Suprianto, S. and Agustin, W. (2022) “Implementasi Aplikasi Metode Fuzzy Mamdani Untuk Perencanaan Produksi Air Mineral”, Sebatik, 26(1) Submitted: 2021-11-09 Accepted: 2022-01-05 Published:  2022-06-01

## IMPLEMENTASI APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI UNTUK PERENCANAAN PRODUKSI AIR MINERAL
Suprianto 1) dan Wilda Agustin 2)
1 Manajemen Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
2 Sistem Informasi, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
1,2 Jl. Yos Sudarso, RT. 006, Tarakan, 77111 E-mail : supri@ppkia.ac.id 1) , wildaagustin2@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Perencanaan adalah suatu kewajiban yang harus dimiliki oleh setiap perusahaan di setiap bidang usaha dikarenakan sangat mempengaruhi tingkat keuntungan. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung jumlah produksi air mineral pada CV Tirta Jaya  Mandiri  agar  tidak  terjadi  kelebihan  atau  kekurangan  produksi  yang  dihasilkan  sehingga  permintaan  pasar  dapat terpenuhi sesuai kebutuhan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode fuzzy mamdani dengan melakukan pembentukan  himpunan  permintaan  dan  persediaan  dari  data  yang  telah  dimiliki  yang  akan  digunakan  dalam  proses perhitungan.  Lankah  selanjutnya,  menentukan  fungsi  implikasi,  lalu  melakukan  pengolahan  data  himpunan fuzzy dengan metode  maksimum. Langkah  terakhir  yaitu proses defuzzyfikasi dengan  metode centroid . sehingga akan diperoleh jumlah perencanaan  produksi  bulan  berikutnya.  Data  yang  digunakan  adalah  data  1  tahun  jumlah  produksi  air  mineral  yang digunakan  untuk  proses  perhitungan.  Berdasarkan  hasil  Analisa  sistem  perencanaan  jumlah  produksi  air  mineral menggunakan metode fuzzy mamdani dapat diketahui jumlah produksi yang didapatkan dari hasil proses perhitungan akhir menggunakan defuzzyfikasi adalah 3785 dus.
Kata Kunci: Air Mineral, Aplikasi, Fuzzy Mamdani, Perencanaan, Produksi

