## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Skripsi Menggunakan Metode Logika Fuzzy
Luthfiani Azzahra
Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo
Gorontalo, Indonesia
luthfianiazzahra14@gmail.com Rahmat Deddy Rianto Dako Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia rahmatdeddy@ung.ac.id Wrastawa Ridwan Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia wridwan@ung.ac.id Diterima : Desember 2021 Disetujui : Desember 2021 Dipublikasi : Januari 2022
Abstrak-Skripsi  merupakan  sebuah  karya  ilmiah  bagi mahasiswa jenjang S1 membutuhkan dosen pembimbing dalam menyelesaikannya  unuk  konsultasi  mahasiswa.  Penentuan dosen pembimbing berdasarkan Pedoman Akademik Universitas  Negeri  Gorontalo  masih  dilakukan  dengan  cara penunjukkan  secara  langsung  atas  usul  Ketua  Jurusan/Ketua Program  Studi.  Namun  permasalahannya  cara  tersebut kadangkala  mengesampingkan  jumlah  bimbingan  sehingga kurang  seimbang  jumlah  bimbingan  antar  calon  dosen pembimbing, dan juga kesulitan menyesuaikan antara keahlian dosen  dengan  judul  skripsi  mahasiswa.  Pada  Penelitian  ini dibuat  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website  untuk memberikan  rekomendasi  dosen  pembimbing  skripsi  kepada pihak jurusan Teknik elektro menggunakan metode fuzzy. Pada logika fuzzy menggunakan tiga variabel input dan satu variabel output serta dua puluh empat rule based. Masukkan pada SPK adalah  judul  skripsi  mahasiswa,  sehingga  hasil  rekomendasi dosen yang diberikan akan sesuai antara judul skripsi dengan bidang  keahlian  dosen.  Maka  hasilnya  akan  meberikan rekomendasi  dosen  pembimbing  skripsi  berdasarkan  judul skripsi tersebut.

## Kata Kunci—SPK, Logika Fuzzy, Website
Abstract-Thesis  is  a  scientific  work  for  undergraduate  students needing  a  guidance  lecturer  in  completing  it  for  student consultation.  The  determination  of  guidance  lecturers  based  on the  Academic  Guidelines  of  Gorontalo  State  University  is  still carried out by direct appointment at the proposal of the Chairman of the Department / Head of The Study Program. But the problem is that this method sometimes overrides the amount of guidance so that it is less balanced the amount of guidance between prospective guidance  lecturers,  and  also  difficulty  adjusting  between  the expertise  of  lecturers  with  the  title  of  student  thesis.  In  this research, a website-based decision support system was created to provide  recommendations  for  thesis  guidance  lecturers  to electrical  engineering  majors  using  fuzzy  methods.  Fuzzy  logic uses three input variables and one output variable and twenty-four rule based. Entering the SPK is the title of the student thesis, so that the results of the lecturer recommendations given will be in accordance  between  the  thesis  title  and  the  lecturer's  field  of
expertise. Then the results will provide recommendations of thesis guidance lecturers based on the title of the thesis.
Keywords: SPK, Fuzzy Logic, Website

## I. P ENDAHULUAN
Skripsi merupakan sebuah karya ilmiah bagi mahasiswa jenjang  S1  sebagai  syarat  guna  mendapatkan  gelar  sarjana. Dalam  menyusun  skripsi  dibutuhkan  dosen  pembimbing untuk  konsultasi  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  skripsi tersebut.
