## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Tanaman Obat untuk berbagai Macam Penyakit Menggunakan Metoda FUZZY di Toko Miswar Flora (Studi Kasus : Penyakit Demam)
Karno Diantoro 1 , Dian Gustina 2
,12 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Mercusuar Jl. Raya Jatiwaringin no 144, Pondok Gede-Bekasi e-mail : 1 abiluthfi@gmail.com, 2 dgustina77@gmail.com

## Abstract
Dengue  Fever  is  a  disease  that  often  attacks  the  community.  Sufferers  of  Dengue  Fever  are increasing every  year.  In  this  case  natural  treatments  are still  widely  found  drugs  that  can  cure Dengue  Fever  and  Typhoid  Fever  (tipes),  to  produce  which  medicinal  plants  are  good,  and examples  according  to  Dengue  Fever  and  Typhoid  disease  (typhus)  still  experience  trouble.  To overcome the selection of the right medicinal plants, a decision support system was created using Fuzzy Logic, Fuzzy Mamdani using Matlab system test aids. The method used in decision making is the fuzzy method. The method is because the fuzzy method can be used in making multi-criteria decisions  and  quite  well  in  solving  identification  problems  that  require  many  criteria.  On  the results  of  testing  existing  data  obtained  data  by  comparison  between  data  and  processes  in  the matlab application, the valid level of application testing is 94.4%. Based on the results of the test carried  out  in  this  study,  the  Decision  Support  System  is  expected  to  help  the  community  to determine the symptoms that arise so that it can be known about the fever between dengue fever and typhoid (typhus) so that the selection of medicinal plants is appropriate and can be used.
Keywords:  Dengue  Fever,  Typhoid  Fever  (tipes)  of  medicinal  plants,  decision  support  system (SPK), Fuzzy algorithm..

## Abstrak
Penyakit DBD merupakan suatu penyakit yang sering menyerang masyarakat penderita penyakit DBD semakin tahun semakin meningkat. Dalam hal ini pengobatan secara alami masih banyak di temukan  obat  obatan  yang  dapat  menyembuhkan  penyakit  Demam  DBD  Dan  Penyakit  Demam Tifoid  (tipes),  untuk  menghasilkan  tanaman  obat  yang  manakah  yang  baik  ,  dan  contoh  sesuai dengan  penyakit  DBD  dan  penyakit  Tifoid  (tipes)  masih  mengalami  kesulitan.    Untuk  mengatasi pemilihan tanaman obat yang tepat maka di buatlah sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan  Fuzzy  logic,  Fuzzy  Mamdani  dengan  menggunakan  alat  bantu  uji  sistem  Matlab. Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan adalah metode fuzzy. Metode tersebut karena metode  fuzzy  dapat  digunakan  dalam  mengambil  keputusan  yang  multikriteria  dan  cukup  baik dalam  menyelesaikan  permasalahan  identifikasi  yang  membutuhkan  banyak  kriteria.  Pada  hasil pengujian data yang ada maka diperoleh data dengan perbandingan antara data dan proses pada aplikasi matlab, tingkat valid pengujian aplikasi adalah 94,4%. Berdasarkan hasil nilai pengujian dilakukan  pada  penelitian  ini,  maka  Sistem  Pendukung  Keputusan  diharapkan  dapat  membantu masyarakat untuk menentukan gejala yang timbul agar dapat di ketahui mengenai demam antara demam DBD dan Tifoid (tipes) sehingga   pemilihan tanaman obat sesuai dan dapat digunakan.
Kata kunci : Demam DBD,Demam Tifoid(tipes) tanaman obat, sistem pendukung keputusan (SPK),algoritma Fuzzy

