Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA
Research of Science and Informatic V8.
Vol.
08No.
http://publikasi.
id/index.
php/jsi p-issn : 2459-9549 e-issn : 2502-096X Identifikasi Penyakit Pada Kambing Kurban dengan Logika Fuzzy Raja Ayu Mahessyaa.
Novi Trisnab.
Yesri Elvac Teknik Informatika.
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, ayumahessya@gmail.
Sistem Informasi.
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, novi_trisna@upiyptk.
Teknik Informatika.
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, y3sri3lva@gmail.
Submitted: 17-11-2022.
Reviewed: 23-11-2022.
Accepted 27-11-2022 http://doi.
org/10.
22216/jsi.
Abstract Goats are one of the livestock that can be used as sacrificial animals with conditions based on animal laws that may be slaughtered.
However, the selection of sacrificial animals is generally still not correct, because it is only visible to the naked eye, while animals such as goats have diseases that must be considered.
The animal to be sacrificed must be in good health and meet the criteria for the animal to be sacrificed.
For this reason, a system was designed so that the community could identify diseases in sacrificial goats using fuzzy logic.
The result is avoiding goat diseases that can damage health.
Moreover, goats are one of the animal-producing sources of milk and protein that are of interest to the public, especially in Indonesia.
The following are diseases in goats, namely worms, scabies, bloating.
The method used is Fuzzy Tsukomoto.
The method used is R&D and the results of this study are a web-based system that can diagnose diseases in goats early.
Keywords: Fuzzy Logic.
Tsukomoto.
Disease in Goats Abstrak Kambing merupakan salah satu hewan ternak yang bisa dijadikan hewan kurban dengan syarat berdasarkan syariat hewan yang boleh disembelih.
Akan tetapi dalam pemilihan hewan kurban umumnya masih belum tepat, karena hanya terlihat dari kasat mata, sementara pada hewan seperti kambing terdapat penyakit yang harus diperhatikan.
Hewan yang akan dikurbankan harus dalam kondisi sehat dan sesuai dengan kriteria hewan yang akan Untuk itu dirancang sebuah sistem bertujuan agar masyarakat bisa melakukan identifikasi penyakit pada kambing kurban dengan menggunakan logika fuzzy.
Hasilnya terhindar dari penyakit kambing yang bisa merusak kesehatan.
Apalagi kambing termasuk salah satu hewan penghasil sumber susu dan protein yang diminati oleh kalangan masyarakat khususnya di Indonesia.
Berikut merupakan penyakit pada kambing yaitu Cacingan.
Scabies.
Kembung.
Metode yang digunakan adalah Fuzzy Tsukomoto.
Metode yang digunakan adalah R&D dan Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem berbasis web yang dapat mendiagnosis dini penyakit pada kambing.
Kata kunci: Fuzzy Logic.
Tsukomoto.
Penyakit Pada Kambing A 2022 Jurnal Sains dan Informatika Pendahuluan Ibadah kurban adalah ibadah menyembelih hewan Terkadang dalam pemilihan hewan kurban umumnya ternak yang merupakan salah satu bagian dari syiar islam masih belum tepat, karena hanya terlihat dari kasat mata, yang disyariatkan dalam Al Quran.
Hewan yang sementara pada hewan seperti kambing terdapat diperbolehkan untuk kurban yaitu unta, sapi, kambing, penyakit sehingga harus diperhatikan, karena penyakit Kambing merupakan salah satu diantara hewan pada kambing bisa berdampak kurang baik bagi para ternak yang boleh di kurbankan, selain itu ia juga hewan peternak yang bisa menyebabkan kerugian dan untuk penghasil sumber susu dan protein yang banyak masyarakat karena bisa merusak kesehatan.
Jika dinikmati oleh banyak masyarakat khususnya di penyakit pada hewan ternak ini tidak diidentifikasi dari Indonesia.
Akan tetapi harus diperhatikan juga awal akan menjadi kerugian yang dialami peternak ternyata ada kriteria hewan kurban, yakni sebaiknya kambing seperti kematian pada kambing.
