ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## PERENCANAAN ANGGARAN PINJAMAN DENGAN PREDIKSI REGRESI LINIER SEDERHANA DAN OPTIMASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Undang Mustofa 1 , Yessy Yanitasari 2 , Dedih 3
1 undang.mustofa86@gmail.com, 2 yessy.yanitasari@gmail.com, 3 dedihthea@gmail.com 1,2,3 STMIK Kharisma Karawang

## Abstrak
Dunia  usaha  sering  menghadapi  kondisi  yang  berubah-ubah  dalam  aktifitas  usahanya.  Perlu adanya  rencana  kerja  yang  tepat  agar  dunia  usaha  dapat berkembang,  salah  satunya  perencanaan anggaran. Dalam perencanaan anggaran pinjaman koperasi mengacu pada batasan jumlah pengajuan, belum ada rencana anggaran pinjaman secara nominal sehingga kondisi kas koperasi tidak stabil dan dapat mempengaruhi perkembangan koperasi. Maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat memprediksi anggaran pinjaman yang dibutuhkan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Regresi Linier Sederhana  untuk  memprediksi  anggaran  dan  Metode Fuzzy  Tsukamoto untuk  optimasi  anggaran. Prediksi  anggaran  pinjaman  bulan  April  2019  dengan  jumlah modal  Rp.  500.000.000  menggunakan prediksi  regresi  linier  sederhana  sebesar  Rp.  441.690.000,  setelah  optimasi  menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto adalah Rp. 396.960.000 lebih hemat Rp. 44.730.000 atau 10.12%. Kata kunci: Anggaran, Regresi Linier, Fuzzy Tsukamoto

## Abstract
The business world often faces changing conditions in its business activities. The right work plan is needed so that the business world can develop, one of which is budget planning. In planning the loan budget in the Cooperative refers to the limit on the  number of submissions, there is no nominal loan budget plan so that the cooperative's cash condition is unstable and can affect the development of the cooperative. Then we need a system that can predict the loan budget needed. The method used in this reserch  is  simple  Linear  Regression  to  predict  budgets  and  Tsukamoto  Fuzzy  Methods  for  budget optimization. Predicted the loan budget for April 2019 with a total capital of Rp. 500,000,000 using simple linear regression predictions of Rp. 441,690,000, after optimization using the Tsukamoto Fuzzy Method is Rp. 396,960,000 more savings Rp. 44,730,000 or 10.12%.
Keywords: Budget, Linear Regression, Fuzzy Tsukamoto

## 1.  Pendahuluan
Informasi  mengenai  prediksi  anggaran  yang  dibutuhkan  sangat  penting  dalam  perencanaan program  kerja  organisasi,  dengan  menggunakan  perhitungan regresi  linier  kumpulan  data  anggaran yang telah digunakan dapat diolah dan diprediksi untuk perencanaan anggaran selanjutnya [1]. Kondisi yang dihadapi dalam dunia usaha seringkali memiliki ketidakpastian atau kondisi yang berubah-ubah sehingga  diperlukan  suatu  metode  untuk  memprediksi  keadaan  yang  akan  dihadapi.  Logika fuzzy merupakan metode dalam menyelesaikan suatu masalah dengan kondisi yang memiliki ketidakpastian. Dalam penerapannya  mencakup beberapa bidang, antara lain aplikasi teknik, pengenalan pola, aplikasi media dan aplikasi finansial [2].
Logika fuzzy digunakan sebagai suatu cara untuk memetakan permasalahan dari input menuju ke output [3].  Salah  satu  penerapan  logika fuzzy adalah  dalam  optimalisasi  perencanaan  anggaran. Perencanaan  anggaran  di  dalam  sebuah  organisasi  dilakukan  untuk  dapat  mengelola  dan mengendalikan operasional  organisasi.  Anggaran  juga  berperan  bagi  manajemen dalam mengontrol pengeluaran [4]. Dalam perencanaan anggaran dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya rencana kerja, rencana pendapatan, dan rencana belanja.
