## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI ANGKA  PRODUKSI RENDANG PADA TOKO RENDANG ASESE PADANG BERBASIS PHP MySQL

## Wanda Ilham
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer CIC Cirebon Jln. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat. Telp.(0231) 220250 Wanda.ilham1993@gmail.com

## Abstract
Keuntungan yang maksimal diperoleh dari penjualan yang maksimal. Penjualan yang maksimal yaitu  yang  dapat  memenuhi  permintaan-permintaan  yang  ada.  Adanya  penentuan  jumlah  produksi  yang direncanakan untuk memenuhi tingkat produksi guna memenuhi tingkat penjualan yang direncanakan atau tingkat  permintaan  pasar.  Faktor-faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam  menentukan  jumlah  produksi, antara  lain:  jumlah  persediaan  dan  jumlah  permintaan.  Jumlah  permintaan  dan  persediaan  merupakan suatu  ketidakpastian.  Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  ilmu  yang  dapat  menganalisa  ketidakpastian. Salah satu metode aturan fuzzy adalah Tsukamoto, yaitu metode yang sering digunakan untuk membangun sebuah  sistem  yang  penalarannya  menyerupai  instuisi  atau  perasaan  manusia.  Proses  perhitungannya cukup  kompleks  sehingga  membutuhkan  waktu  relatif  lama,  tetapi  metode  ini  memberikan  hasil  dengan nilai  ketelitian  yang tinggi. Toko Rendang Asese  merupakan  suatu  perusahaan  yang melakukan produksi rendang dalam jumlah besar setiap harinya. Oleh karena itu, perencanaan jumlah produksi rendang Toko Rendang  Asese  sangatlah  penting.  Agar  dapat  memenuhi  permintaan  pasar  dengan  tepat  dan  dengan jumlah  yang  sesuai.  Dengan  menggunakan  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kemudahan  bagi pihak  perusahaan  untuk  memprediksi  jumlah  produksi  berdasarkan  jumlah  permintaan  dan  data persediaan yang ada, agar dapat mencapai produksi yang optimal.
Kata kunci: Fuzzy,logika fuzzy,tsukamoto,rendang,produksi

## Abstrak
Maximum profit is obtained from maximum sales. Maximum sales are those that can meet existing requests. The determination of the amount of production planned to meet the level of production in order to meet  the  planned  level  of  sales  or  the  level  of  market  demand.  Factors  that  need  to  be  considered  in determining the amount of production, among others: the amount of inventory and the number of requests. The  amount  of  demand  and  supply  is  an  uncertainty.  Fuzzy  logic  is  one  of  the  sciences  that  can  analyze uncertainty. One method  of fuzzy rule is Tsukamoto, a method  that is often used to  build a system  whose reasoning  resembles human instincts. The  calculation process is quite complex so it  requires a  relatively long time, but this method produces results with high accuracy. Rendang Asese is a company that produces large quantities of rendang every day. Therefore, the planning of the amount of rendang production from the Rendang Asese Shop is very important. In order to be able to  meet market demand appropriately and with  the  appropriate  amount.  By  using  this  application  it  is  expected  to  provide  convenience  for  the company to predict the amount of production based on the number of requests and existing inventory data, in order to achieve optimal production.
Keywords : Fuzzy, fuzzy logic, tsukamoto, rendang, production

