## ANALISIS  PERBANDINGAN PREDIKSI PRODUKSI SAROJA MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO DAN MAMDANI SEBAGAI KNOWLEDGE BASED SYSTEM
Tri Ferga Prasetyo 1 , Riza M Yunus 2 , Mari Andani 3
1,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka
2 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: 1 triferga.prasetyo@gmail.com, 2 email@email.com

## ABSTRAK
Pada      perusahaan,  optimasi  produksi  barang  akan  memberikan  pengaruh  besar,  karena  disamping      untuk pengoptimalan bahan baku yang digunakan, hal ini juga akan berpengaruh besar pada sektor biaya atau finansial karena dapat memperkirakan pembelajaan bahan baku, selain itu juga dalam hal biaya produksi maupun biaya transportasi dan penyimpanan. Seiring berkembangnya teknologi dan kecerdasan manusia yang meningkat dari generasi  ke  generasi  menyebabkan  banyak  perubahan  terutama  dalam  pengambilan  keputusan  atau  dikenal dengan  sebutan  Knowledge  based  system  yang  nantinya  menjadi  sebuah  Decision  Support  System  salah  satu cabang  dari  kecerdasan  buatan  atau  artificial  intelligence  yang  termasuk  kedalam  Knowledge  Based  System. Logika    fuzzy    merupakan    salah    satu    algoritma    untuk    mengatasi  ketidakpastian  dalam  kehidupan  nyata, dikarenakan tidak semua hal bisa diselesaikan secara matematis, dalam logika fuzzy  ada  beberapa  metode  yang biasa  digunakan  untuk    melakukan  peramalan  atau  pemrediksian  khususnya  dalam  hal  ini  yaitu  produksi, diantaranya metode mamdani dan metode tsukamoto, kedua metode ini akan menampilkan hasil prediksi output yang  berbeda,  yang  nantinya  akan  dipilih  metode  yang  lebih  akurat  atau  mendekati  dengan  data  produksi sebenarnya yang kemudian dibuatkan DSS-nya.
Kata Kunci: Optimasi Produksi, Knowledge Based System, Decision Support System, Tsukamoto, Mamadani.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Suatu perusahaan pasti akan melakukan segala macam  cara  untuk  mencapai  keuntungan  atau  laba yang  maksimal  atau  besar,  banyak  hal  yang mempengaruhi pengoptimalan keuntungan, diantaranya:  biaya  produksi,  biaya  transportasi, maupun  teknik  dalam  penjualan.  Untuk  itu perusahaan  pasti  akan  melakukan  riset  maupun analisa terhadap produk-produk yang akan ditawarkan  ke  pasaran  atau  konsumen.  Pada perusahaan,  optimasi      produksi      barang      akan memberikan  pengaruh      besar,  karena      disamping untuk      pengoptimalan      bahan      baku  yang digunakan, hal ini juga akan berpengaruh besar pada sektor biaya atau finansial. Optimasi produksi jarang pada  perusahaan  berpengaruh  pada  sektor  finansial karena  dapat  memperkirakan  pembelajaan  bahan baku,  selain  itu  juga  dalam  hal  biaya  produksi maupun  biaya  transportasi  dan  penyimpanan. (Abdurrahman, G., 2011).
Seiring berkembangnya teknologi dan kecerdasan manusia yang meningkat dari generasi ke generasi  menyebabkan  banyak  perubahan  terutama dalam  pengambilan  keputusan  atau  dikenal  dengan sebutan  (sebelum  kalimat  ini  ada  kalimat  penjelas tentang Knowledge Based System ) Decision Support System .  DSS  merupakan  salah  satu  cabang  dari kecerdasan  buatan  atau  Artificial  Intelligence  yang termasuk  kedalam  Knowledge  Based  System, merupakan  salah  satu  yang  ditimbulkan  dari
perkembangan dan kemajuan teknologi.
Berdasarkan yang dilansir dari detik.com dikatakan bahwa sebanyak 87% perusahaan siap menggunakan kecerdasan  buatan,  kesimpulan  diambil  setelah melakukan  kuisioner  terhadap  5400  responden, mereka mengatakan bahwa teknologi AI (Artificial Intelligence)  akan  merevolusi  cara  mereka  dalam mendapatkan  informasi  dan  berinteraksi  dengan pelanggan.  Dalam  pengambilan  keputusan  sendiri ditawarkan  berbagai  metode  yang  dapat  digunakan untuk  mendapatkan  keputusan  yang  logis,  akurat, dan matematis, salah satu metodenya adalah logika fuzzy. (Andriani, E. F., 2015)
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  algoritma untuk mengatasi ketidakpastian   dalam   kehidupan nyata,  dikarenakan      tidak      semua      hal      bisa diselesaikan  secara  matematis,  dalam  logika  fuzzy ada  beberapa  metode  yang biasa digunakan untuk melakukan peramalan atau pemrediksian khususnya dalam  hal  ini  yaitu  produksi,  diantaranya  metode mamdani dan metode tsukamoto, kedua metode ini akan  menampilkan  hasil  prediksi  output  yang berbeda,  yang  nantinya  akan  dipilih  metode  yang lebih  akurat  atau  mendekati  dengan  data  produksi sebenarnya  yang  kemudian  dibuatkan  DSS-nya. (Minarni, F.  A., 2016)
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  peneliti tertarik  untuk  analisis  dan  perbandingan  metode tsukamoto  dan  mamadani  dalam  memprediksi produksi  seroja  dalam  membuat knowledge  based system .

