Abstrak Indonesia  adalah  salah  satu  negara  berkembang  yang  rentan akibat berbagai bencana alam, terutamabanjir merupakan salah satu  fenomena  alam  yang  terjadi  akibat  intensitas  curah  hujan yang tinggi dimana terjadi kelebihan air yang tidak tertampung oleh jaringan saluran air pada suatu wilayah. Oleh karena itu, di perlukan  sistem  peringatan  dini  dengan  menggunakan  metode fuzzy  logiccontrol  sebagai  pengambilan  keputusan  agar  dapat menanggulangi  bencana  sehingga  antisipasi  warga  dalam menghadapi bencana akan meningkat. Dari hasil penelitian yang dilakukan pada sensor HCSR04 untuk pembacaan ketinggian air dengan  rata  -  rata  Error  persen  sebesar  ±0,50%,  sensor  Rain gauge  untuk  pembacaan  curah  hujan  dengan  rata  -  rata  Error persen  sebesar  ±0,73%,  dan  sensor Turbidity  dengan  rata  –  rata Error  persen  sebesar  ±12,2%.  Pada  pengujian  alat  ini menggunakan  parameter  ketika  ketinggian  air  0-40  cm, intensitas  curah  hujan  sebesar  0-100mm  dan  kekeruhan  air terbaca  0-200  NTU  maka  akan  menampilkan  kondisi  aman. Ketika  ketinggian  air  41-80  cm,  intensitas  curah  hujan  sebesar 101-300mm dan kekeruhan air terbaca 201-467 NTU maka akan menampilkan  kondisi  waspada  dan  memberikan  peringatan dengan  sirine  menyala  sebanyak  tiga  kali,  ketika  ketinggian  air 81-100  cm,  intensitas  curah  hujan  sebesar  301-500mm  dan kekeruhan  air  terbaca  468-700  NTU  maka  akan  menampilkan kondisi  bahaya  dan  memberikan  peringatan  dengan  sirine menyala terus menerus.
Kata Kunci — banjir, fuzzy logic, hcsr04, rain gauge, turbidity.

## Abstract
Indonesia is one of the developing countries that is vulnerable to various natural disasters, especially flooding is a form of natural phenomenon  that  occurs  due  to  high  rainfall  intensity  where there  is  excess  water  that  is  not  accommodated  by  the  water channel network in an area. Therefore, an early warning system is needed using the fuzzy logic control method as a decision maker in  order  to  cope  with  disasters  so  that  the  anticipation  of residents in dealing with disasters will increase. From the results of  research  conducted  on  the  HCSR04  sensor  for  water  level readings  with  an  average  percent  error  of  ±0.50%,  the  Rain gauge sensor for rainfall readings with an average percent error of  ±0.73%,  and  the  Turbidity  sensor  with  an  average  –  Average percent  error  is  ±12.2%.  In  testing  this  tool  using  parameters when the water level is 0-40 cm, the rainfall intensity is 0-100mm and  the  water  turbidity  reads  0-200  NTU  it  will  display  safe conditions.  When  the  water  level  is  41-80  cm,  the  rainfall intensity  is  101-300mm,  and  the  water  turbidity  reads  201-467 NTU,  it  will  display  an  alert  condition  and  give  a  warning  with
the  siren  on  three  times  when  the  water  level  is  81-100  cm,  the rainfall  intensity  is  301-500mm  and  the  turbidity  of  the  water reads  468-700  NTU,  it  will  display  a  dangerous  condition  and give a warning with the siren on continuously.
Keywords — flood, fuzzy logic, hcsr04, rain gauge, turbidity.

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  banyak dilanda  bencana.  Selama  periode  2000  sampai  2011,  dari sekian  banyak  bencana  secara  nasional,  77  persen  bencana yang  terjadi  merupakan  bencana  hidrometeorologi.  yaitu banjir, angin puting beliung, longsor. Akibat bencana tersebut dapat  menimbulkan  kerugian  yang  tidak  sedikit  bahkan sampai menimbulkan korban jiwa, misalnya, bencana banjir di Indonesia  telah  menimbulkan  kerugian  triliunan  rupiah dengan  korban  jiwa  sebanyak  4.246  meninggal,  6.635  luka- luka,  dan  sekitar  7  juta  menderita  serta  324.559  rumah mengalami  kerusakan.  Perkiraan  kerugian  tersebut  belum memperhitungkan  bencana banjir  dalam  skala kecil,  kerugian immaterial  dan  kerugian  tidak  langsung  yang  tidak  sedikit jumlahnya [1].
Indonesia adalah salah satu negara berkembang yang rentan akibat  berbagai  bencana  alam,  terutama  banjir.  Banjir  sudah biasa melanda Indonesia, terutama pada musim hujan. Hal ini mengakibatkan  dampak  yang  sangat  buruk  pada  kehidupan manusia,  ekonomi,  dan  lingkungan.  Banjir  disebabkan  oleh  2 (dua)  kategori,  yaitu  banjir  akibat  alami  dan  banjir  akibat aktivitas manusia. Banjir akibat alami dipengaruhi oleh curah hujan,  fisiografi,  erosi  dan  sedimentasi,  kapasitas  sungai, kapasitas drainase dan pengaruh air pasang. Sedangkan banjir akibat aktivitas manusia disebabkan karena ulah manusia yang menyebabkan perubahan-perubahan lingkungan, seperti perubahan  kondisi  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS),  kawasan permukiman  di  sekitar  bantaran,  rusaknya  drainase  lahan, kerusakan  bangunan  pengendali  banjir,  rusaknya  hutan (vegetasi  alami),  dan  perencanaan  sistem  kontrol  banjir  yang kurang/tidak tepat [2].
Banjir  merupakan  salah  satu  bentuk  fenomena  alam  yang terjadi akibat intensitas curah hujan yang tinggi dimana terjadi kelebihan  air  yang  tidak  tertampung  oleh  jaringan  saluran air pada suatu wilayah. Peningkatan intensitas curah hujan secara dinamis  dan  signifikan  yang  terjadi  pada  umumnya disebabkan  oleh  peningkatan  gejala  dari  pemanasan  global

## Perancangan Early Warning System Bencana Banjir Menggunakan Metode Fuzzy Logic Control
Gamma Aditya Rahardi 1 , Wahyu Muldayani 2* , Sumardi 3 dan Mochamad Diki Ari Wijaya 4 Teknik Elektro,Universitas Jember wahyumuldayani.teknik@unej.ac.id
berupa kenaikan suhu permukaan bumi yang disebabkan oleh aktivitas yang terjadi di permukaan bumi. Kerentanan wilayah banjir pada umumnya terjadi karena pertumbuhan pembangunan  yang  meningkat  disebabkan  oleh  penduduk yang terus bertambah dimana menyebabkan perubahan fungsi lahan  dari  daerah  resapan  air  menjadi  berkurang,  pada akhirnya  membuat  peningkatan  aliran  permukaan  dan  daya infiltrasi wilayah terhadap air semakin rendah.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Blok Sistem
Pembuatan  dan  perancangan  alat  ini  sesuai  dengan  blok diagram  pada  gambar  1.  Metode  kontrol  logika fuzzy sangat bergantung  pada  aturan-aturan  atau  rule  base  yang  akan  di terapkan  [3],  maka  dari  itu  peranan  dalam  pembuatan rule base sangat penting sehingga di butuhkan data agar rule base akurat.
Gbr 1 Blok Diagram Alat
Secara  garis  besar  pada  gambar  1  blok  diagram perancangan  alat  Early  Warning  System  Bencana  Banjir membutuhkan  beberapa  komponen  berupa  sensor Ultrasonic HC-SR04,  sensor Rain  gauge ,  dan  sensor  kekeruhan  air (SEN0189), LCD 16x4, Relay 1 channe l,modul wifi ESP8266, Sirine, Mikrokontroller berupa Arduino UNO dan Baterai 12V 3,5A [4][5].

