## ANALISIS  RISIKO  KEBAKARAN  HUTAN  DENGAN LOGIKA FUZZY MAMDANI
Nashiruddin Sahal Muhtadi 1 , Dhaffa Mulya Rahman 2 , Dewi Fatmarani Surianto 3*
1,2,3 Teknik Komputer, Universitas Negeri Makassar; Jl. Mallengkeri Raya, Parang Tambung, Kec. Tamalate, Kota Makassar, Sulawesi Selatan; 90224
Riwayat artikel:
Received: 17 Desember 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Kebakaran hutan; Mamdani; Resiko kebakaran; Suhu udara;
Taman nasional Tanjung
Puting.

## Corespondent Email:
dewifatmaranis@unm.ac.id
Abstrak. Kebakaran  hutan  di  Taman  Nasional  Tanjung  Puting  (TNTP) merupakan masalah yang sering terjadi dan memiliki dampak serius terhadap ekosistem  dan  satwa  liar  di  area  tersebut.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, diperlukan analisis risiko kebakaran hutan yang efektif. Dalam penelitian ini, metode fuzzy logic Mamdani digunakan untuk menganalisis risiko kebakaran hutan  di  TNTP.  Metode  ini  mempertimbangkan  variabel  input  seperti  suhu udara,  kelembapan  udara,  dan  kecepatan  angin  untuk  memprediksi  tingkat risiko  kebakaran  hutan.  Langkah-langkah  penerapan  metode fuzzy  logic Mamdani  meliputi  penentuan  variabel  input  dan  output,  penentuan  fungsi keanggotaan,  dan  penentuan  aturan fuzzy .  Aturan fuzzy dibuat  berdasarkan kombinasi nilai-nilai himpunan fuzzy dari variabel input yang telah ditentukan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari  15  data  pengujian,  80%  berisiko tinggi,  13,3%  berisiko  sedang,  dan  6,7%  berisiko  rendah.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  sebagian  besar  kondisi  cuaca  di  TNTP  memiliki tingkat risiko kebakaran yang tinggi.
Abstract. Forest fires in Tanjung Puting National Park (TNTP) are a frequent problem and have a serious impact on ecosystems and wildlife in the area. To overcome this problem, an effective forest fire risk analysis is needed. In this study, the Mamdani fuzzy logic method was used to analyze the risk of forest fires in TNTP. This method considers input variables such as air temperature, air humidity, and wind speed to predict the risk level of forest fires. The steps for implementing the Mamdani fuzzy logic method include determining input and  output  variables,  determining  membership  functions,  and  determining fuzzy rules. Fuzzy rules are made based on the combination of fuzzy set values from predetermined input variables. The results showed that from 15 test data, 80%  had  high  risk,  13.3%  had  moderate  risk,  and  6.7%  had  low  risk.  This indicates that most of the weather conditions in TNTP have a high level of fire risk.

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran  adalah  proses  pembakaran  yang tidak  terkendali  dan  merambat  secara  cepat, yang melibatkan materi seperti hutan, vegetasi, atau benda-benda lainnya [1]. Kebakaran hutan merupakan  suatu  proses  pembakaran  yang melibatkan  materi  seperti  pohon-pohon  hutan yang  mendatangkan  bencana  yang  terjadi karena  proses  spontan  alami,  atau  karena
kesengajaan yang tidak dapat dikendalikan [2]. Diindonesia kebakaran hutan dapat menyebabkan  terjadinya  degradasi  hutan  dan kerusakan lahan yang mengakibatkan turunnya tingkat keanekaragaman flora dan fauna [3]. Kebakaran  hutan  yang  sering  terjadi  pada umumnya  disebabkan  oleh  tindakan  kelalaian atau  kesengajaan  manusia  yang  melakukan pembukaan  lahan  dalam  skala  besar  secara
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
ilegal.  Tindakan  ini  umumnya  dilakukan  oleh perusahaan-perusahaan  di  sektor  perkebunan dan  kehutanan,  baik  untuk  kegiatan  pertanian, kehutanan,  atau  perkebunan.  Faktanya,  hanya sejumlah  kecil  dari  kebakaran  hutan  yang disebabkan  oleh  peristiwa  alam,  seperti  petir atau  erupsi  gunung  berapi  [4].  Berdasarkan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Prabowo, R. A., Triwiyanto, A., & Soetrisno, Y. A.  A.  (2022),  cuaca  adalah  faktor  yang signifikan  dalam  memicu  kebakaran  hutan, mencakup  elemen  seperti  arah  dan  kecepatan angin, suhu udara, jumlah hujan, kondisi tanah, serta tingkat kelembaban relatif [5]. Waktu juga berperan dalam memengaruhi kebakaran hutan, karena  waktu  sangat  berkaitan  dengan  situasi cuaca yang ada pada saat itu [6].