## 1. PENDAHULUAN
Biaya yang terjangkau dengan spesifikasi yang tinggi mampu  mengatasi  masalah  dari  yang  mudah  sampai yang  paling  sulit  (suprianto  dkk,  2019).  Perubahan  era, dimana  teknologi  saat  ini  berada  di  segala  bidang menjadikan  tuntutan  sendiri  pada  setiap  perusahaan dalam mengembangkan hal-hal yang dapat dimanfaatkan.  Berkembangnya    teknologi    maka dikembangkan  pula  suatu  aplikasi  atau  software pendukung  yang  mampu  mengadopsi  proses  dan  cara berpikir    manusia  (Ukkas  dkk,  2018).  Dalam  hal perencanaan  pun  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan teknologi komputer, misalnya dalam melakukan perhitungan  perencanaan  jumlah  produksi  dengan  tepat dapat  menggunakan  peramalan  yang  menggunakan  data sebelumnya,  sehingga  dapat  dengan  maksimal  dalam perhitungan  sesuai  kebutuhan  (Abrori  dkk,  2015). Kegiatan produksi bagi perusahaan merupakan tantangan tersendiri  terutama  dalam  hal  jumlah  barang  yang diproduksi  (Sari,  2018).  Teknologi  pada  dasarnya  selalu menjawab  segala  permasalahan  pada  era  saat  ini. Kemampuan    memprediksi    masa    yang    akan    datang akan  membuat  seseorang dapat  mengambil  keputusan yang    tepat    dalam    mengantisipasi    keadaan    di    masa depan (Azis, 2020).
Air  mineral  dalam  kemasan  yang  diproduksi  oleh CV. Tirta Jaya Mandiri sering mengalami ketidakstabilan permintaan  pasar  terhadap  produk  yang  dihasilkan  yang terkadang  tinggi  dan  rendah.  Hal  ini  dapat  menjadi masalah tersendiri bagi pemilik  usaha air  mineral dalam
menentukan perencanaan jumlah produksi, dimana masih melakukan  perencanaan  jumlah  produksi  secara  manual atau  dengan  perkiraan  tanpa  perhitungan  yang  jelas, sehingga  tentu  saja  dapat  mengganggu  usaha  yang dijalankan.  Pemilik  usaha  sering  memproduksi  air mineral  dalam  kemasan  yang  tidak  menentu  yaitu terkadang  lebih  dan  terkadang  kurang,  sehingga diperlukannya  suatu  metode  agar  perusahaan  bisa berjalan secara maksimal dapat menentukan jumlah yang diproduksi  yang  tentu  saja  dapat  mengakibatkan kerugian bagi perusahaan.
Logika fuzzy adalah  salah  satu  cabang  ilmu kecerdasan  buatan  untuk  membangun  sistem  cerdas (Yulmaini,  2015).  Dalam  membangun  sebuah  sistem Fuzzy  dikenal  beberapa  metode  penalaran,  antara  lain: metode  Tsukomoto,  metode  mamdani  dan  metode Sugeno  (Jayanti  dkk,  2012).  Dari  kasus  tersebut  di  atas, maka  penulis  membuat  suatu  perancangan  sistem perencanaan jumlah produksi bagi pengusaha air mineral dengan  menggunakan  metode fuzzy  mamdani .  Dimana metode mamdani ini      digunakan      untuk  peramalan dan        perencanaan        yang        berkaitan  dengan    proses produksi    atau    pengadaan    barang  (Abdurrasyid  dkk, 2017). Metode fuzzy mamdani memiliki beberapa proses dalam  pengerjaannya  yaitu  pembentukan  himpunan fuzzy ,  menentukan  fungsi  implikasi,  komposisi  aturan dan deffuzyfikasi .  Selain  itu,  alasan  penerapan  metode fuzzy  mamdani mudah  dimengerti,  hal  tersebut dikarenakan menggunakan perhitungan matematis sederhana dengan bahasa alami, fleksibel, memiliki suatu
toleransi terhadap data-data  yang tidak pasti,  serta dapat memodelkan  suatu  fungsi non-linier yang  sangat kompleks.  Model  Fuzzy        Mamdani  dipilih        karena memiliki  proses  perhitungan  yang  lebih  terperinci dan hasil perhitungan lebih akurat (Ismaya dkk, 2016).

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Produk  yang  diteliti  adalah  air  mineral  merk  jupiter berbentuk kemasan gelas.
2. Data  yang  digunakan  adalah  data  produksi  air mineral  bulan  september  2019  sampai  dengan  bulan agustus  2020.  Di  dalam  penelitian  ini,  faktor  yang mempengaruhi  penentuan  jumlah  produksi  adalah jumlah  persediaan  dan  permintaan.  Penegasan ( defuzzyfikasi ) dengan menggunakan metode centroid . 3. Penelitian  ini  menghasilkan output perencanaan jumlah produksi pada bulan berikutnya.

