## Prediksi Perhitungan Jumlah Produksi Tahu Mahanda dengan Teknik Fuzzy Sugeno
Siti Hajar 1* , Masrof Badawi 2 , Yudika Dwi Setiawan 3 , Muhammad Noor Hasan Siregar 4 , Agus Perdana Windarto 5 1,2,3,5 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara - Indonesia 4 Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Sumatera Utara - Indonesia sitihajar1632@gmail.com 1*
Abstract
"Mahanda" tofu industry is a home industry managed by family members located in the city of Pematangsiantar.  The  purpose  of  this  research  is  to  analyze  the  amount  of  "Mahanda"  tofu production  using  fuzzy  logic.  Sources  of  data  obtained  by  conducting  interviews  and  direct observation. Fuzzy logic used is the Sugeno method. The variables used are demand variables, inventory  variables,  and  production  variables.  Each  variable  has  3  fuzzy  sets,  the  request variable  consists of  {down,  medium,  up}.  Inventory  variables  consist  of  {few,  medium,  many}. And the production variable consists of {reduced, tolerable and increased}. The test data results there is a difference of error of 0.19% so that this method can be applied to the "Mahanda" tofu factory in the estimated tofu production for the next period.
Keywords : Fuzzy, Sugeno, Prediction, Tofu, Home Industry

## Abstrak
Industri  tahu  mahanda  merupakan  industri  rumahan  yang  dikelola  anggota  keluarga  yang terletak di kota pematangsiantar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa jumlah produksi tahu “Mahanda” dengan menggunakan logika  fuzzy. Sumber data diperoleh dengan melakukan  wawancara  dan  observasi  secara  langsung.  Logika  fuzzy  yang digunakan  adalah metode sugeno. Variabel yang digunakan yaitu variabel permintaan, variabel persediaan, dan variabel  produksi.  Masing-masing  variabel  variabel  memiliki  3  himpunan  fuzzy,  variabel permintaan terdiri dari {turun, sedang, naik}. Variabel persediaan terdiri dari {sedikit, sedang, banyak}. Dan variabel produksi terdiri dari {berkurang, lumayan dan bertambah}. Hasil data uji  terdapat  selisih  error  sebesar  0,19%  sehingga  metode  ini  dapat  diterapkan  pada  pabrik tahu “Mahanda” dalam perkiraan produksi tahu untuk periode berikutnya.
Kata kunci : Fuzzy, Sugeno, Prediksi, Tahu, Industri Rumahan

## 1. PENDAHULUAN
Produksi merupakan suatu kegiatan untuk menghasilkan sesuatu, baik berupa  barang  ataupun  jasa.  Dalam  pengertian  sehari-hari  produksi  adalah proses perubahan bentuk dalam mengelola input untuk menghasilkan output yang berupa barang atau jasa yang lebih bernilai atau lebih bermanfaat dari pada sebelumnya [1]. Perkiraan atau peramalan ( forcasting ) penjualan yang akurat  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  perencanaan  produksi  agar nanti kedepannya barang yang diproduksi tidak over productio n  atau under production  yang  menyebabkan  industri  kehilangan  kesempatan  dalam menjual  hasil  produksinya[1].  Industri  merupakan  industri  kecil  dikelola oleh anggota keluarga. Permintaan tahu tidak akan sama setiap harinya, bisa sangat banyak, banyak dan bisa juga sedikit. Produk pangan yang beredar di Indonesia harus memenuhi standar agar tidak memberikan dampak kerugian besar  kepada  masyarakat.  Oleh  karena  itu  di  Indonesia  memberlakukan Standar  Nasional  Indonesia  (SNI)  yang  bertanggung  jawab  terhadap  semua
produk yang beredar di Indonesia [2]. Salah satu produk pangan yang diatur oleh  SNI  adalah  tahu.  Tahu  merupakan  salah  satu  produk  kedelai.  Produk tersebut  dibuat  dari  bahan  utama  kedelai  dengan  teknologi  sederhana. Atribut  mutu  tahu  di  dalam  SNI  tentang  tekstur  tidak  disebutkan  secara terperinci tetapi hanya disebutkan tentang penampakannya [2].