## I. PENDAHULUAN
Demam Tifoid adalah  penyakit  infeksi  akut  yang  selalu  ada  di  masyarakat  (endemic),  mulai  usia balita sampai orang dewasa. Prevalensi demam typhoid paling tinggi pada usia 5-9 tahun karena pada usia tersebut  orang-orang  cenderung  memiliki  aktivitas  fisik  yang  banyak,  atau  dapat  dikatakan  sibuk  dengan pekerjaan dan kemudian kurang memperhatikan pola makannya, akibatnya mereka cenderung lebih memilih makan  di  luar  rumah,  atau  jajan  di  tempat  lain,  khususnya  pada  anak  usia  sekolah,  yang  mungkin  tingkat kebersihannya  masih  kurang  dimana  bakteri Salmonella  thypii banyak  berkembang  biak  khususnya  dalam makanan sehingga mereka tertular demam tifoid . Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang bertujuan  untuk  menyediakan  informasi,  memprediksi,  dan  mengarahkan  penggunanya  agar  dapat mengambil keputusan dengan lebih baik. Penggunaan sistem pendukung keputusan banyak digunakan untuk kepentingan umum, contohnhya pada bidang kesehatan.
Oleh karena itu penelitian ini akan membahas Sistem Pendukung Keputusan yang diharapkan dapat membantu masyarakat untuk menentukan gejala yang timbul agar dapat di ketahui mengenai demam antara demam DBD dan Tifoid (tipes) . Metode  yang dipakai dalam pengambilan keputusan adalah metode fuzzy . Metode  tersebut  karena metode fuzzy dapat  digunakan  dalam  mengambil  keputusan  yang  multikriteria  dan cukup baik dalam menyelesaikan permasalahan identifikasi yang membutuhkan banyak kriteria.

## II. METODOLOGI
Untuk menentukan tanaman obat penyakit demam DBD dan demam Tifoid (tipes) yang di perlukan dengan sistem pendukung keputusannya yaitu metode logika fuzzy Menurut Kusumadewi, Logika Fuzzy adalah salah satu komponen pembentuk soft computing, Logika Fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar  logika fuzzy adalah  teori himpunan fuzzy . Pada  teori himpunan fuzzy ,  peranan  derajat  keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen  dalam  suatu  himpunan  sangatlah  penting.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut. Dalam banyak hal, logika fuzzy digunakan sebagai suatu cara untuk memetakan permasalahan dari input menuju ke output yang diharapkan [5].
Beberapa contoh yang dapat diambil antara lain:
1. Manajer  pergudangan  mengatakan  pada  manajer  produksi  seberapa banyak  persediaan  barang  pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari.
2. Seorang  pegawai  melakukan  tugasnya  dengan  kinerja  yang  sangat  baik,  kemudian  atasan  akan memberikan reward yang sesuai dengan kinerja pegawai tersebut. Logika fuzzy dapat dianggap sebagai kotak hitam yang menghubungkan antara input menuju ke ruang output .
Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy , antara lain : a. Konsep  logika fuzzy mudah  dimengerti.  Karena  logika fuzzy menggunakan  dasar  teori  himpunan, maka  konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy tersebut  cukup  mudah  untuk  dimengerti. Logika fuzzy sangat fleksibel, artinya mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan, dan ketidak pastian  yang  menyertai  permasalahan.  Logika fuzzy memiliki  toleransi  terhadap  data  yang  tidak tepat. Jika diberikan sekelompok data yang cukup homogen, dan kemudian ada beberapa data yang “eksklusif” , maka logika fuzzy memiliki kemampuan untuk menangani data ekslisif tersebut.
b. Logika fuzzy mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang  sangat  kompleks.  Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus  melalui  proses  pelatihan.  Dalam  hal  ini,  sering  dikenal  dengan  nama Fuzzy  Expert  Systems menjadi  bagian  terpenting.  Logika fuzzy dapat  bekerjasama  dengan  teknik-teknik  kendali  secara konvensional. Hal ini umumnya terjadi pada aplikasi di bidang teknik mesin maupun teknik elektro. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami. Logika fuzzy menggunakan bahasa sehari-hari sehingga mudah dimengerti.

