## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 84-90 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.312

## Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dalam Penilaian Kinerja Karyawan di Perusahaan Air Minum Kabupaten OKU
Joko Kuswanto * , Benny Maulana, Ryan Vernando, Suhendra Berta
Fakultas Teknik dan Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Baturaja, Ogan Komering Ulu, Indonesia Email: 1,* ko.8515@gmail.com, 2 innupasha2@gmail.com, 3 ryanvernando11092003@gmail.com, 4 suhendraberta17@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ko.8515@gmail.com
Abstrak− Salah satu cara yang efektif untuk mendorong motivasi karyawan adalah dengan memberikan pengakuan berupa reward yang sesuai dengan kinerjanya. Proses penilaian untuk menentukan karyawan terbaik perlu adanya pertimbangan dan tentunya tidak mudah karena  harus  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan  perusahaan.  Melihat  kondisi  tersebut,  perlunya  penerapan  sistem terkomputerisasi yang dapat menjadi solusi untuk mengatasi kompleksitas dalam pengambilan keputusan. Salah satu metode dalam sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode  fuzzy.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  fuzzy  Tsukamoto. Adapun proses penilaian karyawan yang dilakukan berdasarkan beberapa kriteria seperti kinerja, kedisiplinan, dan kemampuan. Dari hasil perhitungan  didapatkan nilai Z sebesar 57,5. Nilai tersebut termasuk dalam kategori dipertimbangkan untuk diberikan reward. Berdasarkan  hasil  penilaian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  fuzzy  Tsukamoto  dapat  diterapkan  dalam  penilaian  kinerja karyawan.
Kata Kunci: SPK; Fuzzy; Tsukamoto; Kinerja; Karyawan
Abstract− One effective way to encourage employee motivation is to provide recognition in the form of rewards that are in accordance with their performance. The assessment process to determine the best employees needs consideration and is certainly not easy because it must be in accordance with the criteria set by the company. Seeing these conditions, the need for the application of computerized systems  that  can  be  a  solution  to  overcome  complexity  in  decision  making.  One  method  in  decision  support  systems  is  the  fuzzy method. The method used in this study is Tsukamoto's fuzzy method. The employee appraisal process is carried out based on several criteria such as performance, discipline, and ability. From the calculation results, a Z value of 57.5 was obtained. The value is included in the category considered for reward. Based on the results of the assessment, it can be concluded that Tsukamoto's fuzzy method can be applied in employee performance appraisal.
Keywords : DSS; Fuzzy; Tsukamoto; Performance; Employees

## 1. PENDAHULUAN
Di era bisnis yang kompetitif saat ini, perusahaan harus dapat mengidentifikasi dan memotivasi karyawan yang berkinerja tinggi  untuk  mencapai  tujuan  perusahaan.  Salah  satu  cara  yang  efektif  untuk  mendorong  motivasi  karyawan  adalah dengan  memberikan  pengakuan  berupa  reward  yang  sesuai  dengan  kinerjanya.  Proses  penilaian  untuk  menentukan karyawan terbaik perlu adanya pertimbangan dan tentunya tidak mudah karena harus sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditetapkan perusahaan. Salah satu perusahaan tersebut seperti Perusahaan Air Minum Kabupaten OKU. Adapun proses penilaian karyawan yang dilakukan berdasarkan beberapa kriteria seperti kinerja, kedisiplinan, dan kemampuan.
Melihat kondisi tersebut, perlunya penerapan sistem terkomputerisasi yang dapat menjadi solusi untuk mengatasi kompleksitas  dalam  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  spesifik  yang  ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur secara efektif dan efisien, serta tidak menggantikan fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan [1].
Salah satu metode dalam sistem pendukung keputusan adalah  metode fuzzy. Dengan metode ini, semua kriteria memiliki  nilai  yang  sama.  Fuzzy  diartikan  sebagai  suatu  yang  samar-samar  atau  kabur  [2][3].  Logika  fuzzy  memiliki kemampuan untuk menghasilkan nilai akurasi yang baik terhadap hal-hal yang bersifat tidak pasti [4][5]. Dalam fuzzy dikenal  dengan  derajat  keanggota  yang  memiliki  rentang  nilai  0  hingga  1  yang  digunakan  untuk  menggambarkan ambiguitas [6]. Artinya, bisa saja keadaan mempunyai dua nilai Ya dan Tidak, Benar dan Salah, Baik dan Buruk secara bersamaan[7], tetapi besar nilainya tergantung pada bobot keanggotaan yang dimiliki [8]. Ada tiga metode dalam sistem inferensi fuzzy yaitu: metode Tsukamoto, metode Mamdani, dan metode Sugeno [9].
