## ANALISIS KUALITAS AIR BERSIH DENGAN LOGIKA FUZZY MAMDANI

## Misbah Anuri¹, Sadrina², Raihan Islamadina³
1,2,3 Pendidikan Teknik Elektro, Tarbiyah dan Keguruan, Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh, 23111, Indonesia E-mail: 200211045@student.ar-raniry.ac.id, sadrina@ar-raniry.ac.id, *raihanislamadina@ar-raniry.ac.id

## Abstract
Water  is  a  vital  resource  essential  for  human  survival,  serving  various  household purposes such as consumption, bathing, and cleaning. PDAM Tirta Mountala Aceh Besar plays a crucial role as a water supplier, providing clean water to the community. However, there are instances where the water quality, characterized by turbidity and oil  content,  may  compromise  its  safety  for  consumption. This  study  employs  the Fuzzy  Mamdani  method  to  determine  the  safety  status  of  the  supplied  water.The study  involves  the  collection  of  water  samples  from  both  PDAM  and  household customers. Water  quality  measurements  were  conducted  using  a  water  tester  (pH meter)  and  TDS  EC  tester.  Parameters  tested  include  turbidity,  color,  solid substances, temperature, and pH. Two rounds of testing were carried out for both PDAM and household water.The test results for PDAM water indicated turbidity and color values of 20 NTU and 30 NTU, respectively. Solid substance concentration, temperature, and pH were measured at 114 mg/l, 35.42 ℃, and 7.90, respectively. Household water samples showed values of 140 mg/l, 35.06 ℃, and 7.74 for the corresponding parameters. Fuzzy Mamdani logic analysis yielded safety values of 71.6 for PDAM water and 63.3 for household water, indicating that both sources are deemed  safe  for  consumption.The  application  of  Fuzzy  Mamdani  logic  analysis using  parameters  such  as  turbidity,  color,  solid  substances,  temperature,  and  pH proved effective in determining the safety status of water from PDAM and household sources. The results affirm that the water supplied by PDAM Tirta Mountala Aceh Besar is safe for consumption, providing a quick and accurate decision-making tool for water quality assessment.
Keywords:  Water,  Water  Quality,  Tirta  Mountala  Water  Supply  Company,  Fuzzy Logic, Mamdani Fuzzy

## Abstrak
Air  sebagai  salah  satu  sumber  kebutuhan  yang  sangat  diperlukan  oleh  manusia. Salah satu kegunaan air bagi manusia adalah untuk keperluan rumah tangga seperti konsumsi,  mandi  dan  mencuci.  Perusahaan Air  Minum  (PDAM) Tirta  Mountala Aceh  Besar  sebagai  salah  satu  penyuplai  air  bersih  untuk  masyarakat.Terkadang memiliki kondisi kualitas air bersih yang keruh, dan terdapat kandungan minyak di dalam  air  tersebut  untuk  keamanan  air  dapat  digunakan  untuk  kebutuhan  rumah tangga sedangkan kesehatan air tersebut tidak dapat dikonsumsi. Salah satu motode perhitungan  yang  dapat  digunakan  adalah  metode  Fuzzy  Mamdani  untuk mendapatkan  status  aman atau  tidaknya air  yang  disalukan.  Pengujian  dilakukan dengan pangambilan sampel air PDAM dan air rumah pelanggan. Adapun alat yang digunakan untuk mengukur kadar air adalah Tester air (pH meter) dan tester TDS EC. Pengujian sampel air dilakukan sebanyak 2 (dua) kali menggunakan air PDAM
dan air rumah pelanggan pengukuran yang dilakukan dengan (pH meter) dan TDS EC adalah kekeruhan dan warna, zat padat, suhu dan pH. Hasil pengujian berupa nilai  kekeruhan  20  NTU  dan  warna  30  NTU,  zat  padat,  suhu  dan  pH,  pada  air PDAM, sebesar masing-masing 114 mg/l, 35,42 ℃, 7,90 sedangkan pada air rumah pelanggan  memiliki  nilai  masing-masing  140  mg/l,  35,06  ℃,  7,74.  Berdasarkan pengujian air PDAM dan rumah pelanggan untuk hasil perhitungan logika fuzzy mamdani menghasilkan nilai sebesar 71,6 pada PDAM dan 63,3 untuk air rumah pelanggan. Hal ini berarti air dari PDAM dan air rumah pelanggan aman aman untuk dikonsumsi. Dengan analisis Logika Fuzzy untuk mengukur parameter wajib pada air dengan mengunakan metode mamdani dapat menyelesaikan suatu permasalahan dalam mengambil keputusan secara cepat dan tepat .
Kata  Kunci: Air,  Kualitas  Air,  PDAM  Tirta  Mountala,  Logika  Fuzzy,  Fuzzy Mamdani

