## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI DALAM PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA KENDARI
Nur Rahmat Hidaya Karismadi , Syarifah Nurhafni A , La Ode Muhamad Ilham , Rizal Adi Saputra Teknik Informatika Universitas Halu Oleo Jalan HEA Mokodompit , Indonesia nurrahmathidayakarismadi@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini mencoba memprediksi curah hujan di Kota Kendari dengan menggunakan metode logika fuzzy Mamdani.  Penelitian  ini  memanfaatkan  data  historis  curah  hujan  dari  BMKG  dan  BPS  Kendari  untuk  Kota Kendari  pada  tahun  2022.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  logika  fuzzy  mamdani  yang  dapat  menangani ketidakpastian dan ambiguitas dalam data input dan output. Penelitian ini menggunakan satu variabel output yaitu kategori curah hujan, dan tiga variabel input yaitu suhu, kelembaban, dan tekanan udara. Selain itu, penelitian ini menggunakan 27 aturan fuzzy yang menghubungkan variabel input dan output . Pendekatan centroid digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  melakukan  defuzzifikasi  .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  curah  hujan  Kota Kendari  dapat  diprediksi  dengan  menggunakan  metode  logika  fuzzy  Mamdani  dengan  rata-rata error sebesar 10,70%. Selain untuk membantu pihak-pihak yang berkepentingan untuk mengetahui lebih jauh mengenai curah hujan Kota Kendari, penelitian ini juga bertujuan untuk memajukan ilmu pengetahuan dan teknologi, khususnya di bidang logika fuzzy dan prediksi cuaca.
Kata Kunci : Logika Fuzzy Mamdani, Curah Hujan, Kota Kendari, Prediksi Cuaca.

## 1. PENDAHULUAN
Volume hujan yang turun di suatu daerah tertentu dalam  kurun  waktu  tertentu  disebut  dengan  curah hujan.  Curah  hujan  mempunyai  dampak  yang signifikan  terhadap  pertanian,  hidrologi,  iklim,  dan kesejahteraan  manusia  [1].  Bencana  alam  seperti kekeringan, tanah longsor, dan banjir juga berkorelasi dengan curah hujan. Oleh karena itu, memperkirakan curah  hujan  di  masa  depan  akan  membantu mempersiapkan  diri  menghadapi  manfaat  dan kerugian hujan.
Logika fuzzy  merupakan salah satu teknik  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  curah  hujan. Subbidang  logika  yang  dikenal  sebagai  logika  fuzzy memanfaatkan  derajat  keanggotaan  dalam  himpunan sehingga  keanggotaan  tidak  terbatas  pada  benar  atau salah. Fuzzy adalah istilah linguistik untuk tidak tepat, membingungkan,  atau  tidak  jelas.  Bahasa  fuzzy mengacu  pada  jenis  representasi  pengetahuan  yang dapat  disesuaikan  secara  kontekstual  dan  digunakan untuk  memecahkan  masalah  yang  tidak  dapat dipecahkan  secara  sempurna  [2].  Menerapkan pemikiran  fuzzy dan himpunan  fuzzy pada pemetaan dari  ruang  masukan  ke  ruang  keluaran  adalah penggunaan  logika  fuzzy  yang  cocok.  Logika  fuzzy menggunakan derajat keanggotaan mulai dari 0 sampai 1  untuk  mengakomodasi  ambiguitas,  ketidaktepatan, dan  ketidaklengkapan  data  [3].  Logika  fuzzy  juga dapat  menyampaikan  pengetahuan  manusia  sebagai kaidah linguistik yang mudah dipahami.
Logika  fuzzy  memungkinkan produksi keluaran berdasarkan masukan dan aturan fuzzy menggunakan berbagai  teknik  inferensi.  Metode  fuzzy  Mamdani merupakan  teknik  inferensi  yang  banyak  digunakan. Ebrahim  Mamdani  pertama  kali  mempresentasikan teknik  fuzzy  Mamdani  pada  tahun  1975.  Himpunan
fuzzy digunakan dengan cara ini di bagian berikutnya dari  setiap  aturan  fuzzy.  Teknik  fuzzy  Mamdani menghasilkan  himpunan  fuzzy  yang  selanjutnya diubah  menjadi  nilai  crisp  melalui  penerapan  proses defuzzifikasi [4].
