## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o . 1 Hal:  12-17 e-ISSN: 2686-3154

## Diagnosis Penyakit Rubella Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Widya Febriani 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Sumijan 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang widyafebriani0221@gmail.com

## Abstract
Rubella or better known as German measles is a viral infection characterized by a red rash on the skin. Lack of general public understanding of this disease makes the number of patients with Rubella increasing. So Fuzzy Tsukamoto's method is used to detect Rubella disease.  The purpose of this study is to  facilitate the public in understanding about Rubella disease so as to reduce the number of sufferers of this disease. The first step to detecting Rubella disease is to determine the fuzzy set and the domain which includes 3 variables: red rash, swollen lymph nodes, and fever. The output of fuzzy calculations is someone experiencing Rubella or normal symptoms.  The value obtained from the calculation process usig the Tsukamoto method is 6.00.
Keywords: Rubella, Fuzzy Tsukamoto, Variabel, Fuzzy Association, Togavirus.

## Abstrak
Rubella  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  campak  jerman  adalah  infeksi  virus  yang  ditandai  dengan  ruam  merah  pada  kulit. Kurangnya  pemahanan  masyarakat  umum  terhadap  penyakit  ini membuat  angka  penderita  Rubella  semakin  meningkatnya. Maka  digunakan  metode Fuzzy Tsukamoto  untuk  mendeteksi  peyakit  Rubella.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mempermudah masyarakat dalam memahami tentang penyakit Rubella sehingga dapat menurunkan angka penderita penyakit ini. Langkah awal untuk mendeteksi penyakit Rubella adalah dengan menentukan himpunan fuzzy dan domain yang meliputi 3  variabel  yaitu  ruam  merah,  kelenjar  getah  bening  membengkak,  dan  demam. Output dari  perhitungan fuzzy adalah seseorang  mengalami  gejala  Rubella  atau  normal.  Nilai  yang  didapatkan  dari  proses  perhitungan  menggunakan  metode Tsukamoto adalah 6.00. Apabila nilainya kecil dari 6.00 maka tidak berpotensi Rubella, jika nilainya besar dari 6.00 maka akan berpotesi Rubella.
Kata kunci: Rubella, Fuzzy Tsukamoto, Variabel, Himpunan Fuzzy, Togavirus .
© 2019 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Rubella atau yang lebih dikenal dengan campak jerman adalah  infeksi  virus  yang  ditandai  dengan  ruam  merah pada  kulit.  Penyebab  Rubella  adalah  togavirus  sejenis rubivirus dan termasuk golongan  virus RNA. Virus ini berkembang  biak  pada  nasofaring  dan  kelenjar  getah bening,  peyakit  terjadi  pada  4  –  7  hari  setelah  virus masuk  tubuh.  Gejala  Rubella  ditandai  dengan  demam (37,2°C)  dan  bercak  merah/rash  disertai  pembesaran kelenjar  limfe  di  belakang  telinga,  leher  belakang [1] . Rubella  merupakan  suatu  penyakit  yang  mempunyai gejala yang hampir serupa dengan campak, akan tetapi rubella  tidak  mempunyai  gejala  yang  khas.    Untuk memastikan  diagnosa      Rubella,  sebaiknya  dilakukan pemeriksaan  darah  untuk  mendeteksi  keberadaan antibodi  Rubella  sehingga  hasil  diagnosa  jadi  lebih akurat.
Kecerdasan  Buatan  adalah  suatu  mekanisme  cara berpikir  manusia  yang  diimplemetasikan  kedalam program  computer [2] .  Kecerdasan  Buatan  yang
dimaksud  adalah  yang  merujuk  pada  mesin  yang mampu  berpikir,  menimbang  tindakan  yang  akan diambil, dan mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan  oleh  manusia [3] .  Sistem  Pakar  merupakan cabang  ilmu  dari  kecerdasan  buatan  dan    merupakan bidang ilmu yang terus mengalami seiring perkembangan ilmu komputer saat ini [4] . Sistem Pakar adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat dipecahkan  oleh  pakar  bidang  tertentu [5] .  Sistem Pakar  yaitu  sebuah  sistem  yang  di  dalamnya  berisi kecerdasan seorang pakar yang diadopsi kedalam suatu sistem yang  akan diolah oleh suatu program agar dapat digunakan  dalam  berbagai  bidang,  antara  lain  bidang teknik, kedokteran, otomotif dan lain sebagainya [6] .
