Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 189 - 198

## Penentuan Tingkat Kerontokan Rambut Kepala Pria dengan Metode Fuzzy Inference System Sugeno
Eric Karuna 1 , Johannes Petrus 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang, Jalan Rajawali No.14 Palembang, 0711-376400 Jurusan Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: 1 erickaruna@mhs.mdp.ac.id, 2 johannes@mdp.ac.id

## Abstrak
Rambut  kepala  merupakan  organ  tubuh  dari  manusia  yang  memiliki  bentuk  seperti helaian  benang  yang tumbuh  di kulit  dengan  mengandung  banyak keratin  serta dapat  muncul dari lapisan epidermis. Terdapat berbagai faktor yang dapat mengakibatkan perubahan kondisi kulit kepala dan rambut seperti faktor usia lanjut, depresi, berkurangnya aktifitas kelenjar minyak dikulit  kepala,  gangguan  pembuluh  darah,  gangguan  hormon,  pengaruh  kosmetika,  paparan sinar matahari secara terus menerus dan kurangnya makanan yang bergizi untuk kepentingan pertumbuhan  rambut.  Penelitian  ini  melakukan  perancangan  model  Fuzzy  Sugeno  untuk menentukan  tingkat  kerontokan  rambut  kepala  pada  pria  berdasarkan  faktor-faktor penyebabnya. Salah satu tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kerontokan rambut kepala pada pria menggunakan metode Sugeno. Pada model Fuzzy Sugeno mendapatkan hasil  yang  rendah  dalam  menentukan  tingkat  kerontokan  rambut  kepala  pada  pria,  yaitu memperoleh nilai error sebesar 114,870 untuk nilai MSE dan 5,73% untuk nilai MAPE.
Kata kunci — Rambut, Fuzzy, Sugeno, Pria .

## Abstract
Head hair is an organ of the human body that has a shape like strands of thread that grows on the skin containing a lot of keratin and can emerge from the epidermal layer. There are various factors that can lead to changes in the condition of the scalp and hair such as old age, depression,  reduced  activity  of  the  oil  glands  on  the  scalp,  blood  vessel  disorders,  hormonal disorders,  the  influence  of  cosmetics,  continuous  sun  exposure  and  lack  of  nutritious  food  for growth. hair. This study designed the Fuzzy Sugeno model to determine the level of head hair loss in men based on the causative factors. One of the aims of this study was to determine the level of head hair loss in men using the Sugeno method. In the Fuzzy Sugeno model getting low results in determining the level of head hair loss in men, the error value is 114,870 for the MSE value and 5,73% for the MAPE value.
Keywords — Hair, Fuzzy, Sugeno, Men .
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
190

## 1. PENDAHULUAN
ambut merupakan salah satu komponen khas pada mamalia yang memiliki beberapa fungsi, seperti  faktor-faktor  eksternal  dan  regulasi  suhu.  Ciri  rambut  sehat  yaitu  tebal,  berwarna hitam, berkilau, tidak kusut, dan kuat yang merupakan impian dari semua orang [1].
Rambut  rontok  dapat terjadi  dikarenakan faktor  keturunan,  perubahan  hormon, hingga kondisi medis, atau akibat dari pengobatan yang sedang dijalani oleh pengidap [2]. Penelitian ini melakukan  perancangan  model Fuzzy Sugeno  untuk  menentukan  tingkat  kerontokan  rambut kepala  pada  pria  berdasarkan  faktor  –  faktor  penyebabnya.  Variabel  input  pada  penelitian  ini berdasarkan wawancara dengan dr. Raden Pamudji, SpKK sebagai pakar. Output penelitian ini adalah tingkat kerontokan rambut yang dapat dikatakan normal, sedang, atau parah.
Beberapa  penelitian  terdahulu  juga  banyak  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Inference System Sugeno, salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh [3] dengan judul  Analisa  Perbandingan  Fuzzy  Logic  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  dan  Mamdani  Dalam Penentuan  Keluarga  Miskin.  Penelitian  tersebut  dilakukan  untuk  menentukan  keluarga  miskin dengan berbandingan penggunaaan metode Fuzzy Logic yaitu Tsukamoto, Sugeno, dan Mamdani berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan  oleh  BPS  (Badan  Pusat  Sstatistika)  sebanyak  14  kriteria untuk  variabel  input.  Adapun  penelitian  sebelumnya  [4]  menggunakan  Fuzzy  Sugeno  untuk menentukan jumlah peserta BPJS Kesehatan yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94.71%. Penelitian terdahulu [5] menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk prediksi tingkat kerawan kebakaran mendapatkan hasil yang baik.
Dari  penelitian  diatas  dari  setiap  metode  akan  memiliki  hasil  yang  berbeda  –  beda walaupun  input  yang  digunakan  sama.  Penelitian  merupakan  serangkaian  kegiatan  yang dilakukan secara sistematis untuk memecahkan masalah, oleh karena itu penelitian ini penting dilakukan agar dapat menambah pengetahuan peneliti dan pembaca dalam menentukan tingkat kerontokan rambut dengan menggunakan metode Fuzzy Inference System Sugeno.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahap ini merupakan tahap dalam melakukan identifikasi masalah dengan mencari masalah dari penelitian sebelumnya yang akan dijadikan rujukan mengenai penyebab kerontokan rambut pada pria. Masalah yang ditemukan adalah bagaimana tingkat kerontokan rambut kepala berdasarkan faktor-faktor yang ada pada pria.