Semakin  berkembangnya  kegiatan  koperasi  di  Indonesia  maka  pengelolaan  koperasi  dituntut untuk lebih profesional, pengelolaan tersebut memerlukan adanya sistem yang baik dan informasi yang relevan serta dapat diandalkan dalam pengambilan keputusan, perencanaan, maupun pengendalian [5]. Salah satu kegiatan usaha dari koperasi adalah simpan pinjam yang dilakukan untuk menghimpun dana dan menyalurkannya melalui kegiatan usaha simpan pinjam dari dan untuk anggota koperasi yang bersangkutan [6].
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Penelitian  sebelumnya  oleh  Ardina[7]  mengenai  optimasi  jumlah  pinjaman  koperasi menggunakan fuzzy  tsukamoto dengan  algoritma  genetika  menghasilkan  nilai fitness dari  setiap perhitungan  yang  dioptimasi berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan  perhitungan Mean  Absolute Percentage  Error. Penelitian  berkaitan  dengan  regresi  linier  sederhana  oleh  Iqbal  dan  Sholihah  [8] tentang pengaruh anggaran biaya pemeliharaan aset tetap terhadap realisasi biaya pemeliharaan aset tetap menunjukan pengaruh yang cukup besar antara anggaran biaya pemeliharaan aset tetap terhadap realisasi  biaya  pemeliharaan  aset  tetap  yaitu  sebesar  77,8%.  Selanjutnya  metode  regresi  linier sederhana  untuk  memprediksi  pemakaian  air  bersih  PDAM  dengan  sistem  informasi  geografis menghasilkan  pengujian  penyebaran  pemakaian  air  bersih  89%  terpenuhi  [9].  Perhitungan  metode regresi linier  digunakan untuk memprediksi tingkat produksi kopi  dimana perhitungan tingkat akurasi menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menghasilkan tingkat akurasi MSE 43,112% dan MAPE 20,001% [10].
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  perencanaan  anggaran  menggunakan  metode fuzzy oleh Nugraha[11]  yaitu  optimalisasi  biaya  pelaksanaan  konstruksi  jalan  untuk  membuat  saluran  drainase data input yang diperlukan berdasarkan volume galian drainase yang divariasikan antara volume galian selokan drainase dan saluran air dengan volume pasangan batu mortar menghasilkan total biaya lebih hemat 3.5%. Penerapan perhitungan metode fuzzy sugeno selain dalam perencanaan anggaran dapat diterapkan  dalam  menentukan  harga  suatu  barang,  penelitian  oleh  Agustin  dkk.,[12]  dengan menggunakan fuzzy  sugeno untuk  menentukan  harga  jual  sepeda  motor  bekas  dengan  tingkat keakurasian hasil perhitungan dikatakan bagus bila nilainya dibawah 20%, dari 32 sampel motor yang diteliti, setelah didapat harga jual hasil perhitungan fuzzy sugeno kemudian dihitung tingkat keakurasian harga  jual  antara  harga  yang  ditetapkan  oleh dealer dengan  harga  hasil  perhitungan fuzzy  sugeno menggunakan MAPE diperoleh nilai sebesar 5.64%.
Penerapan  Metode Fuzzy  Tsukamoto dalam  analisa  prediksi  jumlah  pembuatan  roti  untuk mengetahui prediksi perencanaan jumlah produksi roti sehingga dapat mengurangi jumlah retur pada beberapa bulan sebelumnya [13]. Perhitungan metode fuzzy diterapkan terhadap hasil pertanian oleh Wibowo dkk., [14] menggunakan fuzzy mamdani untuk diagnosis penyebaran penyakit pada tanaman cabai. Hasil penelitian dalam satu kasus menunjukkan nilai persentase potensi penyebaran penyakit dengan PH tanah 7.5 pH, suhu udara 28°C, kelembaban udara 75 RH dan penyinaran matahari 35% adalah 60,25%, sehingga kategori potensi penyebaran penyakit adalah sedang. Hasil tersebut dijadikan dasar menentukan metode pencegahan dan pengendalian untuk menangani suatu penyakit sehingga dapat  meningkatkan  hasil  panen    serta  petani  dapat  menghindari  kerugian  akibat    gagal  panen. Perhitungan metode fuzzy selanjutnya diterapkan terhadap mendeteksi kerusakan mesin die casting 350 ton dan memprediksi kapan waktu maintenance penggantian untuk mengganti mesin yang rusak dengan fuzzy tsukamoto [15].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  maka  dalam  penelitian  ini  menggunakan  regresi  linier sederhana  untuk  memprediksi  anggaran  untuk  pinjaman  dan  optimasi  menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto .  Pada  Metode Fuzzy Tsukamoto output hasil  inferensi  dari  setiap  aturan  yang  diberikan secara  tegas (crisp) berdasarkan  α -predikat (fire  strength) dan  hasil  akhirnya  diperoleh  dengan menggunakan  bobot  rata-rata  [3].  Anggaran  untuk  pinjaman  akan  dihitung  setiap  bulan.  Dengan menggunakan prediksi regresi linier sederhana dan Metode Fuzzy Tsukamoto perencanaan anggaran untuk pinjaman dapat dimaksimalkan untuk menentukan target koperasi dalam usaha simpan pinjaman dan menjaga kas koperasi tetap stabil.

