## IMPLEMENTASI METODE FUZZY LOGIC MAMDANI PADA ALAT PENGERING BIJI KAKAO
Muhammad Luqman Ramadhani, Arnisa Stefanie, Reni Rahmadewi Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jalan HS. Ronggo Waluyo Karawang, Indonesia luqmandhani21@gmail.com

## ABSTRAK
Kakao adalah komodis yang dapat di ekspor dan memberikan kontribusi untuk peningkatan devisa Negara Indonesia. Namun terjadi penurunan produksi yang mengakibatkan rata-rata produktivitasnya sangat rendah. Oleh karena  itu  peningkatan  kualitas  biji  kakao  pada  penanganan  pascapanen,  terutama  pada  proses  fermentasi  biji kakao. Proses fermentasi biji kakao adalah yang paling penting dalam pengolahan biji kakao karena menghasilkan aroma  coklat  yang  unik.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  peneliti  merancang  alat  pengering  biji  kakao  dengan menggunakan  metode  Fuzzy  Logic.  Metode  ini  diimplementasikan  untuk  menentukan  variabel  suhu  dan kelembapan agar proses fermentasi lebih optimal. Penentuan variabel kondisi suhu dan kelembapan menggunakan MATLAB dan menghasilkan 12 Fuzzy Rule pada sensor DHT22, didapatkan hasil defuzzyfikasi dengan nilai input suhu 55, kelembapan 35. Maka nilai output yang didapat untuk heater 79,8 dan untuk fan 15,3.
Kata kunci: Biji Kakao, Fuzzy Logic, fermentasi, Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  komoditas  ekspor  yang  dapat membantu  pertumbuhan  devisa  Indonesia  adalah kakao.  Menurut  Internasional  Cocoa  Oeganization (ICCO),  Indonesia  adalah  salah  satu  produsen  kakao terbesar di dunia, hanya diikuti oleh Pantai Gading dan Ghana [1].
Perbaikan  mutu  biji  kakao  harus  dimulai  sejak tahap  budidaya  hingga  langkah  penanganan  pasca panen, terutama fokus pada proses fermentasi kakao. Karena  jika  fermentasi  tidak  dilakukan  dengan  baik, biji  kakao  akan  memiliki  rasa  cokelat  yang  kurang berkualitas,  dengan  rasa  pahit  dan  sepat  yang  lebih dominan,  sehingga  tidak  akan  disukai  oleh  para konsumen  [2].    Fungsi  fermentasi  biji  kakao  adalah untuk  menghilangkan  daging  buah  dan  berperan sebagai ekspresi dari proses reaksi kimia dan biokimia di  dalam  inti  biji  [3].  Jika  biji  kakao  dikelola  secara tidak  memadai,  kualitas  biji  kakao  yang  dihasilkan akan  rendah.  Sebaliknya,  jika  biji  kakao  dikelola dengan  baik,  maka  hasilnya  pun  akan  berkualitas tinggi  [4].  Fermentasi  biji  kakao  memegang  peranan terpenting dalam  pengolahan biji kakao, karena pada tahap ini aroma khas coklat mulai terbentuk dalam biji kakao [5]. Proses fermentasi biji kakao mentah terjadi dalam  dua  tahap:  langkah  awal  melibatkan  interaksi mikroba  yang  berlangsung  pada  daging  buah  dan permukaan  luar  biji,  sementara  langkah  kedua melibatkan  berbagai  reaksi  hidrolisis  yang  terjadi dalam inti biji itu sendiri [6]. Kualitas aroma yang khas pada  coklat  memerlukan  penggunaan  biji  kakao dengan  potensi  aromatik  yang  tinggi,  yang  terbentuk selama  proses  fermentasi  biji  kakao  [7].  Fermentasi yang  masih  sering  dilakukan  secara  tradisional cenderung  dilakukan  dalam  skala  kecil  dengan menggunakan  strain  mikroba  seperti  khamir  dan bakteri  asetat,  namun  karena  kondisi  yang  kurang
terkontrol, hal ini menghasilkan variasi kualitas kakao yang signifikan [8].