Berdasarkan  Pedoman  Akademik  Universitas  Negeri Gorontalo,  penetapan  dosen  pembimbing  skripsi  dilakukan dengan  penunjukkan  secara  langsung  atas  usul  Ketua Jurusan/Ketua  Program  Studi  lalu  dibuatkan  SK  Dekan. Namun penetapan yang dilakukan ini kadangkala mengesampingkan jumlah bimbingan dari setiap calon dosen sehingga  menyebabkan  kurang  seimbangnya  jumlah bimbingan  dari  setiap  dosen  tersebut,  lalu  terkadang  juga kesulitan dalam menyesuaikan antara topik atau judul skripsi dari  mahasiswa  yang  mengajukan  dengan  bidang  keahlian dari setiap dosen. Untuk itu, perlu adanya suatu sistem guna mendukung proses penentuan dosen pembimbing skripsi agar tepat dan sesuai dengan topik atau judul skripsi mahasiswa. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka peneliti membuat sistem  pendukung  keputusan  pada  penentuan  dosen pembimbing skripsi menggunakan metode fuzzy.
Penelitian  yang  dilakukan  ini  mengacu  pada  beberapa penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  pada  penentuan  dosen pembimbing  skripsi.  Seperti  pada  [1],  penggunaan  metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk optimasi penentuan pembimbing  dan  penguji  skripsi.  Data  inputannya  berupa data-data  dosen  dengan  bobot  spesisifikasi  dan  juga  data kebutuhan materi skripsi mahasiswa. Setiap bobot spesifikasi dosen dikalikan dengan persentase kebutuhan materi skripsi dan  hasilnya  dijumlahkan  untuk  setiap  dosen.  Outputnya
berupa rekomendasi dosen pembimbing diurutkan dari bobot tertinggi hingga terendah. Penelitian pada [2] menggunakan inputan  dan  juga  output  yang  sama  dengan  penelitian  [1] hanya saja menggunakan metode yang berbeda yaitu metode logika  fuzzy.  Selanjutnya  penelitian  menggunakan  metode Naïve  Bayes  pada  [3].  Pemilihan  dosen  pembimbing ditetapkan berdasarkan kategori dari tugas akhir mahasiswa, domisili  dosen,  keahlian dosen,  dan  jam masuk  dosen (jam bimbingan). Sistem yang dibangun berbasis web. Hasil dari sistem ini didapatkan rekomendasi dosen pembimbing. Lalu penelitian pada [4], dibuat SPK dengan metode Text Mining Simple Addative Weighting (SAW) , dan k-Nearest Neighbor (k-NN).  Hasilnya  yaitu  berupa  rekomendasi  5  nama  dosen dengan perolehan bobot tertinggi berdasarkan KBK judul PA mahasiswa,  dan memiliki nilai akurasi 83.3%.
Perbedaan  dari  keempat  penelitian  sebelumnya  dengan penelitian ini yaitu menggunakan metode yang berbeda yaitu metode logika fuzzy dengan variabel masukkan yang sesuai data hasil wawancara di Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri  Gorontalo.  Perbedaan  kedua  yaitu  pada  SPK  yang telah dibuat, user hanya perlu memberikan masukkan berupa judul  skripsi  mahasiswa  sehingga  hasil  rekomendasi  dosen yang diberikan akan ditampilkan berdasarkan judul tersebut.

## II. M ETODE
Penggunaan metode pada penelitian ini untuk penentuan dosen  pembimbing  skripsi  adalah  logika  fuzzy.  Metode logika fuzzy cocok diaplikasikan pada sistem cerdas dimana terdapat  aturan-aturan  yang  dibuat  didasarkan  atas pengetahuan  pakar  manusia  tanpa  harus  melalui  proses pelatihan serta didasarkan pada bahasa alami . Logika fuzzy pada awalnya diperkenalkan tahun 1965 oleh Prof. Lotfi A. Zadeh. Dasar dari logika fuzzy  yaitu teori himpunan fuzzy, dimana  derajat  keanggotaan/nilai  keanggotaan  berperan sangat  penting  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  pada suatu  himpunan  [5].  Logika  fuzzy  akan  memetakan permasalahan  dari  ruang  input  menuju  ruang  output  yang diharapkan. Nilai keanggotaan pada himpunan fuzzy, terletak pada  rentang  0  sampai  1  [6].  suatu  himpunan  fuzzy dapat dikombinasikan  dengan  himpunan  fuzzy  lainnya  dengan menggunakan  operator.  suatu  himpunan  fuzzy dapat dikombinasikan  dengan  himpunan  fuzzy  lainnya  dengan menggunakan  operator.  Ada  tiga  operator  dasar  yang diciptakan oleh Zadeh, yaitu: Operator AND, NOT, dan OR [7]. Proses fuzzy terdiri atas 3 tahap yaitu:
1) Fuzzifikasi
F uzzifikasi yaitu  proses  yang  akan  mengubah  variabel non fuzzy menjadi variable fuzzy [6].