Untuk itu hewan kurban yang paling baik, gemuk, sehat, tidak dibutuhkan solusi untuk mengatasi masalah tersebut cacat, seperti buta dan pincang, serta memenuhi syarat sehingga bisa diselesaikan dengan menggunakan umur yaitu satu tahun untuk kambing dan domba.
Dengan adanya sistem dapat membantu untuk Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
mengidentifikasi penyakit pada kambing, sehingga UML adalah kesatuan dari bahasa pemodelan yang peternak bisa mengetahui gejala dan penyakit dialami dikembangkan oleh Booch.
Object modeling Technique ternak kambing secara tepat.
Dan gejalanya yaitu diare, (OMT) dan Object Oriented Software Enginering tidak mau makan, batuk batuk, demam, berat badan (OOSE).
Metode Booch dari Grady Booch sangat menurun, lesu, perut membesar, perut bagian kiri terkenal dengan nama metode design kedalam empat membesar, keluar cairan dalam hidung, perut berbunyi tahapan interatif, seperti identifikasi kelas-kelas dan nyaring, rambut kasar, mukosa membiru, bulu rontok, obyek-obyek identifikasi semantik dari hubungan obyek kulit berkerak, sering merasa gatal.
dan kelas tersebut, perincian interface dan implementasi.
didasakan pada analisis terstruktur dan pemodelan Tujuan penelitian ini adalah membantu diidentifikasi entity-relationship.
Tahapan utama dalam metodologi awal pada kambing dengan menggunakan metode ini adalah analisis, design sistem, design obyek dan Hasil dari perhitungan berdasarkan gejala implementasi.
yaitu Cacingan.
Scabies.
Kembung.
Alasan kenapa digunakan logika fuzzy pada penelitian ini karena fuzzy sangat fleksibel dan mampu beradaptasi dengan Penerapan Fuzzy sudah tidak asing lagi, dalam sistem perubahan - perubahan dan kondisi ketidakpastian pada pakar karena bisa mengubah kepandaian pakar kedalam kriteria yang dipakai pada permasalahan .
Contoh komputer.
Beberapa penerapan dan pengembangan permasalahan misalnya deteksi dini autism pada balita sistem dengan menggunakan 3 kriteria yaitu interaksi social, komunikasi, dan perilaku dengan nilai fuzzy untuk anak terdeteksi AUTISME adalah lebih dari 15,7959 dan yang dialami.
NORMAL adalah kurang dari atau sama dengan Metode Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran 15,7959.
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen Penelitian berikutnya tentang penerapan fuzzy pada aturan yang berbentuk If-Then harus Tsukamoto pada seleksi kelayakan calon pegawai pada direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan perusahaan dengan ini menggunakan metode fuzzy fungsi keanggotaan yang monoton.
Sebagai hasilnya.
Tsukamoto pada penyeleksian calon pegawai pada output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan perusahaan, akurasi sistem yang dihasilkan dengan secara tegas .
berdasarkan predikat.
Hasil akhirnya menggunakan uji korelasi non parametrik spearman diperoleh dengan menggunakan ratarata terbobot.
Pada Dari hasil akurasi tersebut dapat metode tsukamoto nantinya, fungsi implikasi yang Tsukamoto mampu digunakan untuk setiap aturan.
diimplementasikan pada kasus penyeleksian calon pegawai yang layak diterima pada suatu perusahaan.
Banyak dari peneliti - peneliti sebelumnya yang mengimplementasikan logika fuzzy.
Fuzzy sendiri Sehingga Berdasarkan hasil yang telah didapatkan dari adalah logika yang banyak digunakan untuk mengatasi penelitian sebelumnya, metode yang digunakan untuk masalah ketidakpastian yang sangat berbeda dengan permasalahan pada menganalisis penyakit pada kambing logika pasti yang kita kenal dengan sistem digital, berdasarkan gejala dengan optimasi fungsi keanggotaan dimana sistem digital hanya menggunakan bilangan 0 fuzzy Tsukamoto.
Dengan adanya sistem Fuzzy dan 1.
Sedangkan fuzzy lebih di kenal Tsukomoto dapat membantu peternak untuk dengan logika samar atau abu-abu.