Fuzzy  Logic atau  Logika fuzzy adalah  metodologi sistem  kontrol  pemecahan  suatu  permasalah,  yang sesuai  untuk  diimplementasikan  kedalam  suatu  sistem, mulai dari sistem yang sederhana, sistem kecil, jaringan PC, multichannel atau workstation berbasis akuisisi [7] .
Himpunan  Fuzzy  adalah  kumpulan  prinsip  matematik sebagai penggambaran pengetahuan berdasarkan derajat  keanggotaan  daripada  menggunakan  derajat rendah  dari  logika  biner  klasik. Fuzzy Tsukamoto adalah  suatu  metode  alternatif  yang  bekerja  dengan mengelompokkan  data,  tetapi  sulit  untuk  menentukan nilai  fungsi  keanggotaan [8] . Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan  suatu Himpunan Fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai hasilnya,  output  hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan  dengan  tegas  (crips)  berdasarkan  α-predikat [9] .  Kelebihan  dari  metode  Tsukamoto  yaitu  bersifat intuitif  dan  dapat  memberikan  tanggapan  berdasarkan informasi  yang  bersifat  kualitatif,  tidak  akurat,  dan ambigu.  Kelebihan  dari  metode  Tsukamoto  yaitu bersifat  intuitif  dan  dapat  memberikan  tanggapan berdasarkan  informasi  yang  bersifat  kualitatif,  tidak akurat, dan ambigu.
Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Perewe (2017) Metode Fuzzy Tsukamoto
dapat diimplementasikan kepada perusahaan untuk menentukan penyeleksian calon karyawan. Di pengujian  ini  menghasil  nilai  ke  akuratan  sebesar 0.6136  yang  menunjukkan  bahwa  sistem  yang difungsikan  akurat [10] .    Pada  penelitian  terdahulu yang  dilakukan  oleh  Rohayani  (2015)  Menurut perhitungan  dengan  Tsukamoto,  jumlah  produksi  roti yang harus diproduksi pada hari sabtu setelah 2 minggu berikutnya  yaitu  sebanyak  131  kemasan,  sehingga perusahaan tidak  mengalami  kerugian  yang besar [11] . Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Kurnianingtyas (2017)  optimasi fuzzy Tsukamoto pada diagnosis  penyakit  sapi  potong    menghasilkan  nilai batasan  gejala  penyakit  yang  optimal  dengan  akurasi sebesar 98,04%. Akurasi tersebut mengalami peningkatan  sebesar  3,54%  sesudah  dilakukannya optimasi [12] . Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  Kurniati  (2019)    Diagnosa  Autisme  ADHD (Attention  Deficit  Hyperaktivity  Disorder)  dapat dilakukan dengan menggunakan logika fuzzy tsukamoto  dengan  persentasi  keakuratan  dengan  hasil perhitungan IARS sebesar 100% [13] .  Pada penelitian terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Falateha  (2018) Diagnosis  Penyakit  Hati  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto  Pengujian  akurasi  memiliki  tingkat  akurasi 96,87%  dengan  64  data  uji  dari  pakar.  Dengan  tingkat akurasi sebesar 96,87% [14] . Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Taufiq (2019) dalam penelitian ini dibuktikan dengan tabel perbandingan antara perhitungan  manual  dengan  perhitungan  sistem,  dan didapatkan  hasil  persentase  kebenaran  dari  sistem  ini adalah  sebesar  96% [15] .    Pada  penelitian  terdahulu yang  dilakukan  oleh  Adelina  (2018)  dalam  penelitian ini  Diketahui  bahwa  akurasi  sistem  menggunakan metode  Fuzzy  Tsukamoto-GA  dari  hasil  dilakukannya pengoptimalan  batasan  fungsi  keanggotaan  adalah 86.66%  yang  didapatkan.  Dengan  parameter  terbaik yang  mempunyai  hasil  optimal  yaitu  jumlah  popsize
sebesar  500,  kemudian  banyak  generasi  1000  serta gabungan Cr=0,5 dan Mr=0,6 [16] .
