## Implementasi Metode Inferensi Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Curah Hujan Dasarian Di Sumenep
Isnaini Muhandhis 1 , Alven S. Ritonga 2 dan M. Harist Murdani 3
1 ,2,3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Wijaya Saputra, Surabaya, Indonesia email: 1 isnainimuhandhis@uwp.ac.id

## Abstrak
Peramalan curah hujan diperlukan untuk membantu memprediksi awal musim karena anomali cuaca yang sering terjadi saat ini. Pada penelitian ini kami melakukan  peramalan curah hujan dasarian di Sumenep menggunakan metode  inferensi  fuzzy  Tsukamoto.  Hasil  peramalan  curah  hujan  dengan  metode  inferensi  fuzzy  Tsukamoto memiliki akurasi yang baik dengan nilai MAPE 10,64%. Peramalan dengan fuzzy Tsukamoto dapat memprediksi awal musim kemarau yaitu pada Dasarian 3 bulan April tahun 2020. Adapun prediksi awal musim hujan adalah Dasarian 2 di bulan November 2020.
Kata Kunci:  sistem penunjang keputusan; sistem informasi; ramalan cuaca.

## Abstract
Rainfall forecasting is needed to help predict the beginning of the season because of the weather anomalies that often occur at this time. In this research, we forecast the basic rainfall in Sumenep Regency using the Tsukamoto fuzzy inference method. The results of rainfall forecasting using the Tsukamoto fuzzy inference method have good accuracy with a MAPE value of 10.64%. Forecasting with fuzzy Tsukamoto can predict the start of the dry season, namely on Dasarian 3 in April 2020. The prediction of the start of the rainy season is Dasarian 2 in November 2020.
Keywords: decision support system; information system; weather forecasting.

## PENDAHULUAN
Pemanasan global menyebabkan suhu permukaan bumi naik dan mempengaruhi iklim dan cuaca. Saat  ini,  sering  terjadi  anomali  cuaca  sehingga  datangnya  musim  sulit  diprediksi  (Arnel &  Reynard, 1996).  Oleh  karena  itu,  peramalan  curah  hujan  diperlukan  untuk  membantu  memprediksi  datangnya musim hujan dan musim kemarau. Dengan mengetahui datangnya musim hujan dan musim kemarau maka para stakeholder yang terkait dapat memanfaatkan informasi tersebut untuk mengambil tindakan. Misalnya, petani dapat mengatur waktu tanamnya sehingga terhindar dari kegagalan panen. Wisatawan dapat mengetahui waktu yang tepat untuk berlibur dan banyak manfaat lainnya.
Pada penelitian ini, kami melakukan peramalan curah hujan menggunakan metode inferensi fuzzy Tsukamoto. Ada banyak metode yang digunakan untuk prediksi curah hujan seperti (Desmonda et al., 2018), (Hasan et al., 2018) dan (Harmoko et al., 2015). FIS Tsukamoto juga sering digunakan untuk peramalan cuaca  dengan berbagai macam variabel input (Wahyuni et al., 2016). Fuzzy Tsukamoto telah banyak digunakan untuk memprediksi data  pada (Mazenda et al, 2014) dan (Ferdiansyah & Hidayat, 2018). Pada penelitian ini kami menggunakan empat variabel masukan yang terdiri dari data curah hujan periode yang sama pada empat tahun sebelumnya. Peramalan serupa pernah dilakukan oleh (Wahyuni et al., 2016) dan memiliki akurasi yang cukup baik.
Selain metode inferensi Tsukamoto, ada banyak metode lain untuk melakukan peramalan curah hujan  seperti  (Muhandhis  et  al.,  2020)  dan  (Muhandhis  et  al.,  2020).  Pada  penelitian  ini  peneliti membandingkan hasil peramalan antara ketiga metode tersebut untuk mengetahui metode yang terbaik. Hasil  peramalan  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  penunjang  pada  stakeholder  terkait peramalan musim, dan memberikan pengetahuan tentang metode peramalan yang terbaik.

## METODE PENELITIAN

## Pengumpulan Data
Data  curah  hujan  dasarian  Stasiun  Klimatologi  Kalianget  didapatkan  dari  situs  resmi  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG).  Data  curah  hujan  periode  tahun  2016-2019 digunakan  sebagai  data  histori  untuk  membuat  aturan  fuzzy,  sedangkan  data  tahun  2020  digunakan sebagai acuan data peramalan hujan dasarian.