## 2. METODE DAN BAHAN
Dalam pembuatan penelitian ini perlu adanya sebuah kerangka  kerja  dalam  memenuhi  langkah-langkah penelitian dengan memenuhi kaidah dalam menganalisis  data  dan  membandingkan  dalam membuat basic knowledge dalam pembuatan sistem prediksinya berikut kerangka kerjanya.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dalam kerangka kerja diatas memunculkan beberapa parameter  dalam  pengerjaanya  ada  beberapa  bahan penelitian yaitu :
2.1 Data Analisis
Tabel 1. Data Analisis Bahan

## 2.2 Langkah Analisis
Dengan menggunakan logika fuzzy maka apa yang menjadi  inputan  itu  dibuat  dalam  bentuk  beberapa parameter (variabel) dan himpunan fuzzy. Berdasarkan apa yang menjadi parameter pada tabel 1  dapat  diketahui  beberapa  himpunan  yang  akan terbentuk  dari  setiap  parameter  yaitu  seperti ditampilkan pada tabel 2 dan yang menjadi output- nya pada tabel 3. (Abidah, S., 2016)
Tabel 2. Parameter Input dan Himpunan Fuzzy
Dari  beberapa  data  analisis  yang  ada  maka  di pilih dan di analisis varibel yang akan dijadikan inputan adalah permintaan, persediaan dan kondisi kelayakan  sedangkan  Himpunan  Fuzzy  yang menjadi paramter Algoritma Mamdani dan Tsukamoto  ada  perimntaan  turun  dan  naik,
persediaan  sedikit  dan  banyak,  kondisi  kelayakan kurang layak dan layak. (Munir, R., 2014)
Tabel 3. Parameter Output dan Himpunan Fuzzy
Dari  data-data  yang  tersaji  sebelumnya  dapat memnunculkan Semesta pembicaraan dlam tabel 4. Berikut.
Tabel 4. Semesta Pembicaraan
Dari  data  semesta  pembicaraan  di  atas  menjadikan sebuah  data  sampling  untuk  membuat  Fuzzyfikasi dan  Defuzzyfikasi  dengan  mengimplementasikan metode mamadani dan tsukamoto. (Nasution, A. H., 2008)

## 2.3 Alur Sistem dan Pola Pengerjaan
Gambar 2. Alur Sistem dan Pola Pengerjaan Pada  tahapan  alur  sistem  dilakukan  beberapa tahapan seperti (1) melakukan input masing-masing parameter  permintaan,  persediaan  dan  kondisi kelayakan  (2)  setelah  dilakukan  inputan  tahapan selanjutnya  dilakukan  tahapan  fuzzyfikasi  yang disesuaikan  dengan  rumus  Fuzzy  dengan  metode mamadani  dan  tsukamoto.  (3)  tahapan  setelah dilakukan  fuzzy  lalu  dibuat defuzzyfikasi dan
menghasilkan  hasil  prediksi  yang  dijadikan knowledge based system. (Nguyen, H. T. e. a., 2003)

## 2.4 Perancangan dan Pemodelan Data
Untuk  membuat  perancangan  sistem  dari  hasil implementasi knowledge based system perlu adanya pemodelan  mengenai  kelakuan  (behavior)  dari sistem  yang  akan  dibangun,  diperlihatkan  pada diagram  use  case  pada  gambar  3.  (Nugroho,  A., 2010)

