## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 93-105 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received August 06, 2021 Revised August 09, 2021 Accepted December 14, 2021 Available online April 25, 2022
Kata Kunci: Identifikasi, Kualitas, Daging Sapi, Multiple Linear Regressi (MLR), Fuzzy Neural Network (FNN)
Keywords: Identification, Quality, Beef, Multiple Regression Linear (MLR), Fuzzy Neural Network (FNN)
This is an open access article under the CC BY-SA license. Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Multiple  Linear  Regressi  pada  Fuzzy  Neural  Network  (FNN) Penentuan Kualitas Daging Sapi
Musli Yanto 1* , Syafri Arlis 2 , Deri Marse Putra 3
1, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia
2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia

## A B S T R A K
Tujuan penelitian ini membahas proses identifikasi kualitas daging sapi dengan implementasi metode multiple linear regressi (MLR) pada fuzzy neural network (FNN).  Metode  ini  dikembangkan  untuk  menyempurnakan  proses  identifikasi yang  sudah  ada  sebelumnya.  MLR  mampu  melakukan  proses  pengukuran korelasi variable (X) dengan hasil keluaran (Y). Pendekatan dalam proses analisis tersebut  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  untuk  melakukan  pengukuran dari beberapa aspek indikator yang digunakan dalam penentuan kualitas daging sapi.    Berdasarkan  hasil  uji  korelasi  dengan  MLR  membuktikan  bahwa  variabel kandungan  zat  kimia  (X1),  bau  (X2),  warna  (X3),  dan  tekstur  daging  (X4) menghasilkan  hubungan  yang  signifikan  terhadap  kualitas  daging  sapi  (Y) dengan  nilai  sebesar  96.5%.  Hasil  analisis  MLR  mampu  memberikan  gambaran indikator  variable  yang  tepat  dalam  proses  analisis.  Keluaran  FNN  juga menyajikan hasil yang cukup akurat dengan nilai sebesar 99.88%.  Dengan hasil keluaran  yang  didapat,  maka  secara  keseluruhan  dapat  disimpulkan  bahwa model  analisis  MLR  dan  FNN memberikan  hasil  analisis  dengan  tingkat  akurasi yang lebih baik dan efektif. Hasil tersebut mampu memberikan implikasi berupa sebuah  rekomendasi  dalam  bentuk  pengetahuan  dan  informasi  yang  didapat kepada masyarakat guna menentukan daging sapi yang baik dikonsumsi.

## A B S T R A C T
The  purpose  of  this  study  is  to  discuss  the  process  of  identifying  beef  quality  with  the  implementation  of  the  Multiple Linear  Regression  (MLR)  method  on  the  Fuzzy  Neural  Network  (FNN).  This  method  was  developed  to  improve  the identification process that already exists. MLR is capable of measuring the correlation variable (X) with the output (Y). The approach in the analysis process uses a quantitative approach to measure several aspects of the indicators used in determining  beef  quality.  Based  on  the  results  of  the  correlation  test  with  MLR  proved  that  the  variables  Chemical Content (X1), Odor (X2), Color (X3), and Meat Texture (X4) resulted in a significant relationship to beef quality (Y) with a value  of  96.5%.  So  that  the  results  of  the  MLR  analysis  are  able  to  provide  an  overview  of  the  appropriate  variable indicators in the analysis process. The FNN output also presents quite accurate results with a value of 99.88%. so with the outputs obtained, overall it can be concluded that the MLR and FNN analysis models provide analysis results with a better and more effective level of accuracy. These results are able to provide implications in the form of a recommendation in the form of knowledge and information obtained to the public in order to determine which beef is good for consumption.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan akan konsumsi daging sapi sangat berkembang pesat di kalangan masyarakat. Hal ini dapat dilihat dari jumlah permintaan yang cukup tinggi sebesar 497.971,70 ton pada tahun 2018 (Sudibyo, Kusumaningrum, Rachmawanto, & Sari, 2018) . Daging sapi mengandung gizi dan menjadi sumber protein yang  dibutuhkan  tubuh  manusia (Usmiati,  2017;  Wang,  2016) .  Untuk  mendapatkan  daging  sapi  kualitas baik  di  konsumsi,  maka  masyarakat  perlu  menyadari  akan  bentuk  dan  ciri  daging  sapi  yang  sehat  dan aman. Hal ini merupakan sebuah upaya untuk menghindari resiko dari keracunan seperti sakit diare yang ditimbulkan akibat mengonsumsi daging (Ichsan, 2019; Komolka, 2020). Oleh sebab itu, proses identifikasi diperlukan  untuk  menentukan  layak  ata  tidak  daging  sapi  tersebut  baik  dikonsumsi (Tüzün, 2020) , (Sihombing, Swacita, & Suada, 2020) .