## 1. Pendahuluan
Air  bersih merupakan  salah  satu  jenis sumber  daya berbasis air yang  digunakan oleh manusia untuk kebutuhan rumah tangga seperti mencuci dan mandi, dan aktivitas sehari-hari serta untuk dikonsumsi. Air bersih harus bermutu baik dan memiliki parameter fisik dalam standar baku mutu kesehatan lingkungan biasa digunakan oleh manusia [1].
Aceh Besar merupakan kabupaten yang memiliki area yang sangat luas dibandingkan kota/ kabupaten lainnya di provinsi Aceh. Luas wilayah   kabupaten aceh besar 2,969,00 km² dengan 23 kecamatan dan 604 desa untuk pelayanan air bersih di wilayah Aceh besar belum  setara  pada  setiap  area,  terkadang  kualitas  air  pada  masing-masing  kawasan terdapat beberapa perbedaan [2]. Pada sebagian area tertentu, air dapat disalurkan secara baik dan lancar kepada masyarakat, namun pada sebagian area, air belum dapat disalurkan dengan baik. Aceh Besar memiliki Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) yang diberi nama  PDAM  Tirta  Mountala  Aceh  Besar  di  dirikan  tahun  1993  maksud  dan  tujuan didirikannya  PDAM  Aceh  Besar  adalah  untuk  menyelenggarakan  penyediaan  dan pelayanan air bersih dan air minum demi kesejahteraan masyarakat serta aman digunakan dan memenuhi syarat Kesehatan [3].
Menurut warga kondisi air bersih yang disalurkan PDAM Tirta Mountala Aceh Besar sering keruh dan mati perlu pakai pompa air untuk mendapatkan air serta tidak lancar, terkadang adanya kandungan minyak didalam air, untuk keamanan air dapat digunakan untuk  kebutuhan  rumah  tangga  seperti  mencuci  dan  mandi,  dan  untuk  kesehatan  air terkadang  bisa  digunakan  terkadang  tidak  bisa  digunakan.  Salah  satu  cara  mengatasi kualitas air bersih maka diperlukan sebuah metode yang mampu menentukan parameter wajib pada air metode untuk menilai air dalam kategori (bersih, aman untuk dikonsumsi atau  tidak  aman).  Logika  Fuzzy  adalah  sebuah  metode  yang  cocok  untuk  mengatasi permasalahan yang terjadi, Logika Fuzzy adalah metode pendekatan untuk perhitungan berlandaskan derajat kebenaran yang dijelaskan dengan benar (1) atau salah (0) [4].
Berdasarkan permasalahan di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas air  bersih  yang  disalurkan  PDAM  Tirta  Mountala  Aceh  Besar  dengan  melakukan pengambilan sampel air PDAM dan air rumah pelanggan.