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode fuzzy Tsukamoto. Sebuah metode yang tertuju pada aturan  dalam  bentuk  IF-THEN  [10]  dan  menggunakan  operasi  AND  [11].  Hasil  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat. Hasil akhir diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot [9]. Metode ini dipilih karena metode tsukamoto bersifat intuitif dan dapat memberikan rekomendasi dan nilai berdasarkan informasi yang masih belum akurat, ambigu, maupun bersifat kualitatif[12][13].
Penelitian terkait dengan penalaran metode tsukamoto telah banyak dilakukan dalam berbagai bidang, misalnya untuk prediksi hasil panen padi [12] dengan hasil berupa nilai hasil prediksi panen padi pada periode yang akan datang. Penentuan produksi barang elektronik [14] sehingga produsen dapat memproduksi sesuai dengan kebutuhan. Penelitian tentang  prakiraan  terhadap  wilayah  yang  mudah  terkena  banjir[15].  Penelitian  ini  bertujuan  menampilkan  informasi daerah  khususnya  kota  Pontianak  yang  rawan  banjir.  Sistem  yang  telah  dibuat  menggunakan  37  data  latih  dengan  3 parameter. Penelitian ini mendapatkan keakuratan sebesar 92,5%.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 84-90 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.312

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Tahapan ini dengan melakukan identifikasi masalah dan mencari solusi terkait dengan penilaian kinerja karyawan.
b. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan mencari sumber referensi berupa artikel penelitian terdahulu terkait dengan sistem pendukung keputusan, logika fuzzy, metode tsukamoto.
c. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan dengan mengumpulkan data dan kriteria yang akan digunakan dalam penelitian.
d. Analisis Data
Tahapan ini dilakukan dengan melakukan analisa data secara manual menggunakan metode tsukamoto.
e. Kesimpulan
Tahap akhir yaitu dengan melakukan penarikan kesimpulan yang didapat dari hasil analisa data yang telah dilakukan [16].

## 2.2 Metode Tsukamoto
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode logika fuzzy yang digunakan untuk memetakan suatu ruang masukan ke dalam suatu ruang keluaran [17]. Teori himpunan fuzzy merupakan kerangka matematis yang digunakan untuk mempresentasikan ketidak pasti. Logika fuzzy merupakan  logika  klasik  yang  dinyatakan  bahwa  segala  sesuatu  bersifat  biner,  artinya  hanya  mempunyai  dua kemungkinan, “Ya atau Tidak", “Baik atau Buruk” [18]. Proses pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dilakukan dengan melalui beberapa tahapan sebagai berikut [19][20]:
1. Menentukan variabel fuzzy, merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy.
2. Menentukan himpunan fuzzy, merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tetentu dalam  suatu variabel fuzzy.
3. Fuzzifikasi
a. Menentukan  fungsi  keanggotaan  setiap  himpunan  fuzzy  pada  masing-masing  variabel  fuzzy  sesuai  dengan representasi yang digunakan
b. Menghitung nilai keanggotaan berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah diperoleh
4. Pembentukan aturan fuzzy (ruzzy rule) yaitu dalam bentuk IF-THEN.
5. Proses inferensi yaitu dengan menggunakan metode tsukamoto, dengan langkah:
a. Menghitung nilai α-predikat tiap-tiap aturan (α1, α2, α3,…, α-n) dengan fungsi implikasi MIN
α-predikat = min(µX(n)  µY(n)) (1)
b. Menghitung  hasil  inferensi  secara tegas  (crips)  masing-masing  aturan  (z1,  z2,  z3,  …,z-n)  dari  masing-masing nilai α-predikat yang telah diketahui.