## 3. BAHAN DAN METODE
Tinjauan umum dari contoh kasus serta metode akan dijelaskan pada sub bahasan 3 yaitu bahan dan metode.
3.1 Logika Fuzzy Mamdani
Metode mamdani sering  juga  dikenal  dengan  nama metode Max-Min .  metode  ini  diperkenalkan  oleh Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.  Logika  fuzzy dianggap  sebgai  kotak  hitam  yang  menghubungkan antara  ruang  input  menuju  ke  ruang  output,  himpunan fuzzy  digunakan  untuk  mengantisipasi  penggunaan himpunan crisp (tegas) yang terkadang tidak adil karena jika terjadi perubahan kecil dalam suatu nilai batas akan menyebabkan perbedaan  kategori  yang cukup  signifikan (Kusumadewi  dkk,  2013).  Tahapan  proses  dalam  logika fuzzy adalah masukkan tegas, fuzifikasi, fuzzy rule base ke  arah  inferensi  dan  berupa  keluaran  tegas  yaitu defuzzyfikasi  (Pandjaitan,  2007).  Menurut  Mamdani (1975)  untuk  medapatkan output diperlukan  beberapa tahapan, antara lain (Yudihartanti dkk, 2011):
1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada  metode  mamdani,  baik  variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy .
Persamaan variabel permintaan terdapat pada (1): μ pmtTurun (x) =   a – x
a – b
μ pmtNaik (x)  =  x – b (1)
a – b Persamaan variabel persediaan terdapat pada (2): μ psdSedikit (y) =  c – y c – d μ psdBanyak (y) = y – d                                                (2) c – d Persamaan variabel produksi terdapat pada (3): μ proBerkurang (z) = e – z e – f μ proBertambah (z) = z – f                                                (3)
e – f 2. Aplikasi fungsi implikasi Logika fuzzy memberikan  cara  yang  intuitif  dalam menentukan  sistem  keputusan fuzzy yaitu  dengan  aturan if  –  then.  Pada  metode mamdani ,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah min yang terdapat pada (4). μ A∩B = min (μ A [x], μ B [x], ) (4)
Dimana  μA[x]  adalah  derajat  keanggotaan  x  dari himpunan fuzzy A  pada  aturan  ke-I  dan  μB[x]  adalah derajat keanggotaan x dari himpunan fuzzy B pada aturan ke-i.
3. Komposisi aturan
Inferensi dapat diperoleh dari kumpulan dan kolerasi antar  aturan  yaitu max , additive dan probabilistik OR ( probor ). Berikut adalah (5) dari inferensi max . μ sf (x)=max(μ sf [Xi],μ kf [Xi]) (5)
Dimana  μsf(Xi) = nilai  keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan  ke-I  dan  μkf(Xi)  =  nilai  keanggotaan  konsekuen fuzzy aturan ke-i.
4. Defuzzyfikasi Proses defuzzyfikasi adalah  suatu  himpunan  fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, yang memiliki output suatu  bilangan  pada domain himpunan fuzzy tersebut. Pengujian    perhitungan defuzzifikasi Mean  of  Max (MOM) dengan centroid untuk   melihat perbedaan  hasil    nilai fuzzy dan    kesimpulan    yang dihasilkan  (Harir,  2020).  Secara  umum  dapat  dituliskan dengan (6).
∫
∫
(6) Dimana  Z  adalah  nilai domain ke-I,  kemudian  μ(z) adalah  derajat  keanggotaan  titik  dan    Z*  adalah  nilai hasil penegasan ( defuzzyfikasi ).

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pembahasan  dari perhitungan  metode  dan  aplikasi  dari  perencanaan produksi air mineral ini.

## 4.1 Perhitungan Metode
Pada  penelitian  ini  terdapat  data  berupa  tabel permintaan,  persediaan,  dan  produksi  pada  bulan september 2019 hingga agustus 2020 yang terdapat pada Tabel 1.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.
Tabel 1 Permintaan, Persediaan dan Produksi Bulan/Tahun Jumlah Permintaan Jumlah Persediaan Jumlah Produksi September 2019 7000 900 7200 Oktober 2019 6900 600 6600 November 2019 6850 750 7000 Desember 2019 6400 700 6800 Januari 2020 6400 1000 6700 Februari 2020 6800 800 6600 Maret 2020 5500 900 5600 April 2020 4700 1200 5000 Mei 2020 4600 1000 4400 Juni 2020 4700 800 4500 Juli 2020 4600 1000 4700 Agustus 2020 4700 800 4500
Dari  tabel  di  atas  dapat  disimpulkan,  permintaan terbesar mencapai 7000 kotak per bulan, dan permintaan terkecil  mencapai  4600  kotak  per  bulan.  Persediaan barang  terbanyak  mencapai  1200  kotak  dan  persediaan terkecil mencapai 600 kotak per bulan. Dari data di atas, maka dilakukan tahapan perhitungan pertama yaitu; 1. Perhitungan nilai fuzzyfikasi
Langkah pertama dalam  menghitung himpunan fuzzy yaitu menetukan variabel yang terkait dalam proses yang akan dtentukan dan fungsi fuzzyfikasi yang sesuai. Untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan fuzzy digunakan    fungsi keanggotaan (Harir dkk, 2020).
Variabel fuzzy permintaan  terdiri  atas  2  (dua) himpunan fuzzy ,  yaitu  naik  dan  turun  sesuai  dengan persamaan (1).
μ pmtTurun (x) = {
μ pmtNaik (x) = {
Diketahui  bahwa  jumlah  permintaan  konsumen adalah 4700 dus, maka diperoleh nilai keanggotaannya.