## B. Flowchart Sistem
Sistem  Peringatan  Dini  (Early  Warning  System)  adalah suatu  sistem  yang  dirancang  untuk  mendeteksi  dan memberikan  peringatan  mengenai  ancaman  atau  bahaya potensial  agar  orang-orang  yang  terkena  dampak  dapat mengambil tindakan preventif atau evakuasi sebelum bencana terjadi [6]. Gambar 2 flowchart sistem dapat dilihat bagaimana cara  kerja  dari  sistem  berjalan,  dimana  proses  utama  dari sistem  tersebut  yaitu  berada  setelah  data  di  proses  pada arduino dengan kontrol logika fuzzy .
Gbr 2. Flowchart Sistem
Gbr 3. Deain Perancangan Alat
Keterangan :
1. Sensor Curah Hujan Rain gauge
2. Sensor HC-SR04
3. LCD 16x4
4. Arduino UNO
5. Baterai
6. Sirine
7. Sensor Kekeruhan Air SEN0189
8. Pipa PVC
Secara  garis  besar  sistem  akan  menampilkan  kondisi  pada LCD  kemudian  mengirimkan  pesan  melalui  aplikasi  blynk pada  android  ketika  sistem  mulai  mendeteksi  adanya  banjir yaitu  ketika  sistem  kondisi  waspada  dan  bahaya  apabila kondisi  menyatakan  waspada  maka  sirine  akan  berbunyi  tiga kali  dan  apabila  dalam  kondisi  bahaya  maka  sirine  aka berbunyi  secara  terus  menerus.  Sedangkan  jika  sistem memutuskan  kondisi  aman  maka  sistem  tidak  akan mengirimkan pesan.  Alat  ini di  buat  menggunakan  panel  box sebagai  tempat  control  dan  juga  pipa  pvc  sebagai  tempat sensor Ultrasonic dan  hcsr04  seperti  yang  terlihat  pada gambar 3.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kontrol  logika  Fuzzy  memiliki  beberapa  tahapan  yakni fuzzyfikasi, pembentukan aturan fuzzy atau rule base, dan yang terakhir defuzzyfikasi. Proses  pertama  yakni fuzzyfikasi atau disebut  juga  fungsi  keanggotaan  dimana  pada  penelitian  ini menggunakan  3  parameter  maka  di  lakukan  3  proses fuzzyfikasi yang pertama yaitu fungsi keanggotaan ketinggian air
Gbr 4. Fungsi keanggotaan ketinggian air
Gbr 5. Fungsi keanggotaan Intensitas curah hujan
Gambar 4 menunjukkan bahwa pengelompokkan ketinggian  air  di  bagi  menjadi  3  yakni  untuk  rendah  (0  –  40 cm),  cukup  tinggi  (41  –  80  cm),  dan  tinggi  (81  –  100  cm). Selanjutnya  yaitu  fungsi  keanggotaan  intensitas  curah  hujan. Gambar  5  dapat  dilihat  untuk  pengelompokkan  intensitas curah  hujan  di  bagi  menjadi  3  yakni  untuk  gerimis  (0  –  100 mm), cukup tinggi (101 – 80 mm), dan tinggi (81 – 100 mm). Fungsi  keanggotaan  yang  terakhir  yaitu  fungsi  keanggotaan kekeruhan air
Gbr 6. Fungsi keanggotaan kekeruhan air gambar  3.7  dapat  dilihat  untuk  pengelompokkan  intensitas curah hujan di bagi menjadi 3 yakni untuk low (0 – 200 NTU), cukup tinggi (201 – 467 NTU), dan tinggi (468  – 700 NTU). Setelah  menentukan  nilai  tegas  ke  dalam  fungsi  keanggotaan himpunan  fuzzy,  maka  rule  base  fuzzy  dapat  di  rumuskan sebagai berikut:
Tabel 1 Rule Base No Tinggi air Curah hujan Kekeruhan air Hasil 1 Rendah Gerimis Low Aman 2 Rendah Gerimis Medium Aman 3 Rendah Gerimis High Aman 4 Rendah Deras Low Aman 5 Rendah Deras Medium Aman 6 Rendah Deras High Aman 7 Rendah Lebat Low Aman 8 Rendah Lebat Medium Aman 9 Rendah Lebat High Aman 10 Cukup tinggi Gerimis Low Aman 11 Cukup tinggi Gerimis Medium Aman 12 Cukup tinggi Gerimis High Waspada 13 Cukup tinggi Deras Low Waspada 14 Cukup tinggi Deras Medium Waspada 15 Cukup tinggi Deras High Waspada
4
16 Cukup tinggi Lebat Low Waspada 17 Cukup tinggi Lebat Medium Waspada 18 Cukup tinggi Lebat High Waspada 19 Tinggi Gerimis Low Waspada 20 Tinggi Gerimis Medium Waspada 21 Tinggi Gerimis High Waspada 22 Tinggi Deras Low Waspada 23 Tinggi Deras Medium Bahaya 24 Tinggi Deras High Bahaya 25 Tinggi Lebat Low Bahaya 26 Tinggi Lebat Medium Bahaya 27 Tinggi Lebat High Bahaya
Tahapan  terakhir  dalam  suatu  sistem  logika fuzzy dimana bertujuan  untuk  mengkonversi  setiap  hasil  dari inference dalam bentuk rule base kedalam suatu bilangan real dan hasil dari  konversi  tersebut  adalah  sebuah  keputusan  kontrol. Metode defuzzifikasi yang  di  gunakan  merupakan  metode centroid
Penelitian  ini  menggunakan  3  sensor  sehingga  di  perlukan pengujian  sensor  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  sensor dalam  membaca  parameter-parameter  yang  di  perlukan,  yang pertama yakni sensor Ultrasonic pengujian di lakukan dengan membandingkan  hasil  nilai  pengukuran  sensor  dengan  hasil nilai  pengukuran  alat  ukur  jarak,  pengujian  sensor  sendiri menggunakan  sensor  HCSR04  dan  menggunakan  alat  ukur meteran, sehingga di dapatkan data sebagai berikut:
Gbr 7. Grafik pengujian sensor Ultrasonic
Gambar  7  merupakan  grafik  perbandingan  hasil  pengujian sensor Ultrasonic dan meteran. Pengujian di lakukan dengan 5 variasi jarak dan dengan nilai rata-rata presentase error 0,50%.
Pengujian  yang  kedua  yakni  pengujian  sensor Rain  gauge yang  di  lakukan  untuk  mendapatkan  hasil  pembacaan  sensor yang akurat. Pengujian ini di lakukan dengan membandingkan
hasil  pembacaan  sensor Rain  gauge dengan  jumlah  air  pada setiap 1 tip yang terbuang, dimana jumlah air pada setiap 1 tip yang  terbuang  sama  dengan  0.70  mm  air  hujan.sehingga  di dapat data sebagai berikut:
Gbr 8. Grafik pengujian sensor Rain gauge
Gambar  8  merupakan  grafik  perbandingan  hasil  pengujian sensor Rain  gauge .  Pengujian  di  lakukan  dengan  5  variasi sampel dan dengan nilai rata-rata presentase error 0,73%.
Selanjutnya  yakni  pengujian  sensor Turbidity dimana pengujian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  hasil dari  pembacaan  sensor  dengan  nilai  terbaca  oleh  alat ukur,sehingga di dapatkan hasil sebagai berikut:
Gbr 9. grafik pengujian sensor Turbidity
Gambar  9  merupakan  grafik  perbandingan  hasil  pengujian sensor turbidity dengan  alat  ukur  yaitu spektrofotometer bisa di  lihat  bahwa  dari  4  pengujian  mendapatkan  rata-rata  error persen  yang  tinggi  yakni12,2  %.  Pengujian  alat  di  lakukan menggunakan  1  buah  sensor  HCSR04,  1  buah  sensor Rain gauge ,  dan  1  buah  sensor Turbidity dimana  nilai  pembacaan dari  sensor Ultrasonic tersebut  akan  di  rata-rata  terlebih dahulu  sehingga  hasil  dari  nilai  rata-rata  tersebut  akan  di gunakan  sebagai  nilai  masukan  untuk  metode fuzzy  logic control .  Begitu  pula  dengan  nilai  curah  hujan  dan  kekeruhan air  yang  akan  dipakai  pada  metode fuzzy  logic  control yaitu dengan  cara  menggunakan  rata-rata  nilai  yang  terbaca  dari pembacaan  sensor Rain  gauge dan Turbidity yang  terpasang.