## 2.1 Himpunan Fuzzy
Menurut  Kusumadewi  Himpunan Fuzzy merupakan  “suatu  grup  yang  mewakili  suatu  kondisi  atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy ” [5].
Himpunan Fuzzy memiliki 2 atribut yaitu:

## 1. Linguistik
Yaitu  penamaan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu  dengan  menggunakan bahasa alami, seperti: MUDA, PAROBAYA, TUA.
2. Numeris
Yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel  seperti:  40,  25,  50,  dan sebagainya.
Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy , yaitu : a. Variabel Fuzzy
Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy. b. Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy .
c. Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai  yang  diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam  suatu variabel fuzzy .  Semesta  pembicaraan  merupakan  himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Ada kalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya.
d. Domain
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan  dalam  suatu  himpunan fuzzy .  Seperti  halnya  semesta  pembicaraan,  domain  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik  (bertambah)  secara  monoton  dari  kiri  ke  kanan.  Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif.

## 2.2 Sistem Berbasis Aturan Fuzzy
Suatu sistem berbasis aturan fuzzy terdiri dari tiga komponen utama yaitu :
1. Fuzzifikasi
2. Inferensi
3. Defuzzifikasi Fuzzifikasi merupakan  proses  pengubahan  nilai input yang  berada  dalam  suatu  himpunan  tegas menjadi  nilai  input  yang  berada  dalam  suatu  himpunan fuzzy .  Fuzzifikasi  memperoleh  suatu  niai  dan mengkombinasikannya  dengan  fungsi  keanggotaan  untuk  menghasilkan  nilai fuzzy. Fuzzifikasi  merupakan proses penentuan sebuah bilangan input masing-masing gugus fuzzy . Dalam  menentukan  apakah  suatu  elemen  merupakan  anggota  dari  suatu  himpunan fuzzy tidak semudah  himpunan  tegas.  Dalam  himpunan  tegas  dapat  langsung  menentukan  keanggotaan  elemen. Sedangkan dalam himpunan fuzzy , tidak dapat langsung menentukan keanggotaan elemen. Zadeh mengaitkan himpunan  yang  memiliki  batas  tak  jelas  dengan  suatu  fungsi  yang  menyatakan  derajat  kesesuaian  unsur- unsur dalam semestanya melalui

## 2.3. Alat Bantu Perancangan
Untuk menggambarkan secara logis serta mempermudah, memahami suatu sistem maka digunakan beberapa peralatan pendukung sistem salah satunya menggunakan diagram blok. Diagram blok adalah suatu pernyataan  gambar  yang  ringkas,  dari  gabungan  sebab  akibat  antara  masukkan  dan  keluaran  dari  suatu sistem.
Gambar 1. Diagram Blok
Pada  gambar  1.  Blok/Kotak  biasanya  berisikan  uraian  dan  nama  elemennya,  atau  simbol  untuk operasi matematis  yang harus dilakukan pada masukkan untuk menghasilkan Keluaran. Tanda anak panah menyatakan arah informasi aliran isyarat atau unilateral.
Diagram  blok  berfungsi  untuk memodelkan masukan,  keluaran, referensi,  master,  proses  ataupun transaksi dalam simbol-simbol tertentu. Pada dasarnya tidak berorientasi pada fungsi, waktu, ataupun aliran data tetapi lebih ke arah proses.

