JURNAL DIGIT Vol. 10, No.1 Mei 2020 : 71~82
PENENTUAN JUMLAH  PRODUKSI TAHU DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA UKM ABADI BERBASIS WEB
Wanda Ilham 1 , Nurman Fajri 2
1) Universitas Catur Insan Cendekia Jl. Kesambi, Drajat, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45133
2) Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang e-mail: wandailham@cic.ac.id 1 , fajriupi@gmail.com 2

## Abstrak
Keuntungan  yang  maksimal  diperoleh  dari  penjualan  yang  maksimal.  Penjualan  yang  maksimal yaitu  yang  dapat  memenuhi  permintaan-permintaan  yang  ada.  Adanya  penentuan  jumlah  produksi  yang direncanakan untuk memenuhi tingkat produksi guna memenuhi tingkat penjualan yang direncanakan atau tingkat permintaan pasar. Faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam menentukan jumlah produksi, antara lain:  jumlah  persediaan  dan  jumlah  permintaan.  Jumlah  permintaan  dan  persediaan  merupakan  suatu ketidakpastian. Logika fuzzy merupakan salah satu ilmu yang dapat menganalisa ketidakpastian. Usaha kecil dan    menengah  Abadi  dalam  memproduksi  tahu  tentu  nya    menyesuaikan    dengan    keinginan    serta kebutuhan pelanggannya,   Sementara kebutuhan   dan  minat   pelanggan  terhadap   hasil  produksi  usaha abadi selalu  berubah  ubah setiap  waktunya.  Selain  upaya  memenuhi  keinginan  dan  kebutuhan  para pelanggan,  Usaha  Kecil dan Menengah  Abadi  juga  perlu  memperhatikan  kapasitas  produksi  yang di milikinya  tersebut,  minimalisasi  produk  sisa  dan  dapat menentukan jumlah produksi tahu pada hari ini dan  selanjutnya.  Dengan  menggunakan  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pihak perusahaan untuk memprediksi jumlah produksi berdasarkan jumlah permintaan dan data persediaan yang ada, agar dapat mencapai produksi yang optimal.
Kata kunci: Metode Fuzzy Tsukamoto, PHP MySQL, Permintaan, Persediaan, Produksi

## Abstract
The  maximum  profit  is  obtained  from  maximum  sales.  Maximum  sales,  that  is,  which  can  meet existing demands. The determination of the amount of production planned to meet the level of production in order to meet the level of planned sales or the level of market demand. Factors that need to be considered in determining  the  amount  of  production  include:  the  amount  of  inventory  and  the  amount  of  demand.  The amount  of  demand  and  supply  is  an  uncertainty.  Fuzzy  logic  is  one  of  the  sciences  that  can  analyze uncertainty.Abadi's small and medium-sized business in producing tofu certainly adapts to the desires and needs of its customers, While the needs and interests of customers towards the results of the production of a perpetual  business  always  changes  every  time.  In  addition  to  efforts  to  meet  the  desires  and  needs  of customers, the Small and Medium Enterprise Abadi also needs to pay attention to the production capacity it has,  minimize  the  residual  products  and  be  able  to  determine  the  amount  of  tofu  production  today  and beyond. By using this application it is expected to provide convenience for the company to predict the amount of  production  based  on  the  number  of  requests  and  existing  inventory  data,  in  order  to  achieve  optimal production.
Keywords : Tsukamoto Fuzzy Method, PHP MySQL, Demand, Inventory, Production

## 1. PENDAHULUAN
Tahu adalah sebuah makanan yang familiar di kalangan masyarakat Indonesia. Selain harga yang murah dan mudah untuk di dapat, tahu mengandung nilai protein yang tinggi, karena bahan baku utamanya adalah kedelai.  Hampir diseluruh kalangan masyarakat Indonesia mengkonsumsi tahu. Bahan baku utama nya ialah kedelai.
Pada  dasarnya  penentuan  jumlah    produksi  ini  direncanakan  untuk    memenuhi  tingkat  produksi guna    memenuhi  tingkat  penjualan  yang  di  rencanakan    atau    tingkat  permintaan  pasar.  Usaha  kecil  dan menengah  Abadi  dalam  memproduksi  tahu  tentunya  menyesuaikan  dengan  keinginan  serta  kebutuhan pelanggannya,  Sementara  kebutuhan  dan  minat  pelanggan  terhadap  hasil  produksi  usaha  Abadi  selalu berubah ubah setiap waktunya. Selain upaya memenuhi keinginan dan kebutuhan para pelanggan, usaha kecil abadi juga perlu  memperhatikan  kapasitas  produksi yang di milikinya  tersebut, minimalisasi produk  sisa dan  mencapai  maksimasi  keuntungan bagi usahanya.
Logika Fuzzy merupakan ilmu yang mempelajari mengenai ketidakpastian. Logika fuzzy diyakini sangat fleksibel dan memiliki toleransi terhadap data-data yang  ada.  Dengan berdasarkan logika fuzzy, akan dihasilkan suatu model dari suatu sistem yang mampu memperkirakan jumlah produksi.  Faktor-faktor  yang mempengaruhi     dan  menentukan  jumlah  produksi dengan logika fuzzy antara lain jumlah permintaan dan jumlah persediaan (Djunaidi, dkk, 2005).
Dengan  adanya  masalah  tersebut  maka  untuk  menentukan  jumlah  produksi  dalam  memenuhi permintaan konsumen diperlukan suatu alternatif pemecahan  masalah tanpa  menambah fasilitas  yang ada, yaitu  dengan  mengaplikasikan  logika fuzzy Tsukamoto .  Penerapan  logika fuzzy Tsukamoto dalam perencanaan jumlah produksi tempe, diharapkan perusahaan dapat mengatasi fluktuasi permintaan konsumen dengan biaya produksi yang minimal.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Rekayasa Perangkat Lunak
Rekayasa perangkat lunak ( software engineering ) merupakan pembangunan dengan menggunakan prinsip  atau  konsep  rekayasa  dengan  tujuan  menghasilkan  perangkat  lunak  yang  bernilai  ekonomi  yang dipercaya  dengan  bekerja  secara  efisien  menggunakan  mesin.  Perangkat  lunak  banyak  dibuat  dan  pada akhirnya sering tidak digunakan karena tidak memenuhhi kebutuhan pelanggan atau bahkan Karena masalah non-teknis  seperti  enggan  pemakai  perangkat  lunak  ( user )  untuk  mengubah  caara  kerja  dari  manual  ke otomatis  atau  ketidakmampuan user menggunakan  komputer.  Oleh  karena  itu,  rekayasa  perangkat  lunak dibutuhkan agar perangkat lunak yang dibuat tidak hanya menajdi perangkat lunak yang tidak terpakai (Rosa A.S., M.Shalahuddin, 2013 ).
2.2 UML( Unified Modelling Language ) Unified  Modelling  Language (UML)  adalah  sebuah  "bahasa"  yg  telah  menjadi  standar  dalam industri untuk visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem  perangkat lunak. UML menawarkan sebuah standar untuk merancang model sebuah sistem. (Wahono, R.S, 2003).

## 2.3 Artificial Intelligence
Kecerdasan Buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan oleh manusia (Minsky, 1989).
Kecerdasan  Buatan  ( artificial  intelligence )  merupakan  kawasan  penelitian,  aplikasi  dan  instruksi yang terkait dengan pemograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang ddalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon, 1987).
Ada  tiga  tujuan  kecerdasan  buatan,  yaitu:  membuat  komputer  lebih  cerdas,  mengerti  tentang kecerdasan, dan membuat mesin lebih berguna (Winston dan Prendergast, 1994).
Kecerdasan  buatan  berbeda  dengan  program  konvensional.  Pemograman  konvensional  berbasis pada  algorithma  yang  mendefinisikan  setiap  langkah  dalam  penyelesaian  masalah.  Program  konvensional dapat menggunakan rumus matematika atau prosedur sekuensial untuk menghasilkan solusi. Pemograman dalam kecerdasan buatan yang berbasis pada representasi symbol dan manipulasi (Turban, 1995).