Prediksi  merupakan  sesuatu  hal  yang  menarik  dilakukan  dalam  ilmu komputer  [3]–[5].  Berdasarkan  data  yang  sudah  lampau,  prediksi  dapat dilakukan untuk melakukan perkiraan terhadap semua aspek kegiatan, baik prediksi  cuaca  [6],  jumlah  produksi  [7],  harga  saham  [8],  [9]  dan  lain sebagainya. Banyak tenik dalam ilmu komputer yang dapat dilakukan untuk melakukan  prediksi  [10]–[12].  Diantaranya  logika fuzzy [13],  [14].  Banyak teknik  dalam  logika fuzzy yang  dapat  diterapkan.  Salah  satunya  adalah metode  sugeno.  Penelitian  yang  dilakukan  Ema  Sastri  Puspitam  dan  Liza Yulianti  tahun  2016  [6]  tentang  prakiraan  cuaca.  Hasil  penelitian menyebutkan metode sugeno dapat diterapkan dan  sangat baik di gunakan dalam  peramalan  karena  tingkat  keakuratan  diatas  60%.  Berdasarkan kelebihan  itu  diharapkan  hasil  penelitian  dapat  dilakukan  dalam memprediksi  jumlah  produksi  tahu  “Mahanda”  sehingga  dapat  mengetahui jumlah produksi berdasarkan persediaan bahan baku dan permintaan jumlah pasar dikota pematangsiantar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Salah  satu  kelebihan  dari  metode fuzzy sugeno  atau fuzzy TSK  adalah output yang  dihasilkan  tidak  berupa  himpunan fuzzy tetapi  nilai  konstanta atau  persamaan  linear.  Beberapa  riset  menyebutkan  metode fuzzy sugeno adalah  metode Max-Min yang  diperkenalkan  oleh  Takagi,  Sugeno  dan  Kang [13]. Output dari sistem inferensi fuzzy diperlukan 4 tahap :
a) Tahap Fuzzy fikasi adalah proses mentransformasikan kedalam bentuk himpunan fuzzy .
b) Metode fuzzy sugeno terdiri dari dua jenis, yaitu :
1) Model Fuzzy Sugeno  Orde  –Nol  Secara  umum  betuk  dari  model Fuzzy Sugeno Orde Nol ini adalah :
(1)
dengan  A i adalah  himpunan Fuzzy ke-i  sebagai  antesedan  dan  k adalah suatu konstanta sebagai konsekuen.
2) Model Fuzzy Sugeno  Orde–Satu  Secara  umum  betuk  dari  model Fuzzy Sugeno Orde Satu ini adalah
Then z = p_1* x_1+ …+ p_N* x_N+ q (2) dengan A i adalah himpunan Fuzzy ke-i sebagai antese dan, dan p_i adalah  suatu  konstanta  ke-i  dan  q  juga  merupakan  konstanta dalam konsekuen.
c) Komposisi Aturan Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi  diperoleh  dari
kumpulan  dan  korelasi  antar aturan yaitu menghitung hasil dari  dengan R banyaknya rule, αr fire strength ke-r, dan zr output pada anteseden aturan ke-r.
d) Penegasan  (de fuzzy fikasi)  menggunakan  metode  sugeno  dilakukan dengan cara mencari nilai rata-ratanya ( Weight Average ):
(3) Di mana : Z = Variabel jumlah permintaan α _r = α–predikat (firestrenght) dari aturan ke –r
z_r = output pada anteseden aturan ke –r
e) Pengujian dilakukan pengujian menggunakan metode ( Mean Absolute Presentage  Error )  MAPE.  MAPE  merupakan  pengukuran  kesalahan (error)  yang  dihitung  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap periode. MAPE dihitung menggunakan rumus
(4) Di mana: Xt = Data aktual pada periode t Ft = Nilai peramalan pada periode
t N = Jumlah data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Data
Pada  tahap  ini  mulai  melakukan  pengumpulan  data  yang  sekiranya diperlukan  untuk  menyelesaikan  penelitian.  Data  yang  dibutuhkan  adalah data  catatan  permintaan,  persediaan  dan  produksi.  Dalam  melakukan pengumpulkan  data  perlu  dilakukan  observasi  yaitu  pengamatan  secara langsung  ditempat  penelitian  dan  wawancara  langsung  ke  pabrik  tersebut. Data  permintaan,  persediaan  akan  menjadi  input  FIS  dalam  sistem Fuzzy . Sedangkan  variabel  Produksi  dijadikan  sebagai  output  dengan  menentukan berapa banyak tahu yang akan diproduksi.