## 2.3. Alat Bantu Implementasi
Untuk menggambarkan dan menjelaskan secara logis serta mempermudah memahami suatu sistem maka digunakan pendukung sistem berjalan yang digunakan, yaitu:
a. Matlab
Menurut  Gunadi  Abadi  Away  matlab  adalah  pemograman  level  tinggi  (dalam  dunia pemograman  semakin  tinggi  level  bahasa  semakin  mudah  cara  menggunakannya)  yang  khususnya  untuk komputasi teknik, visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis data, pengembangan algoritma, simulasi dan pemodelan dan grafik-grafik perhitungan.
b. Metode Mamdani
Metode Mamdani sering  juga  dikenal  dengan  nama  Metode Max-Min .  Metode  ini  diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975[5].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Penyakit  DBD  merupakan  suatu  penyakit  yang  sering  menyerang  masyarakat  penderita  penyakit DBD semakin tahun semakin meningkat. Dalam hal ini pengobatan secara alami masih banyak di temukan obat  obatan  yang  dapat  menyembuhkan  penyakit  Demam  DBD  Dan  Demam Tifoid (tipes),  untuk menghasilkan tanaman obat yang manakah yang baik , dan contoh sesuai dengan penyakit DBD dan penyakit Tifoid (tipes) masih mengalami kesulitan.
Untuk  mengatasi  pemilihan  tanaman  obat  yang  tepat  maka  di  buatlah  sebuah  sistem  pendukung keputusan  dengan  menggunakan Fuzzy  logiic,  Fuzzy  Mamdani dengan  menggunakan  alat  bantu  uji  sistem Matlab.
Hasil penelitian menggunakan sistem pendukung keputusan untuk mendiagnosa penyakit DBD dan penyakit Tifoid (tipes)  serta  pemilihan  tanaman  obat  .perlu  dilakukan    dengan  berbagai  perbandingan  agar menjadi lebih  akurat .

## 3.1.1. Hasil Perancangan
Pembentukan   aturan fuzzy dalam    sistem  ini    sangatlah   diperlukan    yang    berisi   aturan-aturan atau    rules    yang    berguna    dalam  penentuan    keputusan    sebagai    hasil    keluaran  sistem.    Perancangan aturan-aturan    ini merupakan    langkah    setelah  pembentukan himpunan fuzzy pada  gambar  2. Flow  Chart Alur  Fuzzy  dibawah  ini. Basis    pengetahuan menyimpan pengetahuan  yang terdiri  dari  dua  elemen  dasar. Elemen dasar pertama adalah fakta, yang dalam  hal  ini  merupakan  situasi,  kondisi,  dan kenyataan dari permasalahan,    serta  juga  teori  dalam    bidang   yang    berkaitan    serta   informasi  dari    obyek.  Yang   kedua adalah  spesial heuristik  yang  merupakan informasi  mengenai cara  untuk  membangkitkan  fakta  baru  dari fakta  yang  sudah  diketahui.
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2019.v11i2.001
3.1.2 . Variabel Input
a. Variabel Demam untuk mengdiagnosa penyakit demam DBD dan demam Tifoid (tipes). Pada variabel ini Himpunan fuzzy ini untuk kategori demam mendadak apabila x ≤ 30 nilainya di anggap 0, apabila x ≥ 70 bernilai 1. Sedangkan untuk kategori demam bertahap x ≥ 30 bernilai 1, apabila x ≥ 70 bernilai 0.   Fungsi keanggotaan untuk variable demam adalah sebagai berikut :
0      :  x ≤ 30 1      : x ≤ 30 µMendadak =       x-30   : 30≤x≤70 µBertahap=       x-30  : 30≤x≤70 40 40 1 : x ≥ 70 0      : x ≥ 70
b. Variabel Lidah untuk mengdiagnosa DBD dan demam Tifoid (tipes)
Pada variabel ini Himpunan fuzzy ini untuk kategori Normal apabila x ≤ 30 nilainya di anggap 0, apabila x ≥ 70 bernilai 1. Sedangkan untuk kategori kotor x ≥ 30 bernilai 1, apabila x ≥ 70 berniali 0.  Fungsi keanggotaan untuk variabel lidah adalah sebagai berikut:
0      :  x ≤ 30 1      :  x ≤ 30 x-30  : 30 ≤ x ≤ 70 x-30  : 30 ≤ x ≤ 70 µKotor = 40 µNormal = 40 1       : x ≥ 70 0       : x ≥ 70
c. Variabel Kulit untuk mengdiagnosa penyakit demam DBD dan Tifoid (tipes). Pada variabel ini Himpunan fuzzy ini untuk kategori Kulit Ruam apabila x ≤ 30 nilainya di anggap 0, apabila x ≥ 70 bernilai 1. Sedangkan untuk kategori Normal x ≥ 30 bernilai 1, apabila x ≥ 70 bernilai 0. Fungsi keanggotaan untuk variabel kulit adalah sebagai berikut:
0      :  x ≤ 30
1      :  x ≤ 30
x-70  : 30 ≤ x ≤ 70 70-x : 30 ≤ x ≤ 70 µRuam = 40 µNormal = 40 1       : x ≤ 70 0       : x ≤ 70