6. Defuzzifikasi dengan menggunakan metode weighted average atau rata-rata terbobot.
Z = (α−predikat 1 ∗Z 1 )+(α−predikat 2 ∗Z 2 )+ ...  +(α−predikat n ∗Z n ) α−predikat 1 + α−predikat 2 +⋯+ α−predikat n
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian  ini adalah hasil penilaian  untuk  pengambilan keputusan  dalam penilaian kinerja karyawan  pada  Perusahaan  Air  Minum  Kabupaten  OKU  dengan  menggunakan  data  berupa:  kinerja,  kedisiplinan  dan
Identifikasi Masalah Studi Pustaka Pengumpulan Data Analisa Data Kesimpulan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 84-90 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.312
kemampuan  sebagai  variabel  yang  direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  fuzzy.  Berikut  data  variabel  yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan:
Tabel 1 . Variabel Variabel Jenis Variabel Domain Variabel Input
Kinerja Kurang Cukup Baik [0-70] [60-80] [70-100] Kedisiplinan Buruk Cukup Baik [0-70] [60-80] [70-100] Kemampuan Menurun Cukup Meningkat [0-70] [60-80] [70-100] Variabel Output Reward Tidak Dapat Dipertimbangkan Dapat [0-50] [40-60] [50-100]
Selanjutnya  proses  fuzzifikasi  yaitu  menentukan  fungsi  keanggotaan  yang  direpresentasikan  melalui  gambar berikut:
1. Untuk variabel input terdiri dari variabel Kinerja, Kedisiplinan, dan Kemampuan
Gambar 2. Representasi fungsi keanggotaan pada variabel Kinerja
Fungsi keanggotaan himpunan Kurang , Cukup , Baik dari variabel Kinerja:
µkinerja Kurang [x]   = { 1 , 𝑥 ≤ 60 70−𝑥 70−60 , 60 ≤ 𝑥 ≤ 70 0 , 𝑥 ≥ 70
µkinerja Cukup [x] =
{ 0 , 𝑥 ≥ 60 𝑥−60
70−60 , 60 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 80 80−𝑥 80−70 , 𝑥 ≥ 80
µkinerja Baik [x]
= {
0 , 𝑥 ≥ 70 𝑥−70 80−70 , 70 ≤ 𝑥 ≤ 80
1 , 𝑥 ≥ 80
Gambar 2. Representasi fungsi keanggotaan pada variabel Kedisiplinan
Fungsi keanggotaan himpunan Buruk , Cukup , Baik dari variabel Kedisiplinan:
µkedisiplinan Buruk [x] = {
1 , 𝑥 ≤ 60 70−𝑥 70−60 , 60 ≤ 𝑥 ≤ 70 0 , 𝑥 ≥ 70

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 84-90 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.312
µkedisiplinan Cukup [x] =
{ 0 , 𝑥 ≥ 60 𝑥−60
70−60 , 60 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 80 80−𝑥 80−70 , 𝑥 ≥ 80
µkedisiplinan Baik [x] = {
0 , 𝑥 ≥ 70 𝑥−70 80−70 , 70 ≤ 𝑥 ≤ 80
1 , 𝑥 ≥ 80
Gambar 3. Representasi fungsi keanggotaan pada variabel Kemampuan
Fungsi keanggotaan himpunan Menurun , Cukup , Meningkat dari variabel Kemampuan:
µkemampuan Menurun [x] = {
1 , 𝑥 ≤ 60 70−𝑥 70−60 , 60 ≤ 𝑥 ≤ 70 0 , 𝑥 ≥ 70
µkemampuan Cukup [x] =
{ 0 , 𝑥 ≥ 60 𝑥−60 70−60 , 60 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 80 80−𝑥 80−70 , 𝑥 ≥ 80
µkemampuan Meningkat [x]   = {
0 , 𝑥 ≥ 70 𝑥−70 80−70 , 70 ≤ 𝑥 ≤ 80 1 , 𝑥 ≥ 80
2. Untuk  variabel  output  yaitu  variabel  reward,  dimana  penentuan  reward  ini  ditentukan  setiap  akhir  bulan,  dengan bertujuan untuk meningkat kualitas kinerja karyawan. Reward  disini diberikan pada  kepada  karyawan  berdasarkan hasil penilaian dengan himpunan fuzzy: Tidak Dapat , Dipertimbangkan dan Dapat .