2) Fungsi Implikasi
Bentuk umum tiap aturan pada fungsi implikasi adalah: [8]

## IF x is A THEN y is B
3) Defuzzifikasi
Defuzzifikasi adalah  yaitu  suatu  metode  dimana  nilai himpunan fuzzy akan dipetakan menjadi nilai crisp . [9] .
Sistem  cerdas  yang  menggunakan  metode  ini  telah banyak  diterapkan.  Seperti  pada  [10],  dalam  penentuan pembelian  mobil  keluarga  diterapkan  metode  logika  fuzzy
AHP. Pada [11] dan [12], pengunaan logika fuzzy diterapkan pada aplikasi adaptif tes terkomputerisasi. Selanjutnya pada [13],  menerapkan  metode  ANFIS  dimana  metode  ini menggabungkan  dua  metode  prediksi  yaitu  jaringan  saraf tiruan dan fuzzy untuk aplikasi prediksi curah hujan tahunan dengan  pengelompokkan  data.  Pada  [14],  perancangan penentuan  uang  kuliah  tunggal  menggunakan  logika  fuzzy. Lalu  pada  [15]  Logika  Fuzzy  digunakan  pada  perancangan mesin penyiraman taman.
Dalam  perancangan  sistem  fuzzy  pada  SPK  ini, fuzzifikasi  input  menggunakan  fungsi  keanggotaan  segitiga dan trapesoid, lalu fungsi implikasinya menggunakan AND (minimum),  selanjutnya  proses  defuzzifikasi  menggunakan centroid. Untuk fungsi keanggotaan yang dirancang terdapat tiga variabel input dan satu output yang dimodelkan  yaitu:
a.

## Pendidikan Terakhir
Pendidikan terakhir memiliki 2 himpunan yaitu S2 dan S3 yang direpresentasikan dengan kurva segitiga seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Grafik variabel input pendidikan terakhir
Berikut  nilai  fungsi  keanggotaannya  (membership function):
• Pendidikan S2 𝜇(𝑥) = {(0, 𝑥 = 𝑆3), (1, 𝑥 = 𝑆2)}
• Pendidikan S3 𝜇(𝑥) = {(0, 𝑥 = 𝑆2), (1, 𝑥 = 𝑆3)}
b. Jabatan Fungsional
Jabatan  Fungsional  memiliki  4  himpunan  yaitu  Asisten Ahli,  Lektor,  Lektor  Kepala,  dan  Guru  Besar  yang direpresentasikan  dengan  kurva  segitiga  seperti  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik variabel input jabatan fungsional
Berikut  nilai  fungsi  keanggotaannya  (membership function):
• Jabatan fungsional Asisten Ahli (AA)
𝐴𝐴 𝜇(𝑥) = {(0, 𝑥 = 𝐿, 𝐿𝐾, 𝐺𝐵), (1, 𝑥 = 𝐴𝐴)}
• Jabatan fungsional Lektor (L)
𝐿 𝜇(𝑥) = {(0, 𝑥 = 𝐴𝐴, 𝐿𝐾, 𝐺𝐵), (1, 𝑥 = 𝐿)}
• Jabatan fungsional Lektor Kepala (LK)
𝐿𝐾 𝜇(𝑥) = {(0, 𝑥 = 𝐴𝐴, 𝐿, 𝐺𝐵), (1, 𝑥 = 𝐿𝐾)}
• Jabatan fungsional Guru Besar (GB)
𝐺𝐵 𝜇(𝑥) = {(0, 𝑥 = 𝐴𝐴, 𝐿, 𝐿𝐾), (1, 𝑥 = 𝐺𝐵)}
c. Jumlah Bimbingan PerSemester
Jumlah  bimbingan  persemester  memiliki  3  himpunan yaitu  Kurang  yang  direpresentasikan  dengan  kurva trapesium,  Cukup  yang  direpresentasikan  dengan  kurva segitiga,  dan  Banyak  yang  direpresentasikan  dengan kurva trapezium seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Grafik variabel input jumlah bimbingan
Berikut  nilai  fungsi  keanggotaannya  (membership function):
• Jumlah Bimbingan Kurang
Kurang 𝜇(𝑥) =   { 0; 1; (3 − 𝑥)/(3 − 1.5); 𝑥 ≥ 3 𝑥 ≤ 1.5 1.5 ≤ 𝑥 ≤ 3 • Jumlah Bimbingan Cukup Cukup 𝜇(𝑥) = { 0; (𝑥 − 1.5)/(3 − 1.5) (4.5 − 𝑥)/(4.5 − 3); ; 𝑥 ≤ 1.5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4.5 1.5 ≤ 𝑥 ≤ 3 3 ≤ 𝑥 ≤ 4.5 • Jumlah Bimbingan Banyak Banyak 𝜇(𝑥) =   { 0; (𝑥 − 3)/(5 − 3) 1; ; 𝑥 ≤ 3 3 ≤ 𝑥 ≤ 5 𝑥 ≥ 5
d. Output Hasil
Output hasil terdiri atas 3 himpunan fuzzy yaitu Kurang Rekom,  Cukup  Rekom,  dan  Sangat  Rekom  yang direpresentasikan  dengan  kurva  segitiga  dan  trapesium seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Grafik variabel output hasil
Berikut  nilai  fungsi  keanggotaannya  (membership function):
• Kurang Rekom
𝜇(𝑥) =   { 0; (𝑥 − 0)/(2 − 0) (4 − 𝑥)/(4 − 2); ; 𝑥 ≤ 0 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 4
0 ≤ 𝑥 ≤ 2 2 ≤ 𝑥 ≤ 4 • Cukup Rekom
𝜇(𝑥) =   { 0; (𝑥 − 2)/(5 − 2) (8 − 𝑥)/(8 − 5); ; 𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 8