Sehingga mengidentifikasi penyakit pada kambing dan diharapkan permasalahan ketidakpastian mampu dijawab oleh dapat membantu menentukan penyakit pada logika fuzzy.
Tentu dengan referensi tersebut dapat menjadi acuan untuk membangun pembaharuan .
pengidentifikasian awal untuk mengetahui penyakit pada kambing dengan menggunakan logika fuzzy.
Tinjauan Pustaka Bahasa pemrograman atau sering kali diistilahkan juga 3.
Metodologi Penelitian dengan bahasa komputer atau bahasa pemrograman komputer adalah instruksi standar untuk memerintah Dalam penyusunan penelitian ada beberapa langkahkomputer.
Bahasa pemrograman ini merupakan suatu langkah penelitian yang diurutkan secara sistematis himpunan dari aturan sintaks dan semantik yang dipakai sehingga dapat dijadikan acuan yang jelas untuk untuk mendefinisikan program komputer.
Bahasa ini mendapatkan hasil yang optimal langkah-langkah memungkinkan seorang programer dapat menetukan tersebut dibuat menjadi sebuah kerangka yang akan secara persis data mana yang akan diolah oleh komputer, mempermudah penyelesaian penelitian ini.
Adapun bagaimana data ini akan disimpan atai diteruskan, dan bentuk kerangka dari penelitian yaitu sebagai jenis langkah apa secara persis yang akan diambil dalam berikut:.
berbagai situasi.
Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
7 Revisi Desain Metode yang digunakan dalam proses penelitian ini adalah Fuzzy Tsukamoto.
Metode analisa ini menggunakan sisstem penalaran yang menyerupai instusi manusia.
Analisa ini juga dubutuhkan agar penulis dapat mendeskripsikan alur kerja sistem berdasarkan kebutuhan penggunanya.
8 Revisi Produk Gambar 1.
Penerapan metode R&D Revisi produk dilakukan apabila dalam uji coba pemakian terdapat masalah dan kekurangan, hal ini disesuaikan dengan kebutuhan system.
Karena belum Dengan adanya kambing yang dikurbankan harus sehat adanya sistem yang menggunakan fuzzy tsukamoto untuk itu dilakukan identifikasi penyakit pada kambing dalam menentukan identifikasi penyakit pada kambing kurban dengan menggunakan logika fuzzy.
pengambilan sehingga dibuat aplikasi yang dapat membantu keputusan dengan parameter yang sesuai dengan mengetahui penyakit pada kambing tersebut.
Dengan tahapan-tahapan metode fuzzy tsukamoto sehingga menerapkan metode perhitungan fuzzy tsukamoto ini menghasilkan output yang dapat membantu menentukan mampu untuk mendukung dalam penyakit pada kambing 9 Produksi Masal 2 Pengumpulan Data Tahap ini dilakukan apabila produk yang telah diuji coba Menentukan tempat pengambilan objek penelitian.
ternyata efektif dan layak diproduksi masal, dalam hal Penelitian ini dilakukan di Dinas Peternak Hewan ini produk dinyatakan bermanfaat dan dapat Sumatera Barat.
Usaha yang dilakukan pada mempermudah dalam melakukan identifikasi pada sekelompok peternak kambing.
penyakit kambing kurban.
Tahapan penelitian yang digunakan adalah menggunakan model Pendekatan web 3 Desain Produk berbasis online sehingga bisa digunakan oleh kalangan Dengan sistem baru ini dapat membantu Untuk menghasilkan sistem harus dilakukan dalam mengatasi masalah identifikasi penyakit pada perancangan sehingga diketahui kelemahan terhadap kambing sehingga dapat dilakukan pengobatan agar sistem tersebut.
Hasil akhir dari penelitian ini berupa menghasilkan kambing yang sehat.
sistem aplikasi.
Sistem yang mudah dipahami dan mampu dioptimalkan sebaik mungkin.