Dengan  tingkat  konsumsi  daging  yang  cukup  tinggi,  tidak  tertutup  kemungkinan  adanya  daging sapi yang tidak berkualitas baik masih diperjualbelikan. Untuk itu, masyarakat perlu dibekali pengetahuan serta informasi yang tepat dalam menentukan kualitas daging sapi. Berdasarkan penjelasan tersebut, maka proses analisis identifikasi dibutuhkan dalam menentukan kualitas pada daging sapi.  Hasil keluaran yang diberikan  akan  dapat  dijadikan  sebuah  informasi  yang  dibutuhkan  masyarakat  agar  lebih  teliti  untuk mengonsumsi  daging  sapi.  Proses  identifikasi  kualitas  pada  daging  sapi  bertujuan  untuk  menciptakan
sebuah  sistem  untuk  melakukan  proses  penentuan  kualitas  daging (Arsy,  Nurhayati,  &  Martono,  2016) . Proses  penentuan  kualitas  daging  sapi  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  secara  objektif (Anastasya, Swacita, & Suada, 2020) . Selain itu, proses identifikasi kesegaran daging sapi berkualitas dapat dilihat  berdasarkan  citra  daging  itu  sendiri (Asmara,  Puspitasri,  Romlah,  H,  &  Romario,  2017) .  Proses identifikasi citra pada daging dapat dilakukan dengan menggunakan fuzzy neural network (FNN) (Andaya, Arboleda, Andilab, & Dellosa, 2019) . Proses identifikasi FNN memberikan sistem kontrol dalam klasifikasi (Kodogiannis, 2016) . Dari  beberapa  penjelasan  penelitian  terdahulu,  terlihat  bahwa  sajian  yang  diberikan  masih memiliki  kekurangan.  Hal  tersebut  dapat  terlihat  dari  tidak  adanya  proses  pengukuran  variabel  yang digunakan dalam identifikasi kualitas daging sapi. Secara umum penelitian terdahulu masih terfokus pada proses  identifikasi  saja  tanpa  memperhatikan  variabel  yang  digunakan.  Oleh  sebab  itu,  pembahasan penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan  model  analisis  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Pengembangan model analisis ini mengadopsi metode multiple linear regression (MLR) dan FNN pada proses identifikasi kualitas  daging  sapi.  Kombinasi  metode  ini  diharapkan  mampu  memaksimalkan  kinerja  yang  akan dilakukan  untuk  memberikan  hasil  yang  akurat.  Implementasi  MLR  pada  proses  identifikasi  ini  menjadi keterbaharuan yang diusulkan untuk menentukan kualitas daging sapi. Pada dasarnya MLR sudah banyak digunakan  untuk  membuktikan  hubungan  yang  terjadi  pada  variabel  idenpenden  (X)  dengan  variabel dependen (Y) (Kenton, 2021; Wiedermann, 2015) . Konsep MLR merupakan metode statistic yang mampu menggambarkan dan menentukan hubungan antar variabel (Araiza-Aguilar, Rojas-Valencia, & Aguilar-Vera, 2020;  Zaman  &  Alakus,  2019) .  Sejauh  ini,  MLR  sudah  banyak  memberikan  kontribusi  besar  untuk menghasilkan  model  identifikasi  yang  dikembangkan  dalam  pemecahan  masalah (Barhmi,  2020;  Hahs- Vaughn, Lomax, Hahs-Vaughn, & Lomax, 2020) . Konsep artificial neural network (ANN) yang didasari pada proses  fuzzy  dapat  memberikan  hasil  yang  efektif  dalam  proses  analisis (Anastassiou  &  Iatan,  2016; Beşikçi, 2016) . Penjelasan lebih sederhana, FNN melakukan ekstraksi data yang di mulai dari proses fuzzy yang  menjadi  kendali  berupa  pola  dan  aturan (Huanyao,  2016). Berdasarkan  penelitian  terdahulu, dijelaskan bahwa FNN mampu memberikan hasil keluaran cukup akurat berdasarkan proses klasifikasi dan identifikasi (Korshunova, 2018) . FNN dapat dijadikan sistem kontrol pada proses identifikasi (Dai, Chen, & Chen,  2017) .  Hasil  FNN  dapat  memberikan  model  untuk  melakukan  pemecahan  masalah  dengan  nilai RMSE sebesar 2.399 (Utomo, Mahmudy, & Anam, 2017).
Proses  kinerja  metode  fuzzy  pada  neural  network  dapat  memberikan  kejelasan  dari  variabel jaringan  yang  bersifat  kabur.  Logika  fuzzy  ini  mampu  dapat  diterapkan  pada  proses  seperti  pengenalan pola,  analisis,  prediksi  dan  lainnya (Setia  &  Prasetyaningrum,  2019) .  Penjelasan  dari  penelitian  yang diusulkan  oleh (Wardani,  Nasution,  &  Amijaya,  2017) menyatakan  bahwa  logika  fuzzy  dapat mengoptimalkan  kinerja  dari  ANN  untuk  menghasilkan  hasil  yang  optimal.  Pembahasan  terdahulu  pada proses identifikasi kualitas daging menerapkan konsep serta model yang masih sangat sederhana. Hal ini dapat  dilihat  pada  kasus  penentuan  kualitas  daging  dengan  metode  ANN  memberikan  keluaran  dengan nilai  akurasi  sebesar  92.5% (Ichsan,  2019) .  Berdasarkan  pemaparan  tersebut,  model  MLR  dengan  FNN dapat  dikembangkan  dalam  kasus  penentuan  kualitas  daging.  Proses  kerja  model  ini  dapat  memberikan perbedaan  dari  model  sebelumnya  yang  hanya  menyajikan  proses  identifikasi  saja  namun  tidak menganalisis variabel yang digunakan.
Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa kombinasi MLR dengan FNN dapat dijadikan sebuah model pengembangan yang terstruktur untuk memberikan keluaran yang cukup baik berdasarkan variabel dengan perhitungan aljabar (Sorkheh, Kazemifard, & Rajabpoor, 2018; Wong, 2020). Selain itu, model ini juga mampu melakukan evaluasi pada pola yang terbentuk untuk mendapatkan hasil maksimum (Çerçi & Hürdoğan,  2020) .  Secara  umum,  model  ini  sangat  efektif  dalam  melakukan  pemecahan  masalah  dan digunakan sebagai pendekatan dalam memberikan solusi yang terbaik (Khademi, Akbari, Jamal, & Nikoo, 2017; Khashei, Zeinal Hamadani, & Bijari, 2012) . Hasil identifikasi memberikan tingkat akurasi yang baik, sehingga model ini sangat tepat diterapkan dalam identifikasi kualitas pada daging sapi.  Tujuan penelitian ini  melakukan  proses  analisis  penentuan  kualitas  daging  menggunakan  metode  MLR  dan  FNN. Keterbaharuan  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  menyajikan  proses  pengujian  korelasi  hubungan variable  yang  digunakan  dengan  MLR.  engujian  korelasi  ini  memberikan  masukan  dalam  menentukan variable  dalam  penentuan  kualitas  daging  sapi.  Secara  keseluruahan  manfaat  yang  didapat  akan memberikan informasi kepada masyarakat untuk dijadikan referensi dalam pemilihan kualitas daging.

## 2. METODE
Pendekatan pada penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berdasarkan penghitungan matematis yang sudah dijelaskan sebelumnya. Adapun data yang didapat berdasarkan observasi lapangan dengan melihat indikator berdasarkan kualitas daging.  Dalam proses identifikasi yang digunakan, proses
dimulai  dari  analisis  variabel  dengan  MLR  kemudian  akan  diteruskan  dengan  FNN  untuk  menghasilkan keluaran identifikasi yang tepat dan akurat. Variabel yang akan digunakan mengacu kepada kondisi fisik serta kategori kualitas pada daging sapi berdasarkan data sample yang didapat. Berdasarkan fakta, adapun bentuk kualitas daging sapi dapat dikategorikan pada Tabel. 1 .