Logika fuzzy Mamdani adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk meramalkan curah hujan. Metode ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan  metode lain, seperti  metode ini dapat menangani ketidakpastian dan ambiguitas dalam data  input  dan  output.  Metode  ini  menggunakan himpunan  fuzzy  yang  dapat  merepresentasikan  nilai- nilai  yang  tidak  terdefinisi  secara  eksak  atau  tidak memiliki  kriteria  mutlak  [5].  Dengan  demikian, metode  ini  dapat  mengakomodasi  variasi  dan perbedaan  dalam  kondisi  cuaca.  Metode  ini  dapat menghasilkan  output  berupa  himpunan  fuzzy  yang lebih spesifik dan detail daripada output berupa fungsi linear atau konstanta. Output ini dapat disajikan dalam bentuk kategori-kategori  yang sesuai dengan konteks masalah.  Dengan  demikian,  metode  ini  dapat memberikan  informasi  yang  lebih  bermakna  dan relevan  bagi  pengambil  keputusan.  Metode  ini  dapat digunakan  untuk  berbagai  jenis  masalah  yang melibatkan hubungan antara variabel input dan output. Metode ini menggunakan aturan fuzzy yang dibentuk dari operator logika fuzzy seperti implikasi, konjungsi, disjungsi, dan negasi [6]. Dengan demikian, metode ini dapat  menangkap  kompleksitas  dan  dinamika  dari masalah cuaca.
Pendekatan  fuzzy  Mamdani  akan  digunakan dalam penelitian ini untuk memprediksi curah hujan di Kota  Kendari.  Ibu  kota  Provinsi  Sulawesi  Tenggara, Kota Kendari, mengalami dua musim berbeda di iklim tropis  musim  hujan  dan  musim  kemarau.  Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dan
Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Kendari menyediakan data curah hujan yang digunakan dalam penelitian ini. Curah hujan bulanan tahun sebelumnya, 2022, termasuk dalam data ini.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu pemerintah,  petani,  pemilik  usaha,  dan  masyarakat umum  yang  tertarik  untuk  mengetahui  lebih  jauh mengenai  besarnya  curah  hujan  di  Kota  Kendari. Selain  itu,  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat memajukan ilmu pengetahuan dan teknologi, khususnya di bidang prediksi cuaca dan logika fuzzy.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Logika Fuzzy Mamdani
Jenis  logika  yang  dikenal  sebagai  logika  fuzzy mampu  menangani  ambiguitas,  ketidaktepatan,  dan data yang hilang. Berbeda dengan  logika klasik  yang hanya bisa membedakan dua nilai kebenaran benar (1) dan  salah  (0)  logika  fuzzy  memungkinkan  adanya lebih banyak kemungkinan. Derajat keanggotaan , atau nilai  kebenaran  perantara,  dikenali  oleh  logika  fuzzy dan berkisar dari 0 hingga 1.
Metode  fuzzy  Mamdani  yang  pertama  kali dikemukakan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975 merupakan salah satu pendekatan dalam logika fuzzy. Teknik  ini  diciptakan  dengan  menggunakan  norma bahasa  yang  dipelajari  dari  operator  manusia  yang terampil untuk mengoperasikan kombinasi boiler dan mesin  uap.  Karena  pendekatan  ini  mengikuti kecenderungan manusia, maka lebih mudah bagi orang untuk memahami dan menerimanya.
Ada  empat  langkah  dalam  metode  fuzzy Mamdani:
a. Membentuk himpunan fuzzy
Fuzzifikasi,  atau  penggunaan  fungsi  keanggotaan untuk  mengubah  nilai input tegas  menjadi  nilai fuzzy,  merupakan  hal  yang  diperlukan  pada level ini.  Fungsi  keanggotaan  hadir  dalam  berbagai geometri, termasuk trapesium  dan  segitiga.  Nilai- nilai  ambigu  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi variabel  linguistik  seperti  rendah,  sedang,  dan tinggi.
b. Penggunaan fungsi implikasi Praktik  penerapan  aturan  fuzzy  yang  telah ditetapkan  sebelumnya  merupakan  inti  dari langkah ini.
Aturan
IF-THEN
yang menghubungkan variabel input dan output . c. Komposisi aturan Pada langkah ini, semua aturan yang telah dipenuhi digabungkan  menjadi  kumpulan  keluaran  yang fuzzy.  Operator  maksimum,  minimum,  dan  jenis lainnya  dapat  digunakan  dalam  proses  ini. Kumpulan keluaran fuzzy akhir, yang mencerminkan  temuan  sistem  fuzzy,  adalah produk dari langkah ini.
d. Defuzzifikasi
Pada  langkah  ini,  prosedur  khusus  digunakan untuk mengubah nilai keluaran fuzzy menjadi nilai keluaran  tegas. Centroid , mean maksimum,  dan bentuk  lainnya  dimungkinkan  untuk  proses
defuzzifikasi.  Pilihan  akhir  sistem  fuzzy  diwakili oleh nilai output ini.

## 2.2. Prediksi Curah Hujan
Proses  peramalan  kuantitas  dan  kualitas  hujan yang akan turun pada suatu lokasi tertentu dan waktu tertentu  disebut  dengan  prediksi  curah  hujan. Memprediksi  jumlah  hujan  sangat  penting  karena beberapa  alasan,  termasuk  pengelolaan  sumber  daya air,  persiapan  pertanian,  pencegahan  bencana,  dan banyak lagi.
Curah hujan dapat diprediksi dengan menggunakan berbagai teknik, antara lain pendekatan statistik,  dinamis,  empiris,  dan  fuzzy.  Teknik  fuzzy merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengatasi ketidakpastian  dan  ketidakpastian  pada  data  curah hujan dengan menerapkan logika fuzzy. Dibandingkan metode-metode  sebelumnya,  metode  fuzzy  dapat menghasilkan perkiraan curah  hujan  yang  lebih tepat dan mudah beradaptasi.

## 2.3. Kota Kendari
Ibu kota Provinsi Sulawesi Tenggara adalah Kota Kendari. Kota ini terletak di tepi Teluk Kendari, jalur laut  yang digunakan untuk perdagangan sejak zaman prasejarah. Dengan jumlah penduduk sekitar 347.381 jiwa, Kota Kendari terletak di atas lahan seluas 271,8 km³  (2023).  Kota  Kendari  dikenal  dengan  sebutan  “ Kota Lulo ” yang berarti “kota yang indah dan bersih” dengan semboyan “Kota Kendari Bertaqwa”.
Penulis  dan  kartografer  Belanda  Vosmaer membangun  istana  raja  suku  Tolaki  ,  Tebau  ,  pada tanggal  9  Mei  1831,  menandai  dimulainya  sejarah Kota  Kendari.  Belakangan,  hari  tersebut  ditetapkan sebagai hari jadi Kota Kendari. Kota Kendari menjadi ibu kota Kewedanan dan Onder Afdeling Laiwoi pada masa  penjajahan  Belanda.  Sesuai  Undang-Undang Nomor  29  Tahun  1959,  Kota  Kendari  ditetapkan sebagai ibu kota Kabupaten Daerah Tingkat II setelah Indonesia merdeka. Sesuai Undang-Undang Nomor 6 Tahun  1995,  Kota  Kendari  resmi  berdiri  sebagai kotamadya  pada  tahun  1995.  Berdasarkan  Perpu Nomor  2  Tahun  1964,  Kota  Kendari  ditetapkan sebagai  ibu  kota  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  pada tahun 1964.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi eksperimen  dengan  data  historis  curah  hujan  Kota Kendari  tahun  2022  yang  diperoleh  dari  BMKG  dan BPS  Kendari.  Setelah  itu,  logika  fuzzy  Mamdani digunakan  untuk  mengolah  data  guna  memprediksi curah hujan di Kota Kendari.
Tiga input digunakan  dalam  penyelidikan  ini, seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1. Input nya adalah  sensor suhu dan tekanan udara BMP280 serta sensor  kelembaban  DHT11.  Suhu  lingkungan  diukur dengan  sensor  DHT11,  sedangkan  tekanan  dan  suhu udara  sekitar  diukur  dengan  sensor  BMP280.  Logika fuzzy  diuji  pada  software  Matlab  untuk  memastikan logika  yang  perlu  diprogram  pada  ESP8266  sebelum memproses data pada perangkat. Nantinya, data sensor akan  diproses  secara  bersamaan.  Setelah  pemrosesan ESP8266,  program  Blynk  akan  menampilkan  data pada LCD 16x2.
Logika  fuzzy  Mamdani  merupakan  teknik inferensi  fuzzy  yang  menyimpulkan  kesimpulan  dari data yang ambigu atau tidak pasti dengan menerapkan prinsip kebahasaan. Pengumpulan data, pembentukan himpunan fuzzy, pembentukan aturan fuzzy, evaluasi aturan  fuzzy,  dan  defuzzifikasi  merupakan  lima langkah logika fuzzy Mamdani [7].
Untuk memanfaatkan pendekatan fuzzy Mamdani dalam prediksi curah hujan di Kota Kendari, penelitian  ini  menggunakan  metode  logika  fuzzy Mamdani. Langkah-langkah metodologis yang digunakan adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Diagram alir penelitian
a. Pengumpulan Data
Data  tekanan  udara,  suhu,  dan  kelembaban dikumpulkan. Informasi ini dimasukkan ke dalam model fuzzy.
b. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Dibuat fuzzy set untuk setiap variabel input (suhu, kelembaban,  dan  tekanan  udara)  berdasarkan kategori yang bersangkutan.
c. Pembentukan aturan fuzzy Mengembangkan Aturan Fuzzy Berdasarkan fakta terkini  dan  pengetahuan  para  ahli,  aturan  fuzzy dikembangkan.
d. Evaluasi aturan fuzzy Menilai  Aturan  Fuzzy  Setelah  pembuatan  aturan fuzzy, aturan dinilai oleh sistem menggunakan data masukan.  Fuzzifikasi  data  masukan,  penerapan aturan  fuzzy,  dan  agregasi  keluaran  fuzzy merupakan langkah-langkah dalam proses ini.
e. Defuzzifikasi
Menghilangkan kebingungan Prosedur defuzzifikasi kemudian diterapkan untuk mengubah output fuzzy  menjadi  nilai  tegas. Hasilnya adalah prakiraan curah hujan di Kendari.
Metodologi  ini  memungkinkan  peneliti  untuk memodelkan hubungan yang kompleks dan tidak pasti antara suhu, kelembaban dan tekanan udara serta curah hujan,  yang  sulit  dilakukan  dengan  metode  statistik tradisional.  Selain  itu,  metode  ini  juga  memberikan fleksibilitas dalam menghadapi berbagai kondisi cuaca dan  dapat dengan  mudah diperbarui  atau disesuaikan dengan data baru.

## 3.1. Pengumpulan data
Data  curah  hujan  historis  Kota  Kendari  tahun 2022  digunakan  untuk  mengumpulkan  data.  Data tersebut disampaikan Badan Meteorologi,
Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dan Badan Pusat Statistik (BPS). Setiap bulan, data curah hujan dicatat dan dinyatakan dalam  milimeter (mm). Model  logika fuzzy Mamdani yang dikembangkan untuk penelitian ini diuji menggunakan data tersebut. Selain data curah hujan,  BMKG  juga  mengumpulkan  data  suhu, kelembaban,  dan  tekanan  udara.  Satuan  pengukuran data ini adalah hektopascal ( hPa ), kelembaban relatif (%),  dan  derajat  Celsius  (°C).  Model  logika  fuzzy Mamdani  menggunakan  data  ini  sebagai  variabel masukan.
Perangkat  IoT  digunakan  dalam  pengumpulan data.  Matlab  menggunakan  data  ini  sebagai  masukan untuk interferensi fuzzy (FIS). Kesalahan untuk setiap aturan yang digunakan diperiksa menggunakan output dari  FIS  Matlab.  Total  data  yang  dikumpulkan berjumlah 135 data.
Tujuan  pengumpulan  data  ini  adalah  untuk mengumpulkan  data  yang  mewakili  dan  relevan mengenai  permasalahan  yang  sedang  diselidiki. Akurasi dan kehandalan model logika fuzzy Mamdani dalam memprediksi curah hujan di Kota Kendari akan meningkat  dengan  hadirnya  data  yang  lengkap  dan sah. Untuk mengetahui hubungan antara variabel input dan output , juga akan dilakukan analisis  statistik  dan grafik dengan menggunakan data ini.
3.2. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Proses  pembuatan  himpunan  fuzzy  melibatkan pengklasifikasian variabel masukan suhu, kelembaban, dan tekanan udara serta variabel keluaran curah hujan ke dalam beberapa kelompok berdasarkan nilai tertentu.
Tabel 1. Himpunan suhu Variabel Himpunan Fuzzy Jangkauan Suhu (° C ) Dingin [22, 22, 27] Hangat [25, 29, 32] Panas [30, 35, 35]
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  variabel  suhu difuzzykan menjadi dingin, hangat, dan panas, dengan kisaran nilai Celsius (°C) untuk suhu dingin.
Tabel 2. Himpunan kelembapan Variabel Himpunan Fuzzy Jangkauan Kelembapan (%) Kering [47, 47, 68] Lembap [69, 73, 86] Basah [78, 98, 98]
Tabel  2  menampilkan  variasi  nilai  kelembaban relatif  (%)  untuk  set  fuzzyfikasi  kering,  lembab,  dan basah untuk set kelembaban.
Tabel 3. Himpunan tekanan udara Variabel Himpunan Fuzzy Jangkauan Tekanan Udara ( hPa ) Ringan [1001, 1001, 1008] Normal [1006, 1009, 1013] Berat [1011, 1017, 1017]
Dengan rentang  nilai  hektopascal ( hPa ),  maka himpunan  fuzzyfikasi  untuk  tekanan  udara  yang ditetapkan  pada  tabel  3  adalah  ringan,  normal,  dan berat.
Tabel 4. Himpunan curah hujan Variabel Himpunan Fuzzy Jangkauan Curah hujan (mm) Rendah [90, 90, 160] Sedang [140, 177, 210] Tinggi [190, 265, 265]
Tabel  4  menyajikan  himpunan  fuzzyfikasi himpunan  curah  hujan  sebagai  rendah,  sedang,  dan tinggi, sesuai dengan rentang nilai milimeter (mm).

## 3.3. Pembentukan Aturan Fuzzy
Komponen  penting  dari  sistem  logika  fuzzy adalah  aturan  fuzzy.  Berdasarkan  data  terkini  dan pengetahuan  para  ahli,  aturan-aturan  ini  telah dikembangkan  [8]  [9].  Aturan  fuzzy  dikembangkan dalam  kerangka  penelitian  ini  berdasarkan  korelasi suhu, kelembaban, tekanan udara, dan prakiraan curah hujan  di  Kendari.  Penelitian  ini  menggunakan  aturan fuzzy, yaitu:
[Rule 1] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is
Kering) and (Tekanan is Ringan) Then
(Curah Hujan is Rendah) [Rule 2] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is Kering) and (Tekanan is Normal) Then
(Curah Hujan is Rendah) [Rule 3] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is Kering) and (Tekanan is Berat) Then
(Curah Hujan is Rendah) [Rule 4] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is Lembab) and (Tekanan is Ringan) Then
(Curah Hujan is Sedang) [Rule 5] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is Lembab) and (Tekanan is Normal) Then
(Curah Hujan is Sedang) [Rule 6] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is
Lembab) and (Tekanan is Berat) Then
(Curah Hujan is Tinggi) [Rule 7] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Ringan) Then
(Curah Hujan is Tinggi) [Rule 8] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Normal) Then
(Curah Hujan is Tinggi) [Rule 9] If (Suhu is Dingin) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Berat) Then (Curah Hujan is Tinggi) [Rule 10] If (Suhu is Hangat) and (Kelembapan is Kering) and (Tekanan is Ringan) Then (Curah Hujan is Rendah) [Rule 11] If (Suhu is Hangat) and (Kelembapan is Kering) and (Tekanan is Normal) Then
(Curah Hujan is Rendah) [Rule 12] If (Suhu is Hangat) and (Kelembapan is Kering) and (Tekanan  is  Berat) Then (Curah Hujan is Sedang)
[Rule 13] If (Suhu is Hangat) and (Kelembapan is Lembab) and (Tekanan is Ringan) Then (Curah Hujan is Sedang)
[Rule 14] If  (Suhu  is  Hangat)  and  (Kelembapan  is Lembab)  and  (Tekanan  is  Normal)  Then (Curah Hujan is Sedang)
[Rule 15] If (Suhu is Hangat) and (Kelembapan is Lembab) and (Tekanan is Berat) Then (Curah Hujan is Tinggi) [Rule 16] If (Suhu is Hangat) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Ringan) Then (Curah Hujan is Tinggi)
[Rule 17] If (Suhu is Hangat) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Normal) Then (Curah Hujan is Tinggi)
[Rule 18] If  (Suhu  is  Hangat)  and  (Kelembapan  is Basah)  and  (Tekanan  is  Berat)  Then (Curah Hujan is Tinggi)
[Rule 19] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Kering) and (Tekanan is Ringan) Then (Curah Hujan is Rendah)
[Rule 20] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Kering) and (Tekanan is Normal) Then (Curah Hujan is Rendah)
[Rule 21] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is
Kering) and (Tekanan is Berat) Then
(Curah Hujan is Rendah) [Rule 22] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Lembab) and (Tekanan is Ringan) Then (Curah Hujan is Rendah) [Rule 23] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Lembab) and (Tekanan is Normal) Then
(Curah Hujan is Sedang) [Rule 24] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Lembab) and (Tekanan is Berat) Then
(Curah Hujan is Sedang) [Rule 25] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Ringan) Then (Curah Hujan is Sedang) [Rule 26] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Normal) Then
(Curah Hujan is Tinggi) [Rule 27] If (Suhu is Panas) and (Kelembapan is Basah) and (Tekanan is Berat) Then (Curah Hujan is Tinggi)

## 3.4. Evaluasi Aturan Fuzzy
Proses  evaluasi  aturan  fuzzy  yang  ditetapkan oleh sistem berdasarkan data masukan dikenal dengan evaluasi  aturan  fuzzy  [10].  Ada  beberapa  langkah dalam proses ini:
a. Fuzzifikasi Data Masukan Dengan  menggunakan  himpunan  fuzzy  yang dibuat  sebagai  panduan,  data  masukan  (suhu, kelembaban, dan tekanan udara) diubah menjadi nilai fuzzy.
b. Penerapan Aturan Fuzzy Setelah data masukan difuzzifikasi, aturan fuzzy yang dihasilkan diterapkan.
c. Agregasi Output Fuzzy
Proses ini menghasilkan output fuzzy keseluruhan dengan menggabungkan output dari setiap aturan fuzzy. Untuk memastikan bahwa aturan yang dikembangkan  dapat  menghasilkan  keluaran  yang benar dan konsisten berdasarkan data masukan, maka penting  untuk  mengevaluasi  aturan  fuzzy.  Selain  itu, jika  diperlukan,  aturan  fuzzy  dapat  diperbaiki  atau disesuaikan dengan menggunakan prosedur peninjauan ini.

## 3.5. Defuzzifikasi
Proses  mengubah output fuzzy  menjadi  nilai tegas  yang  dapat  diterapkan  pada  pengambilan keputusan  dikenal  sebagai  defuzzifikasi  [11],  [12]. Metode  defuzzifikasi  akan  mengubah output fuzzy perkiraan  curah  hujan  di  Kota  Kendari  menjadi  nilai nyata dalam konteks penelitian  ini. Salah  satu teknik untuk mengubah nilai fuzzy menjadi nilai tegas adalah dengan  metode  defuzzifikasi  centroid.  Rumus  yang digunakan dalam prosedur ini adalah sebagai berikut:
𝑧 ∗ = ∑ 𝜇 𝐴 (𝑧 𝑖 )𝑧 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝜇 𝐴 (𝑧 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana z ∗ adalah nilai tegas yang dihasilkan, μA (zi)  adalah  nilai  keanggotaan  fuzzy  dari  himpunan
fuzzy A di titik zi , dan n adalah banyaknya titik yang dipertimbangkan. Untuk menerapkan metode ini pada prediksi  curah  hujan  perlu  melakukan  langkah- langkah berikut:
a. Tentukan nilai input yaitu suhu, kelembaban, dan tekanan udara.
b. Melakukan  fuzzifikasi  yaitu  menentukan  nilai keanggotaan  fuzzy  dari  setiap  masukan  pada himpunan fuzzy yang telah ditentukan.
c. Melakukan  inferensi  yaitu  menggunakan  aturan fuzzy  yang  telah  ditentukan  untuk  menentukan nilai  keanggotaan  fuzzy  keluaran  yaitu  curah hujan pada setiap himpunan fuzzy yang ada.
d. Lakukan defuzzifikasi yaitu menggunakan rumus centroid  untuk  menghitung  nilai  pasti  curah hujan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian  Dengan  Fuzzy Interference  System

## Matlab
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  logika fuzzy  Mamdani  untuk  memprediksi  curah  hujan  di Kota  Kendari.  Peneliti  menentukan  tiga  variabel masukan  yaitu  suhu,  kelembaban  dan  tekanan,  serta satu  variabel  keluaran  yaitu  kategori  curah  hujan. Kemudian  menentukan  27  aturan  fuzzy  yang menghubungkan variabel masukan dan keluaran. Data historis  curah  hujan  di  Kota  Kendari  tahun  2022 sebagai data untuk menentukan rentang nilai variabel yang ditetapkan.
Gambar 3. Matlab FIS
Pengujian  ini  menggunakan  FIS  Matlab  yang terlihat  pada  Gambar  3  yang  menampilkan  tiga variabel input yaitu  suhu,  kelembaban  dan  tekanan udara  serta  satu  variabel output yaitu  curah  hujan. Peneliti  menghitung  nilai  keanggotaan  fuzzy  setiap variabel masukan dan keluaran dengan menggunakan fungsi keanggotaan trapesium. Peneliti juga menghitung  nilai  keluaran  fuzzy  untuk  setiap  aturan fuzzy  dengan  menggunakan  operator  MIN  sebagai fungsi implikasinya. Selanjutnya peneliti menghitung
nilai  keluaran  defuzzifikasi  dengan  menggunakan metode centroid sebagai metode defuzzifikasi.

## Gambar 4. Variabel curah hujan matlab
Gambar 5. Aturan fuzzy matlab
Pada  Gambar  4,  ditampilkan  tiga  variabel masukan fuzzy suhu, kelembaban dan tekanan udara, serta satu variabel keluaran fuzzy curah hujan. Setelah memasukkan  rentang  nilai  setiap  variabel  himpunan, maka  terbentuklah  area  untuk  setiap  variabel himpunan fuzzy.
Gambar  5  merupakan  hasil  pengumpulan  data berdasarkan keputusan dengan  menggunakan  metode logika fuzzy Mamdani dari FIS matlab.

## 4.2. Pengujian Dengan Pengambilan Data
Pengujian ini diambil dari beberapa uji coba acak terhadap  135  sampel  yang  diambil,  dan  nilai  dari ketiga  sensor  tersebut  digunakan  sebagai  masukan pada simulasi Matlab.
Data tersebut  digunakan  untuk  membandingkan nilai  keluaran  defuzzifikasi  Matlab  dengan  nilai prediksi  curah  hujan  dari  BMKG  untuk  mengukur tingkat  akurasi  prediksi.  Persentase  kesalahan digunakan  untuk  mengukur  kesalahan  prediksi. Persentase  kesalahan  dihitung  menggunakan  rumus berikut:
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 (%) = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦 × 100% (2)
Dimana  nilai  defuzzifikasi  adalah  nilai  output dari fis matlab, nilai fuzzy adalah rentang nilai  fuzzy dari  himpunan  curah  hujan,  dan  100%  adalah  untuk menentukan berapa persen error yang dihasilkan pada setiap rule[13].
Menampilkan  hasil  perhitungan  nilai  fuzzy, keluaran  curah  hujan,  dan error setiap  aturan  fuzzy dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 5. Data uji pengambilan keputusan menggunakan metode logika fuzzy mamdani
Rule Fuzzy Nilai Fuzzy Curah Hujan Dikota Kendari (mm) Matlab Error (%) Min Max 1 2 3 4 5 Rule 1 90 160 115 114 175 118 119 3,04 % Rule 2 90 160 175 115 147 118 130 9,6 % Rule 3 90 160 113 120 175 175 236 31,04 % Rule 4 140 210 175 175 176 175 238 12,80 % Rule 5 140 210 176 119 175 175 212 2,05 % Rule 6 190 265 117 175 235 235 239 12,0 % Rule 7 190 265 238 113 175 235 235 12,43 % Rule 8 190 265 241 233 241 175 235 1,09 % Rule 9 190 265 139 176 154 192 175 26,50 % Rule 10 90 160 176 116 176 187 170 32,0 % Rule 11 90 160 118 175 119 175 120 5,73 % Rule 12 140 210 118 238 175 175 175 13,12 % Rule 13 140 210 175 176 175 175 167 0,8 % Rule 14 140 210 175 175 175 175 175 0 % Rule 15 190 265 236 199 240 236 234 0,65 % Rule 16 190 265 182 193 192 199 184 16,48 % Rule 17 190 265 181 193 192 199 199 15,25 % Rule 18 190 265 235 236 232 235 236 3,20 % Rule 19 90 160 119 118 119 120 119 4,8 %
Rule Fuzzy Nilai Fuzzy Curah Hujan Dikota Kendari (mm) Matlab Error (%) Min Max 1 2 3 4 5 Rule 20 90 160 118 115 117 119 120 5,76 % Rule 21 90 160 113 116 114 118 113 8,16 % Rule 22 90 160 176 176 175 175 175 40,32 % Rule 23 140 210 176 176 176 175 176 0,45 % Rule 24 140 210 159 159 176 120 181 9,14 % Rule 25 140 210 181 176 181 176 192 3,54 % Rule 26 190 265 187 181 187 181 193 18,32 % Rule 27 190 265 236 199 240 236 234 0,65 % Rata-Rata Error 10,70 %
Rata-rata  error  seluruh  aturan  fuzzy  sebesar 10,70%  yang  menunjukkan  bahwa  prediksi  curah hujan  dengan  menggunakan  logika  fuzzy  Mamdani mempunyai  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik.  Aturan fuzzy  yang  mempunyai  error  terkecil  adalah  aturan fuzzy  ke-14,  yaitu  jika  suhu  hangat,  kelembaban lembab, dan tekanan normal maka curah hujan sedang. Error  pada  aturan  fuzzy  ini  sebesar  0%  yang  berarti nilai keluaran defuzzifikasi sama dengan nilai prediksi curah  hujan.  Aturan  fuzzy  yang  mempunyai  error terbesar  adalah  aturan  fuzzy  ke  22  yaitu  jika  suhu panas, kelembaban lembab, dan tekanan ringan maka curah hujan rendah. Error pada aturan fuzzy ini sebesar 40,32% yang  berarti nilai keluaran defuzzifikasi  jauh lebih rendah dari nilai prediksi curah hujan.
Secara  umum,  aturan  fuzzy  yang  melibatkan suhu  panas  dan  kelembapan  kering  cenderung memiliki  kesalahan  yang  lebih  besar  dibandingkan aturan  fuzzy  yang  melibatkan  suhu  dingin  dan kelembapan  basah.  Hal  ini  mungkin  disebabkan karena  kondisi  suhu  panas  dan  kelembaban  kering jarang  terjadi  di  Kota  Kendari  sehingga  data  yang tersedia kurang mewakili kondisi tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode  logika  fuzzy  Mamdani dapat digunakan untuk  meramalkan  curah  hujan  di  Kota  Kendari dengan  akurasi  yang  cukup  baik,  yaitu  sebesar 89,30%.  Aturan  fuzzy  yang  paling  akurat  adalah aturan  fuzzy  ke-14,  yang  menggambarkan  kondisi cuaca yang sering terjadi di Kota Kendari, yaitu suhu hangat,  kelembaban  lembab,  dan  tekanan  normal. Aturan  fuzzy  yang  paling  tidak  akurat  adalah  aturan fuzzy ke-22, yang menggambarkan kondisi cuaca yang jarang  terjadi  di  Kota  Kendari,  yaitu  suhu  panas, kelembaban  lembab,  dan  tekanan  ringan.  Adapun saran yang terdapat pada potensi pengembangan dalam penelitian  ini,  khususnya  dalam  hal  memilih  dan mencari  tahu  aturan  fuzzy,  fungsi  keanggotaan,  dan rentang nilai yang lebih ideal dan sesuai dengan situasi aktual  Kota  Kendari.  Untuk  menilai  kemanjuran  dan ketepatan  berbagai  teknik  logika  fuzzy  yang digunakan,  penelitian  ini  berpotensi  diperluas  untuk mencakup  teknik logika fuzzy  Sugeno  atau Tsukamoto.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gunadi, I., Suseno, J. E., Khuriati, A., Hersaputri, M.,  &  Putranto,  A.  B,  2022.  Penentuan  Curah
Hujan  Berdasarkan  Input  Cuaca  Menggunakan Metode  Logika  Fuzzy Mamdani, Jurnal
Pengabdian Vokasi . Vol. 2, No. 2, pp. 155-159. doi: 10.14710/jpv.2021.13424
[2] Tenriawaru,  A.,  Saputra,  R.  A.,  &  Yusril,  M, 2023. Sistem Kendali Lampu Otomatis Multisensor Menggunakan Metode Fuzzy Logic Control Inferensi Sugeno Berbasis Mikrokontroler, Jurnal  Eksplora  Informatika . Vol. 13, No. 1, pp. 69-83. doi: 10.30864/eksplora.v13i1.812
[3] Yulianto, T., Solehah, I., Faisol, F., Amalia, R., &  Tafrikan,  M,  2023.  Perbandingan  Fuzzy Tsukamoto  Dan  Fuzzy  Mamdani  Dalam Memprediksi  Intensitas  Curah  Hujan  Di Kabupaten Sumenep. Jurnal  Aplikasi  Teknologi Informasi  dan  Manajemen .  Vol.  4,  No.  1.  doi: 10.31102/jatim.v4i1.2186
[4] Afrijal, R., Kusuma, A. P., & Febrinta, F. 2023. Penerapan  Logika  Fuzzy  Untuk  Mengukur Efektifitas  Penggunaan  Aplikasi  E-Learning (Edlink)  Selama  Proses  Pembelajaran  Dengan Menggunakan  Usabilitas  Evaluation. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) . Vol. 7, No. 1, pp. 6-12.   doi: 10.36040/jati.v7i1.6020
[5] Hermawan,  M.  R.,  &  Alam,  R.  2020.  Logika Fuzzy  Mamdani  Untuk  Mendukung  Keputusan Pembelian  Laptop  Asus  M409BA  Berdasarkan Spesifikasi Yang Tersedia. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , Vol. 1, No. 3, pp.  98- 103. doi: 10.30865/klik.v1i3.122
[6] Sufarnap,  E.,  &  Sudarto,  S.  2019.  Penerapan Metode  Fuzzy  Mamdani  Dalam  Penentuan Jumlah Produksi. In Seminar Nasional Sains dan Teknologi  Informasi  (SENSASI) .  Vol.  2,  No.  1. Retrieved from: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/article/view/331/323
[7] Raharjo,  M.  R., Saputra,  R. E.,  Harjupa,  W.,  & Fathrio,  I,.  2021.  Perancangan  Prediktor  Hujan Deras  Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy Mamdani. e-Proceeding  of  Engineering . Vol. 8, No. 5, pp. 6557. doi:
10.22441/jte.2021.v12i2.003
[8] Yuliantika,  S.,  &  Kartika,  D.  L,.  2022. Implementasi  Metode  Fuzzy  Mamdani  sebagai Deteksi  Awal  Banjir  Lokal  di  Bendung  Gerak Serayu. Square:  Journal  of  Mathematics  and Mathematics Education . Vol. 4, No. 1, pp. 17-25. doi: 10.21580/square.2022.4.1.11177
[9] Prasetyo, A. D., Septyono, M. B., Pratama, B. R., & Sari, A. P,. 2023. Penerapan Metode Mamdani Untuk Prediksi Produksi Padi di Pulau Sumatera. In Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara ,    Vol.  3,  pp.  58-62.  Retrieved  from: http://santika.upnjatim.ac.id/submissions/index. php/santika/article/view/192
[10] Sukmawati,  A.,  Iryana,  L.,  Adriansyah,  P.,  & Kesuma,  L.  I.  2023.  Identification  of  Floods  in Palembang  Area  Using  Fuzzy  Logic  Method of Mamdani  and  Sugeno. Journal  Of  Informatics And  Telecommunication  Engineering ,  Vol.  6, No. 2, pp. 434-444. doi: 10.31289/jite.v6i2.8146
[11] Mutia,  A.  C.,  Sundoro,  A.  F.,  Yajiddin,  A., Khoirullah,  M.,  &  Aini,  Q,.  2018.  Review Penerapan  Fuzzy  Logic  Sugeno  dan  Mamdani pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Prakiran Cuaca  di  Indonesia. UIN  Syarif  hidayatullah
Jakarta . Retrieved from: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123
456789/43344
[12] Saputra,  D.  A.  2020.  Implementasi  Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Penjualan Box Motor  Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  Toko  Sipit Box  Malang)  (Doctoral  dissertation,  Institut Teknologi  Nasional  Malang). JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) .  Vol.  4,  No.  1, pp. 256-263. doi: 10.36040/jati.v4i1.2309
[13] Nafisah, N., Syamsiana, I. N., Kusuma, W., Putri, R.  I.,  &  Sumari,  A.  D.  W.  2023.  Analisa Perbandingan Pengaturan Suhu Berbasis Logika Fuzzy  Interferensi  Sugeno  dan  Mamdani  pada Alat  Pengering  Biji  Kopi. Agroteknika ,  Vol.  6, No. 2, pp. 272-288. doi: 10.55043/agroteknika.v6i2.240