## 2. Metode Penelitian
Metode  Penelitian  ini  menerapkan  jenis  eksperimen  yaitu  eksperimen  sebenarnya ( True  Experimental). Eksperimen  dapat  diartikan  sebagai  metode  penelitian  yang digunakan untuk mencari pengaruh tertentu  terhadap variabel lain dalam kondisi yang
dapat  diubah.  Sedangkan True  Experimental adalah  penelitian  yang  dapat  mengontrol semua  variabel  luar  yang  mempengaruhi  jalannya  eksperimen,  ciri  utamanya  adalah sampel yang digunakan pada kelompok eksperimen dan kontrol diambil secara acak dari populasi tertentu. Penelitian eksperimen adalah studi yang meneliti makna sebab akibat antara  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat,  dimana  variabel  bebas  dikontrol  dapat dikendalikan agar dapat mendapatkan hubungan yang ditimbulkan pada variabel terika [5].
Penelitian  ini  menggunakan  motode  eksperimen  yang  dilakukan  adalah  dengan menguji sampel air dari PDAM dan air rumah pelanggan PDAM yang berjarak 2,2 KM dari dari WTP siron. Kemudian dilakukan pengukuran dari kedua air tersebut. Hasil dari penggukuran diuji coba dengan penerapan Logika Fuzzy untuk menilai kualitas airnya. Percobaan  dilakukan  dua  kali  dengan  sampel  air  dari  PDAM  dan  air  dari  rumah pelanggan. Data hasil uji coba akan dianalisa berdasarkan parameter kualitas air. Terakhir akan dilakukan pengambilan kesimpulan untuk menjawab rumusan masalah penelitian.
Instrumen penelitian suatu teknik pengumpulan data diartikan sebagai bagian yang penting  pada  penelitian,  dimana  mendapatkan  data  ialah  tujuan  utama  dari  sebuah penelitian, dengan demikian agar mencapai  tujuan yang ditentukan serta mendapatkan data-data  yang  objektif,  maka  kegiatan  yang  mesti  dilaksanakan  adalah  dengan mengumpulkan data [6]. Instrumen pengumpulan adalah alat bantu yang peneliti gunakan untuk mengumpulkan data tentang karakteristik air melaui Tester Air (pH meter) Digital dan Tester TSD & EC (hold) Digital dan Software yang digunkan untuk mengoperasikan Logika Fuzzy mamdani yaitu matlab R2019a.
Peneliti sudah melakukan pengujian dengan mengambil sampel air dari PDAM Tirta Mountala dan air dari rumah pelanggan. Alat yang digunakan peneliti untuk mengukur parameter pada air yaitu Tester Air (pH meter) Digital dan Tester TSD Digital.

## 2.1. Hardware
Tabel 1 menunjukan hardware digunakan untuk mencari data karakteristik air dapat dilihat.
TABEL 1. DAFTAR HARDWARE
Nama Alat Fungsi Tester Air (pH meter) Digital Berfungsi mengukur derajat keasaman atau kebasaan suatu cairan. Tester TSD & EC (hold) Digital Sebagai pengukur berat partikel (mineral, garam atau logam) dalam air.

## 2.2. Software
Software yang digunkan untuk mengoperasikan Logika Fuzzy mamdani yaitu matlab R2019a seperti pada gambar 1. Matlab R2019a sebagai alat untuk pemodelan logika fuzzy

## 2.3. Hasil pengujian
Pengujian  dilakukan  2  kali,  dengan  menggambil  sampel  air  pada  PDAM  Tirta Mountala di WTP siron dan air dari rumah pelanggan pengujian sampel air PDAM dan air  rumah  pelanggan  dengan  alat  Tester Air  (pH  meter)  dan  Tester  TDS  &  EC  untuk mengetahui  parameter  air  yang  terkandung  didalam  air  tersebut.  Data  hasil  pengujian pada air PDAM dan air rumah pelanggan kemudian dikelompokkan untuk menentukan nilai min-max.

## TABEL.2. HASIL PENGUJIAN AIR PDAM
Parameter Air Pengujian Pertama Pengujian Kedua Unit Kadar Air Unit Kadar Air Kekeruhan NTU 20 NTU 20 Warna NTU 30 NTU 30 Zat Padat Terlarut Mg/l 114 Mg/l 115 Suhu ℃ 1,9 = 35,42 °F ℃ 1,2 = 34,16 °F Rasa Tidak Berasa Tidak Berasa Bau Tidak Berbau Tidak Berbau pH 7,90 7,90 TABEL 3. HASIL PENGUJIAN AIR RUMAH PELANGGAN PDAM Parameter Air Pengujian Pertama Pengujian Kedua Unit Kadar Air Unit Kadar Air Kekeruhan NTU 20 NTU 20 Warna NTU 30 NTU 30 Zat Padat Terlarut Mg/l 140 Mg/l 141 Suhu ℃ 1,7 = 35,06 °F ℃ 1,7 = 35,06 °F Rasa Tidak Berasa Tidak Berasa Bau Tidak Berbau Tidak Berbau pH 7,74 7,74