## 2.  Metode
Alur penelitian menggunakan Prediksi Regresi Linier Sederhana dan Metode Fuzzy Tsukamoto dibagi menjadi 4 tahap, yaitu Tahap A Analisis Data (identifikasi masalah, pengambilan data, dan proses pengelompokan data), Tahap B Prediksi Regresi Linier Sederhana (mencari nilai koeefisien a dan b, menghitung persamaan regresi linier sederhana, hasil perhitungan persamaan regresi linier sederhana), Tahap C Optimasi Metode Fuzzy Tsukamoto (Fuzzifikasi, pembentukan basis pengetahuan, inferensi, defuzifikasi), Tahap D Hasil Optimasi (Hasil optimasi Metode Fuzzy Tsukamoto ). Alur  penelitian  Prediksi  Regresi  Linier  Sederhana  dan  Metode Fuzzy  Tsukamoto ditunjukkan pada Gambar 1.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Mulai Identifikasi Masalah Pengambilan Data Proses Pengelompokan Data Mencari Nilai Koefisien a dan b Defuzifikasi Hasil Perhitungan Persamaan Regresi Linier Sederhana Fuzifikasi Pembentukan Basis Pengetahuan Inferensi Inferensi Hasil Optimasi Metode Fuzzy Tsukomoto Selesai Tahap A Analisis Data Tahap B Prediksi Regresi Linier Sederhana Tahap C Optimasi Metode Fuzzy Tsukamoto Tahap D Hasil Optimasi
Gambar 1. Alur Prediksi Regresi Linier Sederhana dan Metode Fuzzy Tsukamoto

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Pada tahapan ini dilakukan analisis terhadap perencanaan anggaran pinjaman dengan prediksi regresi linier sederhana dan optimasi menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto.

## Tahap A: Analisis Data
1. Hasil Identifikasi Masalah
Dalam  perencanaan  anggaran  untuk  pinjaman  khususnya  pinjaman  tunai,  pengelola  koperasi menunggu sampai batas pengajuan akhir bulan sedangkan awal bulan pembukuan dimulai pada tanggal 20 bulan berjalan.
