3 20 28 19 3 0.765 21 30 10 0.818 9.19 22 30 12 0.818 7 23 30 15 0.818 5 24 30 17 0.818 3 25 30 19 0.818 0.832
Setelah  di  uji  coba  menggunakan  simulasi  fuzzy  dengan  menggunakan  metode  Mamdani, kemudian  data  diolah  kembali  menggunakan  sistem  Adaptivel  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS). Dengan hasil strukturnya nya seperti pada gambar 8

## Gambar 8. Struktur ANFIS kontrol hidroponik
Berdasarkan data pada tabel.2 didapatkan hasil untuk training data output atap seperti gambar 9 . Dari hasil training dengan nilai epochs 30 rata-rata error yang didapat adalah 0,0079496.
Endah Fitriani, Normaliaty Fithri

## Gambar 9. Hasil Training Output Atap
Sedangkan untuk taining data output pompa air ditampilkan pada gambar 10.  Dari hasil training dengan nilai epochs 30 rata-rata eror yang didapat adalah 0,01296

## Gambar 10. Hasil Training Output Pompa Air
Hasil fuzzifikasi menggunakan ANFIS dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil fuzzifikasi menggunakan metode ANFIS
No Input Output Selisih dengan Mamdani Suhu Level Air Atap Pompa Atap Pompa 1 20 10 9.37 9.37 0 0 2 20 12 9.26 7.01 0.01 0.01 3 20 15 9.37 5 0 0 4 20 17 9.36 3 0.01 0 5 20 19 9.25 0.767 0 0.002 6 23 10 7.04 9.26 0.01 0.01 7 23 12 7.01 6.98 0.02 0.02 8 23 15 7.03 5.01 0 0.01 9 23 17 7.05 3.01 0.02 0.01 10 23 19 7.02 0.767 0.01 0.004 11 25 10 6.02 9.27 0.01 0 12 25 12 6.04 7 0.01 0 13 25 15 6.03 5 0 0
KOMPARASI SIMULASI KONTROL SUHU DAN LEVEL AIR PADA TANAMAN HIDROPONIK MENGGUNAKAN SISTEM FUZZY MAMDANI DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
14 25 17 6.02 3 0.01 0 15 25 19 6.02 0.763 0.01 0.002 16 28 10 3 9.35 0 0.02 17 28 12 3 7.04 0 0.04 18 28 15 3 4.99 0 0.01 19 28 17 3 2.98 0 0.02 20 28 19 3 0.775 0 0.01 21 30 10 0.819 9.2 0.001 0.01 22 30 12 0.816 6.98 0.002 0.02 23 30 15 0.819 5.01 0.001 0.01 24 30 17 0.819 3.01 0.001 0.01 25 30 19 0.818 0.826 0 0.006
Berdasarkan hasil yang diperoleh antara fuzzifikasi dengan metode Mamdani dan metode ANFIS, untuk atap terdapat selisih antara 0.001 sampai 0.02, sedangkan untuk pompa air terdapat selisih antara 0.006 sampai dengan 0.01.

## KESIMPULAN
Dari hasil simulasi yang telah dilakukan, antara sistem fuzzy menggunakan metode Mamdani dan sistem  yang  menggunakan  ANFIS  terdapat  selisih  antara  0.006  hingga  0.01.  Sehingga  untuk pengontrolan suhu dan level air pada sistem hidroponik , ANFIS dapat memberikan hasil yang lebih akurat, walaupun nilai selisih yang diperoleh  tidaklah terlalu signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wang,  J.S.,  Lee,  C.S.G.,2002  "Self-Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  Systems forClassification Applications", IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 10, 6, Dec.
[2] Syahputra, R., Robandi, I., and Ashari, M., 2014a, “Optimization of DistributionNetwork Configuration  with  Integration  of  Distributed  Energy  Resources  Using  Extended  Fuzzy Multi-objective  Method”,  International  Review  of  Electrical  Engineering  (IREE),  vol.9, no.3, pp. 629-639.
[3] Kusumadewi,Sri,dkk.2010. "Buku Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan". Edisi 2. Graha Ilmu.Yogyakarta (2-47)
[4] T.Sutojo dkk, 2010. "Kecerdasan Buatan" , Penerbit Andi Offset . Yogyakarta (235)
[5] Agus  Naba,  2009  ,"Belajar  Cepat  Fuzzy  Logic  Menggunakan  MATLAB,"Penerbit  Andi Offset . Yogyakarta (118-120).
[6]    Jang, J-S, dkk.,Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall International, Inc., 1997.
[7]    Kusumadewi, Sri dan Sri Hartati, 2010, "Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf" Edisi2, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta