## Perbandingan Fuzzy Tsukamoto Dan Fuzzy Mamdani Dalam Memprediksi Intensitas Curah Hujan Di Kabupaten Sumenep
Tony Yulianto 1 , Ilmiyatus Solehah 2 , Faisol 3 , Rica Amalia 4 , Mohamad Tafrikan 5 1, 2, 3, 4 Prodi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Islam Madura
5 Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang
1 toniyulianto65@gmail.com, 2 ilmiyatussolehah@gmail.com, 3 faisolmunif@gmail.com,
4 ricaamalia5@gmail.com, 5 tafrikan@walisongo.ac.id

## ABSTRAK
Memprediksi  tingkat  keparahan  hujan  badai  merupakan  hal  yang  menantang.  Suhu, kecepatan  angin,  kelembaban  udara,  tekanan  udara,  dan  faktor  lainnya  semuanya  dapat  berperan dalam  menentukan  curah  hujan.  Karena  kepentingan  praktisnya  dalam  kehidupan  sehari-hari, cuaca  merupakan  isu  penting  namun  menantang  untuk  diprediksi  dan  diperhitungkan.  Pertanian, perkebunan,  perikanan,  dan  pelayaran  merupakan  bagian  dari  pekerjaan  semacam  ini.  Musim tanam  setiap  tahun  dan  varietas  tanaman  yang  dapat  ditanam  bergantung  pada  total  curah  hujan tahun  sebelumnya  di  bidang  pertanian.  Memprediksi  penyebab  kegagalan  panen  juga  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  data  curah  hujan.  Penelitian  ini  menggunakan  data  intensitas curah  hujan  bulanan  Kabupaten  Sumenep  untuk  membandingkan  peramalan  dengan  pendekatan Fuzzy, Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Mamdani. Berdasarkan hasil prediksi Curah Hujan dihasilkan MAPE  Fuzzy  Tsukamoto  59,9503  dan  RMSEnya  114,8893,  Fuzzy  Mamdani  metode  Bisector menghasilkan  MAPE  59,7829,  Fuzzy  Mamdani  metode  MOM  (Mean  Of  Maximum) menghasilkan  MAPE  62,9953,  LOM  (Largest  Of  Maximum)  menghasilkan  MAPE  59,2672, Fuzzy Mamdani metode SOM (Smallest Of Maximum) menghasilkan MAPE 157,4189 maka nilai prediksi RMSE terbaik menggunakan Fuzzy Mamdani Metode SOM (Smallest Of Maximum).
Kata kunci: Fuzzy Mamdani, Fuzzy Tsukamoto, Intensitas Curah Hujan, Prediksi.

## ABSTRACT
Predicting  the  severity  of  a  rainstorm  is  challenging.  Temperature,  wind  speed,  air humidity,  barometric  pressure  and  other  factors  can  all  play  a  role  in  determining  rainfall. Because of its practical importance in everyday life, weather is an important but challenging issue to  predict  and  calculate.  Agriculture,  plantations,  fishing  and  shipping  are  part  of  this  kind  of work. The growing season of each year and the varieties of crops that can be grown depend on the previous year's total rainfall in agriculture. Predicting the causes of crop failure can also be done by  using  rainfall  data.  This  study  uses  monthly  rainfall  intensity  data  for  Sumenep  Regency  to compare forecasting with the Fuzzy, Fuzzy Tsukamoto and Fuzzy Mamdani approaches. Based on the  results  of  the  Rainfall  prediction,  the  Fuzzy  Tsukamoto  MAPE  is  59.9503  and  the  RMSE  is 114.8893,  the  Fuzzy  Mamdani  Bisector  method  produces  MAPE  59.7829,  the  Fuzzy  Mamdani method  MOM  (Mean  Of  Maximum)  produces  MAPE  62.9953,  LOM  (Largest  Of  Maximum) produces  MAPE  59.2672,  Fuzzy  Mamdani  the  SOM  (Smallest  Of  Maximum)  method  produces MAPE 157.4189, so the best RMSE prediction value uses the Fuzzy Mamdani SOM (Smallest Of Maximum) method.
Keywords: Fuzzy Mamdani, Fuzzy Tsukamoto, Rainfall Intensity, Prediction.

## 1. PENDAHULUAN
Cuaca  mencakup  segala  sesuatu  yang  terjadi  di  atmosfer  bumi  dan  berdampak  pada kehidupan  manusia.  Cuaca  juga  dipengaruhi  oleh  kondisi  udara,  seperti  tekanan  dan  suhu,  dan cuaca  merupakan  kejadian  di  permukaan  bumi.  Memprediksi  cuaca  adalah  bagian  penting  dari operasi  sehari-hari  badan  meteorologi  di  mana  pun.  Metode  ini  sangat  luas,  mencakup  berbagai bidang khusus. Curah hujan adalah fenomena meteorologi yang paling penting bagi kelangsungan hidup manusia[9].
Hujan  adalah  presipitasi  cair.  Tetesan  air  hujan,  dengan  jari-jari  0,04  hingga  3,0  mm.  Dalam persamaan tersebut, jumlah curah hujan tipikal dihitung[12].
Dengan: : curah hujan daerah (mm)
: curah hujan harian maksimal di stasiun 1 hingga stasiun ke-n
: banyaknya stasiun dalam sub Daerah Aliran Sungai (DAS)
Banyaknya air yang jatuh ke bumi dalam jangka waktu tertentu disebut dengan intensitas hujan.  Laju  curah  hujan  diukur  dalam  milimeter  (mm)  per  detik.[20][3]  Peristiwa  yang  akan datang  dapat  diantisipasi  melalui  proses  prediksi  atau  peramalan.[13]  Memprediksi  cuaca  adalah bagian penting dari operasi sehari-hari badan meteorologi di mana pun. Teori fuzzy dikembangkan sehubungan  dengan  keadaan  peramalan  tersebut;  ini  membantu  pemeriksaan  matematis  atas prakiraan kejadian di masa depan. Fuzzy adalah salah satu dari beberapa metode terkait yang telah dibuat; dengan  menyatukan ilmu komputer dan analisis statistik, ini  merupakan alat  yang ampuh dalam proses pengambilan keputusan. Metode ini sangat luas, mencakup berbagai bidang khusus. Curah  hujan  adalah  fenomena  meteorologi  yang  paling  penting  bagi  kelangsungan  hidup manusia.[9]  Kekeringan  dan  banjir  dengan  tingkat  keparahan  yang  berbeda-beda  terjadi  setiap tahun  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  perkiraan  curah  hujan  yang  akurat  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap perekonomian dan masyarakat Indonesia[5].
Logika  fuzzy  adalah  bidang  matematika  yang  relatif  baru  dengan  gagasan  yang  lugas. Ketidakpastian terkait dengan banyak masalah umum yang dihadapi orang sehari-hari.[14] Logika fuzzy  adalah  studi  tentang  fungsi  keanggotaan  himpunan  fuzzy.  Fungsi  keanggotaan  diberikan sebagai  derajat  keanggotaan  dalam  teori  himpunan  fuzzy.  Dalam  logika  fuzzy,  karakteristik mendasarnya  adalah  derajat  keanggotaan  karena  fungsi  krusial  yang  dimainkannya  dalam  suatu himpunan.[4][11]  Nilai  keanggotaan  suatu  item  dalam  himpunan  A dapat  berupa  salah satu atau kedua hal berikut:[7][16].
1. Satu (1), artinya suatu butir menjadi anggota dalam suatu mengatur.
2. Nol (0), artinya suatu item bukan merupakan anggota dalam suatu himpunan.
Untuk  memasukkan  nilai  nyata  di  luar  interval  [0,1],  himpunan  fuzzy  memperluas rentang fungsi karakteristiknya. Anggota semesta tutur dapat berupa angka apa pun antara 0 dan 1, yang diwakili oleh nilai keanggotaannya. Nilai kebenaran suatu klaim mencakup lebih dari sekedar penilaian  benar  atau  salah.  Nilai  antara  benar  dan  salah  ada,  dengan  0  menunjukkan  salah  dan  1 menunjukkan benar.[21]
Salah  satu  pemikiran  yang  menggunakan  logika  Fuzzy  adalah  pendekatan  Fuzzy Tsukamoto. Logika di balik pendekatan Fuzzy Tsukamoto agak membosankan. Metode implikasi Fuzzy mengandalkan pemikiran monoton untuk berfungsi. Pendekatan Tsukamoto bersifat intuitif
dan  dapat  memberikan  hasil  bahkan  ketika  bekerja  dengan  data  yang  tidak  lengkap,  tidak  dapat diandalkan,  atau  tidak  jelas.  Dimana  konsekuensi  aturan  dinyatakan  sebagai  struktur  IF-THEN, seperti persamaan berikut[4], pendekatan Fuzzy Tsukamoto dapat dengan mudah dihubungkan.[10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah teknik Tsukamoto adalah sebagai berikut: [1][6][18]
a. Fuzzifikasi adalah transformasi masukan sistem bernilai diskrit menjadi variabel linguistik samar-samar  dengan  penerapan  fungsi  keanggotaan  yang  diambil  dari  basis  pengetahuan Fuzzy.
b. Bentuk  umum  model  Fuzzy  Tskamoto  adalah  IF(X  adalah  A)  dan  (Y  adalah  B)  dan  (Z adalah C) dimana A, B, dan C adalah himpunan Fuzzy, dan IF(X adalah B) dan (Y adalah C ) dimana B adalah himpunan Fuzzy dan C adalah himpunan Fuzzy.
c. Mesin  inferensi,  atau  metode  penentuan  nilai  predikat  setiap  aturan  ( ). menggunakan  fungsi  implikasi  MIN.  Output  tajam
dari  setiap  aturan
kemudian dihitung untuk setiap nilai predikat.
d. Proses  defuzzifikasi  melibatkan  penggunaan  fungsi  keanggotaan  yang  benar  pada  saat fuzzifikasi untuk mengubah keluaran Fuzzy yang dihasilkan dari mesin inferensi menjadi nilai  perusahaan.  Metode  Tsukamoto  menggunakan  pendekatan  rata-rata  yang  ditentukan oleh rumus defuzzifikasi.
∑
∑
Dengan adalah -predikat ke- , dan adalah output pada anteseden aturan ke- Berikut prosedur yang dilakukan saat menggunakan teknik Fuzzy Mamdani:[2][8]
a. Pembentukan himpunan Fuzzy
Di  dalam  metode  mamdani,  baik  variabel  input  maupun  variabel  output  dibagi menjadi satu atau lebih himpunan Fuzzy
b. Aplikasi fungsi implikasi
Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min. Secara umum dapat dituliskan:
[ ] [ ]
c. Komposisi aturan
Berbeda  dengan  penalaran  monoton,  inferensi  diperoleh  melalui  pengumpulan  dan korelasi  aturan-aturan  dalam  suatu  sistem.  Maksimum,  aditif,  dan  probabilistik  OR (probor)  adalah  tiga  pendekatan  yang  digunakan  untuk  menyimpulkan  menggunakan sistem Fuzzy.
i. Metode Max (Maximum)
Solusi  himpunan  Fuzzy  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  nilai  aturan maksimum  untuk  memodifikasi  area  Fuzzy  digunakan  dalam  teknik  Max (Maksimum),  yang  kemudian  diterapkan  pada  output  menggunakan  operator  OR (union).  Setelah  semua  hipotesis  diuji,  himpunan  Fuzzy  akan  dihasilkan  yang  secara akurat  mencerminkan  kepentingan  relatif  dari  masing-masing  hipotesis.  Secara  garis besar, seseorang dapat menulis:
[ ]      ( [ ] [ ])
Dengan: [ ] nilai keanggotaan solusi sampai aturan ke-
[ ] nilai keanggotaan konsekuensi sampai aturan ke-

## ISSN: 2722-435X
ii. Metode Additive (Sum)
Dengan  menggunakan  perhitungan  hounded-sum  pada  setiap  daerah  keluaran fuzzy, pendekatan Additive (Sum) memperoleh solusi untuk himpunan Fuzzy. Secara umum dinyatakan:
[ ] [ ] [ ]
Dengan: [ ] nilai keanggotaan solusi sampai aturan ke-
[ ] nilai keanggotaan konsekuensi sampai aturan ke- iii. Metode Probabilistik OR (probor)
Metode Probabilistik OR (probor) mengambil solusi himpunan Fuzzy diperoleh dengan  cara  melakukan  product  terhadap  semua  output  daerah Fuzzy .  Secara  umum dituliskan:
[ ]   ( [ ] [ ]) [ ] [ ] [ ] Dengan:
[ ] nilai keanggotaan solusi sampai terunan ke-
[ ] nilai keanggotaan konsekuensi sampai aturan ke-
d. Penegasan (Defuzzifikasi)
Ada beberapa metode defuzzifikasi pada komposisi aturan Mamdani sebagai berikut
i. Metode centroid ( Composite Moment ).
Pendekatan  centroid  menemukan  jawaban  yang  jelas  dengan  memusatkan perhatian  pada  bagian  tengah  zona  abu-abu.  Dalam  kebanyakan  kasus,  hal  ini  dapat dituangkan secara tertulis:[2]
∫ ∫
untuk semesta kontinu
∑ ∑ untuk semesta diskrit ii. Metode Bisektor
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  pada domain Fuzzy yang  memiliki  nilai  keanggotaan  pada  daerah Fuzzy .  Secara  umum dapat dituliskan: [2]
∫ ∫
Dengan:
iii. Metode Smallest of Maximum (SOM)
Pada  metode  ini,  meghasilkan  output  yang  tajam  dengan  mengambil  nilai terkecil  yang  memberikan  keanggotaan  maksimum  derajat  himpunan  Fuzzy agregat[19]
iv.  Metode Largest of Maximum (LOM)
Pada  metode  ini,  nilai  terkecil  sebagai  SOM,  LOM  mengambil  nilai  terbesar sesuai  dengan  keanggotaan  maksimum  derajat  untuk  menghasilkan  output  garing akhir[19]
v.  Metode Mean of Maximum (MOM) Dalam  fuzzifikasi  ini,  rata-rata  maximal  diambil  sebagai  keluaran  yang tajam[19]
Akurasi sering kali digunakan sebagai faktor saat  membuat keputusan prediksi. Persentase  kesalahan  adalah  ukuran  keakuratan  perkiraan;  peneliti  di  sini menggunakan  rata-rata  persen  kesalahan,  yang  sering  dikenal  sebagai  MAPE  (Mean Absolute Percentage Error) seperti yang ditunjukkan pada persamaan berikut:[15]
∑
| ̂ |
RMSE,  atau  root  mean  squared  error,  adalah  metrik  yang  digunakan  untuk menilai  ketepatan  perkiraan.  Semakin  tepat  ramalannya,  seharusnya  semakin  kecil nilai RMSE-nya. Berikut adalah persamaan kesalahan akar rata-rata kuadrat:[17]
√ ∑
Keterangan:

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik Deskriptif:
Rata-rata,  median,  dan  rentang  masing-masing  variabel  dihitung  sebagai  statistik deskriptif  untuk  penelitian  ini.  Analisis  curah  hujan  menggunakan  suhu(x 1 )  dan  kelembaban udara(x 2 ) sebagai variabel independennya. Cahaya Alami(x 3 ) dan Udara Jenuh.
Tabel 1 Statistik Deskriptif Penelitian Variabel  Minimum  Tahun dan Bulan Minimum Maximum Tahun dan Bulan Maximum Rata-Rata Y 0 September 1982 434,9 Februari 1991 118,0 26,2 Januari 1990 30,5 November 2015 27,9044715 25,3 Januari 1995 100 Agustus 1991 73,1 71 Maret 1985 91 Maret 2007 81,1 Hubungan  antara berpengaruh  terhadap  naik  turunnya  Curah  Hujan,  jika
Suhu  Udara  dan  Kelembapan  Udara  meningkat  dengan  Penyinaran  Matahari  yang  rendah  akan terjadi  tingkat  Curah  Hujan  yang  tinggi,  namun  sebaliknya  ketika  Suhu  Udara  dan  Kelembapan Udara menurun dengan Penyinaran Matahari tinggi akan terjadi tingkat Curah Hujan yang rendah.

## Pembentukan Fungsi Keanggotaan Curah Hujan:
Dari banyak pasangan data, yaitu suhu udara ke- i penyinaran matahari ke- i dan kelembapan udara ke- i dengan rata-rata curah hujan ke- i ( y ), ( I = 1, 2, 3, 4, 5,………………,125)
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Pada Himpunan Fuzzy Pada Variabel
Pada variabel Suhu Udara data yang dimiliki adalah 26, 27, 28, 29  dan 30. Dengan demikian variabel curah hujan dapat dibagi menjadi 5 himpunan Fuzzy yaitu SANGAT DINGIN, DINGIN,  BERAWAN,  PANAS  dan  SANGAT  PANAS.  Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan SANGAT DINGIN seperti terlihat pada Gambar 1 dan persamaan (1)
Fungsi keanggotaan untuk himpunan DINGIN seperti terlihat pada Gambar 1 dan persamaan (2)
Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan  BERAWAN  seperti  terlihat  pada  Gambar  1  dan  persamaan (3)
Fungsi keanggotaan untuk himpunan PANAS seperti terlihat pada Gambar 1 dan persamaan (4)
Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan  SANGAT  PANAS  seperti  terlihat  pada  Gambar  1  dan persamaan (5)
Berdasarkan dari persamaan (1) sampai (5) juga terdapat Gambar 2.
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Pada Himpunan
Fuzzy Pada Variabel
Pada variabel Penyinaran Matahari data yang dimiliki adalah 39, 53, 67, 81, dan 95.
Dengan  demikian  variabel  Penyinaran  Matahari  dapat  dibagi  menjadi  5  himpunan Fuzzy yaitu SANGAT  SEBENTAR,  SEBENTAR,  LUMAYAN,  LAMA  dan  SANGAT  LAMA.  Fungsi keanggotaan  untuk  himpunan  SANGAT  SEBENTAR  seperti  terlihat  pada  Gambar  2  dan persamaan (6)
Fungsi keanggotaan untuk himpunan SEBENTAR seperti  terlihat pada Gambar 2 dan persamaan (7)
Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan  LUMAYAN seperti  terlihat pada  Gambar 2 dan persamaan (8)
Fungsi keanggotaan untuk himpunan LAMA seperti terlihat pada Gambar 2 dan persamaan (9)
Fungsi keanggotaan untuk himpunan LAMA seperti terlihat pada Gambar 2 dan persamaan (10)

## ISSN: 2722-435X
Berdasarkan dari persamaan (6) sampai (10) juga terdapat Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Pada Himpunan Fuzzy Pada Variabel
Pada variabel Kelembapan Udara data yang dimiliki adalah 75, 80, 85, 90, dan 95.
Dengan  demikian  variabel  Kelembapan  Udara  dapat  dibagi  menjadi  5  himpunan Fuzzy yaitu SANGAT  RENDAH,  RENDAH,  SEDANG,  TINGGI  dan  SANGAT  SANGAT.  Fungsi keanggotaan untuk himpunan SANGAT RENDAH seperti terlihat pada Gambar 3 dan persamaan (11)
Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan  RENDAH  seperti  terlihat  pada  Gambar  3  dan  persamaan (12)
Fungsi keanggotaan untuk himpunan SEDANG seperti terlihat pada Gambar 3 dan persamaan (13)
Fungsi keanggotaan untuk himpunan TINGGI seperti terlihat pada Gambar 3 dan persamaan (14)
Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan  SANGAT  TINGGI  seperti  terlihat  pada  Gambar  3  dan persamaan (15)
Berdasarkan dari persamaan (11) sampai (15) juga terdapat Gambar 3.

## Pembentukan Aturan Fuzzy Curah Hujan:
Masing-masing dari 125 aturan yang membentuk aturan Fuzzy memperhitungkan semua faktor.  Pendekatan  Sugeno  orde  0  untuk  inferensi  Fuzzy  akan  digunakan.  Pendekatan  ini menggunakan  himpunan  Fuzzy  untuk  mendeskripsikan  anteseden  dan  konstanta  untuk merepresentasikan hasilnya.
Berikut pedoman untuk 125:
[R1] IF  Suhu  Udara  IS  SANGAT  DINGIN  AND  Penyinaran  Matahari  IS  SANGAT SEBENTAR AND Kelembapan Udara IS SANGAT RENDAH THEN Curah Hujan IS SEDANG = 180 [R2] IF  Suhu  Udara  IS  SANGAT  DINGIN  AND  Penyinaran  Matahari  IS  SANGAT SEBENTAR AND Kelembapan Udara IS RENDAH THEN Curah Hujan IS SEDANG = 149 [R3] IF  Suhu  Udara  IS  SANGAT  DINGIN  AND  Penyinaran  Matahari  IS  SANGAT SEBENTAR AND Kelembapan Udara IS SEDANG THEN Curah Hujan IS TINGGI = 220
.
. . . .
[R125]  IF  Suhu  Udara  IS  SANGAT  PANAS  AND  Penyinaran  Matahari  IS  SANGAT  LAMA AND Kelembapan Udara IS SANGAT TINGGI THEN Curah Hujan IS SANGAT RENDAH = 57

## Pegujian Curah Hujan:
Setelah memperoleh 125 aturan Fuzzy di lakukan dengan pengujian untuk medapatkan nilai output.
Derajat keaggotaan tiap variabel dari input
Derajat keaggotaan tiap variabel dari input

## ISSN: 2722-435X

## Derajat keaggotaan tiap variabel dari input
Selanjutnya setelah dilakukan perhitungan Fuzzy akan dilakukan pembetukan aturan Fuzzy sebagai berikut [R1] IF  Suhu  Udara  IS  SANGAT  DINGIN  AND  Penyinaran  Matahari  IS  SANGAT SEBENTAR AND Kelembapan Udara IS SANGAT RENDAH THEN Suhu Udara IS SEDANG
[R2] IF  Suhu  Udara  IS  SANGAT  DINGIN  AND  Penyinaran  Matahari  IS  SANGAT SEBENTAR AND Kelembapan Udara IS RENDAH THEN Suhu Udara IS SEDANG
[R3] IF  Suhu  Udara  IS  SANGAT  DINGIN  AND  Penyinaran  Matahari  IS  SANGAT SEBENTAR AND Kelembapan Udara IS SEDANG THEN Suhu Udara IS SEDANG
Mulai  sekarang,  prosedur  yang  sama  akan  digunakan  dari  [R4]  hingga  [125]  untuk  menentukan nilai predikat a.
Karena predikat a selalu menghasilkan nol, maka nilai defuzzifikasi yang diperoleh dari kumpulan data  tertentu  sesuai  dengan  nilai  yang  diperoleh  secara  manual  atau  melalui  perangkat  lunak Matlab.

## Hasil Prediksi Intesitas Curah Hujan Di Kabupaten Sumenep
Perbandingan  hasil  real  dengan  hasil Fuzzy Tsukamoto  dan Fuzzy Mamdani  metode Centroid, Bisektor, MOM (Mean Of Maximum), LOM (Largest Of Maximum), dan SOM (Smallest Of  Maximum) dalam  prediksi  Curah  Hujan  di  Kabupaten  Sumenep  yang  mana  grafik  warna  biru menunjukkan  data  real  dan  grafik  warna  merah  menunjukkan  menunjukkan  hasil  prediksi Fuzzy Mamdani  metode  Cetroid,  yang  mana Fuzzy Mamdani  metode  Centroid  ini  sama  dengan  hasil Fuzzy Tsukamoto.
Gambar 4. Hasil Prediksi Fuzzy Tsukamoto Metode Centroid
Berdasarkan  hasil  grafik  model Fuzzy Tsukamoto  atau  model Fuzzy Mamdani  metode Centroid yang di peroleh terhadap nilai prediksi menghasilkan nilai MAPE Fuzzy Tsukamoto yaitu 59,9503 dan nilai RMSEnya  yaitu 114,8893.

## Gambar 5. Hasil Prediksi Fuzzy Mamdani Metode Bisector
Berdasarkan  hasil  grafik  model Fuzzy Mamdani  metode  Bisector  yang  di  peroleh terhadap  nilai  prediksi  menghasilkan  nilai  MAPE  yaitu  59,7829    dan  nilai  RMSEnya  yaitu 117,0192.
Gambar 6. Hasil Prediksi Fuzzy Mamdani Metode MOM
Berdasarkan  hasil  grafik  model Fuzzy Mamdani  metode  MOM  (Mean  Of  Maximum) yang  di  peroleh  terhadap  nilai  prediksi  menghasilkan  Nilai  MAPE  yaitu  62,9953  dan  nilai RMSEnya yaitu 123,3008.
Gambar 7. Hasil Prediksi Fuzzy Mamdani Metode LOM
Berdasarkan  hasil  grafik  model Fuzzy Mamdani  metode  LOM  (Largest  Of  Maximum) yang  di  peroleh  terhadap  nilai  prediksi  menghasilkan  Nilai  MAPE  yaitu  59,2672  dan  nilai RMSEnya yaitu 155,3432.
Gambar 8. Hasil Prediksi Fuzzy Mamdani Metode SOM
Berdasarkan  hasil  grafik  model Fuzzy Mamdani  metode  SOM  (Smallest  Of  Maximum) yang  di  peroleh  terhadap  nilai  prediksi  menghasilkan  Nilai  MAPE  yaitu  157,4189  dan  nilai RMSEnya yaitu 113,654.
Berdasarkan  hasil  prediksi  Curah  Hujan  nilai  prediksi  yang  dihasilkan  adalah  MAPE Fuzzy Tsukamoto  yaitu  59,9503  dan  nilai  RMSEnya    yaitu  114,8893, Fuzzy Mamdani  metode Bisector  menghasilkan  nilai  MAPE  yaitu  59,7829    dan  nilai  RMSEnya  yaitu  117,0192, Fuzzy Mamdani metode MOM (Mean Of Maximum) menghasilkan Nilai MAPE yaitu 62,9953 dan nilai RMSEnya yaitu 123,3008, LOM (Largest Of Maximum) menghasilkan Nilai MAPE yaitu 59,2672 dan  nilai  RMSEnya  yaitu  155,3432, Fuzzy Mamdani  metode  SOM  (Smallest  Of  Maximum) menghasilkan Nilai MAPE yaitu 157,4189 dan nilai RMSEnya yaitu 113,654 maka nilai prediksi RMSE terbaik menggunakan Fuzzy Mamdani Metode SOM (Smallest Of Maximum).
Tabel 2. Hasil Prediksi Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Mamdani Prediksi METODE MAPE RMSE Curah Hujan Tsukamoto 59,9503 114,8893 Curah Hujan Mamdani Centroid 59,9503 114,8893 Curah Hujan Mamdani Bisector 59,7829 117,0192 Curah Hujan Mamdani MOM 62,9953 123,3008 Curah Hujan Mamdani LOM 59,2672 155,3432 Curah Hujan Mamdani SOM 157,4189 113,6594

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penerapan  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  dan  Fuzzy  Mamdani  yaitu menghasilkan nilai RMSE sebesar 114,8893, Fuzzy Mamdani metode Bisector menghasilkan nilai RMSE sebesar 117,0192, Fuzzy Mamdani metode MOM (Mean Of Maximum) menghasilkan nilai RMSE sebesar 123,3008, LOM (Largest Of Maximum) menghasilkan nilai RMSE yaitu 155,3432, Kemudian Fuzzy Mamdani metode SOM (Smallest Of Maximum) menghasilkan nilai RMSE yaitu 113,654.  Hasil  perbandingan  antara  Fuzzy  Tsukamoto  dan  Fuzzy  Mamdani  dalam  memprediksi intensitas  curah  hujan  berdasarkan  nilai  RMSE,  Fuzzy  Mamdani  metode  SOM  (Smallest  Of Maximum)  merupakan  metode  yang  terbaik  karena  memiliki  nilai  RMSE  paling  kecil  yaitu 113,654.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  didukung  oleh  kantor  penelitian  Universitas  Islam  Madura  (UIM)  Pamekasan, Fakultas  Matematika  dan  Sains,  Jawa  Timur,  Indonesia.  Peneliti  juga  mengucapkan  terima  kasih kepada LPPM UIM Pamekasan atas kontribusi dan partisipasinya dalam penelitian ini..

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Akhirina,  T.  Y.,  &  Sonny,  M.  (2017).  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  dengan  Metode Tsukamoto  dan  Mamdani  dalam  Menentukan  Kelayakan  Kenaikan  Gaji  Karyawan. Jurnal Komtika , 12.
[2]  Anisah,  S.,  Yulianto,  T., &  Faisol.  (2021). Perbandingan  Fuzzy  Sugeno  dan  Fuzzy  Mamdani Pada  Analisis  Minat  Masyarakat  Terhadap  Produk  Air  Minum  Dalam  Kemasan  Lokal  dan Nasional di Madura. Zeta-Math Journal , 29-37.
[3] Aprianti, D., Ardhitama, A., & Fitri, Y. (2015). Interpretasi Citra Radar (Radio Detection And Ranging) Doppler BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi And Geofisika) Pekan Baru Dalam Memprediksi Curah Hujan Di Kota Pekan Baru. Jurnal Photon , 29-36.

## ISSN: 2722-435X
[4]  Arianto,  F.  D.,  &  Novianti  P.  (2020).  Prediksi  Kasus  Cvid-19  Di  Indonesia  Menggunakan Metode Backpropagation dan Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Teknologi Informasi , 120-127.
[5]  Azhar,  M.  I.,  &  Mahmudy,  W.  F.  (2018).  Prediksi  Curah  Hujan  Menggunakan  Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 4932-4939.
[6]  Bire  Logo,  J.  F.,  Wantoro,  A.,  &  Susanto,  E.  R.  (2020).  Model  Berbasis  Fuzzy  Dengan  FIS Tsukamoto  Untuk  Penentuan  Besaran  Gaji  Karyawan  Pada  Perusahaan  Swasta. Jurnal Teknoinfo , 127.
[7]  Febriany,  N.,  Agustina,  F.,  &  Marwati,  R.  (2017).  Aplikasi  Metode  Fuzzy  Mamdani  Dalam Penentuan  Status  Gizi  Dan  Kebutuhan  Kalori  Harian  Balita  Menggunakan  Software  Matlab. EurekaMatika , 87.
[8]  Febriliana,  F.  Y.,  &  Jatipaningrum,  M.  T.  (2020).  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Mamdani  dan Tsukamoto  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Volume  Impor  Minyak Bumi Di Indonesia. jurnal Statistika Industri dan Komputasi , 12.
[9] Mandey, F. N., Kolibu, S. H., & D Bobanto, M. (2017). Pemodelan Sistem Prediksi Intensitas Curah  hujan  di  Kota  Manado  Dengan  Menggunakan  Kontrol  Logika  Fuzzy. Jurnal  MIPA Unsrat Online , 19-23.
[10]  Maulani,  A.,  Pradini,  S.  F.,  Setyorini,  D.,  &  Sugeng,  K.  A.  (2019).  Rainbow  connection number of $C_m corona P_n$ and $C_m korona C_n$. Indonesian Journal of Combinatorics, 3 (2), 95-108.
[11] Mulyanto, A., & Haris, A. (2016). Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Jam Overtime Pada Produksi Barang di PT Asahi Best Base Indonesia (ABBI) Bekasi. Jurnal Informatika SIMANTIK , 2.
[12] Navianti, D. R., Usadha, G. N., & Widjajati, F. A. (2012). Penerapan Fuzzy Inference System pada Prediksi Curah Hujan di Surabaya Utara. Jurnal Sains dan Seni , 23-28.
[13]  Nugroho,  K.  (2016).  Model  Analisis  Prediksi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series. INFOKAM , 48.
[14]  Puji  Astuti,  D.  P.,  &  Mashuri.  (2020).  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Fuzzy Sugeno Dalam Penentuan Harga Jual Sepeda Motor. UNNES Journal of Mathematics , 75-84.
[15]  Rahakbauw,  D.,  Afriananda,  A.,  &  Patty,  H.  (2022).  Perbandingan  Logika  Fuzzy  Metode Sugeno  dan  Metode  Mamdani  Untuk  Mendeteksi  Dini  Penyekit  Stoke. Pure  and  Applied Mathematics Journal , 11-21.
[16]  Reynaldi,  Syafrizal,  W.,  &  Al  Hakim,  M.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Akurasi  Metode Fuzzy  Tsukamoto  dan  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Prediksi  Penentuan  Harga  Mobil  Bekas. Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences , 73-80.
[17]  Selle,  N.,  Yudistira,  N.,  &  Dewi,  C.  (2022).  Perbandingan  Prediksi  Penggunaan  Listrik Dengan  Menggunakan  Metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  Dan  Recurrent  Neural Network (RNN). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 158.
[18]  Suardika,  K.  W.,  Gandhiadi,  G.,  &  Ida  Harini,  L.  P.  (2018).  Perbandingan  Metode Tsukamoto,  Metode  Mamdani  dan  Metode  Sugeno  Untuk  Menentukan  Produksi  Dupa. E- Jurnal Matematika , 181.
[19]  Wang,  Y.,  &  Chen,  Y.  (2014).  A  Comparison  of  Mamdani  and  Sugeno  Fuzzy  Inference System for Traffic Flow Prediction. Journal Of Computers , 12-21.
[20]  Yoranda,  D.  H.,  Furqon,  M.  T.,  &  Data,  M.  (2018).  Prediksi  Intensitas  Curah  Hujan Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 3793-3801.
[21]  Yulianto,  T.,  Amalia,  R.,  &  Kuzairi,  .  (2018).  Application  of  FKNN  on  Positioning  of Potential Salt in Coastal South Beach of Madura. Internationnal Conference on Mathematics ,
1-7.