Taman  nasional  tanjung  puting  merupakan salah  satu  taman  nasional  di  indonesia  yang terletak  di  kalimantan  tengah  [7].  Dalam beberapa tahun terakhir, taman nasional tanjung puting  telah  menjadi  sorotan  publik  karena terjadi  kebakaran  hutan  yang  sering  terjadi. Kebakaran hutan tidak hanya merusak lingkungan  dan  mengganggu  keseimbangan ekosistem, tetapi juga mengancam keselamatan dan  kesehatan  masyarakat  yang  tinggal  di sekitar taman nasional [8]. Beberapa kebakaran hutan  terbaru  yang  terjadi  di  taman  nasional tanjung  puting  antara  adalah  pada  tahun  2015 dan 2019. Pada tahun 2015 kebakaran tersebut memberikan  dampak  yang  signifikan  terhadap ekosistem  dan  satwa  liar  di  taman  nasional tersebut, terutama habitat orangutan. Kebakaran hutan  terus  mengancam  area  taman  nasional dan  upaya  pemadaman  menghadapi  berbagai kendala,  termasuk  minimnya  sumber  air  dan medan yang sulit. Penting untuk menjaga fungsi hidrologi  kawasan  tersebut  dan  mencegah kebakaran  yang  lebih  besar  terjadi,  terutama saat musim kemarau [9].
Pada  tahun  2019  kebakaran  terdampak dengan  100  titik  panas  yang  terkonfirmasi. Kebakaran  terjadi  di  tiga  resort  pengelolaan TNTP,  dengan  luas  yang  mencapai  10  hektar. Kebakaran ini diduga disebabkan oleh fenomena  El  Nino  dan  pembukaan  lahan menggunakan api. Upaya pemadaman dilakukan oleh Satgas Karhutla dengan kendala akses  hutan  dan  ketersediaan  air  yang  minim [10].  Kebakaran  hutan  di  taman  nasional tanjung  puting  berdampak  sangat  besar terhadap  ekosistem  dan  satwa  liar  yang  ada di
sana karena menghancurkan habitatnya, seperti contohnya orangutan [11].
Metode Fuzzy Mamdani  dapat  digunakan pada  berbagai  objek,  salah  satunya  dalam pengukuran tingkat risiko [12]. Pada penelitian ini,  metode  Mamdani  digunakan  untuk mengukur  tingkat  risiko  kebakaran  hutan. Metode  ini  dapat  membantu  para  pengambil keputusan  untuk  mengidentifikasi  daerah- daerah  yang  rentan  terhadap  kebakaran  hutan dan  merancang  strategi  yang  tepat  untuk mencegah atau mengatasi kebakaran tersebut.
Sebelumnya,  beberapa  penelitian  telah dilakukan  mengenai  analisis  risiko  kebakaran hutan. Misalnya penelitian yang dilakukan Budi Utomo,  Boby  Agus  Yusmiono,  Aldo  Panji Prasetya, Mini Julita, dan Mega Kusuma Putri (2022)  melakukan  penelitian  tentang  tingkat bahaya  karhutla  di  Kabupaten  Ogan  Ilir,
Provinsi Sumatera Selatan. Penelitian menggunakan metode fuzzy logic dan data citra satelit  Landsat  8  serta  data  curah  hujan. Penelitian ini memberikan pemahaman tentang tingkat  bahaya  karhutla  di  daerah tersebut  dan menyajikan  peta  bahaya  karhutla  berdasarkan analisis fuzzy logic [13].  Sedangkan  pada penilitian ini menekankan proses atau pendekatan  analisis  terhadap  implementasi fuzzy mamdani.
Studi  yang  dilakukan  oleh  Erianto  Indra Putra  dan  Idelia  Lathiifah  Puspadewi  pada tahun  2020  menganalisis  dampak  dari  tingkat kelembapan,  suhu  udara,  serta  curah  hujan terhadap insiden kebakaran gambut di Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Jambi. Studi tersebut  menggunakan  analisis  statistik  dan citra  satelit  untuk  mengidentifikasi  pengaruh faktor-faktor  lingkungan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  kelembapan  dan  curah hujan  memiliki  pengaruh  signifikan  dalam mengurangi kebakaran gambut, sementara suhu udara memiliki pengaruh yang lebih kompleks [14]. Pada penelitian tersebut memiliki variabel kelembapan,  suhu  udara,  dan      curah  hujan sehingga belum memasukkan atau mempertimbangkan  apakah  kecepatan  angin juga  berpengaruh,  kemudian  terdapat  dataset yang  digunakan  pada  tahun  2019  sedangkan pada  penelitian  ini  datanya  langsung  diambil secara realtime jangka waktu sekarang.