## 2.4. Perancangan Logika Fuzzy
Sistem ini akan mengambil data dari hasil pengujian dan kemudian akan dianalisis dengan  logika  fuzzy.[7].  Tahapan  pertama  adalah  fuzzyfikasi,  dimana  tahapan  ini menentukan himpunan keanggotaan dengan parameter dari variabel kekeruhan, warna, zat padat, suhu, dan pH. Pada tahapan ini nilainya berbentuk nilai crisp yang akan diubah ke dalam bentuk variabel linguistik. Perubahan dari nilai crisp ke variabel linguistic, dapat dilihat di Tabel 4.
TABEL 4. PERUBAHAN NILAI CRISP KE VARIABEL LINGUISTIK
Nilai crisp Variabel Fuzzy Kekeruhan (NTU) 0-25 NTU Sangat Baik 20-30 NTU Baik 25-50 NTU Buruk Warna (NTU) 0-30 NTU Sangat Baik 20-40 NTU Baik
30-70 NTU Buruk Zat Padat Terlarut (Mg/l) 0-150 Mg/l Sangat Baik 100-170 Mg/l Baik 150-300 Mg/l Buruk Suhu ℃ 0-30 ℃ Sangat Baik 30-40 ℃ Baik 40-50 ℃ Buruk pH 0-6 Sangat Baik 5-10 Baik 8-15 Buruk
Tahapan kedua adalah rule base fuzzy, proses pembentukan rule yang akan digunakan untuk pengolahan data fuzzy, pada penelitian ini terdapat 5 masukan yaitu kekeruhan, warna,  zat  padat  terlarut,  suhu  dan  pH,  masing-masing  diantaranya  memiliki  3  buah variable.[8]. Pada penelitian ini rule dibuat sesuai kebutuhan, maka didapatkan 10 rule.
Tahapan ketiga adalah tahapan inferensi. Dengan melakukan inferensi, maka aka nada luaran dari setiap rule, dimana terdapat 5 luaran dengan rentang 0 sampai 1. Hasil luaran yang didapatkan adalah bersih, kotor. Rentang nilai hasil luaran dapat dilihat di Tabel 5.
TABEL 5. RENTANG LUARAN Nilai Luaran 0-150 Bersih 100-300 Kotor
Tahapan yang terakhir adalah defuzzyfikasi. Defuzzyfikasi merupakan proses untuk mengubah nilai dari proses komposisi aturan menjadi bentuk nilai crisp.[9]. Hal ini dicapai dengan melakukan perhitungan nilai rata-rata dari nilai predikat yang dikalikan dengan nilai luaran; kemudian dibagi dengan jumlah nilai predikat. Persamaan (1) menunjukkan cara menghitung nilai dari proses komposisi aturan.
z = ∑ 𝑑 𝑖 𝑛 𝑖=1 µ Ã𝑖 (𝑑 𝑖 ) ∑ 𝑑 𝑖 𝑛 𝑖=1 µ Ã𝑖 (𝑑 𝑖 )
Keterangan: Z = nilai hasil defuzzifikasi 𝑑 𝑖 = nilai keluaran n = banyaknya aturan yang digunakan i = derajat keanggotaan