## 2.4 Fuzzy Logic
Konsep tentang logika fuzzy diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Astor Zadeh pada tahun 1962. Logika fuzzy adalah  metodologi  sistem  control  pemecahan  masalah,  yang  cocok  untuk  diimplementasikan  pada sistem, mulai dari sistem yang sederhana, sistem kecil, embedded system, jaringan PC, multi-channel atau workstation berbasis akuisisi data, dan system control . Metodologi ini dapat diterapkan pada perangkat keras, perangkat lunak, atau kombinasi keduanya (Sutojo, dkk, 2010).
Dalam  logika  klasik  dinyatakan  bahwa  segala  sesuatu  bersifat  biner,  yang  artinya  adalah  hanya mempunyai dua kemungkinan. Oleh karena itu, semua ini dapat mempunyai nilai keanggotaan 0 atau 1. Akan tetapi, dalam logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan berada antara 0 dan 1. Artinya bisa saja suatu keadaan mempunyai dua nilai secara bersamaan, namun besar nilainya tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya (Sutojo, dkk, 2010).
Menurut Sri Kusumadewi dan Purnomo Hari logika fuzzy dikatakan sebagai logika baru yang lama, sebab ilmu tentang logika fuzzy yang modern dan metodis baru ditemukan beberapa tahun yang lalu, padahal sebenarnya konsep tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama (Muhammad Yunus, Sandi Badi Wibowo Atim, 2013).

## 2.5 Metode Tsukamoto
Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton (Sri Kusumadewi, 2003).

## 2.6 Metode Sugeno
Dalam  metode  Sugeno,  output  sistem  berupa  konstanta  atau  persamaan  linear.  Metode  ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada 1985 (Sutojo, dkk, 2010).

## 2.7 Metode Mamdani
Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.  Untuk  mendapatkan  output,  diperlukan  4  tahapan  (Sri Kusumadewi, 2003) :
1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada Metode Mamdani, baik variable input maupun variable output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy .
2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan)
Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
3. Komposisi aturan
Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila  sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka  inferensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy , yaitu : max, additive, dan probabilistik OR (probor).
a. Metode Max (Maximum)
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy , dan mengaplikasikannya ke  output  dengan  menggunakan  operator  OR  (union).  Jika  semua  proposisi  telah  dievaluasi, maka  output  akan  berisi  suatu  himpunan fuzzy yang  merefleksikan  kontribusi  dari  tiap-tiap proposisi. Secara umum dapat dituliskan :
Dengan :
= nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
= nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
Apabila digunakan fungsi implikasi MIN, maka metode komposisi ini sering disebut dengan nama MAX-MIN atau MIN-MAX atau MAMDANI.
b. Metode Additive (Sum) Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah fuzzy . Secara umum dituliskan :
Dengan :
= nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
= nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
c. Metode Probabilistik OR (probor)
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  melakukan product terhadap semua output daerah fuzzy . Secara umum dituliskan :
Dengan : = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
= nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
4. Penegasan (defuzzy)
Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan- aturan fuzzy , sedangkan output  yang dihasilkan  merupaka suatu bilangan pada domain  himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crsip tertentu sebagai output.
Ada beberapa metode defuzzifikasi pada komposisi aturan Mamdani, antara lain : a. Metode Centroid ( Composite Moment ) Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat (z*) daerah fuzzy . Secara umum dirumuskan :
b. Metode Bisektor
Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai pada domain fuzzy yang memiliki nilai keanggotaan separo dari jumlah total nilai keanggotaan pada daerah fuzzy . Secara umum dituliskan :
c. Metode Mean of Maximum (MOM)
Pada  meode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  rata-rata  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
d. Metode Largest of Maximum (LOM)
Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terbesar dari domain yang memiliki nilai keagggotaan maksimum.
e. Metode Smallest of Maximum (SOM) Pada meode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terkecil dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum .

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Identifikasi Variabel Sistem
Pada tahap ini, nilai keanggotaan himpunan permintaan dan persediaan  dicari menggunakan fungsi keanggotaan himpunan fuzzy dengan memperhatikan nilai maksimum dan minimum data dari bulan terakhir dari setiap variabel. Adapun variabelnya antara lain : variabel permintaan, variabel persediaan dan variabel produksi.

## 1. Permintaan
Jumlah  kebutuhan  konsumen  akan  barang  yang  akan  dihasilkan  oleh  perusahaan  biasanya jumlahnya  terbatas,  sehingga  permintaan  merupakan  salah  satu  batasan  atau  kendala  dalam perencanaan jumlah produksi perusahaan.
2. Persediaan
Persediaan  merupakan  pengadaan  barang  yang  disimpan  digudang  guna  sebagai  cadangan  akan permintaan.
Produksi  Produksi  merupakan  jumlah  yang  akan  diproduksi  suatu  perusahaan  yang  akan mempertimbangkan  kebutuhan  konsumen  akan  barang  dan  persediaan  yang  dimiliki  oleh perusahaan.

## 3.2 Himpunan Fuzzy
Untuk memperoleh jumlah produksi yang optimal menggunakan metode fuzzy Mamdani, variabel fuzzy yang digunakan terdiri dari Permintaan (X), Persediaan (Y), dan Produksi (Z).

## 3.3 Semesta Pembicaraan
Untuk  memperoleh  data  maksimum  dan  minimum  jumlah  permintaan,  persediaan,  dan  produksi yaitu dengan dicari data yang maksimum dan minimum selama sebulan terakhir pada data produksi , seperti disajikan sebagai berikut :
Tabel 1. Semesta Pembicaraan
Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan (gr) Input Permintaan 7040-8060 Persediaan 1020-2040 Output Produksi 7500-7940

## 3.4 Pembentukan Rule
Rule merupakan serangkaian aturan sebagai dasar perhitungan yang akan dilakukan, aturan-aturan yang relevan didapat dari history aktivitas produksi pada Rumah Tempe Samini.

## 3.5 Proses Perhitungan Logika Fuzzy ( Tsukamoto )
Data-data  yang  di  dapat  di  UKM  abadi  digunakan  untuk  mengimplementasikan  metode  Logika Fuzzy  ( Tsukamoto )  untuk  menentukan  jumlah  produksi  hari  selanjutnya  berdasarkan  data  persediaan  dan permintaan.

## 3.6 Perancangan Sistem Menggunakan UML
Perancangan  aplikasi Fuzzy  Logic ini  dirancang  menggunakan  alat  bantu  berupa  UML  ( Unified Modelling  Language )  agar  mempermudah  memindahkan  konsep  sistem  yang  dirancang  ke  dalam  bentuk program, dimana perancangannya digambarkan dalam bentuk diagram-diagram. Adapun dalam perancangan aplikasi ini penulis menggunakan 7 (tujuh) diagram UML diantaranya sebagai berikut :

## 3.6.1 Use Case Diagram
Use Case diagram menggambarkan bagaimana proses-proses yang dilakukan oleh aktor terhadap sebuah sistem. Ada 1 aktor yang terlibat dalam aplikasi Fuzzy logic ini yaitu admin.
Gambar 1. Use Case Diagram
Admin  dalam  sistem  ini  bisa  melihat  langsung  tampilan  aplikasi  dengan  login  terlebih  dahulu. Dalam admin dapat melakukan aktifitas pada home , perhitungan fuzzy dan laporan fuzzy.