Penelitian yang dilakukan oleh Jepri Yandi, Tri Basuki Kurniawan, Edi Surya Negara, dan Muhamad  Akbar  pada  tahun  2019  bertujuan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
memprediksi  lokasi  titik  api  kebakaran  hutan dengan  menggunakan  model  regresi Support Vector Machine (SVM), dengan menggunakan data tentang kejadian kebakaran hutan di Daops Manggala  Agni  Oki,  Sumatera  Selatan,  pada tahun 2019. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa  model  regresi  SVM  efektif  dalam memprediksi  lokasi  titik  panas  kebakaran hutan,  dan  dapat  digunakan  sebagai  sistem peringatan dini untuk pencegahan dan mitigasi kebakaran  [15].  Pada  penelitian  tersebut mengembangkan model prediksi menggunakan metode regresi SVM untuk memprediksi lokasi titik  panas  kebakaran  hutan  sedangkan  pada penelitian  yang  penulis  rencanakan  membuat sistem  atau  program  yang  memprediksi  risiko kebakaran  dari  sebuah  hutan  taman  nasional tanjung puting.
Rio  Agung  Prabowo,  Aris  Triwiyanto,  dan Yosua  Alvin  Adi  Soetrisno  (2022)  merancang dan  mengimplementasikan  sistem  pendeteksi dini  kebakaran  hutan  dan  lahan  yang menggunakan  sensor kelembapan  udara, suhu, curah  hujan,  dan  kecepatan  angin.  Penelitian tersebut  bertujuan  untuk  mengurangi  risiko kebakaran hutan dan lahan dengan memberikan informasi  awal  kepada  pihak  berwenang.  Uji coba  sistem  ini  dilakukan  pada  lokasi  yang rentan  terjadi  kebakaran  hutan  dan  lahan  di Indonesia,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa sistem ini dapat bekerja dengan baik dan akurat dalam mendeteksi potensi kebakaran [5]. Pada penelitian  ini  menggunakan  alat  prototipe Sistem  Pendeteksi  Dini  Kebakaran  Hutan  dan Lahan sedangkan pada penelitian yang penulis rencanakan menggunakan metode fuzzy mamdani yang belum pernah dicoba pada objek taman nasional tanjung puting.
Selanjutnya,  Arief  Fauzy  Saptari  dan  Dian N.  Handiani  (2022)  melakukan  penelitian menggunakan  metode fuzzy logic tentang penentuan  daerah  rawan  kebakaran  hutan  di Kabupaten  Alor,  Nusa  Tenggara  Timur. Penelitian  ini  menggunakan  data  curah  hujan, suhu,  dan  kelembapan  udara  dari  stasiun meteorologi.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  metode fuzzy  logic dapat  digunakan dengan  akurasi  yang  tinggi  untuk  menentukan daerah  rawan  kebakaran  hutan.  Penelitian  ini memberikan dasar bagi pengambilan keputusan dan  perencanaan  mitigasi  kebakaran  hutan  di Kabupaten  Alor  [16].  Perbedaan  antara penelitian  yang  penulis  rencanakan  terletak
pada  metode  yaitu  pada  penelitian  ini menggunakan metode Sistem Informasi Geografis  (SIG)  sedangkan  pada  penelitian yang penulis rencanakan menggunakan metode fuzzy mamdani yang belum pernah dicoba pada objek  taman  nasional  tanjung  puting.  Namun pada  kedua  penelitan  tetap  menekankan  pada penentuan rsiko daerah kebakaran hutan.
Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD) merupakan  lembaga  pemerintah  daerah  yang memiliki peran penting dalam upaya penanganan bencana di tingkat daerah. Penting untuk melaporkan bencana kepada BPBD agar instansi-instansi terkait dapat segera merespons dan  mendatangi  lokasi  bencana  dengan  cepat [17].  Dalam  rangka  meningkatkan  efektivitas pengendalian  kebakaran  hutan  di  taman nasional tanjung puting, penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  model  analisis  risiko kebakaran  hutan  yang  menggunakan  metode fuzzy  logic mamdani.  Dengan  demikian, penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  upaya pengendalian  kebakaran  hutan  di  taman nasional  tanjung  puting  dan  di  daerah-daerah lain yang menghadapi masalah serupa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Fuzzy Logic Inference System Mamdani
Logika fuzzy adalah  teori  himpunan fuzzy yang menggunakan derajat keanggotaan sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam suatu  himpunan,  dengan  nilai  keanggotaan berkisar  antara  0  hingga  1.  Sistem  inferensi Mamdani merupakan metode logika fuzzy yang mengubah aturan-aturan fuzzy menjadi keluaran dalam bentuk himpunan logika fuzzy . Tahapannya  meliputi  pembentukan  himpunan fuzzy ,  fuzzifikasi  untuk  menentukan  derajat keanggotaan  variabel input ,  operasi  logika fuzzy untuk menggabungkan pernyataan antecedent,  implikasi  menggunakan  fungsi Min,  agregasi  menggunakan  fungsi  Max,  dan terakhir, defuzzifikasi untuk mengubah himpunan  fuzzy  input  menjadi  bilangan crisp . Salah satu metode defuzzifikasi yang digunakan  adalah  metode  centroid,  yang mengambil  titik  pusat  daerah fuzzy sebagai output.  Metode Fuzzy Logic Mamdani  pada penelitian  ini  digunakan  untuk  menganalisis risiko  kebakaran  hutan  di  Taman  Nasional Tanjung Puting. Metode ini
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
mempertimbangkan tiga input yaitu suhu udara, kelembapan  udara,  dan  kecepatan  udara  untuk memprediksi  tingkat  risiko  kebakaran  hutan [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  merancang  sistem  prediksi  risiko kebakaran,  adapun  metode  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini, dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode penelitian

## 3.1 Studi Literatur
Dalam  tahap  studi  literatur,  peneliti melakukan  pencarian  dan  analisis  terhadap berbagai  sumber  literatur  yang  relevan  untuk memperoleh  pemahaman  yang  komprehensif tentang kebakaran hutan, risiko kebakaran, dan metode fuzzy  logic Mamdani  yang  digunakan dalam  analisis  risiko  kebakaran  hutan.  Untuk mengumpulkan literatur, peneliti menggunakan metode  pencarian  yang  sistematis,  seperti pencarian  dengan  menggunakan  kata  kunci
terkait  topik  penelitian  dalam  basis  data akademik,  seperti  Google Scholar ,  dan penelusuran  melalui  perpustakaan  digital universitas atau lembaga penelitian. Data yang digunakan  diputuskan  bersumber  dari  google weather yang  tentunya  terkait  dengan  variabel yang akan digunakan.
3.2 Penentuan Variebel Input dan Output
Penentuan  variabel input dan output dilakukan  berdasarkan  penelitian  sebelumnya, yang  menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut memiliki pengaruh signifikan terhadap kebakaran hutan. Variabel tersebut adalah suhu udara, kelembapan udara, dan kecepatan angin. Sedangkan variabel output adalah tingkat risiko kebakaran hutan. 3.3 Penentuan Fungsi Keanggotaan Fungsi  keanggotaan  digunakan  untuk menghubungkan  variabel input dan output dengan  himpunan fuzzy .  Pada  langkah  ini,
peneliti menentukan bentuk kurva dan parameter  fungsi  keanggotaan  untuk  masing- masing  variabel.  Fungsi  keanggotaan  ini menggambarkan  seberapa  besar  suhu  udara, kelembapan  udara,  dan  kecepatan  angin mempengaruhi tingkat risiko kebakaran hutan.
• Pada variabel suhu terdapat tiga himpunan diantaranya  yaitu  Rendah,  Sedang  dan Tinggi

## Gambar 2. Grafik himpunan suhu
Gambar  2  adalah  ilustrasi  dari  himpunan variabel suhu. Dalam situasi "Rendah," rentang nilai suhu berada di bawah 25°C. Dalam situasi "Sedang,"  suhu  berkisar  antara  25°C  hingga 30°C.  Sementara  itu,  dalam  kondisi  "Tinggi," suhu berada dalam kisaran 30°C hingga 40°C.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 3. Fungsi keanggotaan variabel suhu
• Pada  variabel  kelembapan  terdapat  tiga himpunan  diantaranya  yaitu  Rendah, Sedang dan Tinggi

## Gambar 4. Grafik himpunan kelembapan
Gambar  4  adalah  ilustrasi  dari  himpunan variabel kelembapan. Dalam situasi "Rendah," rentang  nilai  suhu  berada  di  bawah  75°C. Dalam  situasi  "Sedang,"  suhu  berkisar  antara 75°C  hingga  80°C.  Sementara  itu,  dalam kondisi  "Tinggi,"  suhu  berada  dalam  kisaran 80°C hingga 100°C.