## 3.2. Menentukan Variabel
Variabel  yang  digunakan  adalah  permintaan,  variabel  persediaan  dan variabel  produksi.  Masing-masing  variabel  dibagi  menjadi  tiga  himpunan. Pada  variabel  permintaan  terdiri  dari  himpunan fuzzy turun,  sedang  dan naik.  Pada  variabel  persediaan  terdiri  dari  himpunan fuzzy sedikit,  sedang dan banyak. Pada variabel produksi terdiri dari himpunan fuzzy berkurang, lumayan dan bertambah. Seperti yang terlihat pada Tabel 1. dan Tabel 2.
Tabel 1. Variabel Data
Fungsi Nama Variabel  Semesta Pembicara INPUT Permintaan 1000-5000 Persediaan 2000-4500 OUTPUT  Produksi 0-5500 Tabel 2. Pembagian Himpunan Fuzzy
No  Nama Variabel  Himpunan Fuzzy Domain 1. Permintaan Turun 1000-2000 Sedang 2000-3100 Naik 3100-5000 2. Persediaan Sedikit 2000-3000 Sedang 3000-4000 Banyak 4000-4500 3. Produksi Berkurang 2000-3300 Lumayan 3300-3750 Bertambah 3750-5500 3.3. Implementasi Metode Sugeno
3.3.1. Tahap Pembentukan Fuzzy (Fuzzifikasi)
Pada  tahapan  ini  variabel  input  ditransfer  ke  dalam  himpunan Fuzzy untuk dapat digunakan dalam perhitungan nilai kebenaran dari premis pada setiap  aturan  dalam  basis  pengetahuan.  Artinya  pada  tahap  ini  mengambil nilai-nilai crisp (tegas)  dan  menetukan  derajat  keanggotaan  di  mana  nilai- nilai tersebut menjadi anggota dari setiap himpunan Fuzzy yang sesuai.
3.3.2. Tahap Komposisi Aturan Fuzzy (IF...THEN)
Apabila  sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka  inferensi  diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan yaitu menghitung hasil.

## 3.3.3. Tahap pembentukan fungsi implikasi
Tahapan  ini  mendefinisikan  hubungan  antara  fungsi  keanggotaan  dan bentuk  fungsi  keanggotaan  hasil.  Output  berupa  konstanta  atau  persamaan linear.