## Gambar 3. Usecase Diagram
Penggambaran
usecase diagram
diatas
menggamabarkan  seorang  user  memiliki  hak  akses dalam sistem ini dengan menggunakan sistem login, setalah melakukan tahapan tersebut maka selanjutnya dilakukan tahapan input data permintaan,  persediaan  dan  kondisi  kelayakan terkahir tahapan prediksi jumlah produksi. Masing- masing  usecase  memiliki  keterkaitan  dan  prosedur yang  terstruktur  untuk  dilakukan.  (Nugroho,  A., 2010)
Setelah menggambarkan pemodelan usecase berikutnya  dilakukan  pemodelan  class  diagram untuk  menggambarkan  class  mana  saja  yang  akan digunakan  oleh  sistem  dalam  penyimpanan  data sesuai data yg dikategorikan kedalam class diagram. pada  gambar  4 berikut  class  diagram  yang di  buat. (Nugroho, A., 2010)
Gambar 4 . Class Diagram Sistem
Pada  gambar  4 Class  Digram yang  meliputi  lima class yaitu Class  Diagram Tsukamoto, Class Diagram Mamadani, Class  Diagram Permintaan, Class  Diagram Persediaan  dan Class  Diagram Kondisi  Layak  semua  digram  terhubung  dengan  1 keyword ID . (Nugroho, A., 2010)

## 2.5 Analisis Masalah
Logika  fuzzy  digunakan  dalam  banyak  bidang. Dalam penelitian ini akan dibahas penentuan berapa banyaknya  seroja  yang  harus  di  produksi  di  Toko Mang Momod. Toko mang Momod merupakan toko grosiran dan juga salah satu pusat produksi seroja di Desa  Cibeureum,  Kecamatan  Talaga,  Kabupaten Majalengka,  dengan  segala  keterbatasannya  Toko Mang Momod baru bisa memproduksi seroja dengan semesta pembicaraan ditampilkan pada Tabel 5 data sample yang di teliti sebagaimana dari data produksi pada tahun 2018 di bawah ini. (Purnomo,  S.  K.  d. H.,  2004)
Tabel 5. Data Sample yang di Teliti

## 2.6 Analisis Kasus
Dalam  kasus  ini  terdapat  4  variabel,  yaitu  :  3 variabel  input  yang  meliputi  variabel  permintaan, variabel  persediaan,  variabel  kondisi  kelayakan, sedangkan  untuk  output  terdapat  1  variabel  yaitu variabel  produksi.  Variabel  permintaan  memiliki  2 nilai linguistik yaitu turun dan naik, nilai linguistik variabel  persediaan  yaitu  sedikit  dan  banyak,  nilai linguistik  dari  kondisi  kelayakan  yaitu  sedikit  dan banyak,  sedangkan  nilai  linguistik  dari  variabel produksi yaitu berkurang dan bertambah.
Berdasarkan  unit  penalaran  pada  inferensi  fuzzy yang terbentuk :
Jika w adalah A, dan x adalah B, dan y adalah C, maka z adalah D.
Jika  w  dikaitkan  dengan  variabel  permintaan dan  A  adalah  nilai-nilai linguistiknya,  x  dikaitkan dengan  variabel  persediaan  dan  B  adalah  nilai- nilai  linguistiknya,  y  dikaitkan  dengan  variabel kondisi  kelayakan  dan  C  adalah  nilai  –  nilai linguistiknya, z dikaitkan dengan variabel produksi dan D adalah nilai – nilai linguistiknya, maka aturan –  aturan  yang  terbentuk  dapat  disajikan  pada  tabel tabel 6. (Setiadji,  2009)
Tabel 6. Rule/ Aturan
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Masalah
Logika  fuzzy  digunakan  dalam  banyak  bidang. Dalam penelitian ini akan dibahas penentuan berapa banyaknya  seroja  yang  harus  di  produksi  di  Toko Mang Momod. Toko mang Momod merupakan toko glosiran dan juga salah satu pusat produksi seroja di Desa  Cibeureum,  Kecamatan  Talaga,  Kabupaten Majalengka,  dengan  segala  keterbatasannya  Toko Mang Momod hanya dapat bisa memproduksi seroja dengan semesta pembicaraan ditampilkan pada tabel 4 sebagaimana dari data produksi pada tahun 2018. (Widodo Budiharto, D. S., 2014)