Gambar 5. Fungsi keanggotaan variabel kelembapan
• Pada  variabel  kecepatan  angin  terdapat empat himpunan diantaranya yaitu Tenang, Sedang, Tinggi, dan Badai

## Gambar 6. Grafik himpunan kecepatan angin
Gambar 6 merupakan grafik himpunan variabel Kelembapan.  Ketika  kondisinya  "Tenang" maka  rentang  nilainya  di  bawah  7.  Ketika kondisinya  "Sedang"  maka  rentang  nilainya  7 sampai dengan 13. Ketika kondisinya "Tinggi" maka  rentang  nilainya  13  sampai  dengan  20. Sedangkan  ketika  kondisinya  ”Badai”  maka rentang nilainya 20 sampai dengan 42.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 7. Fungsi keanggotaan variabel kecepatan
angin

## 3.4 Penentuan Aturan Fuzzy
Aturan fuzzy dibuat berdasarkan kombinasi antara  nilai-nilai  himpunan fuzzy dari  variabel input  yang  telah  ditentukan.  Aturan fuzzy ini menentukan  hubungan  antara  suhu  udara, kelembapan udara, dan kecepatan angin dengan tingkat  risiko  kebakaran  hutan.  Berikut  adalah keseluruhan aturan fuzzy yang digunakan: T ABEL 1
.A TURAN FUZZY YANG DIGUNAKAN
No Aturan
1 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  rendah, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
2 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  rendah, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka
risiko kebakaran adalah "Rendah".
No Aturan 3 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  rendah, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
4 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  rendah, dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Sedang".
5 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  sedang, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka
risiko kebakaran adalah "Rendah".
6 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  sedang, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka
risiko kebakaran adalah "Rendah".
7 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  sedang, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
8 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  sedang, dan kecepatan angin badai, maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
9 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  tinggi, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
10 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  tinggi, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka
risiko kebakaran adalah "Rendah".
11 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  tinggi, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko
kebakaran adalah "Rendah".
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
No Aturan 12 Jika  suhu  rendah,  kelembapan  tinggi,
dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Rendah".
13 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  rendah, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
14 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  rendah, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka
risiko kebakaran adalah "Rendah".
15 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  rendah, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko
kebakaran adalah "Sedang".
16 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  rendah, dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Tinggi".
17 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  sedang, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
18 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  sedang, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
19 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  sedang, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko
kebakaran adalah "Sedang".
20 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  sedang,
dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Tinggi".
No Aturan
21 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  tinggi, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
22 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  tinggi, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka risiko kebakaran adalah "Rendah".
23 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  tinggi, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko
kebakaran adalah "Sedang".
24 Jika  suhu  sedang,  kelembapan  tinggi, dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Sedang".
25 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  rendah, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka risiko kebakaran adalah "Sedang".
26 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  rendah, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka
risiko kebakaran adalah "Tinggi".
27 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  rendah, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko
kebakaran adalah "Tinggi".
28 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  rendah, dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Tinggi".
29 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  sedang, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka
risiko kebakaran adalah "Sedang".
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
No Aturan 30 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  sedang,
dan  kecepatan  angin  sedang,  maka
risiko kebakaran adalah "Sedang".
31 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  sedang, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko kebakaran adalah "Tinggi".
32 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  sedang, dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Tinggi".
33 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  tinggi, dan  kecepatan  angin  tenang,  maka risiko kebakaran adalah "Sedang".
34 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  tinggi, dan  kecepatan  angin  sedang,  maka risiko kebakaran adalah "Sedang".
35 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  tinggi, dan kecepatan angin tinggi, maka risiko
kebakaran adalah "Tinggi".
36 Jika  suhu  tinggi,  kelembapan  tinggi, dan kecepatan angin badai, maka risiko
kebakaran adalah "Tinggi".
37 Jika  tidak  ada  kondisi  yang  sesuai, maka  risiko  kebakaran  tidak  dapat ditentukan.
3.5 Penentuan Sistem Inferensi Fuzzy Sistem  inferensi fuzzy adalah  tahap  untuk menggabungkan aturan fuzzy yang telah dibuat dalam bentuk himpunan fuzzy menjadi himpunan fuzzy  output .  Sistem  inferensi fuzzy digunakan untuk memperoleh nilai keanggotaan  himpunan fuzzy dari  variabel output yaitu tingkat risiko kebakaran hutan.

## 3.6 Deffuzifikasi
Defuzzifikasi  dilakukan  untuk  mengubah hasil  keluaran  sistem  inferensi  fuzzy  dari himpunan fuzzy menjadi nilai tegas yang dapat dimengerti.  Defuzzifikasi  dilakukan  dengan menghitung  nilai  tengah  dari  himpunan  fuzzy yang terbentuk
3.7 Kesimpulan Hasil
Pada akhir analisis, kesimpulan hasil ditarik berdasarkan  nilai  tegas  yang  diperoleh  setelah proses defuzzifikasi. Kesimpulan ini memberikan  informasi  tentang  tingkat  risiko kebakaran  hutan  di  Taman  Nasional  Tanjung Puting  berdasarkan  variabel  input  yang  telah ditentukan.