## 1. Pendahuluan
Rendang  adalah  makanan  yang  biasa  di  kosumsi  oleh  masyarakat  indonesia.  Rendang mengandung  energi  sebesar  193  kilokalori,  protein  22,6  gram,  karbohidrat  7,8  gram,  lemak  7,9  gram,
ISSN : 2088-589X
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk memprediksi angka produksi rendang pada Toko rendang Asese  Padang Berbasis PHP dan My sql -(Wanda Ilham)
kalsium 474 miligram, fosfor 211 miligram dan zat besi 14.9 miligram. Selain itu di dalam Rendang juga terkandung  vitamin  A  sebanyak  69  IU,  vitamin  B1  0.12  miligram  Hasil  tersebut  didapat  dari  melakukan penelitian terhadap 100 gram Rendang, dengan jumlah yang didapat dimakan sebanyak 100% Pada  masa  kini  peluang  bisnis  dibidang  makanan  cukuplah  menjanjikan  dikarenakan  sifat  instant  yang dimiliki  produk  berkemasan  tersebut.  Dengan  kondisi  tersebut  pemanfaatan  peluang  bisnis  makanan Rendang  berkemasan  sangat  cocok  untuk  penjualan  demi  mendapatkan  keuntungan  yang  besar,  serta mampu menunjang kebutuhan gizi dengan efisiensi makanan Rendang ini. Oleh karena itu Toko Rendang Asese mengolah makanan yang mudah dibawa dan berkemasan ini.
Untuk  itu  diperlukan  sebuah  metode  untuk  mengatasi  masalah  tersebut.  Sehingga  dengan  adanya permasalahan  tersebut  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  mempermudah  untuk  mengantisipasi ketidakstabilan proses penentuan angka produksi berdasarkan data persediaan dan data permintaan produksi Makalah harus berisi Latar Belakang, pernyataan, Rasional.

## 1.1 Rumusan Masalah
Penulis merumuskan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana membangun sistem yang mampu di aplikasikan secara efektif dan efisien?
2. Bagaimana metode Fuzzy logic dapat membantu pihak perusahaan dalam  menentukan keputusan yang tepat untuk penentuan hasil produksi ?

## 1.2 Batasan Masalah
Adapun  batasan  –  batasan  masalah  dalam    penelitian  ini,  penulis  membatasi  masalah  sebagai berikut :
1. Perancangan aplikasi ditunjukkan untuk memprediksi angka produksi  pada Toko Rendang Asese berdasarkan  data  angka  permintaan,  data  persediaan  dan  data  produksi  dari  hari/bulan sebelumnnya.
2. Penalaran fuzzy menggunakan metode Tsukamoto.
3. Aplikasi dirancang berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP.
1.3 Hipotesa
Berdasarkan perumusan masalah, maka dapat dikemukakan suatu hipotesa, yaitu diharapkan :
1. Dengan  menggunakan  aplikasi Fuzzy  Logic dengan  metode  Tsukamoto  dapat  menstabilkan produksi rendang pada Toko Rendang Asese.
2. Aplikasi Fuzzy Logic menggunakan metode Tsukamoto mudah dimengerti.
3. Dengan  penerapan  aplikasi Fuzzy  Logic berbasis web dapat  diakses user dengan  mudah  asal terkoneksi dengan internet.

## 1.5 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian yang dilakukan penulis adalah untuk :
1. Untuk  menstabilkan  jumlah  produksi  dan  penjualan  dengan  menggunakan  aplikasi Fuzzy  Logic dengan metode Tsukamoto.
2. Untuk dapat merencanakan jumlah  produksi dan menentukan biaya produksi yang minimal.
3. Untuk dapat menghasilkan informasi yang tepat dan berguna bagi perusahaan .
4. Menerapkan  perkembangan  teknologi  informasi  pada  Toko  Rendang  Asese  untuk  menstabilkan aktifitas produksi.

## 1.6 Manfaat Penelitian
Adapun Manfaat penelitian yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut :
1. Menambah wawasan dan kemampuan dalam  mengaplikasikan  ilmu  –ilmu teknik  berdagang, khususnya dalam bidang perencanaan produksi untuk memaksimalkan keuntungan toko.
2. Mengetahui faktor – faktor yang mempengaruhi dalam penentuan jumlah produksi.
3. Memberikan  informasi  kepada  pihak  toko  dalam  menetukan  jumlah  produksi  agar  dapat mengatasi fluktuasi permintaan konsumen dengan biaya produksi yang minimal.
4. Dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pihak toko dalam melakukan perencanaan jumlah pada periode yang akan datang.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Fuzzy Logic
Suatu  cabang  ilmu  Artificial  Inteligence,  yaitu  sutau  pengetahuan  yang  membuat  computer  dapat meniru kecerdasan  manusia  sehingga  diharapkan  komuter  dapat  melakukan  hal  hal  yang  apabila  dikerjakan manusia  memerlkan kecerdasan  buatan. Dengan  kata lain  fuzzy  logic  mempunyai  fungsi untuk “meniru” kecerdasan  yang  dimiliki  manusia  untuk  melakukan  sesuatu  dan  mengimplementasikannya  kesuatu perangkat, missal robot, kendaraan, peralatan rumah tangga, dan lain-lain