Pengeringan  berperan  dalam  pelepasan  air  dari dalam  biji  sehingga  mencegah  munculnya  jamur ketika penyimpanan dan memperpanjang umur simpan biji kakao kering [9]. Prinsip dasar proses pengeringan adalah proses penguapan kandungan air pada bahan ke udara yang memiliki kandungan air lebih sedikit dari bahan.  Perpindahan  massa  air  ditandai  dengan pengurangan massa bahan dan perubahan bentuk fisik [10].
Karena  masalah  pengkondisian  suhu  di  ruang fermentasi,  diperlukan  sistem  kontrol.  Berdasarkan permasalahan  diatas,  maka  diperlukan  suatu  sistem untuk  mengatur  kondisi  suhu  dan  kelembapan  yang lebih  optimal  untuk  proses  pengeringan  biji  kakao. Penulis merancang sistem dengan metode Fuzzy yang diharapkan  mampu  untuk  menghasilkan  sistem  yang lebih efisien agar permasalahan tersebut teratasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sensor DHT22
DHT22  merupakan  sebuah  perangkat  sensor digital  yang  berfungsi  untuk  mengukur  tingkat kelembaban dan suhu relatif di lingkungan sekitarnya. Operasinya  melibatkan  penggunaan  kapasitor  dan termistor  guna  mengestimasi  kondisi  udara,  yang kemudian  diterjemahkan  menjadi  sinyal  yang dikeluarkan  melalui  pin  data  [11].  Keunggulan  dari sensor DHT22 ditekankan pada kemampuannya untuk memberikan  pembacaan  yang  akurat  [12].  Dengan desain  kompak  yang  mampu mentransmisikan  sinyal hingga  jarak  20meter,  sensor  ini  dapat  dianggap sebagai  sensor  dengan  kualitas  terbaik  karena responsifitas, kemampuan membaca data secara cepat, dan  daya  tahan  terhadap  gangguan.  Sensor  ini
umumnya  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi pengukuran suhu dan kelembaban [13].

## 2.2. Fan
Kipas  berfungsi  untuk  mengatur  suhu  udara dalam ruangan, sehingga ruangan tetap nyaman tanpa terlalu panas, dan udara dapat beredar dengan normal. Umumnya, kipas angin digunakan untuk mendinginkan udara, menyegarkan udara, memberikan sirkulasi udara (sebagai exhaust fan), atau mengeringkan  udara.  Terdapat  dua  jenis  kipas  angin yang  dibedakan  berdasarkan  arah  aliran  udara  yang dihasilkan,  yakni  kipas  angin  sentrifugal  (di  mana udara mengalir sejalan dengan poros kipas) dan kipas angin  axial  (di  mana  udara  mengalir  sejajar  dengan poros kipas) [14].

## 2.3. Heater
Elemen  pemanas  listrik,  yang  dikenal  sebagai "Electrical  Heating  Element,"  memiliki  berbagai aplikasi  luas  dalam  kehidupan  sehari-hari,  baik  di lingkungan  rumah  tangga  maupun  dalam  industri, untuk berbagai peralatan dan mesin. Bentuk dan jenis elemen  pemanas  listrik  ini  bervariasi  sesuai  dengan tujuan penggunaannya, lokasi pemasangan, dan materi yang  akan  dipanaskan.  Panas  yang  dihasilkan  oleh elemen  pemanas  ini  berasal  dari  penggunaan  kawat atau pita resistansi listrik yang tinggi. Nilk-kromium, juga dikenal sebagai niklin, memiliki dua ujung yang dialiri  arus  listrik.  Selain  itu,  isolator  listrik,  yang berfungsi  dengan  baik  dalam  menghantarkan  panas, melapisi  elemen  ini  untuk  memastikan  bahwa  panas dapat  didistribusikan  dengan  baik  dan  aman  ketika digunakan [15].