2. Hasil Pengambilan Data
Data yang digunakan adalah data modal dan data realisasi pinjaman dari Januari 2018 sampai Maret 2019 yang ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengambilan Data No Bulan Modal (dalam satuan juta) Realisasi Pinjaman (dalam satuan juta) 1  Januari-2018 1.993 1.192 2  Februari-2018 1.865 1.626 3  Maret-2018 1.684 1.684 4  April-2018 1.019 954
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
No Bulan Modal (dalam satuan juta) Realisasi Pinjaman (dalam satuan juta) 5  Mei-2018 583 338 6  Juni-2018 789 600 7  Juli-2018 476 374 8  Desember-2018 598 549 9  Januari-2019 465 432 10  Februari-2019 558 455 11  Maret-2019 656 649

## 3. Hasil Pengelompokan Data
Pengelompokan data diambil dari data modal dan data realisasi pinjaman dari Januari 2018 sampai Maret 2019 dan dilakukan perhitungan, yang ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengelompokan Data No Bulan Modal (X) Realisasi Pinjaman (Y) X.Y X 2 Y 2 1  Januari-2018 1.993 1.192  2375656 3972049  1420864 2  Februari-2018 1.865 1.626  3032490 3478225  2643876 3  Maret-2018 1.684 1.684  2835856 2835856  2835856 4  April-2018 1.019 954 972126 1038361 910116 5  Mei-2018 583 338 197054 339889 114244 6  Juni-2018 789 600 473400 622521 360000 7  Juli-2018 476 374 178024 226576 139876 8 Desember- 2018 598 549 328302 357604 301401 9  Januari-2019 465 432 200880 216225 186624 10  Februari-2019 558 455 253890 311364 207025 11  Maret-2019 656 649 425744 430336 421201 ∑ 10686 8853  11273422  13829006  9541083
Tahap B: Prediksi Regresi Linier Sederhana 1.  Mencari Nilai Koefisien a dan b a)  Mencari nilai a
𝑎 = (∑ 𝑌).(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋).(∑ 𝑋𝑌) 𝑛(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 (1)
𝑎 = (8853). (13829006) − (10686). (11273422) 11(13829006) − (10686) 2 𝑎 = 122428190118 − 120467787492
152119066 − 114190596 𝑎 = 1960402626
37928470
𝑎 = 51.69
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## b)  Mencari nilai b
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌)−(∑ 𝑋).(∑ 𝑌)
𝑛(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 (2)
𝑏 = 11(11273422) − (10686). (8853) 11(13829006) − (10686) 2 𝑏 = 124007642 − 94603158
152119066 − 114190596 𝑏 = 29404484
37928470
𝑏 = 0.78
2.  Menghitung Persamaan Regresi Linier
Model persamaan regresi linier sederhana yang digunakan adalah :
Ŷ = a + bX (3)
Contoh prediksi anggaran pinjaman untuk bulan April 2019 apabila modal yang ada Rp. 500.000.000.
Ŷ = a + bX Ŷ = 51.69 + (0.78).500 = 51.69 + 385 = 441.69 (dalam satuan juta)
Hasil prediksi regresi linier sederhana dari modal adalah Rp. 500.000.000 adalah Rp. 441.690.000.
Tahap C: Optimasi Metode Fuzzy Tsukamoto 1.  Fuzzifikasi
Sebagai contoh akan dihitung rencana  realisasi pinjaman untuk bulan April 2019 dengan jumlah modal Rp. 500.000.000, prediksi pinjaman bulan April 2019 adalah Rp. 441.690.000. Modal paling tinggi Rp. 1.993.000.000 dan modal paling sedikti Rp. 465.000.000. Prediksi anggaran pinjaman tertinggi  Rp. 1.606.000.000  dan  terendah  Rp.  414.000.000.  Realisasi  pinjaman  tertinggi  Rp.  1.684.000.000  dan terendah Rp. 338.000.000. Terdapat 3 variabel fuzzy yaitu modal, prediksi, realisasi. Modal terdiri dari 2 himpunan fuzzy yaitu BANYAK dan SEDIKIT, dengan ketentuan: Modal BANYAK = 1993 dan Modal SEDIKIT = 465. Grafiknya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik fuzzifikasi variabel MODAL
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
µ modal_banyak [ x ] = {
0; 𝑥 ≤ 465 𝑥−465 1528 ; 465 ≤ 𝑥 ≤ 1993
1; 𝑥 ≥ 1993
µ modal_sedikit [ x ] = { 1; 𝑥 ≤ 465 1993−𝑥 1528 ; 465 ≤ 𝑥 ≤ 1993 0; 𝑥 ≥ 1993