Tabel 1 . Bentuk Kualitas Daging Sapi
Kualitas Daging Sapi Citra Daging Tidak Baik Baik Sangat Baik
Tabel 1 menjelaskan bahwa ada 3 jenis klasifikasi kualitas daging sapi di antaranya kualitas tidak baik,  kualitas  baik  dan  kualitas  sangat  baik. Tabel.1 juga  menjadi  variable  output  (Y)  dalam  proses penentuan  kualitas  daging  sapi.  Dalam  penelitian  ini,  adapun  kegiatan  yang  dilakukan  dalam  proses penentuan kualitas daging dapat di gambarkan pada model analisis penentuan kualitas daging terdapat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Model Analisis Penentuan Kualitas Daging Sapi
Gambar 1 menjelaskan bahwa model analisis identifikasi kualitas daging sapi memiliki beberapa tahapan  sebagai  berikut.  Proses  dimulai  dari  analisis  data  pada  proses  kerja  identifikasi.    Selanjutnya penentuan variabel dalam identifikasi kualitas daging. Setelah variabel di dapat, maka lakukan uji analisis korelasi dengan MLR. Jika hasil uji memberikan hubungan yang signifikan terhadap keluaran, maka proses dilanjutkan. Jika tidak, maka proses akan diulang kembali dari proses analisis data. Setelah analisis MLR, maka  proses  fuzzy  di  mulai.  Proses  ini  merupakan  langkah  awal  dalam  FNN.  Fuzzy  bertujuan  untuk membentuk aturan identifikasi yang akan dilakukan ANN. Adapun proses fuzzy dimulai dari fuzzyfikasi, pembentukan rule, mesin inferensi, dan terakhir adalah proses defuzzyfikasi.
Setelah proses fuzzy dilakukan, maka tahapan penelitian ini akan dilanjutkan pada pembentukan pola  jaringan.  Tahapan  ini  akan  mengacu  pada  rule  yang  terbentuk  dari  proses  fuzzy.  Setelah  pola terbentuk,  proses  pelatihan  dan  pengujian  jaringan  akan  dilakukan  untuk  mendapatkan  pola  terbaik. Tahap akhir dari proses penentuan kualitas pada daging adalah proses identifikasi dengan menggunakan ANN untuk menghasilkan hasil yang tepat dan akurat.

## Multiple Regressi Linear (MLR)
Analisis  MLR  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  hubungan  variabel  yang  digunakan  dengan keluaran pada proses identifikasi kualitas daging sapi. MLR merupakan sebuah metode yang digunakan untuk pengukuran variabel dengan model matematis. Adapun formula yang digunakan dapat dilihat pada Persamaan.1 (Isra Mirandha, 2017) :
Y = α + β1X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + e

## (1)
Persamaan  1  menjelaskan  proses  pengujian  analisis  MLR.  Y  merupakan  persamaan  yang digunakan untuk melakukan uji regressi. α adalah nilai konstanta yang didapat. X1, x2, x3 dan x4 adalah variable  yang  digunakan  dalam  pengujian  regressi.  Dalam  hal  ini,  hubungan  variabel  tersebut  dapat disajikan  pada  proses  uji  R.Square.  Adapun  formula  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Persamaan.2 (Izzah & Widyastuti, 2017) .
R 2 = 1 - 𝐒𝐒 𝐄𝐫𝐫𝐨𝐫 𝐒𝐒 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 =  𝟏  − £ (𝐘𝐢−Ý𝐢)𝟐
£ (𝐘𝐢−Ý)𝟐
(2)
Persamaan 2 menjelaskan bahwa Yi merupakan respon ke-i. Ý juga merupakan nilai rata-rata yang didapat  dan  Ýi  adalah  hasil.  Dengan  persamaan  tersebut  maka  pengujian  variable  akan  memberikan masukan keterkaitan indicator yang digunakan dalam penentuan kualitas daging sapi.

## Logika Fuzzy
Konsep  logika  fuzzy  merupakan  sebuah  cabang  ilmu  kecerdasan  buatan  yang  dapat  memecahkan masalah dan memiliki unsur ketidakpastian (Nasir, 2017) . Dalam penjelasan lainnya menjelaskan bahwa logika fuzzy adalah sebuah cara yang digunakan untuk memetakan masalah yang dimasukkan ke dalam wadah  input  untuk  dimasukan  ke  ruang  output (Nasir,  2017) .  Adapun  tahapan  dalam  konsep  fuzzy dimulai  dari  pembentukan  himpunan,  menentukan  fungsi  implikasi,  pembentukan  aturan,  dan defuzzyfikasi.  Persamaan  dalam  logika  fuzzy  ini  dapat  dilihat  pada  Persamaan.3 (Maharani  &  Candra, 2021).
(3)
Persamaan 3 di atas menjelaskan bahwa µsf[Xi]  merupakan nilai anggota solusi yang dihasilkan fuzzy dalam bentuk aturan. Sementara µsf[Xi] adalah nilai keanggotaan dari konsekuen fuzzy untuk setiap aturan yang dihasilkan.
Artificial Neural Network (ANN) Jaringan  saraf  tiruan  atau  disebut  juga  dengan  ANN  merupakan  sebuah  metode  yang  dapat melakukan  proses  penghitungan  dengan  menerapkan  kecerdasan  manusia (Pasini,  2015) , (Mahendra, Kartini,  &  Haryudo,  2021). Pada  penjelasan  yang  lainnya  juga  menjelaskan  bahwa  ANN  merupakan konsep  yang  menyerupai  prinsip  berpikir  manusia  secara  komputasi  dalam  penyelesaian  masalah (Villarrubia, 2018),(Baskoro, Alamsyah, & Suprianto, 2021) .
Penerapannya  ANN  dapat  mengadopsi  model  adatif  dalam  melakukan  pembelajaran  untuk menghasilkan hasil keluaran yang baik sebagai solusi terhadap sebuah masalah (Silva, 2016),(Nasution, Lubis, & Cipta, 2021) . ANN juga merupakan sebuah konsep yang banyak diinterpretasikan dalam sebuah kasus seperti identfikasi, klasifikasi, dan prediksi ( Alić, 2016) , (Adams, Carleo, Lovato, & Rocco, 2021).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Proses analisis dalam penentuan kualitas daging sapi dimulai dari proses analisis  menggunakan MLR. Pada dasarnya MLR digunakan untuk mengukur pola analisis berdasarkan indikator variabel (Yanto, Sanjaya, Yulasmi, Guswandi, & Arlis, 2021) . Adapun pola yang digunakan dapat disajikan pada Tabel.2.