## 3.6.2 Class Diagram
Class diagram  menggambarkan bagaimana  struktur dari perancangan sistem. Semua proses  yang dilakukan oleh aktor terhadap aplikasi akan didefinisikan dengan menggunakan class diagram. Class diagram menunjukkan  bentuk  visualisasi  dalam  pembuatan  sistem.  Masing-masing class memiliki attribute dan metoda / fungsi sesuai dengan proses yang terjadi.
Gambar 2. Class Diagram

## 3.6.3 Sequence Diagram
Sequence  diagram menjelaskan  interaksi  objek  yang  disusun  berdasarkan  urutan  waktu.  Secara mudahnya sequence  diagram adalah  gambaran  tahap  demi  tahap  yang  seharusnya  dilakukan  untuk menghasilkan suatu sistem sesuai dengan use case diagram.
Gambar 3. Sequence Diagram

## 3.6.4 Collaboration Diagram
Collaboration  diagram adalah  cara alternative untuk  mengetahui  tahap-tahap  terjadinya  suatu aktivitas.  Perbedaan  antara collaboration dan sequence  diagram adalah collaboration  diagram memperlihatkan  bagaimana  hubungan  antara  beberapa  objek  berdasarkan  urutan  dari  pesan,  sedangkan sequence diagram memperlihatkan bagaimana urutan kejadian berdasarkan waktu.
Gambar 4. Collaboration Diagram Home Admin

## 3.6.5 Statechart Diagram
Statechart  diagram menelusuri  individu-individu  objek  melalui  keseluruhan  daur  hidupnya, menspesifikasikan semua urutan yang mungkin dari pesan-pesan yang akan diterima objek tersebut, bersama- sama dengan tanggapan atas pesan-pesan tersebut.
Gambar 5. Statechart Diagram Admin

## 3.6.6 Activity Diagram
Activity diagram merupakan sebuah diagram yang mendeskripsikan alur kerja dan aktifitas-aktifitas yang dapat dilakukan oleh aktor secara keseluruhan. Activity diagram  menggambarkan  bagaimana  aktivitas yang    terjadi  dalam  sistem  yang  akan  dirancang. Activity diagram  sama  seperti  halnya  flowchart  yang menggambarkan proses yang terjadi antara aktor dan sistem.
Gambar 6. Activity Diagram Admin
JURNAL DIGIT Vol. 10, No.1 Mei 2020 : 71~82
Activity diagram admin mendeskripsikan alur kerja dan aktifitas-aktifitas yang dapat dilakukan oleh admin terhadap sistem sekaligus reaksi sistem terhadap aktifitas yang dilakukan oleh admin.

## 3.6.7 Deployment Diagram
Deployment  diagram digunakan  untuk  menunjukan  tata  letak  sebuah  sistem  secara  fisik,  dengan menampakkan  bagian-bagian  sofware  yang  berjalan  pada  bagian-bagian  hardware,  adapun  gambar deployment diagram dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 7. Deployment Diagram

## 4. IMPLEMENTASI SISTEM

## 4.1 Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan bagian dari siklus hidup pengembangan sistem,  untuk melakukan sebuah implementasi maka diperlukan program komputer yaitu perancangan interface dan penulisan kode program sesuai dengan sistem yang telah dirancang.

## 4.2 Pengujian Aplikasi
Pada tahap ini, penulis melakukan pengujian menggunakan localhost, seperti gambar berikut :
Gambar 7. Loading Mengaktifkan Mowes Portable
Gambar 8. Tampilan Mowes Portable
Gambar 9. Tampilan Login
Gambar 10. Tampilan Halaman Utama
JURNAL DIGIT Vol. 10, No.1 Mei 2020 : 71~82
Gambar 11. Tampilan Perhitungan Fuzzy
Gambar 12. Tampilan Laporan Fuzzy
Tabel 2. Tampilan tabel hasil pengujian
Tanggal Prediksi Permintaan  Persediaan Jumlah Produksi (Kg) Program Manual 2016-05- 25 12:16:35 7370 2500 7642 7642.35941 2016-05- 22 13:23:32 7350 2450 7639.2031 7639.1791