## μpmtTurun

## μ pmtNaik
Variabel fuzzy persediaan  terdiri  atas  2  (dua) himpunan fuzzy ,  yaitu  sedikit  dan  banyak  dengan menggunakan persamaan (2).
μ psdSedikit (y) = {
μ psdBanyak (y) = {
Diketahui bahwa jumlah persediaan di gudang adalah 800 dus, maka diperoleh nilai keanggotaannya.
μ psdSedikit
μ psdBanyak 33 Variabel fuzzy persediaan  terdiri  atas  2  (dua) himpunan fuzzy ,  yaitu  berkurang  dan  bertambah  dengan persamaan (3).
μ proBerkurang (z) = {
μ proBertambah (z) = {
Setelah dilakukan perhitungan nilai fuzzyfikasi, maka didapatkan hasil pembentukan variabel pada Tabel 2.

## Tabel 2 Hasil Pembentukan Variabel
Fungsi Keanggotaan Turun Naik Permintaan 0,96 0,04 Persediaan 0,67 0,33 2. Aplikasi Fungsi Implikasi
[R1] IF Permintaan  Turun AND Persediaan  Banyak THEN Produksi Barang   Berkurang.
[R2] IF Permintaan  Turun AND Persediaan  Sedikit THEN Produksi Barang Berkurang.
[R3] IF Permintaan  Naik AND Persediaan  Banyak THEN Produksi Barang Bertambah.
[R4] IF Permintaan  Naik AND Persediaan  Sedikit THEN Produksi Barang Bertambah.
Kemudian  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  nilai keanggotaan  berdasarkan  aturan fuzzy yang  telah ditentukan dengan persamaan (4).
[R1] IF Permintaan  Turun AND Persediaan  Banyak THEN Produksi Barang Berkurang. α – predikat 1 = μ pmtTurun PsdBanyak = min(μ pmtTurun (4600) PsdBanyak (1200)) = min (0,96 ; 0,33) = min 0,33
[R2] IF Permintaan  Turun AND Persediaan  Sedikit THEN Produksi Barang Berkurang. α – predikat 2 = μ pmtTurun PsdSedikit
= min(μ pmtTurun (4600) PsdSedikit (600))
= min (0,96 ; 0,67) = min 0,67
[R3] IF Permintaan  Naik AND Persediaan  Banyak THEN Produksi Barang Bertambah.
α – predikat 2 = μ pmtNaik PsdBanyak = min(μ pmtNaik (7000) PsdBanyak (1200)) = min (0,04 ; 0,33) = min 0,04 [R4] IF Permintaan  Naik AND Persediaan  Sedikit THEN Produksi Barang Bertambah. α – predikat 2 = μ pmtNaik PsdSedikit = min(μ pmtNaik (7000) PsdSedikit (600))
= min (0,04 ; 0,67) = min 0,04
Dari hasil perhitungan aplikasi  fungsi aplikasi,  maka terdapat  hasil  pembentukan rule yang  terdapat  pada Tabel 3.

## Tabel 3 Hasil Pembentukan Rule
Rule Permintaan Persediaan Hasil Implikasi R1 0,96 0,33 0,33 R2 0,96 0,67 0,67 R3 0,04 0,33 0,04 R4 0,04 0,67 0,04
3. Perhitungan Komposisi Aturan
Dari  tiap  aturan  hasil  aplikasi  fungsi  implikasi, digunakan  metode  MAX  untuk  melakukan  komposisi antar semua aturan dengan persamaan (5).
μ sf (x) = max(μ proberkurang (x), μ proBertambah (x)) = max(0,04 ; 0,67)
Pada  saat  μ proBerkurang (z)  =  0,04  ,  nilai  z  dapat ditentukan sebagai berikut:
291,7 = z – 4400 Z  = 4691,7
Pada  saat  μ proBertambah (z)  =  0,67  ,  nilai  z  dapat ditentukan sebagai berikut:
4666,7  =  z – 4400 Z   =  9066,7
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input  data  ke  dalam nilai  keanggotaannya  (Sukoco  dkk,  2013).  Dengan demikian,  fungsi  keanggotaan  untuk  hasil  komposisi  ini adalah :
{