## 2.4. Aplikasi MATLAB
MATLAB  adalah  hasil  pengembangan  oleh MathWorks  dan  termasuk  dalam  kategori  bahasa pemrograman  yang  bersifat  luas  dan  berbasis  tingkat tinggi.  Dalam  lingkungan  MATLAB,  prinsip  utama yang  digunakan  adalah  penggunaan  Array  atau Matriks  sebagai  format  umum  untuk  menyimpan elemen  variabel.  Array  ini  diatur  dalam  format  baris dan  kolom.  Dalam  konteks  pembelajaran  ilmiah, MATLAB  telah  menjadi  alat  pemrograman  yang standar  terutama  dalam  bidang  Matematika  dan rekayasa. Walaupun pada awalnya banyak digunakan oleh  insinyur,  aplikasi  MATLAB  sekarang  sangat beragam  dan  melibatkan  banyak  bidang,  terutama  di dunia  pendidikan.  Penggunaan  MATLAB  terus berkembang  seiring  waktu  dan  telah  menjangkau banyak disiplin ilmu, termasuk matriks, aljabar linear, analisis numerik, dan berbagai aspek lainnya [16].

## 2.5. Fuzzy Logic
Konsep logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh  Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1962.  Logika fuzzy  adalah  metode  pemecahan  masalah  dan  sistem kontrol yang cocok untuk berbagai jenis sistem, mulai dari yang sederhana dan kecil seperti sistem terbenam,
jaringan PC, hingga sistem kontrol multi-channel atau workstation  berbasis  akuisisi  data.  Metodologi  ini memungkinkan  penyelesaian  masalah  dengan  cara yang  lebih  adaptif  dan  manusiawi,  terutama  dalam situasi  di  mana  ketidakpastian  dan  kompleksitas terlibat [17].
Dalam  logika  klasik,  segala  sesuatu  dijelaskan dengan  cara  biner,  yang  berarti  hanya  memiliki  dua kemungkinan:  "Ya  atau  Tidak",  "Benar  atau  Salah", "Baik  atau  Buruk",  dan  sebagainya.  Nilainya  hanya dapat  menjadi  0  atau  1.  Namun,  logika  fuzzy memperbolehkan nilai keanggotaan berada di antara 0 dan 1. Artinya, suatu keadaan dapat memiliki dua nilai yang  berbeda,  seperti  "Ya  dan  Tidak",  "Benar  dan Salah",  "Baik  dan  Buruk",  namun  besarnya  nilai tersebut  tergantung  pada  bobot  keanggotaannya. Keunggulan logika fuzzy dibandingkan dengan logika konvensional  terletak  pada  kapasitasnya  dalam melakukan  penalaran  dengan  bahasa  manusia, sehingga  tidak  perlu  mengandalkan  persamaan matematika yang rumit dalam proses perancangannya. Konsep  himpunan  fuzzy  memiliki  dua  atribut  yang mencakup:  Pertama,  aspek  linguistik,  yang  merujuk pada  pemberian  nama  kepada  sekelompok  kondisi tertentu  dengan  menggunakan  bahasa  sehari-hari. Sebagai  contoh,  istilah  seperti  "DINGIN",  "SEJUK", dan  "PANAS"  digunakan  untuk  mewakili  berbagai rentang  suhu  dalam  konteks  variabel  temperatur. Kedua,  atribut  numerik,  yang  menunjukkan  ukuran variabel sebagai nilai angka.  Misalnya, angka seperti 10,  35,  40,  dan  sejenisnya  digunakan  untuk menyatakan besarnya variabel tersebut. Ini menjadikan  logika  fuzzy  memiliki  potensi  dalam mengatasi situasi yang kompleks dan ambigu dengan cara yang lebih intuitif dan manusiawi. Pendekatan ini memiliki  sejumlah  aplikasi  yang  luas,  karena memungkinkan  sistem  untuk  melakukan  penalaran berdasarkan  bahasa  yang  lebih  dekat  dengan  cara berpikir manusia [18].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  merupakan  metode  penelitian  dengan pendekatan  kuantitatif.  Pendekatan  kuantitatif  pada umumnya  dipakai  untuk  menguji  suatu  teori, menyajikan suatu fakta atau mendiskripsikan statistik, menunjukan  hubungan  antar  variabel,  dan  ada  pula yang  bersifat  mengembangkan  konsep.  Metode penelitian  ini  akan  mengumpulkan  data-data  dengan melakukan pengukuran terhadap alat dan menganalisis beberapa  aspek  tertentu  pada  sistem  kendali  cerdas yang dibuat dengan metode fuzzy logic serta berkaitan dengan  permasalahan  yang  ada.  Dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Merupaka  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengumpulan  data  pengamatan.  Pengamatan  dalam penelitian  ini  adalah  suatu  prosedur  yang  berencana, antara  lain  yaitu  dengan  melihat  dan  mencatat beberapa kondisi atau situasi tertentu dari sistem alat yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang  akan diteliti.  Variabel  kendali  suhu  dan  kelembapan  pada alat pengering biji kakao dengan mengimplementasikan sistem kendali cerdas menggunakan  metode fuzzy  logic agar  suhu  dan kelembapan  dapat  menentukan  kondisi  pada fuzzy rules.