Tabel 2. Pola Analisis Penentuan Kualitas Daging Sapi
Formalin  Bau  Warna  Teksture Harga Tempat Penjual Waktu Ketahanan Kualitas 27 34 11 2 100000 Pasar Tradisional Sebentar Tidak Baik 39 2 40 94 130000 Pasar Modren Lama Baik 16 40 68 6 100000 Pasar Tradisional Lama Tidak Baik 15 11 52 61 135000 Pasar Tradisional Lama Baik 23 40 51 91 130000 Pasar Tradisional Lama Baik 3 19 97 37 95000 Pasar Tradisional Sebentar Tidak Baik 36 13 85 64 130000 Pasar Modren Lama Baik 19 13 86 88 125000 Pasar Modren Lama Baik 35 42 6 38 100000 Pasar Tradisional Lama Tidak Baik 8 45 22 74 130000 Pasar Tradisional Lama Baik 15 46 3 93 150000 Pasar Modren Lama Sangat Baik 8 50 95 40 100000 Pasar Tradisional Sebentar Tidak Baik
Tabel 2 menjelaskan bahwa pola penentuan kaualitas daging sapi dibentuk dengan menggunakan indikator  variabel  yang  didapat  dari  proses  penelusuran  dengan  pendekatan  observasi  lapangan.  Pola tersebut nantinya akan diukur serta di uji menggunakan konsep MLR guna melihat besaran kekuatan yang didapat dalam proses penentuan kualitas daging sapi. Adapun proses pengukuran analisis digunakan.

## MLR Uji R.Square (Correlation)
Proses  pengujian  tersaji  dalam  perhitungan  untuk  melihat  hubungan  korelasi  antarvariable predictor (X) dan keluaran hasil (Y) (Ciulla, 2019) . hasil pengukuran tersebut dapat dilihat berdasarkan hasil perhitungan R. Square yang terdapat pada Tabel. 3 .
Tabel 3. Hasil Uji R.Square
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,982 0,965 0,959 0,10528
Tabel  3 di  atas  dapat  menunjukkan  hasil  tingkat  hubungan  keseluruhan  variabel  terhadap keluaran  kualitas  daging  sapi  memiliki  tingkat  hubungan  sebesar  96.5%.  Hasil  membuktikan  bahwa indikator variabel yang digunakan sudah terlihat tepat dalam penentuan kualitas daging sapi.

## Komparasi Multivariabel (ANOVA) dan Uji Koefesien Coefficient
Setelah melakukan proses uji dengan R.Square, proses analisis MLR dilanjutkan untuk mengukur komparasi  multivariabel  (ANOVA).  Hasil  pengukuran  ANOVA  tersebut  dapat  memperkuat  hasil perhitungan R. Square sebelumnya yang ada pada Tabel 3 untuk hasil pengukuran ANOVA dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Tabel Uji Antar Variabel (ANOVA)
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 13,86 7 1,98 178,634 .000 b Residual 0,51 46 0,011 Total 14,37 53
Tabel 5 . Nilai uji Coefficients dari Variabel
Coefficients Model Unstandart Coefficients Standard Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -2,342 0,142 -16,454 0,000 Formalin -0,001 0,001 -0,043 -1,394 0,002 Bau 0,001 0,001 0,057 1,895 0,004 Warna 3,108E-05 0,000 0,002 0,074 0,004 Teksture 0,000 0,001 0,021 0,624 0,001 Harga 3,278E-05 0,000 0,932 24,566 0,069 Tempat Penjual 0,127 0,051 0,092 2,499 0,161 Waktu Ketahanan -0,049 0,034 -0,043 -1,414 0,184
Berdasarkan  proses  uji  koefesien  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  variabel  (X)  yang memengaruhi keluaran hasil penentuan kualitas daging sapi (Y) di antaranya adalah  formalin (X1), bau (X2),  warna (X3),  dan  tekstur (X4). Variabel tersebut  dapat digunakan untuk membentuk  pola jaringan dalam proses identifikasi kualitas daging sapi.

## Analisis Fuzzy
Proses  analisis  logika  fuzzy  bertujuan  untuk  dapat  menemukan  pola  kepastian  dalam  proses identifikasi (Leung, 2020) . Adapun model rancangan logika fuzzy dapat di lihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. Model Logika Fuzzy Penentuan Kualitas Daging
Pada Gambar 2 terlihat 4 variabel yang digunakan dengan pendekatan yang dipakai pada proses ini  adalah  mamdani.  Variabel  yang  digunakan  dalam  menentukan  kualitas  daging  di  antaranya  : kandungan  zat  kimia  atau  zat  formalin  (X1),  bau  (X2),  warna  (X3),  dan  tekstur  (X4)  bentuk  fisik  pada daging yang terlihat. Variabel ini sejalan dengan penelitian yang juga sudah dilakukan sebelumnya dalam pendeteksian kualitas daging (Herlambang, Nurhayati, & Martono, 2016) . Tahap awal pada logika fuzzy yakni  melakukan  proses  fuzzyfikasi  dengan  menentukan  range  atau  batasan  nilai  sebagai  parameter pengukuruan (Zadeh, 2015) . Adapun tahap tersebut dapat digambarkan pada Tabel 6 .
Tabel 6. Fuzzyfikasi Variabel dengan Matlab
Variabel
Bentuk Grafik Variabel
(X1) Formalin
(X2) Bau
(X3) Warna
(X4) Tekstur
Terlihat dari Tabel 6 bahwa parameter dari tiap himpunan variabel dapat digambarkan dengan bentuk kurva dari keluaran sebuah grafik. Setelah proses tahap fuzzyfikasi dilakukan, maka proses akan dilanjutkan  pada  pembentukan  rule.  Proses  ini  digunakan  untuk  menjadi  knowladge  based  dari  proses penentuan  kualitas  pada  daging.  Setelah  pembentukan  rule  didapat,  proses  fuzzy  masih  lanjut  dalam tahap  mesin  inferensi.  Proses  ini,  bertujuan  untuk  menguji  rule  yang  terbentuk  agar  nantinya  bisa diterapkan  pada  proses  penentuan  kualitas  dengan  neural  network.  Dari  poses  mesin  inferensi  yang sudah dilakukan pada logika fuzzy, menunjukan bahwa aturan yang terbentuk dapat diimplementasikan kedalam metode neural network (Astuti, Muslim, & Sugiharti, 2019) . Adapun proses inferesi yang sudah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Hasil Proses Mesin Inferensi logika Fuzzy
Dari Gambar 3 yang disajikan di atas, terlihat bahwa pola aturan dari rule fuzzy yang terbentuk dapat digunakan dalam melihat dan menentukan kualitas daging sapi.