2 ≤ 𝑥 ≤ 5 5 ≤ 𝑥 ≤ 8 • Sangat Rekom
𝜇(𝑥) =   { 0; (𝑥 − 6)/(8 − 6) 1; ; 𝑥 ≤ 6 6 ≤ 𝑥 ≤ 8 𝑥 ≥ 8
Aturan-aturan  ( rule  base )  yang  akan  digunakan  pada fungsi implikasi terdiri dari 24 aturan, yaitu sebagai berikut:
1. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is AA ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is cukup_rekom )
2. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is AA ) and (jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is cukup_rekom )
3. If (pend_akhir is s2) and  (jbtn_fungs is AA ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is kurang_rekom )
4. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is L ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is sangat_rekom )
5. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is L ) and
(jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is cukup_rekom )
6. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is L ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is kurang_rekom )
7. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is LK ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is sangat_rekom )
8. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is LK ) and (jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is cukup_rekom )
9. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is LK ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is cukup_rekom )
10. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is GB ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is sangat_rekom )
11. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is GB ) and (jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is cukup_rekom )
12. If (pend_akhir is s2 ) and (jbtn_fungs is GB ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is cukup_rekom )
13. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is AA ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is cukup_rekom )
14. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is AA ) and (jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is cukup_rekom )
15. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is AA ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is kurang_rekom )
16. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is L ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is sangat_rekom )
17. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is L ) and (jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is cukup_rekom )
18. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is L ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is kurang_rekom )
19. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is LK ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is sangat_rekom )
20. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is LK ) and (jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is sangat_rekom )
21. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is LK ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is cukup_rekom )
22. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is GB ) and (jlmh_bimbingan is kurang ) then (hasil is sangat_rekom )
23. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is GB ) and (jlmh_bimbingan is cukup ) then (hasil is sangat_rekom )
24. If (pend_akhir is s3 ) and (jbtn_fungs is GB ) and (jlmh_bimbingan is banyak ) then (hasil is cukup_rekom )

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pendukung  keputusan  pada  penelitian  ini diimplementasikan  dalam  bentuk  website  dengan  satu halaman  web  admin.  Diagram  alir  rancangan  sistem pendukung keputusan dapat dilihat pada Gambar 5.