## 2.2 Inference
Melakukan  penalaran  menggunakan  fuzzy  input  dan  fuzzy  rules  yang  telah  ditentukan  sehingga menghasilkan  fuzzy  output.  Terdapat  tiga  metode  fuzzy  yang  digunakan  secara  luas  dalam  berbagai aplikasi,  yaitu:  metode  mamdani,  metode  sugeno  dan  metode  tsukamoto.  Secara  garis  besar  metode Mamdani dalam penggunaannya lebih humanis lebih cocok masukkan yang diterima oleh manusia daripada mesin,  mudah  diterima  penalaranya  tetapi  tidak  terdapat  kontrol  pada  metode  Mamdani.Pada  metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan monoton. Sebagai hasilnya, keluaran hasil inferensi dari tiap- tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat (fire strength). Hasil akhir menggunakan rata-rata terbobot. Bentuk model fuzzy Tsukamoto adalah : IF (X is A)  and (Y is B)  THEN (Z is C)
Beberapa aturan dapat dibentuk untuk mendapatkan nilai z akhir. Misalkan ada dua aturan yang digunakan yaitu : IF (X is A1) AND (Y is B1) THEN (Z is C1) IF (X is A2) AND (Y is B2) THEN (Z is C2) Dalam inferensinya, metode tsukamoto menggunakan tahapan berikut
Gambar 1 Proses Inferensi Metode Tsukamoto
ISSN : 2088-589X
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk memprediksi angka produksi rendang pada Toko rendang Asese  Padang Berbasis PHP dan My sql -(Wanda Ilham)

## 3. Metodologi
3.1. Pembentukan Rule
Rule merupakan serangkaian aturan sebagai dasar perhitungan yang akan dilakukan, aturan-aturan yang relevan didapat dari history aktivitas produksi pada Rendang Asese.
Adapun aturan-aturan  yang terbentuk dari kasus  produksi  pada  Rendang  Asese  dideklarasikan dalam bentuk tabel seperti berikut
Tabel 1. Pembentukan Rule
Rule ke- Himpunan Fuzzy Permintaan Himpunan Fuzzy Persediaan Himpunan Fuzzy Produksi 1 Turun Sedikit Berkurang 2 Turun Banyak Berkurang 3 Naik Sedikit Bertambah 4 Naik Banyak Bertambah

## 3.2 Tahapan Penelitian
1.Melakukan Penelitian Pendahuluan
Penelitian  pendahuluan  ini  yang  harus  dilakukan    adalah  dengan  menentukan  objek  yang  akan diteliti  serta memahami objek secara keseluruhan, dan  mengidentifikasi  masalah-masalah  yang ada  dalam objek  penelitian  tersebut.  Kemudian  peneliti  membuatnya  dalam  suatu  rumusan  masalah  yang  nantinya akan dicari sutu solusi yang tepat untuk mengatasi permasalahan-perrmasalahan yang ada pada objek yang diteliti.
2. Melakukan Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  pengumpulan  data  pada  objek  yang  akan  dilakukan  penelitian  oleh  penulis membutuhkan  data  dan  referensi  dari  berbagai  sumber.  Sumber  tersebut  berupa  buku,jurnal,e-book  yang berhubungan dengan penelitian ini

## 3.3 Melakukan Analisa
a.Analisa Data
Analisa  data  merupakan  tahap  yang  paling  penting  dalam  pengembangan          sebuah  sistem, pengolahan data dan pengkajian  serta  identifikasi  masalah  yang  nantinya  akan  ditemukan  solusi dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang ada
b.Analisa Sistem
Analisa sistem dilakukan untuk mengetahui dan mengembangkan sistem yang sedangberjalan baik yang  berupa  hambatan-hambatan  yang  terjadi,  kekurangan-kekurangan  nyadan  lain-lain sebagaiman tujuan yang ingin dicapai yaitu untuk mengoptimalkan dalam pengimplementasiannya. c. Melakukan Perancangan
Dalam melakukan perancangan sistem, penulis menggunakan UML sebagai alat bantu   untuk menggambarkan alur kerja dari sistem yang akan dirancang nantinya, dengan menggunakan diagram-diagram dari UML, diantaranya sebagai berikut : 1. Usecase Diagram
2. Class Diagram
3. Statechart Diagram
4. Activity diagram
5. Sequence Diagram
6. Colaboration Diagram
7. Deployment Digram