Dengan  melakukan  tahap-tahap  tersebut, metode Fuzzy Logic Mamdani dapat digunakan untuk  menganalisis  risiko  kebakaran  hutan  di Taman  Nasional  Tanjung  Puting  dengan mempertimbangkan  variabel  suhu  udara, kelembapan udara, dan kecepatan angin.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  memberikan  hasil  sebuah sistem  berbasis  program  penentuan  risiko kebakaran hutan dengan menggunakan variabel input  suhu,  kelembaban,  dan  kecepatan  angin. Tangkapan  layar  dari  sistem  yang  dibangun tergambar pada Gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Program Penentuan Risiko Kebakaran
Pada  gambar  diatas,  dibagian  atas  layar ditampilkan lokasi dari taman nasional tanjung puting  dan  dibawahnya  terdapat  variabel  yang disediakan  untuk  diinputkan  nilai  fuzzynya. Dimasukkan  nilai  input  kesetiap  variabel seperti  suhu  32°C,  kelembapan  71%  dan kecepatan angin 17 km/h. Kemudian pada hasil hitung risiko didapatkan tingkat risiko kebakaran yaitu tinggi.
4.1 Pembuatan program
Untuk  mengimplementasikan  metode  FIS Mamdani,  kami  membuat  kode  program  yang akan  membantu  menghitung  input  yang  kita
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
masukkan  berupa  suhu  udara,  kelembapan udara,  dan  kecepatan  angin  yang  datanya berasal  dari  google weather yang  bisa  juga dilihat pada link yang kami tapilkan diatas kiri interface program. Dalam merancang program, tahapan yang kami lakukan adalah:
• Mengambil  nilai  suhu,  kelembapan,  dan kecepatan angin dari input pengguna.
• Inisialisasi  variabel  "risiko"  sebagai  string kosong.
• Himpunan Fuzzy Suhu:  Tentukan  nilai rendah, sedang, dan tinggi berdasarkan nilai suhu.
• Himpunan Fuzzy Kelembapan:  Tentukan nilai rendah kelembapan, sedang kelembapan, dan tinggi kelembapan berdasarkan nilai kelembapan.
• Himpunan Fuzzy Kecepatan Angin: Tentukan nilai tenang, sedang angin, tinggi, dan  badai  berdasarkan  nilai  kecepatan angin.
• Evaluasi aturan fuzzy menggunakan kondisional  if-else  untuk  menentukan risiko kebakaran.
• Jika ada kombinasi tertentu dari himpunan fuzzy suhu,  kelembapan,  dan  kecepatan angin, tentukan risiko kebakaran.
• Jika  tidak  ada  aturan  yang  cocok,  risiko kebakaran ditetapkan sebagai "Tidak dapat ditentukan".
Hasil  dari  percobaan,  program  dapat  memberi kesimpulan  atau  menentukan  risiko  kebakaran dari input yang dimasukkan.

## 4.2 Skenario uji data
Berikut  ini  adalah  contoh  uji  data  yang diambil dari website The Weather Channel [18] dari  tanggal  4  Juni  2023  sampai  18  Juni  2023 untuk menganalisis risiko kebakaran menggunakan mamdani.