## Metode inferensi fuzzy Tsukamoto
Pada  metode  Tsukamoto  merepresentasikan  setiap  aturan  dengan  bentuk  IF-THEN  yang monoton.  Hasil  dari  perhitungan  α-predikat  setiap  aturan  diubah  menjadi  nilai  tegas  (crisp).  Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot (Maryaningsih et al., 2013).
Langkah penyelesaian dengan fuzzy Tsukamoto (Ferdiansyah & Hidayat, 2018) :
1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi mengubah masukan sistem yang memiliki nilai crisp menjadi satu set nilai samar (fuzzy) kemudian menentukan  nilai derajat  keanggotaan  dalam setiap himpunan fuzzy.
2. Pembentukan Rules IF-Then
Proses untuk membentuk Rule yang akan digunakan dalam bentuk IF –THEN yang tersimpan dalam basis keanggotaan fuzzy.
3. Mesin Inferensi
Keluaran fuzzy didapatkan dari perubahan nilai masukan fuzzy dengan cara fuzzifikasi setiap aturan IF-THEN yang telah ditentukan di awal. Tsukamoto menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan  nilai α-predikat setiap aturan. Kemudian, setiap nilai α-predikat digunakan untuk menghitung nilai Z atau keluaran dari tiap-tiap aturan.
4. Defuzzifikasi
Tahap akhir adalah proses defuzzifikasi yang mengubah  hasil keluaran fuzzy yang diperoleh dari    mesin    inferensi    menjadi  nilai      tegas      atau  crisp.      Hasil      akhir  diperoleh  dengan
menggunakan persamaan rata-rata pembobotan penjumlahan nilai Z dengan jumlah α-predikat dari keseluruhan Rules.

## Perhitungan akurasi peramalan
Metode peramalan bertujuan untuk menghasilkan ramalan optimum yang tidak memiliki tingkat kesalahan  besar.  Metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  pada  penelitian  ini  adalah MAPE (Mean Absolute Percentage Error) yang ada pada persamaan 1.
𝑀𝑎𝑝𝑒 = 100% 𝑛 ∑ | 𝑋 𝑡 − 𝑋̇ 𝑡 𝑋 𝑡 𝑛 𝑡=1 (1)
dengan 𝑋 𝑡 adalah data aktual pada waktu t dan 𝑋̇ 𝑡 adalah data hasil peramalan pada waktu t. Kriteria keakuratan MAPE yaitu jika < 10% maka ketepatan peramalan sangat baik, jika nilai MAPE antara 10% - 20% ketepatan peramalan baik, sedangkan nilai 20% - 50% ketepatan peramalan cukup, dan jika nilai MAPE > 50% maka ketepatan peramalan tidak akurat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pendefinisian Masalah
Pada penelitian ini, peramalan curah hujan dilakukan berdasarkan data histori curah hujan periode yang sama dengan data empat tahun sebelumnya sebagai variabel masukan. Data diambil dari Dasarian 1 Januari 2016 sampai Dasarian 3 Desember 2019. Keempat variabel tersebut disimbolkan dengan Z t- 1, Z t-2, Z t-3 dan Z t-4. Adapun Z t adalah simbol data curah hujan yang akan diramalkan. Sebelum memulai  perhitungan  dengan  logika  fuzzy,  data  curah  hujan  perlu  diamati  dulu  untuk  mengetahui jangkauan data curah hujan di tiap periode, seperti terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Jangkauan data curah hujan
Tabel 2  merupakan  sampel  variabel masukan  yang  digunakan  untuk meramal  data  curah  hujan  pada tahun 2020 sebanyak 36 data.
Tabel 2. Sampel data input No Variabel Jangkauan 1 Z t-1 0 – 287 2 Z t-2 0 – 183 3 Z t-3 0 – 184 4 Z t-4 0 – 236 5 Z t 0 – 208 Jumlah Data Variabel Masukan Data 1 Z t-1 13,8 Z t-2 163 Z t-3 114,7 Z t-4 43,4 2 Z t-1 37 Z t-2 110 Z t-3 106,6 Z t-4 114,7 ⁝ ⁝ ⁝ 36 Z t-1 101,4 Z t-2 65,7 Z t-3 182,5 Z t-4 108,3

## Fuzzifikasi
Himpunan  fuzzy  merupakan  komponen  yang  mewakili  kondisi  tertentu  dari  variabel  fuzzy (Mazenda et al, 2014). Dalam penelitian ini, penggunaan himpunan fuzzy memiliki tiga nilai linguistik yaitu rendah, sedang dan tinggi. Pembentukan nilai linguistik himpunan fuzzy disesuaikan dengan data curah hujan yang ada.
Terdapat lima variabel fuzzy yang akan dimodelkan. Variabel pertama adalah data tahun 2019 (Zt- 1), data tahun 2018 (Zt-2), data tahun 2017 (Zt-3), data tahun 2016 (Zt-4)  dan data peramalan tahun 2020 (Zt). Setiap variabel memiliki 3 nilai linguistik yaitu rendah (r), sedang (s) dan tinggi (t).

## Gambar 1. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy untuk semua variabel masukan
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy untuk semua variabel input (Zt-1, Zt-2, Zt-3 dan Zt-4) adalah sama seperti pada Gambar 1.
Derajat keanggotaan nilai rendah:
Derajat keanggotaan nilai sedang:
Derajat keanggotaan nilai tinggi:
Gambar 2. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy untuk Zt
𝜇𝑍𝑡 − 1[𝑠] = 100 − 𝑥 100 − 65 ; 65 < 𝑥 ≤ 100 0;  𝑥 < 30 𝑥 − 30 65 − 30 ; 30 < 𝑥 ≤ 65 0;  𝑥 > 100 𝜇𝑍𝑡(1 − 4)[𝑟] = 1;  𝑥 < 30 50 − 𝑥 50 − 30 ; 30 ≤ 𝑥 ≤ 50 0;  𝑥 > 50 100 − 𝑥 100 − 65 ; 65 < 𝑥 ≤ 100 𝜇𝑍𝑡(1 − 4)[𝑠] = 0;  𝑥 < 30 𝑥 − 30 65 − 30 ; 30 < 𝑥 ≤ 65 0;  𝑥 > 100 𝜇𝑍𝑡(1 − 4)[𝑡] = 𝑥 − 80 100 − 80 ; 80 < 𝑥 ≤ 100 0;  𝑥 < 80
1;  𝑥 ≥ 100
Derajat keanggotaan nilai rendah:
Derajat keanggotaan nilai sedang:
Derajat keanggotaan nilai tinggi:

## Metode Inferensi Fuzzy Tsukamoto
Tahap pertama menjalankan inferensi Fuzzy Tsukamoto adalah membentuk aturan “IF-THEN” kemudian menghitung derajat keanggotaan setiap variabel linguistik pada data. Setelah mengetahui nilai derajat keanggotaan, maka kita dapat menghitung nilai α-predikat. Kemudian menghitung keseluruhan nilai α-predikat dikali nilai Z tiap rule. Penelitian ini menggunakan 20 aturan fuzzy yang tertulis pada Tabel 3. Tabel 4 adalah contoh perhitungan derajat keanggotaan setiap variabel linguistik dari α-predikat aturan  1  sampai  20.  Fuzzy  Tsukamoto  menggunakan  fungsi  implikasi  MIN,  sehingga  setiap  nilai variabel dicari nilai minimal di tiap rule.
Tabel 3. Aturan Fuzzy No Z t-1 Z t-2 Z t-3 Z t-4 Keputusan 1 R R R R Rendah 2 R R R S Rendah 3 R R R T Rendah 4 R R S S Rendah 5 R R T R Sedang 6 R R T S Rendah 7 R S S R Sedang 8 R S S S Sedang 9 R S T R Sedang 10 R T T S Sedang 11 S S S S Sedang 12 S S S R Sedang 13 S S R S Sedang 14 S R S T Sedang 15 S T S S Sedang 16 S T T R Sedang 17 T S S S Sedang 18 T T T S Tinggi 19 T T S T Tinggi 20 T T T T Tinggi
𝜇𝑍𝑡 − 1[𝑠] =
100 − 𝑥
100 − 65 ; 65 < 𝑥 ≤ 100 0;  𝑥 < 30 𝑥 − 30 65 − 30 ; 30 < 𝑥 ≤ 65
0;  𝑥 > 100
𝜇 𝑍𝑡 [𝑡] = 𝑥 − 80 100 − 80 ; 80 < 𝑥 ≤ 100 0;  𝑥 < 80 1;  𝑥 ≥ 100 𝜇 𝑍𝑡 [𝑠] = 100 − 𝑥 100 − 65 ; 65 < 𝑥 ≤ 100 0;  𝑥 < 30 𝑥 − 30 65 − 30 ; 30 < 𝑥 ≤ 65
0;  𝑥 > 100
𝜇 𝑍𝑡 [𝑟] = 1;  𝑥 < 30 50 − 𝑥 50 − 30 ; 30 ≤ 𝑥 ≤ 50
0;  𝑥 > 50
Keterangan: R = rendah S = sedang T = Tinggi

## Defuzzifikasi
Defuzzikasi  mengubah  nilai  yang  dihasilkan  mesin  inferensi  menjadi  nilai  tegas  dengan persamaan 2.
𝑍 = ⅀(𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑡𝑒 𝑖∗𝑍𝑖) ⅀𝛼−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑡𝑒 𝑖 (2)
Keterangan:
Z=hasil defuzifikasi rata-rata terbobot α-predicate=nilai minimum derajat keanggotaan Zi=nilai crisp yang didapat dari hasil inferensi i=jumlah aturan fuzzy

## Perhitungan akurasi peramalan
Hasil perbandingan peramalan ke-36 data curah hujan dasarian pada tahun 2020 dengan data asli dan hasil perhitungan akurasi dengan MAPE dapat dilihat pada Tabel 5.Akurasi peramalan dihitung dari D1 bulan Januari hingga D3 bulan Oktober. Adapun D1 bulan Nopember sampai D3 bulan Desember adalah nilai prediksi dari fuzzy Tsukamoto. Nilai perhitungan akurasi peramalan dengan MAPE sebesar 10,64% yang artinya peramalan memiliki akurasi yang baik.

## Tabel 4. Perhitungan inferensi fuzzy Tsukamoto
No Z t-1 Z t-2 Z t-3 Z t-4 α-pred * Z 1 0,33 0 0 1 0 2 0,33 0 0 0 0 3 0,33 0 0 0 0 4 0,33 0 0 0 0 5 0,33 0 1 1 0 6 0,33 0 1 0 0 7 0,33 0 0 1 0 8 0,33 0 0 0 0 9 0,33 0 1 1 0 10 0,33 0 1 0 0 11 0,38 0 0 0 0 12 0,38 0 0 1 0 13 0,38 0 0 0 0 14 0,38 0 0 0 0 15 0,38 1 0 0 0 16 0,38 1 1 1 33,15 17 0 0 0 0 0 18 0 1 1 0 0 19 0 1 0 0 0 20 0 1 1 0 0 ⅀ α-predikat * Z 33,15
Proses defuzifikasi untuk data pada tabel 4 adalah:

## 𝑍 = 33,15 0,38 = 86,6
Berdasarkan BMKG, musim kemarau ditandai dengan curah hujan dasarian kurang dari 50 mm 3 kali berturut-turut (Giarno et al., 2012). Jika kita lihat pada Tabel 5, maka musim kemarau pada data asli dimulai pada D3 bulan April. Waktu yang sama juga ditunjukkan pada data peramalan, yang artinya metode peramalan dapat menunjukkan waktu awal musim kemarau dengan akurat.
Perlu dicatat bahwa musim kemarau sangat jarang terjadi sebelum bulan April bedasarkan data curah hujan di stasiun klimatologi Kalianget dalam 20 tahun terakhir.

## Tabel 5. Perbandingan hasil peramalan dan data curah hujan
Waktu Data Peramalan Fuzzy (Y t -Y p ) /Y t MAPE D1Jan 191 86,6 0,55 10,64 D2Jan 24,6 84 2,45 D3Jan 106 100 0,05 D1Feb 148 84,5 0,43 D2Feb 208 74,9 0,64 D3Feb 72,8 84 0,15 D1Mar 133 82,7 0,38 D2Mar 38,8 89 1,29 D3Mar 29 41 0,42 D1Apr 46 58,9 0,27 D2Apr 129 93,7 0,27 D3Apr 26 46,7 0,77 D1Mei 16 37,5 1,31 D2Mei 43 30 0,31 D3Mei 68,8 42,7 0,38 D1Jun 10,1 30 1,97 D2Jun 2,7 39 13,4 D3Jun 0 39,7 39,7 D1Jul 43 41,2 0,04 D2Jul 1,5 31 19,6 D3Jul 0 30,8 30,8 D1Agt 0 30 30 D2Agt 10 30 1,9 D3Agt 0 30 30 D1Sep 0 30 30 D2Sep 0 30 30 D3Sep 0 30 30 D1Okt 0 33,6 33,6 D2Okt 43,4 42,3 0,025 D3Okt 1,7 32,9 18,3 D1Nop - 35,8 - D2Nop - 65 - D3Nop - 87,8 - D1Des - 77,7 - D2Des - 34,2 - D3Des - 99,6 -
Oleh karena itu, terjadinya curah hujan dasarian kurang dari 50 mm 3 kali berturut-turut sebelum April dapat diabaikan. Berdasarkan hasil peramalan maka musim hujan di Sumenep akan dimulai pada D2 bulan Nopember 2020. Graf perbandingan hasil peramalan dan data curah hujan dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Graf perbandingan data dan peramalan curah hujan
Kami telah melakukan perhitungan dengan beberapa metode fuzzy lainnya pada data curah hujan yang sama yang dapat dilihat perbandingannya pada Tabel 6.