## 3.4. Pembahasan dan hasil
Data yang digunakan dalam implementasi metode Sugeno adalah  data tahu pada tahun 2019 dan 2020 mulai bulan Mei 2019  sampai pada bulan Mei 2020. Data uji yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Tahu Mahanda Pematangsiantar Bulan dan Tahun  Permintaan  Persediaan  Produksi Mei /2019 5000 4500 5500 Juni/2019 5000 4500 5000 Juli/2019 2300 4500 2300 Agustus/2019 5000 4500 5500 September/2019 1000 2500 2100 Oktober/2019 2300 4500 2300
Bulan dan Tahun  Permintaan  Persediaan  Produksi November/2019 3100 3500 3300 Desember/2019 5000 4500 5500 Januari/2020 5000 4500 5500 Febuari/2020 1000 2500 2100 Maret/2020 3100 3500 3300 April/2020 3100 3500 3300 Mei/2020 1000 2500 2100
3.5. Rule (Aturan ) Metode Sugeno Rule digunakan dalam proses perhitungan adalah rule yang didapatkan dari  hasil  wawancara  dengan  pemilik  pabrik  tahu  Mahanda.  Terdapat sembilan Rule yang digunakan. Rule yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Rule Untuk Tahu Mahanda Nomor Rule Rule R1 IF  permintaan  turun  AND  persediaan  sedikit  THEN  produksi  = permintaan. R2 IF  permintaan  turun  AND  persediaan  sedang  THEN  produksi  = permintaan. R3 IF  permintaan  turun  AND  persediaan  banyak  THEN  produksi  = 1/2*permintaan. R4 IF  permintaan  sedang  AND  persediaan  sedikit  THEN  produksi  = permintaan R5 IF  permintaan  sedang  AND  persediaan  sedang  THEN  produksi  = permintaan R6 IF  permintaan  sedang  AND  persediaan  banyak  THEN  produksi  = 2*persediaan-permintaan R7 IF  permintaan  naik  AND  persediaan  sedikit  THEN  produksi  = 0,2*permintaan+30 R8 IF  permintaan  naik  AND  persediaan  banyak  THEN  produksi  = permintaan. R9 IF  permintaan  naik  AND  persediaan  banyak  THEN  produksi  = permintaan.

## 3.6. Mesin Inferensi
Data  yang  diujikan  tanggal  31  Mei  2019,  dimana  permintaan  5000, persediaan 4500. Proses perhitungannya adalah;
a) HitungHimpunanFuzzy permintaan µPermTurun (5000) = (2000-5000) / (2000-1000) = (3000) / (1000) = 3 µPermSedang (5000) =(2000-5000)/(3100-2000) = (3000)/(1100) = 2,72 µPermNaik (5000) = (5000-2000) / (3100-2000) = (3000)/(1100) = 2,72
b) HitungHimpunanFuzzy untuk persediaan µPersSedikit (4500) = (3000-4500)/(4500-2000) = (1500)/(2500) = 0,6 µPersSedang (4500) = (4500-3000)/(4000-4500) = (1500)/(500) = 3 µPersBanyak (4500) = (4500-3000)/(4000-4500) = (1500)/(500) = 3

## c) Mencari Nilai α-Predikat
R1=  IF  Permintaan  Turun  AND  Persediaan  Sedikit  THEN  Produksi  = Permintaan α-Predikat = Min (µTurun[5000], µSedikit[4500]) = Min (3;0,6) = 0,6 Z1 = 5000
R2=  IF  Permintaan  Turun  AND  Persediaan  Sedang  THEN  Produksi  = Permintaan α-Predikat = Min (µTurun[5000], µSedang[4500]) = Min (3;3) = 3 Z2 = 5000
R3=  IF  Permintaan  Turun  AND  Persediaan  Banyak  THEN  Produksi  = ½*Permintaan α-Predikat = Min (µTurun[5000], µBanyak[4500]) = Min (3;3) = 3 Z3 = 2250
R4= IF Permintaan Sedang AND Persediaan Sedikit THEN Produksi = 217 α-Predikat = Min (µSedang[5000], µSedikit[4500]) = Min (2,72;0,6) = 0,6 Z4   =5000
R5= IF Permintaan Sedang AND Persediaan Sedang THEN Produksi = 217 α-Predikat = Min (µSedang[5000], µSedang[4500]) = Min (2,72;3) = 2,72 Z5 =5000
R6=  IF  Permintaan  Sedang  AND  Persediaan  Banyak  THEN  Produksi  = 2*persediaanpermintaan α-Predikat = Min (µSedang[5000], µBanyak[4500]) = Min (2,72;3) = 2,72 Z6 = 1000