## 2.5 Proses inferensi
Sistem inferensi merupakan kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan Fuzzy, aturan Fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran Fuzzy. Manfaat dari inferensi Fuzzy  yaitu  sebagai  alat  untuk  mewakili  pengetahuan  yang  berbeda  tentang  suatu
masalah,  serta  untuk  memodelkan  interaksi.[10].  Pada  penelitian  ini  proses  inferensi meliputi baik dan buruknya air.
a. Aturan (Rule)
▪ [R1] Jika kekeruhan sangat baik dan warna sangat baik dan zat padat sangat baik dan suhu sangat baik dan pH sangat baik maka air Bersih
▪ [R2] jika kekeruhan baik dan warna baik dan zat padat baik dan suhu baik dan pH sangat baik maka air Bersih
▪ [R3] Jika kekeruhan buruk dan warna buruk dan zat  padat buruk dan suhu buruk dan pH buruk maka air Kotor
▪ [R4] Jika kekeruhan sangat baik dan warna baik dan zat padat baik dan suhu baik dan pH baik maka air Bersih
▪ [R5] Jika kekeruhan baik dan warna baik dan zat padat buruk dan suhu baik dan pH buruk maka air Kotor
▪ [R6] Jika kekeruhan baik dan warna baik dan zat padat baik dan suhu buruk dan pH buruk maka air Kotor
▪ [R7] Jika kekeruhan Sangat baik dan warna baik dan zat padat buruk dan suhu baik dan pH baik maka air Kotor
▪ [R8] Jika kekeruhan buruk dan warna buruk dan zat padat baik dan suhu baik dan pH baik maka air Kotor
▪ [R9] Jika kekeruhan baik dan warna baik dan zat padat sangat baik dan suhu sangat baik dan pH buruk maka air Kotor
▪ [R10] Jika kekeruhan baik dan warna baik dan zat padat buruk dan suhu baik dan pH buruk maka air Kotor
R = Rule dari logika yang menyatakan bahwa jika A adalah benar dan A implies B adalah benar benar, maka dapat diasumsikan bahwa B benar. Seperti yang terlihat diatas proses  inferensi  menentukan  aturan  rule  kemudian  aturan  tersebut  di  input  ke  dalam Logika Fuzzy mamdani seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Inferensi Rules Logika Fuzzy Mamdani
Pada gambar 2 adalah proses memasukkan aturan rule (inferensi) kedalam metode Logika Fuzzy mamdani data tersebut akan menghasilkan output dari setiap rule.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Fuzzyfikasi dan inferensi Logika Fuzzy mamdani
Hasil  dari  aturan  rules  tersebut  akan  di  tampil  dalam  bentuk  grafik  input  metode Logika Fuzzy mamdani grafik tersebut meliputi paramater air seperti ; Grafik kekeruhan, Grafik warna, Grafik zat padat, Grafik suhu, Grafik pH seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar .3. Tampilan Hasil dari Logika Fuzzy mamdani
Gambar 3 adalah tampilan matriks dari logika mamdani dimana terdapat dua matriks yaitu matriks input dan matriks ouput. Matriks input didapat dari grafik input pada nilai keaggotaan  kekeruhan,  warna,  zat  padat,  suhu  dan  pH  air,  sedangkan  matriks  output berasal hasil penjumlahan nilai input.

## 3.2 Hasil pengujian air PDAM menggunakan Logika Fuzzy mamdani
Logika Fuzzy mamdani mengukur paramater air dengan menginput nilai kekeruhan 20, warna 30, zat  padat  115, suhu  34,2 dan pH 7,9 yang sudah didapat  pada  pengujian air. Gambar  4  menunjukkan Tampilan  Hasil  dari  Logika  Fuzzy  Mamdani  pada  kualitas  air bersih PDAM

## 3.3 Hasil pengujian air rumah pelanggan menggunakan Logika Fuzzy mamdani
Logika Fuzzy mamdani mengukur paramater air rumah pelanggan dengan menginput nilai kekeruhan 20, warna 30, zat padat 141, suhu 35,1 dan pH 7,7 yang sudah didapat pada pengujian air. Gambar 5 menunjukkan Tampilan Hasil dari Logika Fuzzy Mamdani pada kualitas air bersih PDAM.
Gambar .5. Tampilan Hasil dari Logika Fuzzy Mamdani

## 3.4 Hasil Pengukuran air PDAM dan air rumah pelanggan
Tabel  6  menunjukkan  hasil  pengukuran  air  PDAM  dan  air  rumah  pelanggan menggunakan logika Fuzzy Mamdani.