## 2.2 Studi Litelatur
Pengumpulan  referensi  dijadikan  landasan  teori  dalam  penulisan  penelitian  ini didapatkan melalui buku, penelitian mengenai kerontokan rambut dan metode Fuzzy Interferensi System Sugeno , internet dan wawancara pakar Raden Pamudji selaku dokter spesialis kulit dan kelamin. Struktur penyusun rambut terdiri dari ujung rambut, batang rambut yaitu bagian rambut di luar kulit, akar rambut yang terdapat dalam kulit dan dibungkus oleh kandung rambut, umbi rambut yaitu bagian bawah akar rambut yang membesar, papil rambut yaitu cekungan jaringan ikat di dasar umbi rambut yang mengandung satu lengkung kapiler, matriks rambut yaitu rambut tumbuh  yang  terdapat melanin,  kandung atau  folikel rambut  yang mengelilingi umbi  dan  akar rambut,  dan  penegak  rambut  atau musculus [6].  Rambut  rontok  merupakan  kondisi  dimana rambut lepas  secara  berlebihan  yang  dapat membuat kepala  mengalami penipisan  rambut atau kebotakan [7].

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada tahap ini akan dilakukan pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner  kepada  40  responden  pria  di  kota  Palembang  dengan  rentang  usia  18  –  22  tahun
R
191
sebanyak 10 responden, usia 23 – 27 tahun sebanyak 10 responden, usia 28 – 32 tahun sebanyak 10 responden dan usia 33 – 37 tahun sebanyak 10 responden. Untuk daftar pertanyaan dapat di lihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Pertanyaan Kuisioner
No.  Pertanyaan
1 Berapa umur anda?
2 Berapa mm kerapatan sisir yang anda gunakan?
3 Apakah anda terdiagnosa stress atau memiliki ciri stress?
4 Bagaimana kondisi kesehatan kepala anda?
5 Apakah kondisi kepala anda memiliki infeksi?
6 Apakah anda memiliki riwayat penyakit imunologi?
7 Apakah anda sedang mengkonsumsi obat? Jika Iya, Berapa?
8 Berapa helai jumlah rambut rontok Anda (dalam 1 minggu)?
Pengumpulan data juga dilakukan dengan wawancara pakar dr. Raden Pamudji, selaku dokter  spesialis  kulit  dan  kelamin  untuk  menentukan  variabel  dan  parameter  faktor  penyebab kerontokan rambut.