## 3.4 Perancangan Sistem Dengan Menggunakan UML
Perancangan  aplikasi Fuzzy  Logic ini  dirancang  menggunakan  alat  bantu  berupa  UML  ( Unified Modelling  Language )  agar  mempermudah  memindahkan  konsep  sistem  yang  dirancang  ke  dalam  bentuk program,  dimana  perancangannya  digambarkan  dalam  bentuk  diagram-diagram.  Adapun  dalam perancangan aplikasi ini penulis menggunakan 7 (tujuh) diagram UML diantaranya sebagai berikut :
1. Use Case Diagram
Use Case diagram menggambarkan bagaimana proses-proses yang dilakukan oleh aktor terhadap sebuah sistem. Ada 1 aktor yang terlibat dalam aplikasi Fuzzy logic ini yaitu admin.
home Data Rendang prediksi rendang cara pemakaian about keluar admin Login login Gambar 2. Use Case Diagram
2. Class Diagram
Diagram kelas atau class diagram menggambarkan struktur sistem dari segi pendefenisian kelas- kelas  yang  akan  dibuat  untuk  membangun  sistem.  Kelas  memiliki  apa  yang  disebut  atribut  dan  mode operasi.
ISSN : 2088-589X
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk memprediksi angka produksi rendang pada Toko rendang Asese  Padang Berbasis PHP dan My sql -(Wanda Ilham)

## 3. Sequence Diagram
Diagram  sekuen  menggambarkan  kelakuan  objek  pada  use  case  dengan  mendeskripsikan  waktu hidup objek dan message yang dikirmkan dan diterima antar objek.
Banyaknya diagram sekuen yang harus digambarkan adalah minimal sebanyak pendefenisian use case  yang  memiliki  proses  sendiri  atau  yang  penting  semua  use  case  yang  telah  didefinisikan  interaksi jalannya pesan sudah dicakup pada diagram sequence.
a) Sequence Diagram Home Admin
Sequence  diagram tampilkan home admin  mendeklarasikan  admin  yang  telah login dan  sistem akan  menampilkan  halaman  utama  sistem.  Adapun  alur  kerja  dan  interaksi  disaat  tampilkan  home dijalankan tampak seperti gambar berikut :
admin login home prediksi produksi kelola data cara penggunaan about keluar input username password () V & V tampilan halaman home include include include include include
Gambar 4. Sequence Diagram Home Admin
b)