µ modal_banyak[500] = (500-465)/1528 = 0.022 µ modal_sedikit [500] = (1993-500)/1528 = 0.978
PREDIKSI  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy yaitu  TINGGI  dan  RENDAH.  Grafiknya  dapat  dilihat  pada Gambar 3, dengan ketentuan: Prediksi TINGGI = 1606 Prediksi RENDAH = 414
Gambar 3. Grafik fuzzifikasi variabel PREDIKSI
µ prediksi_tinggi [ y ] = {
0; 𝑦 ≤ 414
𝑦−414 1165 ; 414 ≤ 𝑦 ≤ 1606
1; 𝑦 ≥ 1606
µ prediksi_rendah [ y ] = { 1; 𝑦 ≤ 414 1606−𝑦 1165 ; 414 ≤ 𝑦 ≤ 1606 0; 𝑦 ≥ 1606
µ prediksi_tinggi[437]  = (441-414)/1165 = 0.023 µ prediksi_rendah[437]  = (1606-441)/1165 = 0.977
REALISASI  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy yaitu  TINGGI  dan  RENDAH.  Grafiknya  dapat  dilihat  pada Gambar 4, dengan ketentuan: Realisasi TINGGI = 1684 Realisasi RENDAH = 338
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
2.  Pembentukan Basis Pengetahuan Menggunakan 4 aturan fuzzy sebagai berikut:
R1: IF Modal BANYAK AND Prediksi TINGGI THEN Realisai TINGGI R2: IF Modal BANYAK AND Prediksi RENDAH THEN Realisai TINGGI R3: IF Modal SEDIKIT AND Prediksi TINGGI THEN Realisasi RENDAH R4: IF Modal SEDIKIT AND Prediksi RENDAH THEN Realisai RENDAH

## 3.  Inferensi R1: IF Modal BANYAK AND Prediksi TINGGI THEN Realisasi TINGGI
α -predikat1 = µ modal_banyak ⋂ µ prediksi_tinggi = min( µ modal_banyak [500] ⋂ µ prediksi_tinggi [441])
= min(0.022;0.023) = 0.02 z1 = (z-338)/1346 = 0.022 z1 = 367.6
R2: IF Modal BANYAK AND Prediksi RENDAH THEN Realisasi TINGGI
α -predikat2 = µ modal_banyak ⋂ µ predeiksi_rendah = min( µ modal_banyak [500] ⋂ µ prediksi_rendah [441]) = min(0.02;0.98)
= 0.02
z2 = (z-338)/1346 = 0.022 z2 = 367.6
R3: IF Modal SEDIKIT AND Prediksi TINGGI THEN Realisasi RENDAH
α -predikat3 = µ modal_sedikit ⋂ µ prediksi_tinggi = min( µ modal_sedikit [500] ⋂ µ prediksi_tinggi [441]) = min(0.978;0.023)
= 0.023
z3 = (1684-z)/1346 = 0.023 z3 = 1653
R4: IF Modal SEDIKIT AND Prediksi RENDAH THEN Realisasi RENDAH
α -predikat4 = µ modal_sedikit ⋂ µ prediksi_rendah = min( µ modal_sedikit [500] ⋂ µ prediksi_rendah [441]) = min(0.978;0.977) = 0.98 z4 = (1684-z)/1346 = 0.977 z4 = 367.6
4.  Defuzzifikasi
𝑍 = ∑ ∝ 𝑖𝑍𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ ∝ 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑍 = 414
1.044

## 𝑍 = 396.96
Hasil defuzzifikasi adalah 396.96 (dalam satuan juta).
Tahap D : Hasil Optimasi
Berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan  regresi  linier  sederhana  sebesar  Rp.  441.690.000, setelah optimasi menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto didapatkan nilai optimasi Rp. 396.960.000. nilai tersebut menunjukkan selisih yang lebih hemat sebesar Rp. 44.730.000 atau 10.12%.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut: Anggaran  pinjaman bulan  April  2019  dengan  jumlah  modal  Rp.  500.000.000  menggunakan  prediksi regresi  linier  sederhana  sebesar  Rp.  441.690.000,  setelah  optimasi  menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto adalah Rp. 396.960.000 lebih hemat Rp. 44.730.000 atau 10.12% dengan batas maksimal jumlah  anggaran  yang  bisa  dioptimasi  adalah  Rp.  535.000.000.  Namun  penelitian  ini  perlu dilakukanperbaikan dengan menerapkan meode Fuzzy yang lainnya.

## Daftar Pustaka
[1]  Sudjana, “ Metoda Statistika ” , Bandung , ISBN: 979-9185-37-8, 2005.
[2]  A. R. Wardani., Y. N. Nasution., F. D. T. Amijaya, “ Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Produksi Minyak Kelapa Sawit di PT. Waru  Kaltim Plantation Menggunakan Metode Mamdani ”, Jurnal Informatika Mulawarman , Vol. 12, No. 2, e-ISSN 2597-4963, p-ISSN 1858-4853, Sept. 2017.