## 2.4 Perancangan
Gambar 1 Proses Mesin Inferensi
Proses perancangan mesin inferensi dapat dilihat pada Gambar 1 [8]. Proses pengaburan atau  bisa  disebut  fuzzifikasi  adalah  mengubah input sistem  yang  memiliki  nilai  tegas  menjadi variabel  linguistik  menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  disimpan  dalam  basis  pengetahuan fuzzy . Selanjutnya merupakan proses inferensi yaitu mengubah input fuzzy menjadi output fuzzy mengikuti aturan IF-THEN yang sebelumnya sudah ditentukan terlebih dahulu dan proses terakhir pada tahap perancangan ini adalah defuzzifikasi yaitu mengubah output fuzzy yang diperoleh dari mesin inferensi menjadi nilai tegas.

## 2.5 Impplementasi
Pada tahapan ini dilakukan implementasi penerapan logika Fuzzy dengan dibantu oleh perangkat  lunak  Matlab  R2019a.  Setelah  data  diimplementasikan,  dilakukan  pemeriksaan kembali  apakah  data  yang  didapatkan  sudah  benar  berdasarkan  kriteria  dari  pakar.  Operasi himpunan fuzzy diperlukan untuk proses inferensi atau penalaran. Dalam hal yang dioperasikan adalah derajat keanggotaannya.

## 2.6 Analisis Hasil
Tujuan dari akurasi prediksi adalah mengurangi ketidakpastian yang akan menghasilkan perkiraan lebih baik.
1. MSE
Mean  Squared  Error [9]  merupakan  penjumlahan  kuadrat  semua  kesalahan  prediksi  pada
192
setiap  periode  dan  pembagian  dengan  jumlah  periode  prediksi.  Nilai  MSE  dapat  dihitung menggunakan Persamaan 1:
MSE = 1 𝑛 ∑ (𝑌𝑖 − 𝑌̂𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
n = jumlah data Yi = nilai aktual Ŷi = nilai prediksi 2. MAPE MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) [10] merupakan persentase kesalahan hasil prediksi terhadap  nilai  aktual  dalam  periode  tertentu.  Nilai  MAPE  dapat  dihitung  menggunakan Persamaan 2:
MAPE = ∑ | 𝑛 𝑡=1 (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 𝐴𝑡 𝑥100| 𝑛 (2)
n = jumlah data At = nilai aktual Ft = nilai prediksi

## 2.7 Penulisan Laporan
Setelah  melakukan  analisis  hasil,  tahapan  terakhir  yang  dilakukan  adalah  pembuatan laporan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  melakukan  kuesioner  di  kota Palembang sebanyak 40 responden.
3.1.1. Batasan Himpunan Variabel Input
Berikut adalah batasan himpunannya.
1. Kerapatan Sisir
Batasan  himpunan  variabel  input  kerapatan  sisir  yang  terdiri  dari  sisir  bergigi  renggang dengan jarak setiap gigi lebih dari 8 mm, sisir bergigi sedang dengan dengan jarak setiap gigi 5-10 mm, dan sisir bergigi rapat dengan jarak setiap gigi 1-7 mm.
2. Tingkat Stres Nilai himpunan variabel input tingkat stres yang terdiri dari tingkat stres normal dengan nilai 1, tingkat stres sedang dengan nilai 2 dan stres dengan nilai 3.
3. Kondisi Kulit Kepala Nilai himpunan variabel input kondisi kulit kepala yang terdiri dari sehat dengan nilai 1, sedang dengan nilai 2 dan sakit dengan nilai 3.
4. Infeksi Nilai himpunan variabel input infeksi yang terdiri dari sehat dengan nilai 1, sedang dengan nilai 2 dan sakit dengan nilai 3.
5. Penyakit Imunologi Nilai himpunan variabel input penyakit imunologi yang terdiri dari sehat dengan nilai 1 dan sakit dengan nilai 2.
6. Penggunaan Kosmetik atau Obat – obatan
Batasan himpunan variabel input Pengunaan kosmetik atau obat-obatan yang terdiri dari tidak mengunakan obat atau, menggunakan sedikit kosmetik atau obat-obatan dengan batasan 1-3 per minggu, dan menggunakan kosmetik atau obat-obatan dengan batasan lebih dari 7 per minggu.