Metode Fuzzy Tsukamoto digunakan untuk mendeteksi peyakit  Rubella  serta  digunakan  untuk  membuat aplikasi untuk menentukan penderita Rubella berdasarkan  gejala  yang  ada.  Langkah  awal  untuk mendeteksi penyakit Rubella adalah dengan menentukan himpunan fuzzy dan domain yang meliputi 3  variabel  yaitu  ruam  merah,  kelenjar  getah  bening membengkak,  dan  demam.  Output  dari  perhitungan fuzzy adalah  seseorang  mengalami gejala Rubella atau normal.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  mengetahui  penyakit Rubella  berdasarkan  faktor-faktor  yang  telah  diketahui serta  merancang  sistem  Fuzzy  Logic  menggunakan metode    Tsukamoto  untuk  diagnosa  penyakit  Rubella dan  menghasilkan  informasi  yang  tepat  dan  berguna bagi masyarkat.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi Penelitian merupaka langkah-langkah kerja yang  digunakan  dalam  penelitian  agar  penyusunan penelitian menjadi lebih mudah.  Metodologi penelitian yang  digunakan  dalam  penyusunan  tesis  ini  adalah pengumpulan  data.  Adapun  kerangka  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1 Data Penyakit
Data  penyakit  yang  digunakan  untuk  penelitia  ini adalah  penyakit  Rubella.  Metode  yang  digunakan dalam  pengumpulan  data  ini  adalah  mengguakan metode  wawancara.  Wawancara  dilakukan  dengan seorang dokter
2.2 Fuzzy Tsukamoto
Data Penyakit Fuzzy Tsukamoto
fuzzyfikasi Pembentukan Rule Mesin Inferensi Defuzzification Hasil
Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  rule  direpresentasikan dengan  suatu  Himpunan  Fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan yang monoton disebut dengan fuzzifikasi. Sebagai  hasilnya,  keluaran  hasil  dari  tiap-tiap  aturan berupa  nilai  tegas  (crisp)  berdasarkan  α-predikat  atau nilai minimum dari tiap rule dan nilai z. Hasil akhirnya diperoleh  dengan  melakukan  Defuzzifikasi  rata-rata berbobot [9].
Pada  perhitugan  fuzzy  Tsukamoto  terdapat  beberapa tahapan yaitu sebagai berikut :
a. fuzzyfikasi Fuzzifikasi  yaitu  fase  pertama  dari  perhitungan Fuzzy  yaitu  pengubahan  nilai  tegas  ke  nilai  Fuzzy. Di mana setiap variabel Fuzzy dihitung nilai derajat keanggotaanya terhadap setiap himpunan Fuzzy.
b.  Pembentukan  basis  pengetahuan  Fuzzy  (Rule IF...THEN)
c.  Mesin Inferensi Menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan  nilai  -predikat  ( 1,  2, 3,....,  n)
-predikat  digunakan  untuk  menghitung  keluaran hasil inferensi secara tegas (crisp) (z1, z2, z3,...., zn) d.  Defuzzyfikasi Menggunakan metode rata-rata ( Average )
Z =

## Z =

## 2.3 Hasil
Pada  tahap  ini  dijelaskan  hasil  dari  sistem  yang  telah dibuat. Dimana akan dijelasakan tentang hasil keluaran dari  sistem  sesuai  dengan  pakar  dan  tujuan  yang  telah dibuat sebelumya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Secara  umum  sistem  logika  fuzzy  terdiri  dari  tiga komponen  utama  yaitu  fuzzyfication,  inference  dan defuzzyfication dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Mekanisme Fuzzy Tsukamoto
Pada  metode  fuzzy  Tsukamoto,  baik  variabel  iput maupu  output  dibagi  menjadi  1  atau  lebih  himpuan fuzzy.  Dalam  diagnosa  peyakit  Rubella  berdasarkan
hasil wawacara dengan pakar. Penelitian variabel dalam penelitian ini terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Variabel yang digunakan
Fugsi Variabel Semesta Pembicara Input Demam 1 – 10 Bercak Merah/rash 1 – 5 Pembesaran Kelenjar Getah Bening 1 – 5 Output Rubella 1– 10 3.1. Fuzzyfication
Dimana  setiap  variabel fuzzy dihitung  nilai  derajat keanggotaanya terhadap setiap himpunan fuzzy .