## Fuzzy Neural Network (FNN)
Pada  proses  metode  FNN  menentukan  kualitas  daging,  proses  dimulai  untuk  melakukan transformasi data atau variabel yang didapat dari aturan pada proses  sebelumnya. Adapun hasil proses transformasi yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel. 7 .
Tabel 7. Hasil Proses Transformasi Data
X1 X2 X3 X4 Y 0.1000 0.5000 0.1000 0.1000 0.1000 0.1000 0.5000 0.1000 0.5000 0.1000 0.1000 0.5000 0.1000 0.9000 0.5000 0.1000 0.5000 0.5000 0.1000 0.1000 0.1000 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000
X1 X2 X3 X4 Y 0.1000 0.5000 0.5000 0.9000 0.5000 0.1000 0.5000 0.9000 0.1000 0.1000 0.1000 0.5000 0.9000 0.5000 0.5000 0.1000 0.5000 0.9000 0.9000 0.5000 0.1000 0.1000 0.9000 0.1000 0.1000 0.1000 0.1000 0.9000 0.5000 0.5000 0.9000 0.1000 0.5000 0.1000 0.1000 0.9000 0.1000 0.5000 0.5000 0.1000 0.9000 0.1000 0.5000 0.9000 0.1000 0.9000 0.1000 0.9000 0.1000 0.1000 0.9000 0.1000 0.9000 0.5000 0.1000 0.9000 0.1000 0.9000 0.9000 0.1000
Setelah proses transformasi dilakukan, proses dilanjutkan dalam proses pelatihan dan pengujian jaringan dari  beberapa  pola. Proses ini memiliki tujuan untuk menemukan jaringan yang terbaik untuk proses  identifikasi  kualitas  pada  daging  sapi.    Berdasarkan  proses  yang  sudah  dilakukan  maka  pola jaringan  terbaik  didapat  adalah  model  pola  4-10-1.  Pola  ini  nantinya  akan  digunakan  dalam  proses penentuan kualitas daging sehingga hasil dari proses identifikasi akan memberikan hasil keluaran yang tepat dan akurat. Adapun pola jaringan dalam penentuan kualitas daging sapi dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Pola Jaringan Penentuan Kualitas Daging
Berdasarkan  pola  jaringan  yang  terdapat  pada Gambar  4 dinjelaskan  bahwa  proses  penentuan kualitas daging dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan jaringan propagasi balik. Adapun hasil yang diberikan dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Hasil Proses Penentuan Kualitas Daging Dengan FNN
Berdasarkan Gambar 5 menjelaskan bahwa proses identifikasi dapat menentukan kualitas daging sapi. Berikut hasil perbandingan keluaran jaringan yang dapat dilihat pada Tabel. 7 .
Tabel 8. Perbandingan Hasil Keluaran Proses Logika Fuzzy dan Neural Network
Output Fuzzy Output FNN 0.1000 0.1530 0.1000 0.1690 0.5000 0.4725 0.1000 0.1665 0.5000 0.4952 0.5000 0.5212 0.1000 0.1591 0.5000 0.4838 0.5000 0.6272 0.1000 0.0802 0.5000 0.2348 0.1000 0.2515 0.1000 0.0362 0.1000 0.0352 0.1000 0.0710 0.1000 0.0825 0.1000 0.1443
Berdasarkan Tabel 7 di atas, dapat dilihat bahwa semua keluaran sudah memiliki nilai yang sama dalam menentukan kualitas daging. Kesamaan nilai ini dapat dilihat pada proses fuzzyfikasi di awal dalam menentukan  range  dan  himpunan  semesta  pada  logika  fuzzy.  Untuk  meyakinkan  hasil  keluaran  dari proses  penentuan  kualitas  daging  sapi,  maka  diperlukan  pengukuran  nilai  Mean  Sequare  Error  (MSE), Mean Average Percentage Error (MAPE) serta nilai akurasi (Widodo, Sarwoko, & Firdaus, 2017) . Proses tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan:
MSE = 𝛴 (𝑌ʹ−Y)2 𝑛 ( 3)
MAPE = 𝛴 (𝑌ʹ−Y)2 𝑦 𝑛
X 100 % ( 4) Acurracy = 100 % - MAPE ( 5)
Hasil  penghitungan  berdasarkan  rumus  diatas  untuk  mengetahui  nilai  kesalahan  berdasarkan MSE, MAPE, dan nilai akurasi keluaran pada proses identifikasi,  menunjukan bahwa nilai MSE keluaran jaringan sebesar 0.4894, nilai MAPE sebesar 0.12% dan tingkat akurasi yang diberikan sebesar 99.88%.

## Pembahasan
Daging  merupakan  bahan pangan yang sangat dibutuhkan oleh  tubuh karena  mengandung gizi, protein,  lemak,  serta  mineral  yang  tinggi.  Salah  satunya  adalah  daging  sapi.  Daging  sapi  diharpakan memiliki kualitas yang layak untuk dikonsumsi. Daging yang memiliki kualitas yang bagus tentunya akan mudah untuk diolah serta menghasilkan makananan yang tinggi gizi. Untuk memperoleh kualitas daging sapi  yang  bagus,  perlu  dilakukan  identifikasi  kualitas  pada  daging  sapi (Arsy  et  al.,  2016) .  Proses identifikasi citra pada daging dapat dilakukan dengan menggunakan fuzzy neural network (FNN) (Andaya et al., 2019) . Proses identifikasi FNN memberikan sistem kontrol dalam klasifikasi (Kodogiannis,  2016). FNN  merupakan  suatu  model  yang  dilatih  menggunakan  ANN,  namun  struktur  jaringannya diinterpretasikan dengan sekelompok aturan-aturan fuzzy. Keuntungan utama menggunakan FNN adalah proses fuzzifikasi hingga defuzzifikasi dapat menghasilkan keluaran yang lebih rasional untuk dapat dilatih menggunakan algoritma pembelajaran yang digunakan pada ANN.