## 4. Perhitungan Defuzzifikasi
Setelah  mendapatkan  nilai  dari  hasil  perhitungan tahap  selanjutnya  adalah  melakukan defuzzyfikasi untuk mendapatkan  suatu  nilai  tunggal  yang representative dengan  menggunakan  metode centroid (Febriany  dkk, 2016).
Dalam  perhitungan  menggunakan  metode  centroid nilai  yang  di  bentuk  untuk  perhitungan  memiliki range masing-masing  berdasarkan  himpunannya.  Maka  untuk menentukan  nilai  akhir  pada  metode fuzzy mamdani harus dapat menghitung dengan teliti hasil dari nilai Min menggunakan  hasil  data  rule  yang  didapatkan  dari  nilai derajat  keanggotaan  dan  nilai Max yang  akan  disusun pada  komposisi  aturan  didapatkan  dari  hasil  tertinggi pada  nilai Min Implikasi.  Proses  penentuan  momen dengan persamaan (6).
1. Momen 1,
M1 = ∫
2. Momen 2 M2 = ∫ ∫ =  11415631,97 – 8482025,79 = 2933606,18 3. Momen 3 M3 = ∫ = 946666,67
Proses Penentuan luas
1. Luas 1 A = 4691,67 * 0,04 = 195,49 2. Luas 2 A2 = = 817,53 3. Luas 3 A3 = (7200 – 7000) * 0,67 = 133,33
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  diperoleh  titik pusat dari daerah fuzzy yaitu:
Z = = 3784,91 = 3785
Jadi, jumlah air mineral yang harus diproduksi adalah sebanyak 3785 dus.

## 4.2 Implementasi Aplikasi
Hasil  dari  perhitungan  yang  dilakukan  dapat dibuatkan  aplikasi  sehingga  lebih  mudah  dalam menemukan  hasil  yang  diinginkan.  Menu  utama  dalam aplikasi dapat dilihat pada Gambar 1.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.

## Gambar 1. Menu utama
Pada  Gambar  1  terdapat  menu input data  untuk memasukkan  hasil  produksi  dari  tahun  sebelumnya selama  1  tahun,  yang  digunakan  sebagai  bahan perhitungan  untuk  merencanakan  produksi  bulan berikutnya.  Menu  proses  perhitungan  digunakan  untuk menghitung  secara  otomatis  dari  data  yang  sudah diinputkan  sesuai  dengan  persamaan  pada  metode  yang digunakan. Tampilan input data terdapat pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan menu input data
Pada Gambar 2  menu input data terdapat isian “ID”, “jumlah  permintaan”,  “jumlah  penawaran”,  “jumlah produksi” yang  datanya  akan  digunakan  untuk perhitungan  pada  menu  proses  perhitungan.  Selanjutnya menu proses perhitungan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Menu proses perhitungan
Pada  Gambar  3  terdapat  proses  perhitungan,  hingga informasi  tentang  jumlah  air  mineral  yang  harus diproduksi pada bulan berikutnya. Ini sangat memudahkan bagi pengguna, dikarenakan  sangat efisien
dalam  mempersingkat  waktu  untuk  menyelesaikan permasalahan  perusahaan  dalam  hal  perencanaan produksi.

## 5. KESIMPULAN
Perencanaan produk air mineral merek jupiter dengan kemasan  gelas  sangat  diperlukan  untuk  menghasilkan produksi  yang  maksimal.  Dengan  metode fuzzy mamdani data  produksi  2019  hingga  2020  diolah sehingga menghasilkan perencanaan produksi pada bulan berikutnya  sebanyak  3785  dus  dengan  menambahkan sisa stok yang tersisa dibulan sebelumnya