Mulai Judul skripsi Klasifikasi Judul Skripsi Hasil seluruh dosen berurut dari poin tertinggi Selesai Proses fuzzy

## Gambar 5. Diagram alir rancangan sistem
Setelah  sistem  dimulai,  dilakukan  proses  input  judul skripsi yang akan ditentukan rekomendasi dosen pembimbingnya.  Kemudian  dari  judul  tersebut  akan dilakukan  proses  klasifikasi  untuk  mengetahui  berapa persentase  masing-masing  bidang  konsentrasi  (SKI,Tenaga Listrik, Elektronika, Teknik Kontrol) berdasarkan judul yang diinput. Lalu setelah diketahui 2 bidang konsentrasi dengan persentase  tertinggi  (selisih  10%),  maka  akan  dilanjutkan proses selanjutnya dengan hanya mengambil data dosen dari 2 bidang konsentrasi tersebut. Selanjutnya dilakukan proses fuzzy yaitu menghitung perolehan skor atau nilai dari setiap dosen  tersebut.  Setelah  itu  akan  didapatkan  hasil  seluruh dosen dan diurutkan dari poin atau nilai tertinggi ke rendah.
Hasil  dari  SPK  ini  yaitu  dapat  menampilkan  persentase dari  4  konsentrasi  berdasarkan  judul  skripsi  yang dimasukkan, kemudian ditampilkan hasil rekomendasi dosen pembimbing  berdasarkan  2  konsentrasi  tertinggi.  Sebagai contoh dimasukkan judul “Perbaikan kualitas tegangan gardu hubung  lemito  sisi  20  KV”  maka  akan  menghasilkan
persentase 94% untuk konsentrasi Tenaga Listrik seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan persentase konsentrasi pada sistem
Maka  selanjutnya  data  setiap  dosen  pada  konsentrasi Tenaga  Listrik  yang  terlihat  pada  Tabel  1  akan  dihitung nilainya pada SPK dengan menggunakan sistem fuzzy, lalu hasilnya  akan  diurutkan  dosen  dari    hasil  nilai  tertinggi hingga terendah seperti pada Tabel 2.
T ABEL 1. D ATA D OSEN PADA KONSENTRASI T ENAGA L ISTRIK Nama Pendidikan Terakhir Jabatan Fungsional Jumlah Bimbingan Dosen A S3 Lektor Kepala 3 Dosen B S3 Lektor Kepala 3 Dosen C S3 Lektor 2 Dosen D S2 Lektor 2 Dosen E S2 Lektor 2 Dosen F S2 Lektor 2 Dosen G S2 Lektor 3 Dosen H S2 Lektor Kepala 4
T ABEL 2. H ASIL N ILAI SETIAP D OSEN Nama Hasil pada sistem Keterangan Dosen A 8 Sangat Rekom Dosen B 8 Sangat Rekom Dosen C 6,93 Sangat Rekom Dosen D 6,63 Cukup Rekom Dosen E 6,63 Cukup Rekom Dosen F 6,63 Cukup Rekom Dosen G 5 Cukup Rekom Dosen H 5 Cukup Rekom
Berdasarkan Tabel 2, maka Dosen A yang memiliki nilai 8 direkomendasikan menjadi dosen pembimbing satu, begitu pula  Dosen  B  yang  diurutan  kedua  dengan  nilai  8 direkomendasikan menjadi dosen pembimbing 2.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  kesimpulannya yaitu  sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang  untuk memberikan  hasil  rekomendasi  dosen  pembimbing  kepada pihak jurusan Teknik elektro. SPK ini dibuat berbasis fuzzy menggunakan metode logika fuzzy. Logika fuzzy dengan tiga variabel input dan juga satu variabel output, serta dua puluh empat rule based. Masukkan pada SPK adalah judul skripsi mahasiswa,  sehingga  hasil  rekomendasi  dosen  yang diberikan  akan  sesuai  antara  judul  skripsi  dengan  bidang keahlian dosen. Maka hasilnya akan meberikan rekomendasi dosen pembimbing skripsi berdasarkan judul skripsi tersebut.