Proses  identifikasi  FNN  ini  diawali  dengan  proses  analisis  menggunakan  MLR.  Pada  dasarnya MLR  digunakan  untuk  mengukur  pola  analisis  berdasarkan  indikator  variable (Yanto  et  al.,  2021) . Pengukuran  yang  digunakan  adalah  dimulai  dengan  Uji  R.  Square  yaitu  sebuah  konsep  yang  terdapat dalam  MLR  yang  digunakan  dalam  pengukuran  hubungan  variable  (Li  et  al.,  2021).  Hasilnya menunjukkan  bahwa  indikator  variabel  yang  digunakan  sudah  terlihat  tepat  dalam  penentuan  kualitas daging sapi. Dilanjutkan dengan mengukur komparasi multivariabel (ANOVA). Pada dasarnya pengukuran melakukan  perhitungan  dengan  melihat  hubungan  dari  tiap  tiap  indikator  variabel (Jan,  2017) .  Tujuan pengukuran  juga  mampu  menemukan  perbedaan  dari  setiap  variabel  indikator  pada  pola  data  yang digunakan.  Secara  sederhana  pengujian  ANOVA  dilakukan  untuk  melihat  dan  memastikan  setiap hubungan antar variabel (X) terhadap (Y) (Garcia-Guiliany, De-La-hoz-franco, Rodríguez-Toscano, De-La- hoz-hernández, & Hernandez-Palma, 2020).
Langkah  selanjutnya  adalah  analisi  guzzy.  Proses  analisis  logika  fuzzy  bertujuan  untuk  dapat menemukan pola kepastian dalam proses identifikasi (Leung, 2020) . Pola ini di dapat berdasarkan aturan rule yang terbentuk dan telah diuji pada proses mesin inferensi. Untuk menyempunakan model analisis yang diusulkan, maka pembahasan akan dilanjutkan untuk menguji pola aturan dari rule dengan konsep neural network. Rule yang digunakan dalam neural network dapat dijadikan sebagai neuron pada jaringan saraf  atau  bisa  disebut  dengan  neuro-fuzzy (Yazdanbakhsh  &  Dick,  2019) .  FNN  merupakan  kombinasi metode  yang  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  dari  sebuah  proses.  Metode  ini  menyajikan  nilai  dalam bentuk interval didalam jaringan saraf berdasarkan data fuzzy (Yeylaghi, Otadi, & Imankhan, 2017) . Untuk meyakinkan hasil keluaran dari proses penentuan kualitas daging sapi, maka diperlukan pengukuran nilai mean  sequare  error  (MSE),  mean  average  percentage  error  (MAPE),  serta  nilai  akurasi (Widodo  et  al., 2017) . Dari hasil tersebut, dapat dinyatakan bahwa proses penentuan kualitas daging sapi dengan model analisis yang dikembangkan menggunakan MLR dan FNN dapat memberikan hasil  keluaran identifikasi yang  cukup  tepat  dan  akurat.  Hasil  penelitian  sebelumnyya  juga  menunjukkan  bahwa  model  ini  juga mampu  melakukan  evaluasi  pada  pola  yang  terbentuk  untuk  mendapatkan  hasil  maksimum (Çerçi  & Hürdoğan,  2020) .  Secara  umum,  model  ini  sangat  efektif  dalam  melakukan  pemecahan  masalah  dan digunakan sebagai pendekatan dalam memberikan solusi yang terbaik (Khademi et al., 2017; Khashei et al., 2012) . Model multiple linear regression memiliki tingkat kehandalan dan kecocokan sebesar 57,78% (Budiman & Akhlakulkarimah, 2015) .

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  yang  sudah  dilakukan  pada  proses  identifikasi  menggunakan  model analisis  MLR  dan  FNN  dapat  disimpulkan  bahwa  model  analisis  yang  dikembangkan  memberikan  hasil yang lebih baik dari proses analisis sebelumnya. Berdasarkan hasil uji dan pengukuran MLR menunjukan hasil  yang  cukup  signifikan,  sehingga  menghasilkan  aturan  pola  yang  tepat  dalam  proses  penentuan kualitas daging sapi. Analisis FNN juga memberikan hasil yang optimal dengan tingkat akurasi yang sangat baik  dan  kesalahah  yang  relatif  kecil.  Dengan  hasil  analisis  yang  didapat  sudah  cukup  membuktikan bahwa  model  analisis  yang  dikembangkan  sangat  cocok  diterapkan  pada  proses  identifikasi  kualitas daging  sapi.  Dengan  demikian,  secara  keseluruhan,  manfaat  yang  didapat  akan  dijadikan  salah  satu alternatif solusi  terbaik guna menentukan kualitas daging sapi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Adams, C., Carleo, G., Lovato, A., & Rocco, N. (2021). Variational Monte Carlo C alculations of A≤ 4 Nuclei with An Artificial Neural-Network Correlator Ansatz. Physical Review Letters , 127 (2), 22502.
Alić, B. (2016). Classification of Stress Recognition Using Artificial Neural Network. 2016 5th Mediterranean
Conference on Embedded Computing, MECO 2016 - Including ECyPS 2016, BIOENG.MED 2016, MECO: Student Challenge 2016 . https://doi.org/10.1109/MECO.2016.7525765.
Anastassiou,  G.  A.,  &  Iatan,  I.  F.  (2016).  A  Recurrent  Neural  Fuzzy  Network. Journal  of  Computational Analysis and Applications , 20 (2), 213 – 225.
Anastasya, S., Swacita, I. B. N., & Suada, I. K. (2020). Perbandingan Kualitas Fisik Objektif Daging Sapi Bali Produksi  Rumah  Pemotongan  Hewan  Karangasem,  Klungkung,  dan  Gianyar. Indonesia  Medicus Veterinus , 9 (3), 361 – 369. https://doi.org/10.19087/imv.2020.9.3.361. Andaya, A. E., Arboleda, E. R., Andilab, A. A., & Dellosa, R. M. (2019). Meat  Marbling  Scoring  Using  Image Processing  with  Fuzzy  Logic  Based  Classifier. International  Journal  of  Scientific  and  Technology Research , 8 (8), 1442 – 1445.
Araiza-Aguilar,  J.  A.,  Rojas-Valencia,  M.  N.,  &  Aguilar-Vera,  R.  A.  (2020).  Forecast  Generation  Model  of Municipal  Solid  Waste  Using  Mlinear  Regression. Global  Journal  of  Environmental  Science  and Management , 6 (1), 1 – 14. https://doi.org/10.22034/gjesm.2020.01.01. Arsy, L., Nurhayati, O. D., & Martono, K. T. (2016). Application of Digital Meat Detection Image Processing Using the K-Mean Clustering Segmentation Method Based on Open CV and Eclipse. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 4 (2), 322.
Asmara,  R.  A.,  Puspitasri,  D.,  Romlah,  S.,  H,  Q.,  &  Romario,  R.  (2017).  Identifikasi  Kesegaran  Daging  Sapi Berdasarkan Citranya dengan Ekstraksi Fitur Warna dan Teksturnya Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix. Prosiding SENTIA , 9 , 89 – 94.