## 3.2 Penyelesaian Masalah
Penyelesaian masalah diatas dengan menggunakan  metode  tsukamoto  adalah  sebagai berikut :
Langkah  pertama  :  menentukan  variabel  yang terkait dalam proses yang akan ditemukan dan fungsi fuzzifikasi yang sesuai.
Permintaan    (w)(Pmt),  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy,  yaitu  turun  dan  naik,  berdasarkan  data permintaan  terkecil  adalah  700  bungkus  dan permintaan  terbesar  adalah  1000  bungkus,  maka fungsi keanggotaannya dirumuskan pada persamaan 1 dan 2. (Solikin,  F.,  2011)
(1) (2)
a. Persediaan  (x)(Psd),  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy, yaitu sedikit dan banyak,   berdasarkan data      persediaan     paling      banyak     adalah 100  bungkus  dan  paling  sedikit  adalah  30 bungkus, maka fungsi keanggotaannya dapat dilihat pada persamaan 3 dan 4.
(3)
(4)
b. Kondisi  layak  (y)(Kl),  terdiri  atas  2 himpunan  fuzzy,  yaitu  sedikit  dan banyak,    berdasarkan    data    kondisi layak    paling    banyak    adalah    90 bungkus    dan  kondisi    layak    paling sedikit  adalah    25  bungkus,    maka fungsi  keanggotaannya  dapat  dilihat pada persamaan  5 dan 6.
(5) (6)
c. Produksi  (z)(Prod),  terdiri  atas  2 himpunan  fuzzy,  yaitu  berkurang  dan bertambah,  berdasarkan  data  produksi maksimal adalah sebanyak 1050
bungkus    dan  produksi    minimal sebanyak    800  bungkus,    maka  fungsi keanggotaannya  dapat  dilihat  pada persamaan 7 dan 8.
(7)

## (8)
Langkah  kedua  :  Aplikasi  fungsi  implikasi. Aturan  yang  digunakan  pada  metode  tsukamoto adalah aturan MIN pada fungsi implikasinya :
[R1]  JIKA  Permintaan  Turun,  dan  Persediaan Sedikit, dan Kondisi Layak
Sedikit, MAKA Produksi Berkurang. α – predikat1     = µPmtTurun Ո µPsdSedikit Ո µKlSedikit = min (µPmtTurun(w), µPsdSedikit(x), µKlSedikit(y)) [R2]  JIKA  Permintaan  Turun,  dan  Persediaan
Sedikit, dan Kondisi Layak
Banyak, MAKA Produksi Berkurang.
α – predikat2     = µPmtTurun Ո µPsdSedikit Ո
µKlBanyak
= min (µPmtTurun(w), µPsdSedikit(x), µKlBanyak(y))
[R3]  JIKA  Permintaan  Turun,  dan  Persediaan Banyak, dan Kondisi Layak Sedikit, MAKA Produksi Berkurang. α – predikat3     = µPmtTurun Ո µPsdBanyak Ո µKlSedikit
= min (µPmtTurun(w), µPsdBanyak(x), µKlSedikit(y))
[R4]  JIKA  Permintaan  Turun,  dan  Persediaan Banyak, dan Kondisi Layak Banyak, MAKA Produksi Berkurang. α – predikat4     = µPmtTurun Ո µPsdBanyak Ո µKlBanyak = min (µPmtTurun(w), µPsdBanyak(x), µKlBanyak(y)) [R5]  JIKA  Permintaan  Naik,  dan  Persediaan Sedikit, dan Kondisi Layak Sedikit, MAKA Produksi Bertambah. α – predikat5     = µPmtNaik Ո µPsdSedikit Ո µKlSedikit
= min (µPmtNaik(w), µPsdSedikit(x), µKlSedikit(y))
[R6]  JIKA  Permintaan  Naik,  dan  Persediaan Sedikit, dan Kondisi Layak Banyak, MAKA Produksi Bertambah. α – predikat6     = µPmtNaik Ո µPsdSedikit Ո µKlBanyak
= min (µPmtNaik(w), µPsdSedikit(x), µKlBanyak(y)) [R7]  JIKA  Permintaan  Naik,  dan  Persediaan Banyak, dan Kondisi Layak Sedikit, MAKA Produksi Bertambah. α – predikat7     = µPmtNaik Ո µPsdBanyak Ո µKlSedikit
= min (µPmtNaik(w), µPsdBanyak(x), µKlSedikit(y))
[R8]  JIKA  Permintaan  Naik,  dan  Persediaan Banyak, dan Kondisi Layak
Banyak, MAKA Produksi Bertambah. α – predikat8     = µPmtNaik Ո µPsdBanyak Ո µKlBanyak = min (µPmtNaik(w), µPsdBanyak(x), µKlBanyak(y)) 1) Langkah  ketiga:  komposisi  antar  aturan Aplikasi  fungsi  tiap  aturan,  digunakan metode  MIN  untuk  melakukan  komposisi antar  semua  aturan  ini  untuk tsukamoto  dan untuk metode mamdani menggunakan metode MAX, setelah komposisi antar semua aturan  maka  akan  didapat  output  melalui langkah defuzzifikasi.
2) Langkah Keempat: Defuzzifikasi atau penegasan  Proses  defuzzifikasi  yang  telah dilakukan  maka  akan  dihasilkan  keluaran berupa  berapa  jumlah  barang  yang  harus diproduksi,  untuk  tsukamoto  menggunakan rata-rata    terbobot   dan   untuk   mamdani menggunakan bisektor. (Sri Kusumadewi, S. H. A. H. R. W., 2006)