a. demam,  terdiri dari rendah dan tinggi rendah [3] =  ( 10 – 3 ) / ( 10 – 1 )
= 7 / 9
= 0.8 tinggi [3] =  ( 3 – 1 ) / ( 10 – 1 ) = 2 / 9 = 0.2
b. Bercak merah/rash, terdiri dari sedikit dan banyak sedikit [2] =  ( 5 – 2 ) / ( 5 – 1 ) = 3 / 4 = 0.75 banyak [2] =  ( 2 – 1 ) / ( 5 – 1 ) = 1 / 4 = 0.25
c.  Pemebesaran  Kelenjar  Getah  Bening,  terdiri  dari kecil dan besar
sedikit [5] =  ( 10 – 5 ) / ( 10 – 1 ) = 5 / 9
= 0.55
banyak [5] =  ( 5 – 1 ) / ( 10 – 1 ) = 4 / 9 = 0.45
d. Rubella, terdiri dari normal dan Rubella
= 1 ; z ≤ 1 sedikit [5]   =  ( 10 – z ) / ( 10 – 1 )      1 ≤ z ≤ 10 = 0 ; z ≥ 10 = 1 ; z ≤ 1 sedikit [5]   =  ( z – 1 ) / ( 10 – 1 )       1 ≤ z ≤ 10 = 0 ; z ≥ 10 3.2 . Pembetukan Rule
Untuk  mendiagnosa  menderita  Rubella  atau  tidak, fuzzy  memiliki  8  rules  yang  diperoleh  dari  jumlah variabel  input  dengan  jumlah  3  dan  jumlah  variabel output dengan jumlah 1.
[R1] IF demam redah AND bercak merah sedikit AND pembesara  kelenjar  getah  bening  kecil  THEN Normal
[R2] IF demam redah AND bercak merah sedikit AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar  THEN Normal
[R3] IF demam redah AND bercak merah banyak AND pemebegkakan kelenjar getah bening kecil THEN Normal
[R4]  IF  demam  rendah  AND  bercak  merah  banyak AND  pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar THEN Rubella
[R5] IF demam tinggi AND bercak merah sedikit AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  kecil  THEN Normal
[R6] IF demam tinggi AND bercak merah sedikit AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar  THEN Rubella
[R7]  IF  demam  tinggi  AND  bercak  merah  banyak AND  pembesaran  kelenjar  getah  bening  kecil THEN Rubella
[R8] IF demam tinggi AND bercak merah banyak AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar  THEN Rubella
3.3  Mesin Inference
Menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan  nilai -predikat. -predikat  digunakan untuk  menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas ( crisp ).
[R1] IF demam redah AND bercak merah sedikit AND pembesara  kelenjar  getah  bening  kecil  THEN Normal
predikat1 = Demam Bercak  Merah Pembesaran Kelenjar Getah Bening
=  min  (  rendah[3],  sedikit[2],  kecil [5] )
=  min (0.8, 0.75, 0.55 ) =  0.55
Lihat  himpunan  Normal  pada  grafik  keanggotan Rubella (z1 – 1) / (10 – 1)   = 0.55 (z1 – 1) / 9  = 0.55
(z1 – 1)   = 4.95
Z1   = 4.95 + 1  = 5.95 [R2] IF demam redah AND bercak merah sedikit AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar  THEN Normal
predikat2 = Demam Bercak  Merah Pembesaran Kelenjar Getah Bening
=  min  (  rendah[3],  sedikit[2],  besar [5] )
=  min (0.8, 0.75, 0.45 )
=  0.45
Lihat  himpunan  Normal  pada  grafik  keanggotan Rubella (z2 – 1) / (10 – 1)   = 0.45 (z2 – 1) / 9  = 0.45
(z2 – 1)   = 4.05 Z3   = 4.05 + 1  = 5.05
[R3] IF demam redah AND bercak merah banyak AND pemebegkakan kelenjar getah bening kecil THEN Normal
predikat3 = Demam Bercak  Merah Pembesaran Kelenjar Getah Bening
=  min  (  rendah[3],  banyak[2],  kecil [5] )
=  min (0.8, 0.25, 0.55 )
=  0.25
Lihat  himpunan  Normal  pada  grafik  keanggotan Rubella (z3 – 1) / (10 – 1)   = 0.25 (z3 – 1) / 9  = 0.25
(z3 – 1)   = 2.25 Z3   = 2.25 + 1  = 3.25