## 3.1.3. Hasil Rancangan Variabel Output
 Demam
Pada  Gambar  3.  Rancangan  variable output Demam  Pada  variabel  ini  Himpunan fuzzy ini  untuk kategori Normal apabila x ≤ 30 nilainya di anggap 0, apabila x ≥ 70 bernilai 1. Sedangkan untuk kategori kotor x ≥ 30 bernilai 1, apabila x ≥ 70 berniali 0.  Fungsi keanggotaan untuk variabel lidah
Gambar 3. Rancangan variabel output Demam

##  Lidah
Pada Gambar 4. Rancangan variable output Lidah, pada variabel ini Himpunan fuzzy ini untuk kategori Normal apabila x ≤ 30 nilainya di anggap 0, apabila x ≥ 70 bernilai 1. Sedangkan untuk kategori kotor x ≥ 30 bernilai 1, apabila x ≥ 70 berniali 0.  Fungsi keanggotaan untuk variabel lidah
Gambar 4. Rancangan variabel output Lidah
 Kulit
Pada Gambar 5. Rancangan variable output Kulit, pada variabel ini Himpunan fuzzy ini untuk kategori Kulit Ruam apabila x ≤ 30  nilainya  di anggap 0, apabila x ≥ 70 bernilai 1. Sedangkan  untuk kategori  Normal x ≥ 30 bernilai 1, apabila x ≥ 70 bernilai 0. Fungsi keanggotaan untuk variabel kulit
Gambar 5. Rancangan variabel output Kulit

## 3.4 Pembentukan Rule
Dalam penelitian ini terdapat 3 variabel dengan masukan masing masing 2 parameter sehingga jumlah aturan ( Rule Base ) yang terbentuk adalah 2 3 = 8. Rule 1 IF Demam muncul mendadak AND Kondisi Lidah normal AND Kondisi Kulit Ruam THEN Demam DBD Rule 3
IF Demam Bertahap AND Kondisi Lidah Kotor AND Kondisi Kulit Normal THEN Demam Tifoid (tipes).
Pada  sub-bab  ini  akan diberikan  contoh  kasus  diagnosa  penyakit  dengan mengambil  satu  contoh nilai, dan akan dihitung menggunakan FIS Mamdani berdasarkan masukan variabel dan fungsi keanggotaan dapat lebih jelasnya pada tabel1 dibawah ini
Tabel 1. variabel input Variabel Keterangan Nilai Demam Demam Mendadak berulang 50 Kondisi Lidah Berwarna Coklat kotor (kotor) 40 Kondisi Kulit Berwarna coklat ( kulit kering) 50

## 3.2 Pembahasan
3.2.1. Variabel Input
Gambar 6. Menerangkan untuk menentukan variabel yang akan dimasukkan maka akan tampil menu dalam logical Fuzzy Controller
Gambar 6 logical Fuzzy Controller a. Input Variabel Demam
Gambar  7.  Menerangkan  untuk  variabel  data  demam  yang  akan  dimasukkan  sehingga  maka  akan tampil grapik pada gambar dibawah ini
Gambar 7. Variabel Input Demam b. Input Variabel Lidah
Gambar  8.  Menerangkan  untuk  variabel  data  lidah  yang  akan  dimasukkan  sehingga  maka  akan tampil grapik pada gambar dibawah ini
Gambar 8.  Variabel Input Lidah c. Input Variabel Kulit
Gambar  9.  Menerangkan  untuk  variabel  data  kulit  yang  akan  dimasukkan  sehingga  maka  akan tampil grapik pada gambar dibawah ini
Gambar 9. Variabel Input Kulit