## 3.1.2. Batasan Variabel Output
193
Himpunan variabel output yang terdiri dari kerontokan normal, sedang dan parah. Batasan himpunan pada kerontokan normal adalah 0-100 helai, kerontokan sedang adalah 90-150 helai, dan kerontokan parah adalah lebih dari 130 helai.
3.2. Perancangan
3.2.1 Fuzzifikasi
1. Kerapatan Sisir
Kerapatan sisir terdiri dari 3 himpunan yaitu rapat, sedang, dan renggang.
Gambar 2 Grafik Keanggotaan Variabel Input Kerapatan Sisir Gambar 2 menampilkan grafik keanggotaan variabel input kerapatan sisir dengan range 1-10 mm, yang terdiri dari 3 bagian grafik yaitu grafik keanggotaan kurva trapesium untuk himpunan rapat dengan range 0-7 mm, grafik keanggotaan segitiga dengan range 5- 10 mm untuk himpunan sedang, dan grafik keanggotaan trapesium dengan range diatas 8 mm untuk himpunan renggang
2. Tingkat Stress
Kerapatan sisir terdiri dari 3 himpunan yaitu normal, sedang, dan stres.
Gambar 3 Grafik Keanggotaan Variabel Input Tingkat Stres Gambar  3  menampilkan  grafik  keanggotaan  variabel  input  tingkat  stres  dengan range 1-10 mm, yang terdiri dari 3 bagian grafik yaitu grafik keanggotaan kurva trapesium untuk himpunan  normal  dengan  range  0-2,  grafik  keanggotaan  segitiga  dengan  range  1-3 untuk  himpunan  sedang,  dan  grafik  keanggotaan  trapesium  dengan  range  diatas  3  untuk himpunan stres
3. Kondisi Kulit Kepala
Kerapatan sisir terdiri dari 3 himpunan yaitu sehat, ketombe, dan sakit.
Gambar 4 Grafik Keanggotaan Variabel Input Kondisi Kulit Kepala Gambar 4 menampilkan grafik keanggotaan variabel input kondisi kulit kepala dengan range 1-10 mm, yang terdiri dari 3 bagian grafik yaitu grafik keanggotaan kurva trapesium untuk himpunan sehat dengan range 0-2, grafik keanggotaan segitiga dengan range 1-3 untuk himpunan  ketombe,  dan  grafik  keanggotaan  trapesium  dengan  range  diatas  3  untuk himpunan sakit
4. Infeksi
Kerapatan sisir terdiri dari 3 himpunan yaitu sehat, sedang, dan infeksi.
194