[R4]  IF  demam  rendah  AND  bercak  merah  banyak AND  pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar THEN Rubella
predikat4 = Demam Bercak  Merah Pembesaran Kelenjar Getah Bening =  min  ( rendah[3], banyak[2],
banyak [5] )
=  min (0.8, 0.25, 0.45 ) =  0.25 Lihat  himpunan  Rubella  pada  grafik  keanggotan Rubella ( 10 – z4 ) / ( 10 – 1 ) = 0.25 ( 10 – z4)  / 9 = 0.25 (10 – z4) = 2.25
Z4 = 10 – 2.25    = 7.75
[R5] IF demam tinggi AND bercak merah sedikit AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  kecil  THEN Normal
predikat5 = Demam Bercak  Merah Pembesaran Kelenjar Getah Bening
=  min  (  tinggi[3],  sedikit[2],  kecil [5] )
=  min (0.2, 0.75, 0.55 )
=  0.2
Lihat  himpunan  Normal  pada  grafik  keanggotan Rubella (z3 – 1) / (10 – 1)   = 0.2 (z3 – 1) / 9  = 0.2
(z3 – 1)   = 1.8 Z3   = 1.8 + 1  = 2.8
[R6] IF demam tinggi AND bercak merah sedikit AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar  THEN Rubella
predikat6 = Demam Bercak  Merah
Pembesaran Kelenjar Getah Bening
=  min  (  tinggi[3],  sedikit[2],  besar [5] ) =  min (0.2, 0.75, 0.55 ) =  0.2 Lihat  himpunan  Rubella  pada  grafik  keanggotan Rubella ( 10 – z6 ) / ( 10 – 1 ) = 0.2 ( 10 – z6)  / 9 = 0.2 (10 – z6) = 1.8
Z6 = 10 – 1.8    = 8.2
[R7] IF demam tinggi AND bercak merah banyak AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  kecil  THEN Rubella
predikat7 = Demam Bercak  Merah
Pembesaran Kelenjar Getah Bening =  min  (  tinggi[3],  banyak[2],  kecil [5] )
=  min (0.2, 0.25, 0.45 )
=  0.2
Lihat  himpunan  Rubella  pada  grafik  keanggotan Rubella
( 10 – z7 ) / ( 10 – 1 ) = 0.2 ( 10 – z7)  / 9 = 0.2 (10 – z7) = 1.8
Z7
= 10 – 1.8    = 8.2
[R8] IF demam tinggi AND bercak merah banyak AND pembesaran  kelenjar  getah  bening  besar  THEN Rubella
predikat7 = Demam Bercak  Merah Pembesaran Kelenjar Getah Bening =  min  (  tinggi[3],  banyak[2],  besar
[5] ) =  min (0.2, 0.25, 0.45 ) =  0.2
Lihat  himpunan  Rubella  pada  grafik  keanggotan Rubella
( 10 – z8 ) / ( 10 – 1 ) = 0.2 ( 10 – z8)  / 9 = 0.2 (10 – z8) = 1.8 Z8 = 10 – 1.8    = 8.2
3.4 Defuzzyfication
Mengubah output  fuzzy yang  diperoleh  dari  mesin inferensi  menjadi  nilai  tegas  menggunakan  fungsi keanggotaan  yang  sesuai  dengan  saat  dilakukan fuzzifikasi .
Z =
Z= Z =
Z = 5.989 = 6.00

## 4.   Kesimpulan
Cara  mendeteksi  penyakit  Rubella  menggunakan metode Tsukamoto adalah dengan menentukan himpunan fuzzy dan  domain  yang  meliputi  3  variabel yaitu  demam,  ruam  merah,  dan  pembesaran  kelenjar getah  bening. Output dari  perhitungan fuzzy adalah seseorang mengalami gejala Rubella atau normal. Nilai yang didapatkan dari proses perhitungan menggunakan metode Tsukamoto adalah 6.00.

## Daftar Rujukan
[1] Kementrian  Kesehatan  RI.  (2018).  Imunisasi  Situasi  Campak  & Rubella  di  Indonesia.  InfoDatin  Pusat  Data  dan  Informasi Kementrian Kesehatan RI. http://www.depkes.go.id/download.php?file=download/pusdatin/ infodatin/imunisasi%20campak%202018.pdf
[2] Rohayani, &Hetty A.H. (2015). Fuzzy Inference System Dengan Metode  Tsukamoto  Sebagai  Penunjang    Keputusan  Produksi (Studi  Kasus  :  PT.  Talkindo  Selaksa  Anugrah). Jurnal  Sistem Informasi (JSI) , 7(1)
[3] Nasir, Juardi, & Johnson Suprianto (2017). Analisis Fuzzy Logic Menentukan Pemilihan Motor Honda Dengan Metode Mamdani.