T ABEL 2 D ATA U JI
NO Suhu
°C Kelembapan % Kecepatan angin (km/h) Risiko Kebakaran 1 30 82 13 Sedang 2 30 81 12 Rendah 3 31 79 13 Tinggi 4 30 80 14 Sedang 5 32 75 16 Tinggi
NO Suhu °C Kelembapan % Kecepatan angin (km/h) Risiko Kebakaran 6 32 71 17 Tinggi 7 32 72 17 Tinggi 8 32 75 16 Tinggi 9 31 78 15 Tinggi 10 32 76 15 Tinggi 11 32 76 14 Tinggi 12 32 76 14 Tinggi 13 31 77 14 Tinggi 14 31 77 13 Tinggi 15 32 75 14 Tinggi
Tabel 2 menggambarkan hasil dari pengujian  15  data  untuk  menganalisis  risiko kebakaran.  Data  pertama  dengan  suhu  30°C, kelembapan  82%,  kecepatan  angin  13  km/h, maka risiko kebakaran yang didapatkan adalah Sedang. Selanjutnya, pada data 2, dengan suhu yang sama yakni 30°C, nilai kelembapan udara 81%  dan  kecepatan  angin  12  km/h,  risiko kebakaran  yang  dihasilkan  adalah  rendah. Berbeda  halnya  dengan  data  ketiga,  dengan suhu  31°C,  kelembapan  79%  dan  kecepatan angin  13  km/h,  risiko  kebakaran  yang dihasilkan  adalah  tinggi.  Hasil  yang  sama diperoleh  pada  data  ke-5,6,7,  dan  seterusnya, dengan  suhu  mencapai  31°C  dan  32°C,  risiko kebakaran  yang  diperoleh  adalah  Tinggi.  Hal ini  dapat  dianalisis  bahwa  diantara  suhu, kelembapan, dan kecepatan angin yang menjadi variabel  input,  suhu  merupakan  salah  satu faktor  atau  variabel  yang  cukup  memiliki pengaruh  yang  besar  pada  risiko  kebakaran hutan, dimana jika suhu yang diinputkan cukup tinggi,  maka  nilai  kelembapan  juga  akan dipengaruhi.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk memperhatikan  suhu  sebagai  yang  terdapat  di Taman Nasional Tanjung Puting sebagai salah satu upaya mitigasi bencana risiko kebakaran.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan, diperoleh  hasil  bahwa  1)  Kebakaran  hutan  di Taman  Nasional  Tanjung  Puting  dan  daerah lain  di  Indonesia  merupakan  masalah  serius yang  dapat  merusak  lingkungan,  mengganggu keseimbangan  ekosistem,  dan  mengancam
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
keselamatan  serta  kesehatan  masyarakat. Metode fuzzy logic Mamdani digunakan dalam penelitian  ini  untuk  mengukur  tingkat  risiko kebakaran  hutan  di  Taman  Nasional  Tanjung Puting  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk  mengidentifikasi  daerah-daerah  rentan kebakaran  hutan  dan  merancang  strategi pencegahan,  2)  Hasil  skenario  pengujian menunjukkan  bahwa  suhu  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  risiko  kebakaran.  Semakin tinggi suhu, kemungkinan terjadinya kebakaran juga  semakin  tinggi.  Sebagai  saran  penelitian selanjutnya, dapat ditingkatkan dengan melakukan  pengembangan  sistem  prediksi risiko kebakaran adalah melakukan pengkajian lebih  lanjut  mengenai  aspek-aspek  yang membuat  tingginya  tingkat  resiko  kebakaran taman  nasional  tanjung  puting,  baik  dari  segi faktor  lingkungan  dan  pencegahan  yang tanggap  apabila  adanya  prediksi  resiko kebakaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  N.  Andini,  R.  Anggraeiny,  and  T. Susilowati, “Upaya Dinas Pemadam Kebakaran Dalam Pencegahan Dan Penanggulangan  Kebakaran  Di  Kecamatan
Samarinda  Ulu  Kota  Samarinda,”  eJurnal Administrasi Negara, vol. 8, no. 1, pp. 8978– 8990, 2020.
[2]  A.  Yusuf,  Hapsoh,  S.  Husein  Siregar,  and  D. Ridho  Nurrochmat,  “Analisis  Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Provinsi Riau,” Dinamika Lingkungan Indonesia, vol. 6, no. 2, pp. 67–84, 2019.
[3]  A.  Qomaruddin  Munir,  I.  Listiawan,  E.  L. Utari, and M. R. Wahid Solihin, “Geographic Information System  For  Agricultural  Suitable Land  At  Kabupaten  Sleman,”  Jurnal  Teknik Informatika (JUTIF), vol. 4, no. 1, pp. 97–99, 2023, doi: 10.20884/1.jutif.2023.4.1.759.
[4]  A.  Dwi  Nurhayati  and  A.  Yusup,  “Penyebab Kebakaran Hutan Di Kawasan Hutan Pendidikan Gunung Walat, Jawa Barat,” Jurnal Silvikultur  Tropika,  vol.  10,  no.  3,  pp.  173– 177, 2019.
[5]  R. Agung Prabowo, A. Triwiyatno, and Y. A. Adi Soetrisno, “Perancangan Dan Implementasi  Sensor  Suhu,  Kelembapan Udara,  Kecepatan  Angin  Dan  Curah  Hujan Pada  Prototype  Sistem  Pendeteksi  Dini Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan,”  Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, vol. 9, no. 3, pp. 289–297, 2020.
[6]  M.  G.  Pereira,  J.  Parente,  M.  Amraoui,  A. Oliveira,  and  P.  M.  Fernandes,  “The  role  of weather  and  climate  conditions  on  extreme wildfires,”  in  Extreme  Wildfire  Events  and Disasters: Root Causes and New Management Strategies,  Elsevier,  2019,  pp.  55–72.  doi: 10.1016/B978-0-12-815721-3.00003-5.