## a) Interface Form Input prediksi Produksi
Gambar 5. Interface form input prediksi produksi

## b) Pengujian Data
Pada proses pengujian data akan dibuat beberapa soal  dimana  soal  diambil  dari  beberapa  sample data  seperti  yang  telah  diperlihatkan  pada  tabel Pada  3  soal-soal  ini  akan  menggunakan  metode tsukamoto  dan  mamdani  sehingga  akan  terlihat perbedaan  hasil  yang  diberikan  oleh  kedua metode yang kemudian akan menetukan kesimpulan  dari  penelitian  ini.  (  Prasetyo,  T.  F, dkk. 2016)
1. Soal 1 Jika permintaan sebesar 775 bungkus seroja, dan di  toko  tersedia  60  bungkus  seroja    dengan jumlah    kondisi    yang    layak    dijual    adalah sebesar    57    bungkus,    berapa    bungkus    seroja yang  harus  diproduksi oleh Mang Momod ?
Gambar 6. Daerah Himpunan Fuzzy Soal 1 Pada  daerah  tersebut  dapat  disimpulkan  terdapat tiga  daerah  yaitu AI, A2, dan A3.
Tabel 7. Perhitungan Menggunakan Mamadani dan Tsukamoto
2. Soal 2
Jika  permintaan  sebesar  850  bungkus seroja,  dan  di  toko  tersedia  50  bungkus seroja    dengan    jumlah    kondisi    yang layak  dijual  adalah sebesar  47  bungkus, berapa    bungkus    seroja    yang    harus diproduksi oleh Mang Momod ?
Gambar 7. Daerah Himpunan Fuzzy Soal 2 Pada  daerah  tersebut  dapat  disimpulkan  terdapat tiga  daerah  yaitu AI, A2, dan A3.