Gambar 4. Representasi fungsi keanggotaan pada variabel Reward
Fungsi keanggotaan himpunan Tidak Dapat , Dipertimbangkan , Dapat dari variabel Reward:
µkemampuan Tidak Dapat [x] = {
1 , x ≤ 40
50−x 50−40 , 40 ≤ x ≤ 50 0 , x ≥ 50
µkemampuan Dipertimbangkan [x] =
{ 0 , x ≥ 40
x−40
50−40 , 40 ≤ x ≤ 50 50 ≤ x ≤ 60 60−x 60−50 , x ≥ 60

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 84-90 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.312
µkemampuan Dapat [x] = { 0 , x ≥ 50 x−50 60−50 , 50 ≤ x ≤ 60 1 , x ≥ 60
Untuk  mengetahui  bagaimana  hasil  penilaian,  berikut  penjelasan  langkah-langkah  penyelesaian  metode  fuzzy tsukamoto dengan mengambil satu data karyawan sebagai sebuah kasus. 1. Data karyawan  yang akan dinilai  yaitu bernama Maulana dengan  nilai  variabel  Kinerja = 78, Kedisiplinan 79, dan Kemampuan = 75.
2. Nilai keanggotaan dapat diperoleh dengan cara sebagai berikut:
a. Fungsi keanggotaan himpunan Kinerja sebesar 78, maka: µkinerja Kurang [78] = 0 µkinerja Cukup [78] = 80−78 80−70 = 0,2 µkinerja Baik [78] = 78−70 80−70 = 0,8
b. Fungsi keanggotaan himpunan Kedisiplinan sebesar 79, maka: µkedisiplinan Buruk [79]
= 0 µkedisiplinan Cukup [79] = 80−79 80−70 = 0,1 µkedisiplinan Baik [79] = 79−70 80−70 = 0,9
c. Fungsi keanggotaan himpunan Kemampuan sebesar 75, maka: µkemampuan Menurun [75]
= 0 µkemampuan Cukup [75] = 80−75 80−70 = 0,5 µkemampuan Meningkat [75] = 75−70 80−70 = 0,5
3. Selanjutnya menghitung nilai α-predikat tiap-tiap aturan.
a. [R1] IF Kinerja Kurang AND Kedisiplinan Buruk AND Kemampuan Menurun THEN Reward Tidak Dapat α1 = µKinerjaKURANG  µKedisiplinanBURUK  µKemampuanMENURUN = min (0, 0, 0) = 0 Berdasarkan aturan [R1] himpunan Reward TIDAK DAPAT, maka nilai z1 adalah 0 b. [R2] IF  Kinerja Kurang AND  Kedisiplinan Buruk AND  Kemampuan Meningkat THEN  Reward Tidak Dapat
α2 = µKinerjaKURANG  µKedisiplinanBURUK  µKemampuanMENINGKAT = min (0, 0, 0,5) = 0 Berdasarkan aturan [R2] himpunan Reward TIDAK DAPAT, maka nilai z2 adalah 0 c. [R3] IF Kinerja Kurang AND Kedisiplinan Baik AND Kemampuan Menurun THEN Reward Tidak Dapat α3 = µKinerjaKURANG  µKedisiplinanBAIK  µKemampuanMENURUN = min (0, 0.9, 0) = 0 Berdasarkan aturan [R3] himpunan Reward TIDAK DAPAT, maka nilai z3 adalah 0 d. [R4] IF  Kinerja Cukup AND  Kedisiplinan Baik AND  Kemampuan Meningkat THEN  Reward Dipertimbangkan
α4 = µKinerjaCUKUP  µKedisiplinanBAIK  µKemampuanMENINGKAT = min (0.2, 0.9, 0.5) = 0.2 Berdasarkan aturan [R4] himpunan Reward DIPERTIMBANGKAN, maka nilai z4 adalah 50 e. [R5] IF Kinerja Baik AND Kedisiplinan Buruk AND Kemampuan Menurun THEN Reward Tidak Dapat α5 = µKinerjaBAIK  µKedisiplinanBURUK  µKemampuanMENURUN = min (0.8, 0, 0)
= 0
Berdasarkan aturan [R5] himpunan Reward TIDAK DAPAT, maka nilai z5 adalah 0 f. [R6] IF  Kinerja Baik AND  Kedisiplinan Baik AND  Kemampuan Menurun THEN  Reward Dipertimbangkan