Jurnal Edik Informatika , 3(2).
http://dx.doi.org/10.22202/jei.2017.v3i2.1962
[4] Novianti,  Nita,  Denny  Pribadi,  Rizal  Amegia  Saputra.  2018. Sistem  Pakar  Diagnosa  Pulmonary  TB  Menggunakan  Metode
Fuzzy Logic. Jurnal Informatika , 5(2). https://doi.org/10.31311/ji.v5i2.3927
[5] Hamid, Mustamin, Adelina Ibrahim, & Fadril M Lausi (2018). Aplikasi  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Gizi  Buruk  Pada Anak  Dengan  Metode  Dempster-Shafer  Berbasis  Web . Jurnal Imiah  ILKOMINFO  -  Jurnal  ilmu  Komputer  dan  Informatika, 1(2).
[6] Ervinaeni,  Yunia,  Aziz  Setyawan  Hidayat,  &  Eri  Riana  (2019). Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Hiperaktif Pada Anak Dengan Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Web.  Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 3(2). http://dx.doi.org/10.30865/mib.v3i2.1158
[7] Kotimah,  Qoirul,  Wayan  Firdaus  Mahmudy,  &  Vivi  Nur Wijayanigrum  (2017).  Optimization  of  Fuzzy  Tsukamoto Membership Function using Genetic Algorithm to Determine the River  Water. International  Journal  of  Electrical  and  Computer
Engieering (IJECE) , 7(5), 2838-2846. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v7i5.pp2838-2846
[8] Lestari, Muqodimah  Nur,  Pio  Arfianova  Fitrizky Islami, Kirya Mateeke    Moses, & Aji Prasetya Wibawa (2018).
Implementasi  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Menentukan Hasil  Tes  Kesehatan  Pada  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  di Sekolah  Menengah  Kejuruan. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem Informasi . 4(1). http://doi.org/10.26594/register.v4i1.718
[9] Rosadi,  Dadi,  &  Iwan  Sidharta  (2016). Model  Perancangan Sistem  Informasi  Dalam  Mendukung  Ketahanan  Pangan . Bisnis dan Iptek . 9(1), 17-27.
[10] Parewe  A.,  Maulidinnawati  Abdul  Kadir,  &  Wayan  Firdaus Mahmudy  (2016). Seleksi  Calon  Karyawan  Menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto . Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 .
[11] Rohayani, & Hetty  A.H. (2015). Fuzzy  Inference System Dengan  Metode  Tsukamoto  Sebagai  Penunjang    Keputusan Produksi (Studi Kasus : PT. Talkindo Selaksa Anugrah) . Jurnal Sistem Informasi (JSI) , 7(1).
[12] Kurnianingtyas,  Diva,  Wayan  Firdaus  Mahmudy,  &  Agus Wahyu  Widodo  (2017).  Optimasi  Derajat  Keanggotaan  Fuzzy Tsukamoto  Menggunakan  Algoritma  Genetika  Untuk  Diagnosis Penyakit  Sapi  Potong.  J urnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), 4(1). http://doi.org/10.25126/jtiik.201741294
[13] Kurniati, Neng  Ika,  R.  Reza  El  Akbar  dan  Panji Wijaksonoc  (2019). Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  pada Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Autisme  Pada  Anak . Innovation in Research of Information (INNOVATICS), 1(1).
[14] Falateha, Achmad  Igaz,  Nurul  Hidayat  &  Komang Candra  Brata.  (2018). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Hati Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Berbasis  Android .
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2(8).
[15] Taufiq,
Rohmat, & Hesti Puspita Sari (2019). Rancang Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jumlah Produksi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto. Jurnal Teknik: Universitas Muhammadiyah Tangerang , 8(1). http://dx.doi.org/10.31000/jt.v8i1.1589
[16] Adelina  Vina,  Dian  Eka  Ratnawati,  &    M.  Ali  Fauzi  (2018). Klasifikasi  Tingkat  Risiko  Penyakit  Stroke  Menggunakan Metode GA-Fuzzy Tsukamoto . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2(9).