## TABEL .6. HASIL PENGUKURAN AIR PDAM DAN AIR RUMAH PELANGGAN
Parameter Air Hasil Air PDAM Hasil Air Rumah Pelanggan Unit Kadar Air Unit Kadar Air Kekeruhan NTU 20 NTU 20 Warna NTU 30 NTU 30 Zat Padat Terlarut Mg/l 115 Mg/l 141 Suhu ℃ 1,2 = 34,16 °F ℃ 1,7 = 35,06 °F Rasa Tidak Berasa Tidak Berasa Bau Tidak Berbau Tidak Berbau pH 7,90 7,74 Output Logika Fuzzy Mamdani 71,6 69,3
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  air  PDAM,  dan  air  rumah pelanggan  serta  telah  dilakukan  pengujian  pada  kedua  sampel  air  tersebut    memiliki perbedaan  dan  kesamaan.  Perbedaan  pada  hasil  dari  penggukuran  air  PDAM  dan  air rumah pelanggan ada pada zat padat, suhu dan pH air. Pada air PDAM zat padat yang terkandung ialah 115 mg/l, suhu 1,2 ºC = 34,16 °F, dan pH 7,90 sedangkan pada air rumah pelanggan zat padat yang terkandung adalah 141 mg/l, suhu 1,7 ºC = 35,06 °F, dan pH 7.74. Untuk hasil perhitungan Logika Fuzzy mamdani nilai ouput pada kedua sampel air tersebut berbeda yaitu sebesar 71,6 dan 69,3 dan dikategorikan air tersebut bersih hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 6.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  sudah  dibahas  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  sudah berhasil dalam mengetahui kualitas air dari PDAM dan air yang sudah sampai ke rumah pelanggan kekeruhan, warna, zat padat terlarut, suhu, rasa, bau dan pH.Sistem berbasis sebuah  platfrom  ini  juga  dapat  menampilkan  informasi  kualitas  air  dari  hasil  data pengukuran kekeruhan, warna, zat padat terlarut, suhu, rasa, bau dan pH di setiap area secara real-time atau secara langsung. Metode logika fuzzy Mamdani mendukung sistem ini secara keseluruhan dalam menentukan kategori kualitas air menggunkan sisten min- max. Kemudian sistem ini diuji dengan data dari dua kondisi, yaitu dari air PDAM dan air  rumah  pelanggan  yang  mana  menampilkan  kategori  kualitas  air  yang  sesuai  untuk kebutuhan  atau  untuk  konsumsi.  Ke  depannya,  penelitian  ini  dapat  ditingkatkan  lagi dengan menambah jumlah parameter pengukuran kualitas air bisa menggunakan alat atau membuat alat sehingga sistem ini dapat menangkap lebih banyak data. Kemudian metode logika fuzzy Mamdani dan Sugeno juga dapat diterapkan agar ada perbandingan metode mana yang lebih cocok untuk digunakan.

## 5. Saran
Beberapa  hal  yang  dapat  dilakukan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dengan menambahkan beberapa metode logika agar data dapat dibandingkan Sehingga perkiraan yang diberikan oleh system  dapat  menghasilkan  luaran yang lebih akurat. Kemudian, metode logika fuzzy lain dapat diterapkan untuk menghasilkan data kadar kualitas air; seperti logika fuzzy Tsukamoto atau Sugeno. Saran selanjutnya adalah pengunaan alat yang lebih bagus dari segi  kualitas dan keakuratan data supaya data yang didapatkan lebih akurat.

## Referensi
[1] “PERATURAN  MENTERI  KESEHATAN  REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR  32 TAHUN 2017”
[2] Kabupaten  Aceh  Besar,  Diakses  Tanggal  28  Agustus  2020,  Pukul  13:42,melalui https://id.m.wikipedia .org/wiki/Kabupaten_Aceh_Besar
[3] TirtaMountala,  ‘Sejarah  Tirta  Mountala’, Pdamtirtamountala.Com ,  2018 <https://pdamtirtamountala.com/profil/sejarah/> [accessed 12 April 2023]
[4] Saelan, Athia, (2009). ‘Logika Fuzzy’, Makalah If2091 Struktur Diskrit Tahun 2009 , 1.13508029, 1–5
[5] Ratminingsih,  Ni  Made,  (2010)  ‘Penelitian  Eksperimental  Dalam  Pembelajaran Bahasa Kedua’, Prasi , 6.11, 31–40
[6] Ratminingsih,  Ni  Made,  (2010)  ‘Penelitian  Eksperimental  Dalam  Pembelajaran Bahasa Kedua’, Prasi , 6.11, 31–40
[7] Ayuningtias, Laras Purwati, Mohamad  Irfan,  and Jumadi Jumadi,  (2017)  .‘Analisa Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  Dan  Mamdani’, Jurnal Teknik Informatika , 10.1, 9–16
[8] Wardani, Akbar Rizky, Yuki Novia Nasution, and Fidia Deny Tisna Amijaya, (2017), .‘Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Produksi Minyak Kelapa Sawit Di PT.  Waru  Kaltim  Plantation  Menggunakan  Metode  Mamdani’, Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 12.2 94 https://doi.org/10.30872/jim.v12i2.651
[9] Ayuningtias, Laras Purwati, Mohamad  Irfan,  and Jumadi Jumadi,  (2017)  .‘Analisa Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  Dan  Mamdani’, Jurnal Teknik Informatika , 10.1, 9–16
[10] Saiful Arifin and others, ‘Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mendeteksi Kerentanan Daerah Banjir Di Semarang Utara’, Scientific Journal of Informatics , 2.2 (2015), 2407–7658 http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji.
[11] Santya, Linda, Dudih Gustian 5) 1,2,3,4,5) Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknik