Fuzzy Logic dalam Keputusan Jumlah Produksi Berbasis Website Dengan Metode Mamdani - Genta Fadhillah Tauhid; Wolidal Amali Wangni; Rizky Dwi Adinata; Riyad Dinargo; Muhammad Dwi Julian Saputra; Abdul Rahman (Jurnal Inovasi Komputer, 2025)
Metode Mamdani adalah metode yang paling sering di jumpai ketika membahas metodologi-mtodologi fuzzy. Hal ini mungkin karna metode ini merupakan metode yang pertama kali dibangun dan berhasil di terapkan dalam rancang bangun system kontrol. Menggunakan teori himpunan fuzzy. Salah satu masalah utama yang dihadapi dalam banyak sistem konvensional adalah kesulitan dalam menangani informasi yang bersifat ambigu, tidak pasti, atau tidak terstruktur dengan jelas. Sistem yang bergantung pada logika konvensional seringkali tidak mampu memberikan solusi yang optimal dalam situasi yang kompleks atau berubah-ubah. Masalah ini lebih jelas terlihat dalam bidang kontrol otomatis, sistem pendukung keputusan, dan pengolahan data, di mana nilai-nilai input tidak selalu dapat dinyatakan secara numerik atau pasti. Dalam konteks ini, logika fuzzy Mamdani menawarkan solusi dengan memungkinkan representasi nilai input dan output dalam bentuk fuzzy set serta inferensi berbasis aturan "if-then" yang mengakomodasi ketidakpastian tersebut. Untuk mengatasi masalah ketidak pastian dan ketidakjelasan dalam pengambilan keputusan. Metode ini mengadopsi konsep fuzzy set yang memungkinkan representasi informasi dalam bentuk linguistik dan memprosesnya melalui aturan inferensi berbasis "if-then". Dalam menghadapi masalah ketidakpastian, logika fuzzy Mamdani mengkonversi input yang tidak pasti atau ambigu menjadi output yang lebih jelas dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam meningkatkan kinerja sistem dalam kondisi yang tidak terdefinisi dengan jelas atau memiliki data yang ambigu. Pada berbagai aplikasi, seperti sistem kontrol otomatis (misalnya kontrol suhu, kecepatan motor), diagnosa medis, dan sistem rekomendasi, penerapan logika fuzzy Mamdani dapat menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan adaptif meskipun data yang tersedia bersifat imprecise atau tidak pasti.