α6 = µKinerjaBAIK  µKedisiplinanBAIK  µKemampuanMENURUN = min (0.8, 0, 0) = 0 Berdasarkan aturan [R6] himpunan Reward DIPERTIMBANGKAN, maka nilai z6 adalah 50
g. [R7] IF  Kinerja Baik AND  Kedisiplinan Buruk AND  Kemampuan Meningkat THEN  Reward Dipertimbangkan
α7 = µKinerjaBAIK  µKedisiplinanBURUK  µKemampuanMENINGKAT
= min (0.8, 0, 0.5)

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 84-90 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.312
= 0
Berdasarkan aturan [R7] himpunan Reward DIPERTIMBANGKAN, maka nilai z7 adalah 50 h. [R8] IF Kinerja Baik AND Kedisiplinan Cukup AND Kemampuan Meningkat THEN Reward Dapat α8 = µKinerjaBAIK  µKedisiplinanCUKUP  µKemampuanMENINGKAT = min (0.8, 0.1, 0.5) = 0.1 Berdasarkan aturan [R8] himpunan Reward DIPERTIMBANGKAN, maka nilai z8 adalah 60 i. [R9] IF Kinerja Baik AND Kedisiplinan Baik AND Kemampuan Meningkat THEN Reward Dapat
α9 = µKinerjaBAIK  µKedisiplinanBAIK  µKemampuanMENINGKAT = min (0.8, 0.9, 0.5) = 0.5 Berdasarkan aturan [R9] himpunan Reward DAPAT, maka nilai z9 adalah 60 4. Proses Defuzzifikasi, pada tahap ini  mencari nilai Z total dengan mencari nilai rata-rata terbobot dengan rumus (2) dengan hasil perhitungan sebagai berikut:
Z = (0∗0)+(0∗0)+(0∗0)+(0.2∗50)(0∗0)+(0∗50)+(0∗50)+(0.1∗60)+(0.5∗60) 0+0+0+0.2+0+0+0+ 0.1+0.5 = 46
0.8 = 57.5
Dari  hasil  perhitungan  nilai  Z,  maka  didapatkan  nilai  karyawan  atas  nama  Maulana  sebesar  57,5.  Nilai  tersebut termasuk dalam kategori dipertimbangkan untuk diberikan reward.

## 4. KESIMPULAN
Melihat  hasil  perhitungan  dengan  menerapkan  metode  fuzzy  tsukamoto  untuk  penilaian  kinerja  karyawan,  didasarkan pada 3 variabel input yaitu kinerja, kedisiplinan, dan kemampuan dengan menerapkan 9 aturan. Hasil akhir dari penilaian didapatkan nilai Z sebesar 57,5 atas Maulana. Nilai tersebut termasuk dalam kategori dipertimbangkan untuk diberikan reward.  Berdasarkan  hasil penilaian diatas dapat disimpulkan  bahwa  metode fuzzy tsukamoto dapat diterapkan dalam penilaian kinerja karyawan.

## REFERENCES
[1] J. Kuswanto, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. CV. Mitra Cendekia Media, 2022.
[2] F. D. Ragestu and A. J. P. Sibarani, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Pemilihan Siswa Teladan di Sekolah,” Teknika, vol. 9, no. 1, pp. 9–15, 2020, doi: 10.34148/teknika.v9i1.251.
[3] D.  L.  Rahakbauw,  F.  J.  Rianekuay,  and  Y.  A.  Lesnussa,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Memprediksi  Jumlah Produksi Karet (Studi Kasus: Data Persediaan Dan Permintaan Produksi Karet Pada Ptp Nusantara Xiv (Persero) Kebun Awaya, Teluk  Elpaputih,  Maluku-Indonesia),”  J.  Ilm.  Mat.  Dan  Terap.,  vol.  16,  no.  1,  pp.  51–59,  2019,  doi: 10.22487/2540766x.2019.v16.i1.12764.