## Tabel 8. Menggunakan Mamadani dan Tsukamoto
3. Soal 3 Jika  permintaan  sebesar  900  bungkus seroja,  dan  di  toko  tersedia  70  bungkus seroja    dengan    jumlah    kondisi    yang layak  dijual  adalah sebesar  60  bungkus, berapa    bungkus    seroja    yang    harus diproduksi oleh Mang Momod ?
Gambar 8. Daerah Himpunan Fuzzy Soal 3
Pada  daerah  tersebut  dapat  disimpulkan  terdapat tiga  daerah  yaitu AI, A2, dan A3.
c) Pengujian Data Mamdani dan Tsukamoto
Dari  pengujian  data  tersebut  menggunakan metode  tsukamoto  dan  mamdani  didapatkan hasil  sebagai  perbandingan  dan  menuju kesimpulan  yang  diambil,  diperlihatkan  pada tabel 9. (Ula, M., 2014)
Tabel 9. Data perbandingan produksi Berdasarkan data perbandingan prediksi produksi  pada  tabel  9,  bisa  didapatkan  presentase error menggunakan sebuah formula yang diperlihatkan pada persamaan Error  (%)  =  (Hasil  Prediksi  –  Data  Sebenarnya)  / Data Sebenarnya x 100%
Tabel 10. Perbandingan error metode
4. KESIMPULAN
Ini merupakan bagian akhir penelitian perbandingan  metode  tsukamoto  dan  metode mamdani    untuk    memprediksi    produksi    saroja menggunakan  3 variabel input dan 1 variabel output dengan masing-masing  variabel memiliki 2
himpunan fuzzy, berikut pemaparannya : No Produksi Perusahaan Tsukamoto Mamdani 1 850 909 780 2 920 926 689 3 950 938 718 No Data Produksi Tsukamoto Mamdani 1 850 0,07 -0,08 2 920 0,006 -0,25 3 950 -0,01 -0,24
1. Implementasi  dari  metode  tsukamoto yaitu langkah-langkahnya (a) fuzzifikasi, (b) rule base atau pemaparan aturan, (c) komposisi aturan menggunakan    min  atau  mencari  nilai minimal dari alfa predikat, (d) defuzzifikasi    dengan  mencari    nilai rata-rata.    Dan  implementasi    dari metode    mamdani    sama    dengan tsukamoto    yaitu  dari    point    (a),    (b), untuk  point  ke  (d)  komposisi  aturan untuk  metode  mamdani  yaitu dengan mencari nilai alfa predikat terkecil dan alfa  predikat  terbesar  atau  dikenal dengan  MAX-MIN,  dan  untuk  point terakhir (e) defuzzifikasi mamdani yang dipilih menggunakan centroid.
2. Keakuratan kedua metode dicari menggunakan  formula  seperti  pada persamaan    dan    hasilnya      bahwa metode    tsukamoto    memiliki  tingkat error  terkecil  yaitu  0,6%  artinya tsukamoto-lah yang lebih baik daripada metode mamdani.
3. Implementasi terhadap sistemnya adalah defuzzifikasi tsukamoto.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Abdurrahman,  G.,  2011.  Penerapan  Metode Tsukamoto  (Logika  Fuzzy)  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan dan Jumlah Permintaan.
[2] Abidah, S., 2016.  Analisis Komparasi Metode Tsukamoto dan Sugeno dalam Prediksi Jumlah Siswa Baru.
[3] Andriani, E. F., 2015. Prediksi Keuntungan PT. Ciesta Mandiri Sejahtera Menggunakan Fuzzy Inference  System  Tsukamoto  dan  Fuzzy Inference System Mamdani.
[4] Minarni,  F.    A.,  2016.    Prediksi  Jumlah Produksi  Roti  Menggunakan  Metode  Logika Fuzzy.
[5] Munir, R., 2014. Pengantar Logika Fuzzy.
[6] Nasution,  A.  H.,  2008.    Perencanaan  dan Pengendalian  Produksi.    Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[7] Nguyen,  H.  T.  e.  a.,  2003.  A  First  Course  in Fuzzy and Neural Control.  USA: Chapman & Hall / CRC.
[8] Nugroho, A., 2010. Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan  UML  dan  Java. Yogyakarta: Andi Offset.
[9] Purnomo,  S.  K.  d. H.,  2004.  Aplikasi Logika Fuzzy  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[10] Setiadji,  2009.  Himpunan  dan  Logika  Samar serta  Aplikasinya.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
[11] Solikin,    F.,    2011.    Aplikasi    Logika    Fuzzy dalam    Optimasi    Produksi    Barang Menggunakan  Metode  Mamdani  dan  Metode Sugeno.
[12] Sri  Kusumadewi,  S.  H.  A.  H.  R.  W.,  2006. Fuzzy Multiatribute Decision Making (FUZZY MADM).  Yogyakarta:  Graha  Elmu.  Sudrajat, 2008. Dasar - Dasar Fuzzy Logic.
[13] Prasetyo,  T.  F,  dkk. 2016.  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Pada Perguruan Tinggi Kabupaten Majalengka Berbasis Knowledge Based System.
[14] Ula,  M.,  2014.  Implementasi    Logika  Fuzzy dalam  Optimasi    Jumlah  Pengadaan  Barang Menggunakan Metode Tsukamoto. ECOTIPE.
[15] Widodo  Budiharto,  D.  S.,  2014.  Artificial Intelligence Konsep dan Penerapannya. Yogyakarta: ANDI.
[16]  Waseso,  M.G.  2001.  Isi  dan  Format  Jurnal Ilmiah.  Makalah  disajikan  dalam  Seminar
Lokakarya Penulisan Artikel dan Pengelolaan  Jurnal  Ilmiah,  Universitas Lambungmangkurat, Banjarmasin, 9-11
Agustus.