Astuti, W. T., Muslim, M. A., & Sugiharti, E. (2019). The Implementation of The Neuro Fuzzy Method Using Information  Gain  for  Improving  Accuracy  in  Determination  of  Landslide  Prone  Areas. Scientific Journal of Informatics , 6 (1), 95 – 105. https://doi.org/10.15294/sji.v6i1.16648.
Barhmi,  S.  (2020).  Forecasting  of  Wind  Speed  Using  Multiple  Linear  Regression  and  Artificial  Neural Networks. Energy Systems , 11 (4), 935 – 946. https://doi.org/10.1007/s12667-019-00338-y. Baskoro, F., Alamsyah, F., & Suprianto, B. (2021). Peramalan Beban Listrik Harian Menggunakan Artificial Neural Network. Jurnal Teknik Elektro , 10 (1), 203 – 209.
Beşikçi, E. B. (2016). An Artificial Neural Network Based Decision Support System for Energy Efficient Ship Operations. Computers and Operations Research , 66 , 393 – 401. https://doi.org/10.1016/j.cor.2015.04.004.
Budiman,  I.,  &  Akhlakulkarimah,  A.  N.  (2015).  Aplikasi  Data  Mining  Menggunakan  Multiple  Linear Regression  untuk  Pengenalan  Pola  Curah  Hujan. JURNAL  ILMIAH  ILMU  KOMPUTER , 2 (1). https://doi.org/10.20527/klik.v2i1.16. Çerçi, K. N., & Hürdoğan, E. (2020). Comparative Study of Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural  Network  (ANN)  Techniques  to  Model  A  Solid  Desiccant  Wheel. International Communications in Heat and Mass Transfer , 116 . https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2020.104713.
Ciulla,  G.  (2019).  Building  Energy  Performance  Forecasting:  A  multiple  Linear  Regression  Approach.
Applied Energy , 253 . https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113500. Dai, B., Chen, R., & Chen, R. C. (2017). Temperature Control with Fzzy Neural Network. In Proceedings - 2017 IEEE  8th  International  Conference  on  Awareness  Science  and  Technology,  iCAST  2017 (Vol.  2018- Janua, pp. 452 – 455). https://doi.org/10.1109/ICAwST.2017.8256499. Garcia-Guiliany, J., De-La-hoz-franco, E., Rodríguez-Toscano, A. D., De-La-hoz-hernández, J. D., & Hernandez- Palma,  H.  G.  (2020).  Multiple  Linear  Regression  Model  Applied  to  The  Projection  of  Electricity Demand  in  Colombia. International  Journal  of  Energy  Economics  and  Policy , 10 (1),  419 – 422. https://doi.org/10.32479/ijeep.7813.
Hahs-Vaughn, D. L., Lomax, R. G., Hahs-Vaughn, D. L., & Lomax, R. G. (2020). Multiple Linear Regression. In An  Introduction  to  Statistical  Concepts (pp.  923 – 995). https://doi.org/10.4324/9781315624358- 18.
Herlambang,  A.  S.,  Nurhayati,  O.  D.,  &  Martono,  K.  T.  (2016).  Sistem  Pendeteksi  Kualitas  Daging  dengan Ekualisasi Histogram dan Thresholding Berbasis Android. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 4 (2), 404. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.4.2.2016.404-413.
Huanyao,  Q.  (2016).  The  Reserch  of  Variable  Structure  Fuzzy  Neural  Network  Control  System.  In Proceedings of 2016 IEEE International Conference of Online Analysis and Computing Science, ICOACS 2016 (pp. 273 – 276). https://doi.org/10.1109/ICOACS.2016.7563095.
Ichsan,  H.  B.  F.  D.  S.  M.  H.  H.  (2019).  Implementasi  Sistem  Penentuan  Kesegaran  Daging  Sapi  Lokal Berdasarkan Warna dan Kadar Amonia dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Embedded System. Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 , 3955 – 3962.
Isra  Mirandha,  I.  (2017).  Pengaruh  Tampilan  Etalase,  Pendekatan  Promosi,  Gaya  Hidup  Berbelanja,  dan Karyawan  Toko  terhadap  Pembelian  Impulsif  pada  Pengunjung  Hermes  Palace  Mall  Kota  Banda
Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Manajemen , 2 (3).
Izzah,  A.,  &  Widyastuti,  R.  (2017).  Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan  Improved  Multiple  Linear Regression  untuk  Pencegahan  Data  Outlier. Kinetik:  Game  Technology,  Information  System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control , 141 – 150.
Jan, B. (2017). Analysis of Variability of Atmospheric Pollutants in Ambient Air of Metropolitan City Karachi, and  Environmental  Sustainability. Journal  of  Basic  &  Applied  Sciences , 13 ,  311 – 315. https://doi.org/10.6000/1927-5129.2017.13.51.
Kenton, W. (2021). Multiple Linear Regression (MLR) Definition.
Khademi,  F.,  Akbari,  M.,  Jamal,  S.  M.,  &  Nikoo,  M.  (2017).  Multiple  Linear  Regression,  Artificial  Neural Network,  and  Fuzzy  Logic  Prediction  of  28  Days  Compressive  Strength  of  Concrete. Frontiers  of Structural and Civil Engineering , 11 (1), 90 – 99. https://doi.org/10.1007/s11709-016-0363-9 .
Khashei, M., Zeinal Hamadani, A., & Bijari, M. (2012). A Novel Hybrid Classification Model of Artificial Neural Networks and Multiple Linear Regression Models. Expert Systems with Applications , 39 (3), 2606 – 2620. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.116. Kodogiannis, V. (2016). A Fuzzy-Wavelet Neural Network Model for The Detection of Meat Spoilage Using An  Electronic  Nose. 2016  IEEE  International  Conference  on  Fuzzy  Systems,  FUZZ-IEEE  2016 . https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737757.
Komolka, K. (2020). Determination and Comparison of Physaical Meat Quality Parameters of Percidae and Salmonidae in Aquaculture. Foods , 9 (4). https://doi.org/10.3390/foods9040388.
Korshunova, K. P. (2018). A  Convolutional  Fuzzy Neural  Network for  Image  Classification. In RPC  2018 - Proceedings  of  the  3rd  Russian-Pacific  Conference  on  Computer  Technology  and  Applications . https://doi.org/10.1109/RPC.2018.8482211.