Hasil dan Pembahasan 1 Potensi dan Masalah 4 Validasi Desain Berdasarkan Penelitian yang dilakukan, setelah mendapatkan pendefenisian yang relevan dengan Validasi desain merupakan kegiatan untuk menilai penelitian, berikutnya dilakukan proses perancangan.
apakah rancangan produk akan efektif dibandingkan Proses perancangan melakukan analisa sebagai berikut:
dengan cara sistem lama.
Penelitian ini menggunakan data kusioner dan konsultasi kepada pakar atau dokter 4.
Analisa Data hewan yang menentukan gejala dan penyakit pada Analisis data merupakan tahap yang paling penting dalam pengembangan sebuah sistem, dimana merupakan tahap awal dalam perancangan dan 5 Revisi Produk pengembangan sebuah aplikasi, dengan analisa data kebutuhan dan masalah Ae masalah yang ada akan Setelah dilakukan validasi, maka akan diketahui teridentifikasi sehingga dapat dilakukan perbaikan kelemahan-kelemahannya maka selanjutnya peneliti terhadap sistem tersebut.
mencoba mengurangi atau menambah kekurangan pada desain tersebut yang kemudian melakukan uji coba.
Dalam melakukan analisis data dalam sebuah sistem aplikasi diperlukan data untuk diolah agar dapat 6 Ujicoba Produk melakukan analisa terhadap sistem.
Penelitian ini dilakukan di Dinas Peternak Hewan Sumatera Barat.
Desain produk yang telah dibuat tidak bsa langsung Penelitian ini menggunakan data kusioner dan dapat di uji coba, akan tetapi harus dibuat terlebih dahulu konsultasi kepada pakar atau dokter hewan yang akan sehingga menghasilkan produk.
Pengujian dapat menentukan gejala dan penyakit pada kambing.
dilakukan dengan membandingkan system lama dengan Tabel .
1 Jenis Penyakit Pada Hewan Kambing system baru.
Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
Kode
Penyakit P01
Kembung
P02
Cacingan P03
Scabies Gejala
G01
Diare G02
Rambut Kasar
G03
Mukosa Membiru G04
Lesu
G05
Perut Membesar G06
Tidak Mau Makan
G07
Demam 2 Analisa Proses G08 Batuk-Batuk Dalam tahapan ini data akan diproses untuk mengidentifikasi penyakit pada kambing dengan menggunakan Fuzzy Tsukomoto.
Setelah itu akan diketahui gejala gejala penyakit pada kambing.
G09
Perut Bagian Kiri Membesar G10
Keluar Cairan Bening Dalam Hidung
G11
Lemas G12
Perut Berbunyi Seperti Nyaring G13
Bulu Kusam
G14
Bulu Rontok
G15
Kulit Berkerak G16 Sering Merasa Gatal Dari tabel diatas dapat diambil keterangan sebagai Penyakit : 1.
Cacingan Kembung Scabies Tabel .
2 Gejala Penyakit Hewan Pada Kambing Setelah diketahui gejala penyakit pada kambing makan akan menampilkan gejala dan penyakit yang ada pada Relasi gejala dan penyakit pada kambing akan ditunjukan pada tabel berikut :
Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
Tabel .