R7=  IF  Permintaan  Naik  AND  Persediaan  Sedikit  THEN  Produksi  = 0.2*permintaan+30 α-Predikat = Min (µNaik[5000], µSedikit[4500]) = Min (2,72;0,6) = 0 ,6 Z7 =1.006
R8=  IF  Permintaan  Naik  AND  Persediaan  Sedang  THEN  Produksi  = Permintaan α-Predikat = Min (µNaik[5000], µSedang[4500]) = Min (2,72;3) = 2,72 Z8 = 5000
R9=  IF  Permintaan  Naik  AND  Persediaan  Banyak  THEN  Produksi  = Permintaan α-Predikat = Min (µNaik[5000], µBanyak[4500]) = Min (2,72;3) = 2,72 Z9 = 5000
Selanjutnya dalam memperoleh nilai kesimpulan dari defuzzifikasi adalah: =(0,6*5000)+(3*5000)+(3*2250)+(0,6*5000)+(2,72*5000)+(2,72*1000)+(0, 6*1,006)+(2,72*5000)+(2,72*5000) 0,6+3+3+0,6+2,72+2,72+0,6+2,72+2,72
=3000+15000+6,75+3000+13600+2,720+0,6036+13600+13600 18,68 = 61810,0736 18,68 =3308,8904
Maka  diperoleh  banyaknya  tahu  yang  di  produksi  menggunakan  metode fuzzy sugeno  pada  bulan  Mei  2019  adalah  3309.  Untuk  bulan  selanjutnya gunakan  cara  yang  sama  untuk  memperoleh  jumlah  produksi,sehingga diperoleh:
Tabel 5. Jumlah produk yang harus di prodksi berdasarkan input permintaan dan persediaan ( fuzzy sugeno) Bulan dan Tahun  Permintaan  Persediaan  Produksi Fuzzy Mei /2019 5000 4500 5500 3309 Juni/2019 5000 4500 5000 3309 Juli/2019 2300 4500 2300 2494 Agustus/2019 5000 4500 5500 3309 September/2019 2000 2000 2100 1198 Oktober/2019 2300 2000 2300 2494 November/2019 3150 3000 3150 2397 Desember/2019 5000 4500 5500 3309 Januari/2020 5000 4500 5500 3309 Febuari/2020 2000 2000 2000 1198 Maret/2020 3300 3000 3300 2397 April/2020 3100 3000 3300 2397 Mei/2020 3750 3750 3750 1198
3.7. Nilai Kebenaran Jumlah Produksi Metode Fuzzy Sugeno Berdasarkan hasil penerapan metode fuzzy Sugeno maka didapat hasil perbandingan  penilaian  logika  metode fuzzy Sugeno  menggunakan persentase  rata-rata  atau Mean  Percentage  Error (MPE).  Sebelum  mencari nilai MPE maka diketahui bahwa Yt adalah jumlah produksi dari perusahaan dan  Ῠt  adalah  jumlah  produksi  yang  diperoleh  menggunakan  metode fuzzy Sugeno,  sedangkan  nilai  n  adalah  jumlah  banyaknya  data  yang digunakan.Selanjutnya Perhitungan MPE metode fuzzy Sugeno yakni;
=2,5437% 13 =0.19 %
Selanjutnya untuk memperoleh tingkat kebenaran metode fuzzy Sugeno yang dipakai yaitu :
100%-0,19%=99,81%
Sehingga  didapat  hasil  perhitungan    rata-rata  persentase  kesalahan  dari metode fuzzy Sugeno  yang  digunakan  adalah  0,19%  sedangkan  tingkat kebenaran  dari  hasil  perhitungan  tersebut  adalah  99,81%  maka  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  dari  perhitungan  metode fuzzy Sugeno  yang digunakan pada sistem ini dapat digunakan untuk prediksi jumlah produksi pada Tahu Mahanda.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  tingkat  selisih error (kesalahan)  0,19%    artinya  dari  100%  tingkat  kesalahan,  nilai  kebenaran dalam  perkiraan  jumlah  produksi  tahu  adalah  sebesar  99,81%.  Artinya aturan  yang  digunakan  dalam  perkiraan  produksi  tahu  pada  pabrik  tahu
Mahanda  dapat  diterapkan  untuk  perkiraan  produksi  tahu  pada  periode berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Nurdini,  G.  W.  Nurcahyo,  and  J.  Santony,  “Analisis  Perkiraan  Jumlah Produksi Tahu Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 1, no. 3, pp. 19–24, 2019, doi: 10.35134/jsisfotek.v1i3.5.