[3]  Kusumadewi  Sri,  Purnomo,  Hari, “ Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan ” ,  Andi Yogyakarta , ISBN: 978-979-756-632-6, 2013.
[4]  K. R. Anwar., T. Listyorini, “ Rancang Bangun Aplikasi E-Budgeting Untuk Mengontrol Anggaran Pendapatan dan Belanja Universitas Muria Kudus ” , Jurnal Simetris , Vol. 9, No. 2, p-ISSN 2252- 4953, e-ISSN 2549-3108, Nov. 2018.
[5]   M. Irwadi, “ Analisis Anggaran Kas Sebagai Alat Perencanaan dan Pengendalian Pada Koperasi KOPDIT Rukun Palembang ” , Jurnal ACSY , Vol. III, No. 2, ISSN 2407-2184, Jul-Des. 2015.
[6]   PP No.9, “ Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 9 Tahun 1995. Tentang Pelaksanaan Kegiatan Usaha Simpan Pinjam Oleh Koperasi ” , 1995.
[7]  S. P. Ardina., I. Cholissodin., B. D. Setiawan, “Optimasi Jumlah Pinjaman Koperasi Menggunakan Fuzzy Tsukamoto  dengan  Algoritme  Genetika” , Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer , Vol. 2, No. 3, e-ISSN. 2548-964X, Maret, 2018. [Online].
[8]  M. Iqbal., G. Sholihah, “ Pengaruh Anggaran Biaya  Pemeliharaan Aset Tetap Terhadap Realisasi Biaya Pemeliharaan Aset Tetap ” , Jurnal Akurat Ilmiah Akuntansi , Vol. 7, No. 2, ISSN. 2086-4159. pp. 27-43, Mei-Agust. 2016.
[9]  A. Hijriani., K. Muludi., E. A. Andini, “Implementasi Metode Regresi Linier Sederhana pada Penyajia Hasil  Prediksi  Pemakaian  Air  Bersih  PDAM  WAY  Rilau  Kota  Bandar  Lampung  dengan  Sistem Informasi  Geofgrafis” , Jurnal  Informatika  Mulawarman ,  Vol.  11,  No.  2,  ISSN.  1858-4853, September 2016.
[10]  P. Katemba., R. K. Djoh, “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear” , Jurnal Ilmiah Flash , Vol. 3, No. 1, Juni 2017.
[11]  F. Nugraha., A. Pujiraharjo., R. Anwar, “ Optimalisasi Biaya Pelaksanaan Konstruksi Jalan dengan Metode  Logika  Fuzzy  FIS  Takagi-Sugeno  Pada  Proyek  Jalan  Trans  Kalimantan  Provinsi Kalimantan Utara ” , Jurnal Rekayasa Sipil , Vol.12, No. 1, ISSN. 1978 – 5658, 2018.
[12]  A. H. Agustin., G. K. Gandhiadi., T. B. Oka, “ Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Untuk Menetukan Harga Jual Sepeda Motor Bekas ” , E-Jurnal Matematika , Vol. 5, No. 4, ISSN. 2303-1751, Nov. 2016.
[13]  M. Munawaroh, “Analisa Prediksi Jumlah Pembuatan Roti Menggunakan Penerapan Metode Fuzzy Inference System dengan Algoritma Tsukamoto” , Jurnal Pengembangan IT , Vol. 03, No. 02, ISSN. 2477-5126, e-ISSN 2548-9356, Mei. 2018. [Online].
[14]  D. S. Wibowo, Y. Yanitasari, D. Dedih , "Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Tanaman Cabai Menggunakan  Fuzzy  Mamdani", Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer ,  Vol.  6,  No.  2,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.71-75, Apr.  2018. [Online].
[15]  K.  Karyanto.,  A.  B.  Purba.,  Y.  Yanitasari. “ Sistem  Pakar  Mendiagnosis  Kerusakan  Mesin  Die Casting  350  Ton  dengan  Metode  Fuzy  Logic  Berbasis  Web ” . Jurnal  Interkom ,  Vol.  12,  No.4, Januari. 2018.