3 Relasi Penyakit dan Gejala
P01
G01
G02
G03
G04
G05
G06
P02
P03
Tabel 4 Fungsi Keanggotaan Variabel Fuzzy ue
Kode
Fungsi Gejal
Jawaba
Bob
Input
G01
YAKIN
Input
G02
YAKIN
Input
G03
Input
G04
G07
Input
G05
G08
Input
G06
CUKUP
YAKIN
G09
Input
G07
YAKIN
Input
G08
Input
G09
Input
G10
Input
G11
Input
G12
CUKUP
YAKIN
Input
G13
YAKIN
Input
G14
Input
G15
Input
G16
G10
G11
G12
G13
G14
G15
G16
ue ue ue Setelah diketahui relasi gejala dan penyakit, selanjutnya akan dilakukan adalah menentukan bobot dari kusioner penyakit pada kambing :
Keterangan :
Nilai 1-2 = Pasti Tidak Nilai 3-4 = Kadang-Kadang Nilai 5-6 = Cukup Yakin Nilai 7-8 =Yakin Nilai 9-10 = Sangat Yakin KADA
SANGA
YAKIN
KADA
SANGA
YAKIN
KADA
PASTI
TIDAK
KADA
SANGA
YAKIN
SANGA
YAKIN
SANGA
YAKIN
Outp
P01
P02
P03
Cacinga
Kembun
Scabies Keterangan 7-8 = YAKIN 7-8 = YAKIN 1-2 = PASTI TIDAK 9-10 = SANGAT YAKIN 3-4 = KADANG
5-6 =
CUKUP
YAKIN
7-8 =
YAKIN
9-10 =
SANGAT
YAKIN
3-4 =
KADANG
1-2 = PASTI
TIDAK
3-4 =
KADANG
5-6 =
CUKUP
YAKIN
7-8 =
YAKIN
9-10 =
SANGAT
YAKIN
9-10 =
SANGAT
YAKIN
9-10 =
SANGAT
YAKIN
1 Sampai 10 Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
Selanjutnya akan diketahui data kusioner yang disi ditunjukan pada tabel berikut ini:
G16
Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Sering Merasa Gatal? Sangat Yakin Tabel 5 Konsultasi User
3 Analisa Sistem
G01
G02
G03
G04
Pertanyaan Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Diare? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Rambut Kasar? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Mukosa Membiru? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Lesu? G05
G06
G07
G08
G09
G10
G11
G12
G13
G14
G15
Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Perut Buncit ? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Tidak Mau Makan? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Demam? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Batuk-Batuk? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Perut Bagian Kiri Membesar? Apakah Anda Yakin Sapi Mengalami Keluar Cairan Bening Dalam Hidung ? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Lemas ? Apakah Anda Yakin Sapi Mengalami Perut Berbunyi Seperti Drum ? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Berat Badan Menurun? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Bulu Rontok? Apakah Anda Yakin Kambing Mengalami Kulit Berkerak? Jawaba Yakin Yakin Pasti Tidak Sangat Yakin Kadang Kadang Cukup Yakin Batasan implementasi dari aplikasi ini adalah sebagai Hanya melakukan perhitungan identifikasi Pada website ini hanya memiliki actor admin yang dapat input , output dan proses data.
Pada implementasi ini melakukan tahap perhitungan menggunakan data hasil kusiuner atau konsultasi di Dinas Peternakan Dan Kesehatan Hewan Provinsi Sumatera Barat.
Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL dan Metode Fuzzy Tsukamoto.
4 Perancangan Interface Halaman Tampilan Login Halaman form login adalah halaman untuk member melakukan login sebelum melakukan konsultasi, dapat dilihat pada gambar berikut :
Yakin Sangat Yakin Kadang Kadang Pasti Tidak Gambar 2: Halaman Login Kadang Cukup Yakin Halaman Konsultasi Halaman ini merupakan halaman untuk menginput saat konsultasi member, dapat dilihat pada gambar berikut :
Yakin Sangat Yakin Sangat Yakin Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
Fitri and W.
Mahmudy.
AuOptimasi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Menggunakan Algoritma Genetika pada Penentuan Prioritas Penerima Zakat,Ay Optimasi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto, vol.
1, no.
2, pp.
125Ae138, 2017.
Darni.
Mursyida, and E.
Maiyana.
AuJurnal Sains dan Informatika,Ay J.
Sains dan Inform.
4, no.
1, pp.
1Ae8, 2018, doi:
22216/jsi.
Belakang and T.
Penelitian.
AuJurnal String Vol .
1 No .
1 Tahun 2016 MODEL EVALUASI
KINERJA
KARYAWAN
Pendahuluan Tinjauan Pustaka,Ay vol.
1, no.
1, pp.
89Ae96.
Halaman ini merupakan halaman hasil konsultasi yang .
telah dilakukan, dapat dilihat pada gambar Ginting.
AuPerancangan Aplikasi
Pembelajaran Cascading Style Sheets Dengan Metode Computer Based Intruction
PERANCANGAN
APLIKASI
PEMBELAJARAN CASCADING STYLE
Diterbitkan Oleh : STMIK Budi Darma Medan,Ay April 2013, 2017.