## 3.2. Perancangan Sistem
Dalam  rangka  merancang  pengaturan  dalam konteks  penelitian  ini,  digunakan  pendekatan  logika fuzzy  untuk  mengatur  suhu  dan  kelembapan  pada perangkat pengering biji kakao dengan menggunakan metode Mamdani.
Sinyal input suhu mulai dari 0 sampai 65. Nilai tersebut didapat dari nilai pembacaan sensor DHT 22 yaitu  0°C  -  65°C.  Angka-angka  konkret  ini  diubah menjadi  kumpulan  himpunan  fuzzy  pada  input Normal, Hangat, Optimal, Panas seperti pada gambar
Gambar 2. Input Variabel Suhu Himpunan Normal
Gambar 3. Input Variabel Suhu Himpunan Hangat
Gambar 4. Input Variabel Suhu Himpunan Optimal
Gambar 5. Input Variabel Suhu Himpunan Panas
Sinyal  masukan  kelembapan  diwakili  oleh  nilai pasti  yang  bervariasi  antara  0  hingga  100.  Data  ini diambil  dari  hasil  pembacaan  sensor  DHT  22  yang mencakup  rentang  0  hingga  100%.  Kemudian,  nilai pasti ini diubah menjadi sejumlah kelompok himpunan input  fuzzy  Kering,  Lembap,  Basah,  seperti  pada gambar
Gambar 6. Input Variabel Kelembapan Himpunan Kering Gambar 7. Input Variabel Kelembapan Himpunan Lembap
Gambar 8. Input Variabel Kelembapan Himpunan Basah
Sinyal output heater berupa nilai tegas mulai dari 0°  sampai  100°.  Nilai  tegas  tersebut  diubah  menjadi himpunan-himpunan output  fuzzy Hidup  dan  Mati seperti pada gambar
Gambar 9. Output Variabel Heater Himpunan Hidup
Gambar 10. Output Variabel Heater Himpunan Mati Sinyal hasil keluaran kipas (fan)
direpresentasikan  dalam  bentuk  angka  pasti  yang berkisar  dari  0  hingga  100.  Angka  ini  diperoleh  dari rentang  nilai  suhu  pada  pemanas  (heater)  yang mencakup  kisaran  antara  0°C  hingga  100°C. Kemudian,  angka  pasti  ini  diubah  menjadi  beragam kelompok  himpunan  pada  keluaran  kipas  yaitu Mati, Normal, Cepat seperti pada gambar
Gambar 11. Output Variabel Fan Himpunan Mati
Gambar 12. Output Variabel Fan Himpunan Normal
Gambar 13. Output Variabel Fan Himpunan Cepat

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  ini  untuk  menganalisis  perbadingan sistem  yang  sudah  ada  dan  dibandingkan  dengan metode fuzzy yang akan diterapkan sebagai berikut.
Gambar 14. Output Suhu dan Kelembapan
Gambar 14 diatas merupakan serial monitor pada sistem  pengering  biji  kakao  ini  mendapatkan  suhu sebesar 56°C dan kelembapan mendapatkan 26%. Alat ini  membutuhkan  suhu  yang  lebih  panas  untuk mengeringkan biji kakao, suhu yang dibutuhkan yaitu 55-65°C,  maka  dari  itu  penulis  menggunakan  heater untuk  mendapatkan  setpoint  suhu  yang  diinginkan. Fan  digunakan  untuk  menstabilkan  suhu  jika  suhu melebihi dari yang diinginkan.