[2] D.  N.  Midayanto  and  S.  S.  Yuwono,  “Penentuan  Atribut  Mutu  Tekstur  Tahu Untuk Direkomendasikan Sebagai Syarat Tambahan Dalam Standar Nasional Indonesia [in Press Oktober 2014],” J. Pangan dan Agroindustri , vol. 2, no. 4, pp. 259–267, 2014.
[3] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.
[4] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial Intelligence  in  Predicting  the  Value  of  Indonesian  Oil  and  Gas  Exports  With BP  Algorithm,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  3,  no.  10,  pp.  1–12,  2017, doi: 10.23883/IJRTER.2017.3482.J5BBS.
[5] A.  P.  Windarto,  “Implementation  of  Data  Mining  on  Rice  Imports  by  Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J.
Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.
[6] E. S. Puspita and L. Yulianti, “Perancangan sistem peramalam cuaca berbasis Logika Fuzzy ,” Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 1–10, 2016.
[7] S.  Sitohang  and  R.  Denson  Napitupulu,  “ Fuzzy Logic  Untuk  Menentukan Penjualan Rumah Dengan Metode Mamdani (Studi Kasus: Pt Gracia Herald),” J. ISD , vol. 2, no. 2, pp. 2528–5114, 2017.
[8] A.  Y.  Mutmainah  and  J.  Suprijadi,  “Penerapan  Model  Hybrid  ARIMA-  Neural Network  pada  Data  Saham  IHSG,”  in Seminar  Nasional  Statistika  Fmipa
UNPAD , 2017, vol. 7, no. Sns Vi, pp. 55–61.
[9] A. Koesriputranto, “Prediksi Harga Saham Di Indonesia Dengan Menggunakan Metode  Hybrid  Principal  Component  Analysis  Dan  Support  Vector  Machine (PCA-SVM),” 2015.
[10]  A. Wanto, “Analisis Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Dengan Metode Mamdani  Pada  Sistem  Prediksi  Mahasiswa  Non  Aktif  (Studi  Kasus :  AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” in Seminar Nasional Inovasi Dan Teknologi Informasi (SNITI) 3 , 2016, vol. 3, pp. 393–400, doi: 10.17605/OSF.IO/HGMYC.
[11]  A.  Ahmad,  “Mengenal  Artificial  Intelligence,  Machine  Learning,  Neural Network, dan Deep Learning,” J. Teknol. Indones. , no. October, p. 3, 2017.
[12]  Eka  Sabna  and  Muhardi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Berdasarkan Dosen , Motivasi , Kedisiplinan , Ekonomi ,” CoreIT , vol. 2, no. 2, pp. 41–44, 2016.
[13]  D. A. Silitonga, M. Anjelita, and A. P. Windarto, “ Fuzzy Inference System Pada Prediksi  Pembelian  Bahan  Bakar  Pertamax  Pada  SPBU  di  Kota Pematangsiantar,” Syntax    J.  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  75,  2019,  doi: 10.35706/syji.v8i2.1841.
[14]  F.  A.  Gumelar,  R.  Regasari,  and  M.  Putri,  “Implementasi Fuzzy Time  Series Pada Prediksi Harga Daging Di Pasar Kabupaten Malang,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 8, pp. 2724–2733, 2018.
[15]  S.  Kusumadewi  and  S.  Hartati, Neuro-Fuzzy  Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan
Jaringan Syaraf . 2006.
[16]  N.  Walia,  H.  Singh,  and  A.  Sharma,  “ANFIS:  Adaptive  Neuro- Fuzzy Inference System- A Survey,” Int. J. Comput. Appl. , 2015, doi: 10.5120/ijca2015905635.
[17]  N.  Talpur,  M.  N.  M.  Salleh,  and  K.  Hussain,  “An  investigation  of  membership functions on performance of ANFIS for solving classification problems,” in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  2017,  doi: 10.1088/1757-899X/226/1/012103.