[7]  Berlian,  “Tanjung  Puting,  Tempat  Terbaik Melihat  Orangutan,”  Majalah  Dermaga,  May 26, 2023. https://www.majalahdermaga.co.id/post/41/ta njung_puting__tempat_terbaik_melihat_orang utan (accessed May 26, 2023).
[8]  D. Utama, A. Nasirudin, and M. Iqbal, “Design of River Tour Boat s Hull For Taman Nasional Tanjung Puting, Central Borneo,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Kelautan, vol. 17, no. 1, pp. 28–39, 2020.
[9]  E.  Nurlaela  and  InfoPBUN,  “Kebakaran  di Taman  Nasional  Tanjung  Puting  Mencapai 239 Hektare,” kumparan.com, Aug. 30, 2019. https://kumparan.com/infopbun/kebakaran-di- taman-nasional-tanjung-puting-mencapai- 239-hektare-1rldHdLAojZ  (accessed  May  24, 2023).
[10]  N.  Riso,  A.  Kenshanahan,  and  A.  Teresia, “Luas  Kebakaran  Taman  Nasional  Tanjung Puting  Capai  10  Hektar,”  Kumparan.com,
Aug. 24, 2019.
https://kumparan.com/kumparannews/luas- kebakaran-taman-nasional-tanjung-puting- capai-10-hektar-1rj7EUFvz8R (accessed Aug. 24, 2023).
[11]  P. M. Anjarani, M. Yunita, and G. C. Mailoa, “Literature  Analysis  on  the  Bornean Orangutan  (Pongo  Pygmaeus)  Conservation Ecotourism  in  Tanjung  Puting  National  Park, Waringin  Barat  City,  Central  Kalimantan,” International  Journal  of  Travel,  Hospital  and Events, vol. 1, no. 3, pp. 248–265, 2022.
[12]  D.  R.  Fitriadi,  A.  R.  Al  Tahtawi,  T.  D. Hendrawati,  and  S.  Rahayu,  “Sistem pencegahan dini kebakaran gedung menggunakan  logika  fuzzy  dengan  inferensi Mamdani berbasis IoT,” JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi,  Elektronika,  dan  Listrik Tenaga), vol. 2, no. 2, pp. 159–170, Sep. 2022, doi: 10.35313/jitel.v2.i2.2022.159-170.
[13]  B. Utomo, B. A. Yusmiono, A. P. Prasetya, M. Julita,  and  M.  K.  Putri,  “Analisis  Tingkat Bahaya  Karhutla  (Kebakaran  Hutan  dan Lahan)  di  Kabupaten  Ogan  Ilir  Provinsi Sumatera  Selatan,”  Jurnal  Wilayah  dan Lingkungan,  vol.  10,  no.  1,  pp.  30–41,  Apr. 2022, doi: 10.14710/jwl.10.1.30-41.
[14]  E.  I.  Putra  and  I.  L.  Puspadewi,  “Pengaruh Kelembapan,  Suhu  Udara  Dan  Curah  Hujan Terhadap  Kejadian  Kebakaran  Gambut  Di
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur,  Jambi,” Jurnal  Silvikultur  Tropika,  vol.  10,  no.  3,  pp. 189–193, 2020.
[15]  J. Yandi, T. B. Kurniawan, E. S. Negara, and M.  Akbar,  “Prediksi  Lokasi  Titik  Panas Kebaran Hutan Menggunakan Model Regresion  SVM  (Support  Vector  Machine) pada Data Kebakaran Hutan Daops Manggala Agni  Oki  Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun 2019,” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika  dan  Teknologi  Jaringan  ,  vol.  6,
no. 1, pp. 10–15, 2021, doi: 10.30743/infotekjar.v6i1.4101.
[16]  A. F. Saptari and D. N. Handiani, “Penentuan Daerah Rawan Kebakaran Hutan Di Kabupaten Alor Nusa Tenggara Timur Dengan
Metode  Fuzzy  Logic,”  FTSP  ,  pp.  272–277, 2022.
[17]  M.  Arsyad  and  M.  Wati,  “Model  Aplikasi Pelaporan Titik Bencana pada Badan
Penanggulangan  Bencana  Daerah  Berbasis Android,”  Jutisi :  Jurnal  Ilmiah  Teknik
Informatika dan Sistem Informasi, vol. 11, no.
3, pp. 873–882, 2022.
[18]  “Teluk  Pulai,  Central  Kalimantan,  Indonesia 10-Day  Weather  Forecast  -  The  Weather Channel
| Weather.com.”
https://weather.com/weather/tenday/l/3120ed6 fa52ac6e9be29233d674fb70fbdd98140b2fcc1 75ed4d9efe68e3a538 (accessed Jun. 07, 2023).