## 3.2.2 Rule
Berikut tampilan Implementasi Rule pada aplikasi MATLAB
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2019.v11i2.001

## 3.3. Analisis
Pada penelitian ini terdapat masalah pada Toko Miswar Flora dalam menentukan jenis tanaman obat untuk penyakit demam DBD dan penyakit demam Tifoid (tipes) yang sesuai. Metode  yang digunakan umtuk pengambilan  keputusan  pendiagnosaan  penyakit  Demam  DBD  dan  penyakit  Demam Tifoid (tipes)  adalah Fuzzy Inference System [9].
Data  yang  diambil  langsung  dari  Toko  Miswar  Flora  dan  RS  Haji  Jakarta  melalui  observasi  dan dokumentasi  data  berupa  foto  laporan  data  pasien  diagnosa  penyakit  Demam  DBD  dan  penyakit  Demam Tifoid (tipes) periode 2016 -2017.
Gambar 11. Implementasi Matlab
Gambar 11. Implementasi hasil pengujian data yang ada maka diperoleh data dengan perbandingan antara data dan proses pada aplikasi matlab, tingkat valid pengujian aplikasi adalah sebagai berikut : Tingkat Valid = (Jumlah data / total sampel)*100% =  (17/18)*100% = 94,4%

## IV. Kesimpulan & Saran

## 4.1  Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  sebagai berikut:
1. Sistem Fuzzy yang digunakan untuk pendiagnosaan penyakit Demam DBD dan Demam Tifoid (tipes) cukup akurat.
2. Dengan menerapkan metode Fuzzy dalam sistem pendukung pengambilan keputusan untuk menentukan penyakit antara  Demam  DBD  atau  penyakit    Demam Tifoid (tipes)  berdasarkan  variabel  variabel  yang ada. Metode Fuzzy dapat mengelompokan masukan (input) dan keluaran ( output) secara lengkap.
4.2 Saran
1. Sistem ini dapat dikembangkan dengan menambahkan jumlah parameter dari gejala gejala yang di alami sehingga hasil dapat lebih akurat.
2. Perlu  dilakukan  uji  coba  lebih  lanjut  dengan  fungsi  keanggotaan  dan aturan Fuzzy lain agar  diperoleh hasil yang lebih baik untuk pendiagnosaan penyakit Demam DBD dan penyakit Demam Tifoid (tipes).

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] Alamsyah, Dedy, Sistem Pendukung Keputusan, Bandung ,Grasindo , 2012
[2] Efendi, r.,. Perancangan Berbasis Sistem. Jakarta,  Elexmedia, 2012
[3] Gordon B.Davis, 2012,p 17. Sistem Informasi Manajemen .2012 ed. Jakarta, Grasindo .
[4] Herdiani, Pengertian Tanaman Obat .Jakarta ,Gramedia, 2012
[5] Kusumadewi, Pengertian Logika Fuzzy. Jakarta, Graha Ilmu, 2010 .
[6] Ladjamudin, Analis dan Desain Sistem Informasi .Yogyakarta: Graha ilmu, 2010 [7] Munir, R., Algoritma dan Pemrograman. rev. ed. Bandung: Informatika, 2011
[8]  Purnomo,  Hari, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  keputusan,2010  ed.  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2010
[9]  Puspita,  A, Penggunaan  Fuzzy  Interence  System  (FIS)  Metode  Mamdani  untuk  Menentukan  Kinerja Pelayanan PDAM, 2017
[10] Sutarbi, Tata, Analisis Sistem Informasi: Yogyakarta : Graha Ilmu, 2012
[11]  Hendini,  A., Pemodelan  Sistem  Informasi  Monitoring  dan  Stok  Barang  (Studi  Kasus  :  Distro  Zhizha Pontianak). Jurnal Khatulistiwa Informatika, Volume 4, p. 108., 2016