Dari  percobaan  diatas,  terjadi  permasalahan dalam menentukan kondisi yang lebih optimal dengan manambahkan  metode  Fuzzy.  Percobaan  selanjutnya simulasi mengacu pada hasil perancangan sistem yang dibuat  dengan  menggunakan  perangkat  lunak MATLAB. MATLAB atau Matrix Laboratory, dipilih sebagai lingkungan percobaan karena kemampuannya mensimulasikan  berbagai  perhitungan  matematis. Beberapa Fuzzy  Rule yang  akan  digunakan  untuk menentukan  kondisi  alat  ini  akan  dijelaskan  sebagai berikut.
1. JIKA suhu normal DAN kelembapan kering MAKA heater mati fan mati
2. JIKA suhu normal DAN kelembapan lembap MAKA heater hidup fan mati
3. JIKA suhu normal DAN kelembapan basah MAKA heater hidup fan mati
4. JIKA suhu hangat DAN kelembapan kering MAKA heater mati fan mati
5. JIKA suhu hangat DAN kelembapan lembap MAKA heater hidup fan mati
6. JIKA suhu hangat DAN kelembapan basah MAKA heater hidup fan mati
7. JIKA suhu optimal DAN kelembapan kering MAKA heater mati fan mati
8. JIKA suhu optimal DAN kelembapan lembap MAKA heater hidup fan normal
9. JIKA suhu optimal DAN kelembapan basah MAKA heater hidup fan normal
10. JIKA suhu panas DAN kelembapan kering MAKA heater mati fan mati
11. JIKA suhu panas DAN kelembapan lembap MAKA heater mati fan cepat
12. JIKA suhu panas DAN kelembapan basah MAKA heater mati fan cepat
Gambar 15. Output Fuzzy Gambar 15 menampilkan hasil yang
menunjukkan nilai keanggotaan 79,58 untuk pemanas (heater),  sementara  nilai  keanggotaan  untuk  kipas (fan) adalah sekitar 15,56.
Gambar 16. Rule Viewer Pada Rancangan Sistem
Gambar 16 menunjukkan kondisi fuzzy rule yang berada pada MATLAB. Percobaan dilakukan dengan nilai  input  suhu  sebesar  56°C  termasuk  kedalam himpunan  panas  dan  kelembapan  sebesar  26% termasuk ke himpunan kering.  Kemudian didapatkan output  nilai  keanggotaan  heater  79,8  yang  berarti himpunan mati, dan output pada fan mendapatkan nilai keanggotaan 15,3 yang berarti himpunan mati.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  disebut  sebagai  "Alat Pengering  Biji  Kakao"  menunjukkan  bahwa  sistem akan  lebih  optimal  jika  menggunakan  metode  Fuzzy untuk menentukan kondisi suhu dan kelembapan pada proses  pengeringan  biji  kakao.  Metode  Fuzzy  yang digunakan membantu mikrokontroler untuk mengatur suhu dan kelembapan pada Alat Pengering Biji Kakao menggunakan sensor suhu DHT 22, pemanas (Heater), kipas  (Fan).  Logika  fuzzy  logic  tipe  Mamdani  dapat menghasilkan pengaturan suhu yang tetap stabil sesuai dengan nilai setpoint yang diinginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  P.  Asih,  T.  Winarno  and  A.  Pracoyo, "Implementasi  Algoritma  Fuzzy  Logic  Control untuk Sistem Pengontrolan Suhu dan Kelembaban  pada  Mesin  Pengering  Biji  Kakao Berbasis Prosentase Berat," Jurnal Elkolind, vol. V, no. 3, pp. 42-49, 2018
[2] D.  Mulyono,  "HARMONISASI  KEBIJAKAN
HULU-HILIR  DALAM  PENGEMBANGAN
BUDIDAYA DAN
INDUSTRI
PENGOLAHAN KAKAO NASIONAL," Jurnal
Ekonomi & Kebijakan Publik, vol. VII, no. 2, pp. 185-200, 2018
[3] A.  B.  Senna,  "PengolahanPascapanen  pada Tanaman Kakao untuk Meningkatkan Mutu Biji
Kakao  :  Review," Jurnal Triton, vol.  XI,  no.  2, pp. 51-57, 2020
[4] R.  Manalu,  "PENGOLAHAN  BIJI  KAKAO
PRODUKSI PERKEBUNAN RAKYATUNTUK MENINGKATKAN PENDAPATAN  PETANI," Jurnal  Ekonomi  & Kebijakan  Publik, vol.  IX,  no.  2,  pp.  99-111, 2018.