## Gambar 5 Grafik Keanggotaan Variabel  Input Infeksi
Gambar 5 menampilkan grafik keanggotaan variabel input infeksi dengan range 1-10 mm, yang terdiri dari 3 bagian grafik yaitu grafik keanggotaan kurva trapesium untuk himpunan sehat  dengan  range  0-2,  grafik  keanggotaan  segitiga  dengan  range  1-3  untuk  himpunan sedang, dan grafik keanggotaan trapesium dengan range diatas 3 untuk himpunan infeksi
5. Penyakit Imunologi
Penyakit imunologi terdiri dari 2 himpunan yaitu tidak dan sakit.
Gambar 6 Grafik Keanggotaan Variabel Iinput Penyakit Imunologi Gambar 6 menampilkan grafik keanggotaan variabel input Imunologi dengan range 1-10 mm,  yang  terdiri  dari  2  bagian  grafik  yaitu  grafik  keanggotaan  kurva  trapesium  untuk himpunan tidak dengan range 0-2, dan grafik keanggotaan trapesium dengan range diatas 1 untuk himpunan sakit
6. Penggunaan Komestik atau Obat – obatan
Penggunaan kosmetik atau obat-obatan terdiri dari 3 himpunan yaitu tidak, sedikit, dan aktif.
Gambar 7 Grafik Keanggotaan Variabel Input Pengguna Obat – obatan. Gambar  7  menampilkan  grafik  keanggotaan  variabel  input  penggunaan  obatobatan dengan range 1-10 mm, yang terdiri dari 3 bagian grafik yaitu grafik 43 keanggotaan kurva trapesium  untuk  himpunan  tidak  dengan  range  0-4,  grafik  keanggotaan  segitiga  dengan range 1-7 untuk himpunan sedikit, dan grafik keanggotaan trapesium dengan range diatas 4 untuk himpunan aktif.
3.3 Implementasi
3.3.1 Implementasi Fuzzy Sugeno Berikut adalah tahapan perhitungan dalam menggunakan toolbox Matlab:
1. FIS Editor pada Matlab
Ketik “ fuzzy” pada command window untuk menampilkan halaman FIS Editor .
2. Membership Function pada Matlab
Variabel input dan variabel output memiliki membership function yang di dalamnya dapat digambarkan dengan grafik
Gambar 8 Membership Function Kerapatan Sisir Gambar 8 yaitu membership function kerapatan sisir pada Matlab dengan himpunan rapat dengan grafik trapmf, sedang dengan grafik trimf, dan renggang dengan grafik trapmf
Gambar 9 Membership Function Tingkat Stres
Gambar  9  yaitu  membership  function  tingkat  stres  pada  Matlab  dengan  himpunan normal dengan grafik trapmf, sedang dengan grafik trimf, dan stres dengan grafik trapmf
Gambar 10 Membership Function Kondisi Kulit Kepala
Gambar  4.10  yaitu  membership  function  kondisi  kulit  kepala  pada  Matlab  dengan himpunan sehat dengan grafik trapmf, ketombe dengan grafik trimf, dan sakit dengan grafik trapmf
Gambar 11 Membership Function Infeksi
Gambar 11 yaitu membership function infeksi pada Matlab dengan himpunan sehat dengan grafik trapmf, sedang dengan grafik trimf, dan infeksi dengan grafik trapmf
Gambar 12 Membership Function Penyakit Imunologi
Gambar  12  yaitu  membership  function  penyakit  Imunologi  pada  Matlab  dengan himpunan tidak dengan grafik trapmf, dan sakit dengan grafik trapmf.
196
Gambar 13 Membership Function Penggunaan Obat – obatan
Gambar 13 yaitu membership function penggunaan obat-obatan pada Matlab dengan himpunan tidak dengan grafik trapmf, sedikit dengan grafik trimf, dan aktif dengan grafik trapmf.
3. Pembentukan Basis Pengetahuan Fuzzy pada Matlab
Rule editor berisi variabel-variabel input beserta himpunan di dalamnya serta variabel output.
4. Rule Viewer pada Matlab
Rule viewer pada Matlab berfungsi untuk menampilkan grafik keanggotaan masing- masing  variabel input berdasarkan  nilai  yang  dimasukkan  ke  dalam input untuk menghasilkan variabel output .
5. Output Fuzzy
Untuk  mendapatkan  hasil output  fuzzy dilakukan  dengan  mengetikkan  perintah  di Editor.
3.4 Hasil  Pengujian
Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2:
Tabel 2 Hasil Pengujian No. Data Kerontokan Rambut (Helai) Jumlah Kerontokan Rambut Tingkat Kerontokan 1. 115 120 Sedang 2. 100 99 Normal 3. 110 99 Normal 4. 90 99 Normal 5. 110 120 Sedang 6. 100 120 Sedang 7. 100 99 Normal 8. 95 99 Normal 9. 90 99 Normal 10. 100 99 Normal 11. 120 120 Sedang 12. 90 99 Normal 13. 100 99 Normal 14. 95 99 Normal 15. 120 120 Sedang 16. 130 120 Sedang 17. 100 99 Normal 18. 100 99 Normal 19. 120 120 Sedang 20. 100 99 Normal 21. 130 124 Sedang 22. 100 99 Normal 23. 130 127 Sedang 24. 90 99 Normal 25. 80 99 Normal 26. 150 131 Parah 27. 80 99 Normal 28. 120 99 Normal 29. 100 99 Normal 30. 150 131 Parah 31. 100 99 Normal 32. 110 99 Normal 33. 100 99 Normal 34. 150 124 Sedang