## Sequence Diagram Kelola Data
Sequence diagram kelola data mendeklarasikan alur kerja dan interaksi timbal balik antara admin dan  sistem  serta  database  dalam  menampilkan  data  laporan  produksi  perusahaan  dan  juga menampilkan fungsi edit dan hapus
Adapun  alur  kerja  dan  interaksi  saat  admin  melakukan  aksi  laporan  produksi  tampak  seperti gambar berikut:
adm in
kelola data keluar login input us ernam e dan pas s word () lihat data () V & V edit data() hapus  data() exit()
Gambar 5. Sequence Diagram Kelola Data
c) Sequence Diagram Prediksi Produksi
Sequence  diagram Prediksi  Produksi  mendeklarasikan  alur  kerja  dan  interaksi  timbal balik antara admin dan sistem serta database dalam melakukan prediksi jumlah produksi dengan perhitungan fuzzy logic tsukamoto.
Adapun  alur  kerja  dan  interaksi  saat  admin  melakukan  aksi  prediksi  produksi  tampak seperti gambar berikut :
admin login prediksi produksi laporan hasil prediksi keluar input username dan password () masukan data () V & V exit() hasil proses disimpan ke database ()
Gambar 6. Sequence Diagram Prediksi Produksi 4. Collaboration Diagram
Collaboration diagram  adalah  cara  alternatif  untuk  mengetahui  tahap-tahap  terjadinya  suatu aktivitas  dan  menunjukkan physical  view dari  suatu  sistem  yang  akan  dibangun. Collaboration diagram menekankan pada urutan pesan antara objek sistem. Perbedaan antara collaboration dan sequence diagram adalah collaboration diagram  memperlihatkan  bagaimana  hubungan  antara  beberapa  objek,  sedangkan sequence diagram memperlihatkan bagaimana urutan kejadian.
a. Collaboration Tampilkan Home Collaboration tampilkan home mendeklarasikan  alur  kerja  dan  hubungan  antar  objek  dalam melakukan aktifitas admin. Seperti tampak pada gambar berikut :
home : admin keluar login 2: verifikasi 4: exit() 1: input us ername& pas s word() 3:  lihat hom e()
Gambar 7. Collaboration Login dan Submenu Beranda
b. Collaboration Kelola Data
Collaboration tampilkan kelola data mendeklarasikan alur kerja dan hubungan antar objek dalam melihat laporan produksi. Seperti tampak pada gambarberikut:
admin keluar login 1: input username&pas s word() 2: verifikas i kelola data 6: exit() 3: lihat data() 4: edit data() 5: hapus  data() Gambar 8. Colaboration Diagram Tampilkan Laporan
ISSN : 2088-589X
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk memprediksi angka produksi rendang pada Toko rendang Asese  Padang Berbasis PHP dan My sql -(Wanda Ilham)
c. Collaboration Tampilkan Prediksi Produksi
Collaboration tampilkan prediksi produksi mendeklarasikan alur kerja dan hubungan antar objek dalam dalam melakukan aktifitas input perhitungan fuzzy dan menyimpan hasil prediksi produksi.
prediks i produks i admin laporan has il prediks i login keluar 1: menginputkan us ernam e & pas s word() 2: verifikasi 3: mas ukan data fuzzy() 4: s impan() 5: exit()

## Gambar 9. Colaboration Diagram Tampilkan Laporan
5. Activity Diagram
Activity  diagram menggambarkan  proses-proses  yang  terjadi  mulai  aktivitas  dimulai  sampai aktivitas  berhenti. Activity  diagram ini  mirip  dengan flowchart diagram .  Yang  perlu  diperhatikan  disini adalah  bahwa  diagram  aktivitas  menggambarkan  aktivitas  sistem  bukan  apa  yang  dilakukan actor ,  jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem.
login tidak Home Kelola data Prediksi Produks i logout ya
Gambar 10. Activity Diagram

## 6. Statechart diagram
Digunakan  untuk  menggambarkan  perubahan  status  atau  transisi  status  dari  sebuah  mesin  atau sistem  atau  objek.  Jika diagram sekuen  digunakan  untuk  interaksi  antar  objek  maka  diagram  status digunakan  untuk  interaksi  di  dalam  sebuah  objek.  Perubahan  tersebut  digambarkan  dalam  suatu  graf berarah.
login id admin, nama, username, password Admin
Gambar 11. State Chart Diagram Admin
Gambar 12. State Chart Diagram Data Produksi
Gambar 13. State Chart Diagram Prediksi Produksi

## 3.5 Deployment diagram
Menunjukkan  perangkat  keras  sistem  dan  perangkat  lunak  dalam  perangkat  keras  tersebut. Diagram deployment berguna ketika solusi perangkat lunak dikerahkan di beberapa mesin dengan masing- masing memiliki konfigurasi yang unik.
ISSN : 2088-589X
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk memprediksi angka produksi rendang pada Toko rendang Asese  Padang Berbasis PHP dan My sql -(Wanda Ilham)
Microsoft windows 8 Laptop, notebook, internet akses Mowes portable, web browser, php my admin
Gambar 14. Deployment Doagram

## 4. Melakukan Implementasi Sistem
Penerapan sistem yang akan dibangun, dalam pengimplementasiannya penulis menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL sebagai penyimpanannya.
Berikut ini adalah user interface dari program fuzzy logic tsukamoto Toko Rendang Asese Padang
4.1 Desain Form Login
Halaman login adalah  halaman  yang  di  rancang  untuk  memasukan username dan password dan mencocokan dengan data yang ada didalam database, tujuanya adalah agar admin bisa mengakses fungsi- fungsi yang terdapat didalam sistem.
Gambar 15. Desain Halaman Login
4.2 Desain Halaman Home
Halaman home adalah  halaman  utama  dari  sistem,  halaman  ini  akan  ditampilkan  jika username dan password yang dimasukan cocok dengan yang ada pada. database.