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Setelah  merancang  Aplikasi Fuzzy Untuk  menentukan  jumlah  produksi  tahu  ,pada  UKM  Abadi Berbasis Web Menggunakan Metode Tsukamoto , penulis dapat menyimpulkan sebagai berikut :
1. Aplikasi  ini  dapat  menentukan  jumlah  produksi  berdasarkan  data  permintaan  dan  persediaan menggunakan fuzzy logic metode Tsukamoto pada UKM Abadi menjadi lebih akurat, stabil dan optimal.
2. Aplikasi fuzzy logic yang dirancang untuk menentukan jumlah produksi tahu pada UKM Abadi dapat mencapai jumlah produksi yang diharapkan.
3. Penerapan  metode fuzzy  logic dapat  memonitoring  kestabilan  aktifitas  produksi  tahu  dan  dapat membantu penentuan jumlah produksi tahu pada usaha kecil dan menengah Abadi.

## 5.2 Saran
Setelah  penulis  menyelesaikan  tahap  akhir  dari  penelitian  ini,  penulis  menyadari  masih  banyak kekurangan-kekurangan yang mesti diperbaiki dan dipenuhi, antara lain:
1. Diharapkan  adanya  pengembangan  lain  pada  aplikasi fuzzy  logic ini    sehingga  kedepannya  dapat meningkatkan efektivitas dan efesiensi kinerja pada Usaha Kecil dan Menengah Abadi.
2. Disarankan agar sistem yang dibuat menambahkan fitur-fitur  baru sesuai dengan perubahan kebutuhan perusahaan.
3. Diperlukan  perawatan  atau maintenance terhadap  aplikasi fuzzy  logic yang  dibangun  ini,  guna meningkatkan kinerja dan layanan yang lebih baik pada Usaha Kecil dan Menengah Abadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.S, Rosa & Shalahuddin M. (2013). Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Informatika..
[2] Kusumadewi, Sri, 2000, “Perancangan Sistem fuzzy : Studi Kasus Prediksi Jumlah Produksi dan Harga Jual Barang” dalam Jurnal Teknologi Industri Volume 5, No.1. Jogjakarta: Ward J, Peppard J. Strategic planning for Information Systems. Fourth Edition. West Susse: John Willey & Sons Ltd. 2007: 102-104.
[3] Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Kusumadewi  Sri.  &  Hari  Purnomo.  (2004).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan (Fuzzy Logic Applications for Decision Support Systems). Edisi Pertama (First Edition). Penerbit Graha Ilmu (Graha Sciences Publishers): Yogyakarta.
[5] Mandala, Eka Praja Wiyata. 2015. Web Programming ( Project 1 e.p.w.m Forum ).
[6] Peranginangin,  Kasiman  (2006).  Aplikasi  Web  dengan  PHP  dan  MySQL.  Yogyakarta:  Penerbit Andi.
[7] Pressman,  Roger  S.  2002.  Rekayasa  Perangkat  Lunak:  Pendekatan  Praktisi  (Buku  1)/  Roger  S. Pressman; Diterjemahkan oleh: LN Harnaningrum. Yogyakarta: Andi.
[8] Suparman & Marlan 2007, Komputer Masa Depan Pengenalan Artificial Intelligence, Andi Offset, Yogyakarta.
[9] Sutojo, T, Mulyanto, Edi dan  Suharto, Vincent. (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[10] Djunaedi,  Much.,  Setiawan,  Eko,  dan  Andistas,  Fajar Whedi.  2005.   Penentuan  Jumlah  Produksi
[11] Ilham,  W.  (2020).  PENERAPAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTO  UNTUK  MEMPREDIKSI ANGKA PRODUKSI RENDANG PADA TOKO RENDANG ASESE PADANG BERBASIS PHP MySQL. Jurnal Digit, 9(1), 84-96.
Dengan Aplikasi Metode Fuzzy Mamdani.  Jurnal Ilmiah Teknik Industri 4: hal. 95–104. Surakarta: Jurusan Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Surakarta.
[12] Nas  C.  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tiroid  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer.
Jurnal Teknologi Dan Open Source. 2019; 2(1): 1-14. ISSN 2655-7592