## R EFFERENSI
[1]  A.  Lukman,  “Optimasi  Penentuan  Pembimbing  dan  Penguji  Skripsi Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan,” 2008.
[2]  A. Lukman, “Penentuan Pembimbing dan Penguji Skripsi Berdasarkan Spesifikasi Keahlian Dosen Menggunakan Logika Fuzzy,” Inform. dan multimedia, STIMED Nusa Palapa , 2012.
[3]  K.  Patmi  and  I.  Nur  Farida,  “Sistem  Bantu  Pemilihan  Dosen Pembimbing Tugas Akhir Berdasarkan Kategori Pilihan dan Keahlian Dosen  menggunakan  Naïve  Bayes,” Semin.  Nas.  Teknol.  Informasi, Komun. dan Apl. , vol. 04, no. SNATIKA, pp. 62–68, 2017.
[4]  Gunawan,  I.  Lestari,  and  M.  I.  Zul,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Pembimbing dan Penguji Proyek Akhir di Politeknik Caltex Riau,” J. Politek. Caltex Riau , no. January, pp. 1–8, 2015.
[5]  S.  Kusumadewi, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[6]  S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[7]  P.  Manik  Prihatini,  “Metode  Ketidakpastian  dan  Kesamaran  dalam Sistem Pakar,” Lontar Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 29–42, 2011.
[8]  S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung  Keputusan ,  Pertama.  Yogyakarta:  Penerbit  Graha  Ilmu, 2004.
[9]  A.  Setiawan,  B.  Yanto,  and  K.  Yasdomi, LOGIKA  FUZZY  Dengan MATLAB  (Contoh  Kasus  Penelitian  Penyakit  Bayi  dengan  Fuzzy Tsukamoto) , vol. 1, no. March. DENPASAR, BALI: JAYAPANGUS PRESS, 2018.
[10]  H. Koloid, W. Ridwan, and I. Wiranto, “Penerapan Metode Fuzzy AHP Dalam Menentukan Pembelian Mobil Keluarga,” Jambura  J.  Electr. Electron. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 7–12, 2019, doi:
10.37905/jjeee.v1i1.2722.
[11]  W.  Ridwan,  I.  Wiranto,  and  R.  D.  R.  Dako,  “Ability  estimation  in computerized adaptive test using Mamdani Fuzzy Inference System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  850,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1757-899X/850/1/012004.
[12]  W. Ridwan, I. Wiranto, and R. D. R. Dako, “Computerized Adaptive Test based on Sugeno Fuzzy Inference System,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1098,  no.  3,  p.  032077,  2021,  doi:  10.1088/1757- 899x/1098/3/032077.
[13]  I. Wiranto, W. Musa, and W. Ridwan, “Prediksi curah hujan tahunan menggunakan anfis dengan pengelompokan data,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , 2015.
[14]  W. Ridwan, I. Wiranto, L. Azzahra, and F. Lakoro, “Penentuan Uang Kuliah  Tunggal  Mahasiswa  Universitas  Negeri  Gorontalo  Berbasis Logika Fuzzy,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, pp. 62–65, 2021.
[15]  P.  A.  Sanca, “Perancangan Mesin  Penyiraman  Taman Menggunakan Fuzzy Logic,” Inajet , vol. 01, no. 01, pp. 28–34, 2018.