## Gambar 16. Desain Halaman Home

## 4.3 Desain Halaman Prediksi Produksi
Pada halaman  ini  admin dapat  melakukan proses  prediksi produksi dengan cara  memilih  bulan  yang akan  digunakan  sebagai  variabel  penentu  jumlah  produksi  pada form priode,  kemudian  melakukan pemilihan  bulan  yang  akan  diprediksi  jumlah  produksinya  dengan  memasukan  jumlah  permintaan  serta jumlah persediaan.
Gambar 17. Desain Halaman Prediksi Produksi

## 4.4 Desain Halaman Hasil Prediksi
Halaman ini menampilkan hasil prediksi jumlah produksi menggunakan metode tsukamoto berdasarkan data yang sudah dimasukan sebelumnya.
JURNAL DIGIT ISSN : 2088-589X
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk memprediksi angka produksi rendang pada Toko rendang Asese  Padang Berbasis PHP dan My sql -(Wanda Ilham)
Gambar 18. Desain Halaman Laporan Hasil Prediksi

## 4. Kesimpulan
Setelah  merancang  Aplikasi  Fuzzy  Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Rendang  Pada  Usaha Rendang  Asese  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Tsukamoto,  penulis  dapat  menyimpulkan  sebagai berikut :
1. Dengan dibangunnya sistem ini, perusahaan Rendang Asese dapat menentukan hasil produksinya secara cepat dan efektif .
2. Dengan  metode  fuzzy  logic  ini  dapat  membantu  pihak  perusahaan  Rendang  Asese  dalam penentuan  hasil  produksi  rending  mereka,  tidak  terjadi  kekurangan  rending  atau  kelebihan produksi rendang,

## Daftar Pustaka
Journal:
[1] Jurnal  Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  VII,  Nomor:  2,  Agustus  2014  Roger  S.  Pressman, "Software  Engineering,  A  Beginner's  Guide",  McGraw  Hill,  1998.Calero  C,  Piatiini  M,  Pascual  C, Serrano  MA. Towards  Data  Warehouse  Quality  Metrics .  Proceedings  of  the  3rd  Intl.  Workshop  on Design and Management of Data Warehouses (DMDW). Interlaken. 2009; 39: 2-11. ( in this case, city: Interlaken, year: 2009, Vol.39, page: 2-11 )
[2] Jurnal KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer, Volume 2, No.2, Des 2015.
[3] Jurnal Sistem Informasi (JSI), Volume 7, No.1, 1 April 2015

## Texbooks:
If the references are refer to specific page range in a book
[1] A.S, Rosa & Shalahuddin M. (2013). Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Informatika..
[2] Kusumadewi, Sri, 2000, “Perancangan Sistem fuzzy : Studi Kasus Prediksi Jumlah Produksi dan Harga Jual Barang” dalam Jurnal Teknologi Industri Volume 5, No.1. Jogjakarta:Ward J, Peppard J. Strategic planning  for Information Systems. Fourth Edition. West Susse:  John  Willey  & Sons  Ltd. 2007:  102- 104.
[3] Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Kusumadewi  Sri.  &  Hari  Purnomo.  (2004).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan  (Fuzzy  Logic  Applications  for  Decision  Support  Systems).  Edisi  Pertama  (First  Edition). Penerbit Graha Ilmu (Graha Sciences Publishers): Yogyakarta.
[5] Mandala, Eka Praja Wiyata. 2015. Web Programming ( Project 1 e.p.w.m Forum ).
[6] Peranginangin, Kasiman (2006). Aplikasi Web dengan PHP dan MySQL. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[7] Suparman  &  Marlan  2007,  Komputer  Masa  Depan  Pengenalan  Artificial  Intelligence,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[8] Sutojo,  T,  Mulyanto,  Edi  dan    Suharto,  Vincent.  (2011).  Kecerdasan  Buatan.  Yogyakarta:  Penerbit Andi.