197 No. Data Kerontokan Rambut (Helai) Jumlah Kerontokan Rambut Tingkat Kerontokan 35. 95 99 Normal 36. 110 99 Normal 37. 100 99 Normal 38. 90 99 Normal 39. 100 99 Normal 40. 100 99 Normal MSE 114,870 MAPE (%) 5,73%
Hasil  akan  didapatkan  setelah  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Sugeno terhadap  data-data  yang  telah  dikumpulkan.  Hasil  tersebut  akan  diolah  kembali  untuk mendapatkan hasil MSE  ( Mean  Square  Error ) dan MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) dengan cara membandingkan setiap data kerontokan rambut kepala dengan hasil dari perhitungan fuzzy yang mendapatkan jumlah kerontokan rambut dari 40 responden. Hasil yang didapatkan, yaitu MSE ( Mean Square Error ) sebesar 114,870 dan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) sebesar 5,73%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Sugeno terhadap  data-data  yang  telah  dikumpulkan,  maka  dapat  di  simpulkan  bahwa  metode Fuzzy Sugeno ini sangat baik digunakan untuk menentukan tingkat kerontokan rambut kepala pada pria karena memiliki nilai error yang sangat kecil yaitu 114,870 untuk nilai MSE dan 5,73% untuk nilai MAPE.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat  saran  untuk  memiliki  penelitian selanjutnya, yaitu sebagai berikut:
1. Penelitian ini hanya memiliki 6 variabel input, maka untuk penelitian selanjutnya disarankan menambahkan beberapa variabel input lainnya.
2.  Dapat menambahkan penanganan yang tepat untuk mengatasi kerontokan rambut kepala sesuai dengan jenis kerontokan rambut .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sari, D. K., & Wibowo, A. 2016. Perawatan Herbal pada Rambut Rontok Herbal Treatment for Hair Loss. Majority , 5 , 129.
[2]  Handayani,  D.  V.  (2021,  Januari  22). Rambut  Rontok .  from  www.halodoc.com: https://www.halodoc.com/kesehatan/rambut-rontok/.
[3] Sutara, B., & Kuswanto, H. (2019). Analisa Perbandingan Fuzzy Logic Metode Tsukamoto, Sugeno,  Mamdani  Dalam  Penentuan  Keluarga  Miskin. Infotekmesin , 10 (2),  38–49.  from https://doi.org/10.35970/infotekmesin.v10i2.42.
[4] Sutara, B., & Kuswanto, H. (2019). Analisa Perbandingan Fuzzy Logic Metode Tsukamoto, Sugeno,  Mamdani  Dalam  Penentuan  Keluarga  Miskin. Infotekmesin , 10 (2),  38–49.  from https://doi.org/10.35970/infotekmesin.v10i2.42.
198
[5] Ardianto, C., Haryanto, H., & Mulyanto, E. ,2018. Prediksi Tingkat Kerawanan Kebakaran di Daerah Kudus Menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Creative Information Technology Journal, 4(3), 186. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i3.109.
[5] Windiyati, & Tjahjono, M. (2019). Perawatan Kecantikan Dan Kulit. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
[6]  Willy,  D.  T.  (2019,  Februari  22). Cara  Mengatasi  Rambut  Rontok .  Retrieved  from Alodokter.com: https://www.alodokter.com/cara-mengatasi-rambut-rontok.
[7]  Setiawan,  A.,  Yanto,  B.,  &  Yasdomi,  K.  (2018).  Logika  Fuzzy  dengan  Matlab.  Bali: Jayapangus Press.
[8]  Sitepu,  E.  (2018).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Dalam Menentukan Jumlah Produksi Optimum Keripik Singkong. 4–16
[9] Lestari, M. N., Islami, P. A. F., Moses, K. M., & Wibawa, A. P. ,2018. Implementasi metode fuzzy tsukamoto untuk menentukan hasil tes kesehatan pada penerimaan peserta didik baru di sekolah menengah kejuruan. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 4(1), 7– 13. https://doi.org/10.26594/register.v4i1.718 .
[10] Sitio, S. L. M. ,2018. Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno untuk Menentukan Jumlah Pembelian  Obat  (Studi  Kasus:  Garuda  Sentra  Medika).  Jurnal  Informatika  Universitas Pamulang, 3(2), 104. https://doi.org/10.32493/informatika.v3i2.1522.