## Tabel 6. Perbandingan akurasi peramalan

## KESIMPULAN
Peramalan  curah  hujan  dengan metode  inferensi  fuzzy  Tsukamoto  memiliki  akurasi  yang  baik dengan nilai MAPE 10,64%. Adapun perbandingan dengan metode fuzzy lain yang sebelumnya kami gunakan, metode terbaik dengan nilai MAPE paling kecil yaitu 5,6% adalah metode Fuzzy Time Series Cheng. Hasil peramalan terbaik kedua adalah metode Average Based Fuzzy Time Series Markov-Chain. Pembentukan jangkauan nilai linguistik pada himpunan fuzzy sangat berpengaruh terhadap hasil akhir peramalan.
Peramalan dengan Fuzzy Inference System Tsukamoto dapat memprediksi awal musim kemarau dengan tepat di tahun 2020. Adapun prediksi awal musim hujan adalah Dasarian 2 di bulan November 2020.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Arnell, N and Reynard, N., (1996). The effects of climate change due to global warming on river flows in Great Britain, J. Hydrol. , vol. 183, no. 3–4, pp. 397–424.
Desmonda, D., Tursina, T., and Irwansyah, M. A., (2018). Prediksi Besaran Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series. JUSTIN J. Sist. Dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, pp. 145–149.
Ferdiansyah,  Y.  and  Hidayat,  N.  (2018).  Implementasi  Metode  Fuzzy-Tsukamoto  Untuk  Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki. J Pengemb Teknol Inf Dan Ilmu Komput E-ISSN , vol. 2548, p. 964X.
0 50 100 150 200 250 Jan D1 Fe b D1 M ar D 1
A p r D 1 Me i D1 Ju n D1 Ju l D1 A gt D1 Se p D1
O kt D1 N o p D1 De s D1 peramalan data No Metode MAPE Referensi 1 FIS Tsukamoto 10,64% - 2 FTS Cheng 5,6% (Muhandhis et al., 2020) 3 FTS Markov-Chain 6,46% (Muhandhis et al., 2020)
Giarno,  G.,  Dupe,  Z.  L.,  and  Mustofa,  M.  A.  (2012).  Kajian  Awal  Musim  Hujan  dan  Awal  Musim Kemarau di Indonesia. J. Meteorol. Dan Geofis. , vol. 13, no. 1.
Harmoko,  I.  W.,  Nazori,  A.,  and  others.  (2012).  Prototipe  model  prediksi  peluang  kejadian  hujan menggunakan metode fuzzy logic tipe mamdani dan sugeno. J. TICom , vol. 1, no. 1, p. 94049.
Hasan,  N.,  Nath,  N.  C.,  and  Rasel,  R.  I.  (2015).  A  support  vector  regression  model  for  forecasting rainfall. 2nd  International  Conference  on  Electrical  Information  and  Communication Technologies (EICT) , pp. 554–559.
Maryaningsih, M., Siswanto, S., and Mesterjon, M. (2013). Metode Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa. Media Infotama , vol. 9, no. 1, p. 150752.
Mazenda, G., Soebroto, A. A., and Dewi, C. (2014). Implementasi Fuzzy Inference System (FIS) metode Tsukamoto pada sistem pendukung keputusan penentuan kualitas air sungai. J. Environ. Eng. Sustain. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 92–103.
Muhandhis,  I.,  Ritonga,  A.  S.,  and  Murdani,  M.  H.  (2020).  PERAMALAN  CURAH  HUJAN MENGGUNAKAN  METODE  AVERAGE-BASED  FUZZY  TIME  SERIES  MARKOV CHAIN. Pros. SNasPPM , vol. 5, no. 1, pp. 118–122.
Muhandhis,  I.,  Susanto,  H.,  and  Asfari,  U.  (2020).  Paper  title:  Determining  Salt  Production  Season Based on Rainfall Forecasting Using Weighted Fuzzy Time Series. J. Appl. Comput. Sci. Math. , vol. 14, no. 30, pp. 23–27.
Wahyuni, I., Mahmudy, W. F., and Iriany, A. (2016). Rainfall prediction in Tengger region Indonesia using  Tsukamoto  fuzzy  inference  system. 1st  International  Conference  on  Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) , pp. 130–135.