## 6. SARAN
Pengembangan  perencanaan  produk  air  mineral  ini membutuhkan  pengujian  tingkat  akurasi  hasil  produksi pada  bulan  selanjutnya  misalnya  dengan Mean  Relative Error, sehingga  bisa  dilihat  berapa  banyak  tingkat kesalahan dari produksi bulan selanjutnya.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Abrori,  M.,  &  Hinung  Primahayu,  A.  (2016).  Aplikasi Logika  Fuzzy  Metode  Mamdani  dalam  Pengambilan Keputusan  Penentuan  Jumlah  Produksi. Kaunia: Integration  and  Interconnection  Islam  and  Science ,
11(2), 91 –. https://doi.org/10.14421/kaunia.580
Azis,  A.  (2019).  Peramalan  Produksi  Padi  Di  Indonesia Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Bilangan Kompleks, Sebatik , 23(2), pp. 554-560. Available at:
https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/vi ew/811
Febriany,  N.,  Fitriani,  A.,  &  Marwati,  R.  (2016).
Aplikasi  Metode  Fuzzy  Dalam  Penentan  Status  Gizi Dan  Kebutuhan  Kalori  Harian  Balita  Menggunakan Software  Matlab. Jurnal  EurekaMatika ,  Vol.  5,  No.
1, 84-96
Harir,  Z.,  Widiartha,  I.,  &  Afwani,  R.  (2020).  Aplikasi Pertimbangan  Wisata  di  Pulau  Lombok  dengan Metode  Fuzzy  Mamdani  &  Algoritma  Genetika. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 7(6),
1261-1270.  doi:http://dx.doi.or/10.25126/jtiik.20207, 21197
I. P. Sari. (2018). Perencanaan Jumlah Produksi Bubuk Cabai  Dengan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Berdasarkan Perkiraaan  Permintaan  Pada  Pt  Ganesha  Abaditama. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , Vol. 23, No. 2.
Ismaya,      Ulvi.      (2016).      Penerapan      Logika      Fuzzy Mamdani    untuk    Prediksi    Jumlah    Produksi  Tahu. Skripsi .    Yogyakarta.    Program    Studi  Teknik Informatika,      Fakultas      Sains      dan  Teknologi, Universitas  Islam  Negeri  Sunan Kalijaga.
Jayanti,  S.,  &  Hartati,  S.  (2012).  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Anggota  Paduan  Suara  Dewasa Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani. IJCCS (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics Systems), 6(1).
Jurnal, R. (2018). Implementasi Metode Fuzzy Mamdani Pada  Aplikasi  Inventory  Untuk  Prediksi  Pengadaan Barang  Di  Pt.Pertamina  (Persero)  Perkapalan. Petir , 10(2), 1-8. https://doi.org/10.33322/petir.v10i2.18 Kusumadewi, S. & Purnomo, H. (2013). Aplikasi Logika Fuzzy  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  ,Graha Ilmu : Yogyakarta.
Pandjaitan,  L.W.,  (2007).  Dasar-Dasar  Komputasi
Cerdas, Edisi Kedua, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Sukoco,  A.  &  Endra,  R.  Y.  (2013).  Penerapan  Fuzzy Inference System Metode Mamdani untuk Penentuan Besaran  Persentase  Beasiswa. Jurnal  Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi . Vol. 3, No. 2 Suprianto,  Sunardi,  &  Fadlil,  A.  (2019)  Aplikasi  Sistem Temu  Kembali  Angket  Mahasiswa  Menggunakan Metode  Generalized  Vector  Space  Model, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) ,Vol. 6, No. 1, hlm. 33-40 Ukkas, M., Palupi, S. & Pradiba, I. (2018)  Sistem Pakar Diagnosa  Jenis-Jenis  Penyakit  Demam  Panas  Pada Balita  Dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic Berbasis Web, Sebatik , 12(1), pp. 24-30 Yudihartanti,  Y.  (2011).  Analisis  Komparasi  Metode Fuzzy  Mamdani  Dan  Sugeno  Dalam  Penjadwalan Mata Kuliah. Progresif , Vol. 7, No. 2, Agustus 2011 : 731-780 Yulmaini.  (2015).  Penggunaan  Metode  Fuzzy  Inference System (FIS)  Mamdani Dalam Pemilihan Peminatan Mahasiswa  Untuk  Tugas  Akhir. Jurnal  Informatika , Vol. 15, No. 1