[4] Khairul  Fuady  and  E.  Zulisa,  “Fuzzy  Inference  System  for  The  Risks  Pregnancy  Detection,”  Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun., vol. 14, no. 1, pp. 28–42, 2023, doi: 10.31849/digitalzone.v14i1.12423.
[5] I.  K. P.  K, “Aplikasi Metode Fuzzy  Min-Max (MAMDANI) Dalam Menentukan Jumlah Produksi Perusahaan (Studi  Kasus Penentuan Jumlah Produksi Keramik Pada PT. Sici Multi IndoMarmer),” p. 103, 2011, [Online]. Available: http://repositori.uin- alauddin.ac.id/6569/1/Iin Karmila Putri.pdf.
[6] A.  Arbansyah,  “Penerapan  Fuzzy  Inference  System  Metode  Tsukamoto  Untuk  Penentuan  Program  Studi  (Studi  Kasus  Pada STMIK  Widya  Cipta  Dharma  Samarinda),”  Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput.,  vol.  18,  no.  1,  p.  33,  2023,  doi: 10.30872/jim.v18i1.8343.
[7] L. Beu and A. Husna, “Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Kue Pia,” J. Nas. cosPhi, vol. 3, no. 2, pp. 2597–9329, 2019.
[8] R. Toyib,  Y. Darnita, and R. Hidayat, “Penerapan Logika Fuzzy Tsukamoto pada Penilaian Mutu Air Mineral (Studi  Kasus PDAM Kota Bengkulu),” J. Media Infotama, vol. 14, no. 1, 2018, doi: 10.37676/jmi.v14i1.466.
[9] S. Basriati, M.Sc and E. Safitri, M.Mat, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dalam Menentukan Jumlah Produksi Tahu,” J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 1, p. 120, 2021, doi: 10.24014/sitekin.v18i1.11022.
[10]  R. N. C. Devi, S. T. Safitri, and F. M. Wibowo, “Penerapan Metode Fuzzy Logic Tsukamoto Dalam Penentu Alat Kontrasepsi,” Pros. SENDI_U 2018, pp. 88–96, 2018.
[11]  N. Novita, “Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa,” J. Penelit. Tek. Inform. Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016, vol. 1, pp. 51–54, 2016, doi: 2541-2019.
[12]  F.  Satria  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Java Desktop,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 11, no. 1, pp. 130–149, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3944.
[13]  Y. Ferdiansyah and N. Hidayat, “Implementasi Metode Fuzzy - Tsukamoto Untuk Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 12, pp. 7516–7520, 2018.
[14]  S.  Auliana  and  U.  Mansyuri,  “Penggunaan  Metoda  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Menentukan  Produksi  Barang  Elektronik  1,”  J. Simasi  J. Ilm. Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 123–129, 2022, [Online]. Available: http://simasi.lppmbinabangsa.id/index.php/home.
[15]  Alexsandrana, S. H. Sitorus, and D. M. Midyanti, “Prakiraan Daerah Potensi Rawan Banjir Dengan Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto Berbasis Website ( Studi Kasus Kota Pontianak ),” Coding J. Komput. dan Apl., vol. 07, no. 02, pp. 61–70, 2019.
[16]  J. Kuswanto, A. F. Wulandari, I. Yani, S. Rizky, N. Samudra, and J. Dapiokta, “Penerapan Metode Weighted Product ( WP ) untuk Menentukan Penerimaan BLT di Desa Rawasari,” vol. 3, no. 5, pp. 503–508, 2023.
[17]  A. M. Putra, T. Rismawan, and B. Syamsul, “Implementasi Metode Tsukamoto Pada Sistem,” Coding  J. Komput. dan Apl., vol.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 84-90 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.312
09, no. 01, pp. 1–9, 2021.
[18]  A. Shoniya and A. Jazuli, “Penentuan Jumlah Produksi Pakaian Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Studi Kasus Konveksi Nisa,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 4, no. 1, p. 54, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i1.1068.
[19]  D. Giawa and M. Marbun, “Implementasi Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga Coating Mobil Di Prime Coating Medan,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.55338/jikomsi.v5i1.200.
[20]  D.  O.  Kurniawati  and  T.  F.  Efendi,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Diagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah,”  J. Inform. Komput. dan …, vol. 2020, no. 1, pp. 1–10, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.itbaas.ac.id/index.php/jikobis/article/view/17.