Prayogi.
AuSistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Jumlah Produksi Nanas Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto ( Studi kasus PT .
Great Giant Pineapple ),Ay vol.
2, no.
6, 2018.
Infotama.
Tetap.
Ilmu.
Universitas, and D.
Bengkulu.
AuMETODE
LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO DALAM
SISTEM PENGAMBILAN,Ay vol.
9, no.
1, 2013.
Arifianto et al.
AuNo Title.
Aldyanto.
Informatika, and F.
Industri.
AuJurnal TEKNOIF ISSN : 2338-2724
PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI ROTI
MENGGUNAKAN
METODE
LOGIKA
FUZZY ( Studi Kasus : Roti Malabar Bakery ) Jurnal TEKNOIF ISSN : 2338-2724 Metode Sistem Inferensi Fuzzy,Ay vol.
4, no.
2, pp.
59Ae 65, 2016.
Gambar 3 Halaman Konsultasi Halaman Hasil Konsultasi Gambar 5: Halaman Hasil Konsultasi 5 Kesimpulan Dengan menggunakan metode Fuzzy Logic Tsukamoto ini pada sistem untuk dapat mengidentifikasi penyakit pada kambing.
Dengan adanya sistem pengambil keputusan ini diharapkan dapat membantu para masyarakat mengetahui tingkat akurasi pada sistem Dengan menerapkn sistem Fuzzy Tsukamoto ini diharapkan dapat .
membantu dalam membangun sistem untuk menentukan gejala penyakit pada kambing.
Daftar Rujukan .
Komariah.
Rahayu.
Mendrofa, and S.
Priyanto.
AuIdentifikasi Karakteristik Hewan Kurban Di Masjid Kompleks Perumahan Wilayah Kota Bogor,Ay J.
Ilmu Produksi dan Teknol.
Has.
Peternak.
, vol.
10, no.
1, pp.
21Ae .
27, 2022, doi: 10.
29244/jipthp.
Ratama Niki.
AuImplementasi Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Deteksi Dini Autisme Pada Balita Berbasis Android,Ay J.
Inform.
Rekayasa Elektron.
, vol.
3, no.
2, pp.
129Ae139, 2020.
Listiyono.
AuMerancang dan Membuat Sistem Pakar,Ay vol.
Xi, no.
2, pp.
115Ae124, 2008.
Ikhsan.
Dasar Sistem Informatika, 2014.
Digital.
Bandung:
Josefa.
Sovia.
Praja, and W.
Mandala.
AuSistem Pakar Diagnosa Penyakit Pneumonia Pada Anak Menggunakan Metode Case Based Reasoning,Ay pp.
868Ae872, 2019.
Fransisca and R.
Putri.
AuPemanfaatan Teknologi RFID Untuk Pengelolaan Inventaris Sekolah Dengan Metode (R&D),Ay J.
Mhs.
Apl.
Teknol.
Komput.
dan Inf.
, vol.
1, no.
1, pp.
72Ae 75, 2019.
Andani.
AuFUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT,Ay vol.
2013, no.
Raja Ayu Mahessya.
Novi Trisna.
Yesri Elvac.
/ Jurnal Sains dan Informatika : Vol.
08 No.
semnasIF, pp.
57Ae65, 2013.
Pendahuluan.
AuPENERAPAN METODE
FUZZY MAMDANI UNTUK MEMPREDIKSI
ANGKA
PENJUALAN
TOKEN
BERDASARKAN
PERSEDIAAN
DAN
JUMLAH,Ay vol.
5, no.
1, pp.
81Ae95, 2018.
Rahakbauw.
Rianekuay, and Y.
Lesnussa.
AuPENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI
UNTUK
MEMPREDIKSI
JUMLAH PRODUKSI KARET ( STUDI
KASUS : DATA PERSEDIAAN DAN
PERMINTAAN PRODUKSI KARET PADA
PTP NUSANTARA XIV ( PERSERO )
KEBUN AWAYA .
TELUK ELPAPUTIH ,Ay 16, no.
April 2016, pp.
119Ae127, 2019.