Leung, Y. (2020). Fuzzy Set and Fuzzy Logic. In International Encyclopedia of Human Geography (pp. 247 – 251). https://doi.org/10.1016/b978-0-08-102295-5.10380-4. Li,  J.,  Fu,  X.,  Lv,  J.,  Cui,  L.,  Li,  R.,  Bai,  A.,  …  Tang,  X.  (2021).  Multiple Regression  Analysis  of  Perinatal Conditions,  Physical  Development,  and  Complications  in  Assisted  Reproduction  Singletons. Translational Pediatrics , 10 (9), 2347.
Maharani, N. N., & Candra, F. (2021). Aplikasi Smartdiet Menggunakan Logika Fuzzy Berbasis Android. Mahendra, P. A., Kartini, U. T., & Haryudo, S. I. (2021). Peramalan Susut Energi Jangka Pendek Menggunakan Metode Fuzzy Logic dan Feed Forward Neural Network Berdasarkan Keseimbangan Beban. Jurnal Teknik Elektro , 10 (2), 453 – 462.
Nasir, J. (2017). Analisis Fuzzy Logic Menentukan Pemilihan Motor Honda dengan Metode Mamdani. Edik Informatika , 3 (2), 177 – 186.
Nasution, S. Z., Lubis, R. S., & Cipta, H. (2021). Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dalam Memprediksi Jumlah Mahasiswa Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan. THETA: Jurnal Pendidikan Matematika , 3 (1), 41 – 45. Pasini, A. (2015). Artificial Neural  Networks for  Small Dataset  Analysis. Journal of Thoracic Disease , 7 (5),
953 – 960. https://doi.org/10.3978/j.issn.2072-1439.2015.04.61.
Setia, B., & Prasetyaningrum, P. T. (2019). Penerapan Metode Logika Fuzzy . Jurnal Sistem Cerdas (Vol. 2). Sihombing, V. E., Swacita, I. B. N., & Suada, I. K. (2020). Perbandingan Uji Subjektif Kualitas Daging Sapi Bali Produksi  Rumah  Pemotongan  Hewan  Gianyar,  Klungkung,  dan  Karangasem. Indonesia  Medicus Veterinus , 9 (1), 99 – 106. https://doi.org/10.19087/imv.2020.9.1.99. Silva, I. N. da. (2016). Artificial Neural Networks: A Practical Course . Artificial Neural Networks: A Practical Course . https://doi.org/10.1007/978-3-319-43162-8.
Sorkheh, K., Kazemifard, A., & Rajabpoor, S. (2018). A Comparative Study of Fuzzy Linear Regression and Multiple  Linear  Regression  in  Agricultural  Studies:  A  Case  Study  of  Lentil  Yield  Management. Turkish Journal of Agriculture and Forestry , 42 (6), 402 – 411. https://doi.org/10.3906/tar-1709-57.
Sudibyo, U., Kusumaningrum, D. P., Rachmawanto, E. H., & Sari, C. A. (2018). OPTIMASI Algoritma Learning Vector  Quantization  (Lvq)  dalam  Pengklasifikasian  Citra  Daging  Sapi  dan  Daging  Babi  Berbasis Glcm  dan  HSV. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer , 9 (1),  1 – 10. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1943.
Tüzün, A. E. (2020). Determination of Meat Quality in Extensively Reared Akkaraman Sheep Breed. IFMBE Proceedings . https://doi.org/10.1007/978-3-030-40049-1_23. Usmiati, S. (2017). KEEMPUKAN DAGING: Faktor yang Mempengaruhi dan Cara Memperoleh Keempukan Daging.
Utomo, M. C. C., Mahmudy, W. F., & Anam, S. (2017). Kombinasi Logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prakiraan Curah Hujan Timeseries di Area Puspo – Jawa Timur. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 4 (3). https://doi.org/10.25126/jtiik.201743299. Villarrubia, G. (2018). Artificial Neural Networks Used in Optimization Problems. Neurocomputing , 272 , 10 –
16. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.04.075.
Wang, W.  (2016).  A  Non-Destructive  Detection  System  for  Determination  of  Multi-Quality  Parameters  of Meat. 2016 American Society of Agricultural and Biological Engineers Annual International Meeting, ASABE 2016 . https://doi.org/10.13031/aim.20162461187.
Wardani, A. R., Nasution,  Y. N.,  & Amijaya, F.  D.  T.  (2017).  Aplikasi Logika Fuzzy  dalam Mengoptimalkan Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Dd  PT.  Waru  Kaltim  Plantation  Menggunakan  Metode  Mamdani.
Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 12 (2), 94. https://doi.org/10.30872/jim.v12i2.651.
Widodo, A. P., Sarwoko, E. A., & Firdaus, Z. (2017). Akurasi Model Prediksi Metode Backpropagation. Jurnal Matematika Vol , 20 , 79 – 84.
Wiedermann, W. (2015). Direction of Effects in Multiple Linear Regression Models. Multivariate Behavioral Research , 50 (1), 23 – 40. https://doi.org/10.1080/00273171.2014.958429.
Wong,  Y.  J.  (2020).  Comparativudy  of  Artificial  Neural  Network  (ANN),  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System  (ANFIS)  and  Multiple  Linear  Regression  (MLR)  for  Modeling  of  Cu  (II)  Adsorption  from Aqueous  Solution  Using  Biochar  Derived  from  Rambutan  (Nephelium  Lappaceum)  Pee. Environmental Monitoring and Assessment , 192 (7). h ttps://doi.org/10.1007/s10661-020-08268-4. Yanto, M., Sanjaya, S., Yulasmi, Guswandi, D., & Arlis, S. (2021). Implementation Multiple Linear Regresion in Neural Network Predict Gold Price. Department of Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Putra Indonesia YPTK, Indonesia.
Yazdanbakhsh, O., & Dick, S. (2019). A Deep Neuro-Fuzzy Network for Image Classification. ArXiv .
Yeylaghi,  S.,  Otadi,  M.,  &  Imankhan, N. (2017).  A  New  Fuzzy  Regression  Model  Based  on  Interval-Valued Fuzzy  Neural  Network  and  Its  Applications  to  Management. Beni-Suef  University Journal  of Basic and Applied Sciences , 6 (2), 106 – 111. h ttps://doi.org/10.1016/j.bjbas.2017.01.004. Zadeh,  L.  A.  (2015).  Fuzzy  logic  -  A  Personal  Perspective. Fuzzy  Sets  and  Systems , 281 ,  4 – 20. https://doi.org/10.1016/j.fss.2015.05.009.
Zaman, T., & Alakus, K. (2019). Comparison of Resampling Methods in Multiple Linear Regression. Ondokuz Mayis University , 1 (1), 91 – 92.