[5] H.  A.  Sigalingging,  S.  H.  Putri  and  T.  Ilfah, "PERUBAHAN  FISIK  DAN  KIMIA  BIJI KAKAO  SELAMA  FERMENTASI," Jurnal Industri  Pertanian, vol.  II,  no.  2,  pp.  158-165, 2020.
[6] A. Nizori, O. Y. Tanjung, U. A. L. and B. Ichwan, "PENGARUH  LAMA  FERMENTASI  BIJI
KAKAO  (Theobroma  cacao  L.)  TERHADAP SIFAT FISIK, KIMIA DAN ORGANOLEPTIKBUBUK  KAKAO," Jurnal Pangan dan Agroindustri, vol. IX, no. 2, pp. 129- 138, 2021
[7] Y. M. Rahmadewi and P. Darmadji, "PENGARUH PENJEMURAN DAN
PENGERING  MEKANIS  TERHADAP  PH, TOTAL  POLIFENOL,  DAN  KANDUNGAN GULA BIJI KAKAO DAN COKLAT BATANG DARI  BIJI  KAKAO  RAKYAT," Jurnal  Ilmu dan  Teknologi  Pangan, vol. VI,  no.  2, pp.  195- 201, 2018
[8] R.  T.  Wahyuni,  D.  Saputra,  E.  Susianti  and  A. Huda,  "Alat  Pemeras  Lendir  (Depulper)  dan Pengering  Biji  Kakao  Berbasis  Programmable Logic  Controller  (PLC)," Jurnal  ELEMENTER, vol. VI, no. 2, pp. 19-31, 2020
[9] D. Dewatama, E. Mandayatma, H. Hariyadi and O.  Melfazen,  "Kontrol  Temperatur  pada  Proses Fermentasi Kakao menggunakan Kontrol Logika Fuzzy," Jurnal Elkolind, vol. X, no. 1, pp. 113- 119, 2023
[10] W.  G.  Habibi,  "Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pengontrolan  Suhu  pada  Pengeringan  Biji Kakao," Universitas Brawijaya, Malang, 2017
[11] L.  Abdulrazzak,  I.  A.  Bierk  and  H.  Aday, "Humidity  and  temperature  monitoring," Int.  J. Eng.  Technol  , vol.  VII,  no.  4,  pp.  5174-5177, 2018
[12] M. Bogdan, "How to Use the DHT22 Sensor for Measuring  Temperature  and  Humidity  with  the Arduino  Board," ACTA  Univ.  Cibiniensis, vol. LXVIII, no. 1, pp. 22-25, 2018
[13] R.  R.  Guntara  and  M.  F.  Darwis,  "RANCANG BANGUN  SISTEM  ELEKTRONIK  ROBOT PENGADUK  PROSES  PENGERINGAN  BIJI KAKAO  PADA  SOLAR  DRYER  DAN  BOX DRYER,"  Politeknik  Negeri  Ujung  Pandang, Makassar, 2021
[14] R.  Aulia,  R.  A.  Fauzan  and  I.  Lubis,
"PENGENDALIAN SUHU RUANGAN MENGGUNAKAN  FAN  DAN  DHT  11 BERBASIS  ARDUINO," CESS  (Journal  of Computer Engineering System and Science), vol. VI, no. 1, pp. 30-38, 2021.
[15] T.  Utami,  "HOTPLATE  STIRER,"  Politeknik Muhammadiyah  Yogyakarta  Jurusan  Teknik Elektromedik, Yogyakarta, 2019
[16] T. Andani, F. H. Badruzzaman and E. Harahap, "Operasi  Matriks  Sebagai  Media  Pembelajaran Menggunakan  MATLAB," Jurnal  Matematika, vol. XIX, no. 2, pp. 1-13, 2020
[17] T.  Sutojo,  E.  Mulyanto  and  V.  Suhartono, "KECERDASAN  BUATAN,"  Andi  Offset, Yogyakarta, 2011
[18] N. Januardi and S. Johnson, "ANALISIS FUZZY LOGIC MENENTUKAN PEMILIHAN MOTOR HONDA DENGAN METODE MAMDANI," Jurnal Edik Informatika, vol. III, no. 2, pp. 1-10, 2017