## Terakreditasi Sinta 5
Setelah di lakukan pengujian maka di dapatkanlah data seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 2. Pengujian Alat No Waktu Jarak (cm) Hujan Kekeruhan Air(NTU) Kondisi (mm) 1 23:22:25 19 0 198,34 Aman 2 23:22:29 4 0 198,34 Aman 3 23:22:33 13 0 198,34 Aman 4 23:22:39 21 0 198,34 Aman 5 23:22:41 22 0 198,34 Aman 6 23:23:29 23 210 198,34 Aman 7 23:23:40 32 238 198,34 Aman 8 23:23:46 87 238 198,34 Waspada 9 23:26:29 14 364 478,03 Aman 10 23:26:33 58 378 478,03 Waspada 11 23:26:37 51 378 478,03 Waspada 12 23:26:41 86 378 478,00 Bahaya 13 23:26:43 87 378 478,00 Bahaya

## IV. KESIMPULAN
. Dari keseluruhan penelitian yang telah di lakukan dapat di tarik kesimpulan bahwa:
1. Sensor  HCSR04  dan Rain gauge yang  di  gunakan  sudah cukup  akurat  karena  memiliki  tingkat  rata-rata  error persen  kurang  dari  1  %  hal  ini  dapat  di  buktikan  pada pengujian  sensor  HCSR04  memiliki  nilai  rata-rata  error persen  sebesar  0,50  %,  dan  pada  sensor Rain  gauge sebesar 0,73 %.
2. Pada proses fuzzy logiccontrol menggunakan 27 rule base, dengan  ini  keluaran  kondisi  kebencanaan  dari  setiap kemungkinan  yang  ada  sudah  terpenuhi,  sehingga kemungkinan  kesalahan  dalam  memutuskan  kondisi kebencanaan sangat kecil.

## R EFERENSI
[1] Rosyidie, A. (2013). Banjir: Fakta dan Dampaknya,Serta Pengaruh dari Perubahan Guna Lahan. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota .
[2] Prihartanto.  (2017).  Pola  Fluktuasi  Kekeruhan  Air  Di  Area  Potensial Banjir Sungai Ciujung Kecamatan,Kragilan, Kabupaten Serang. Jurnal Alami .
[3] Faisal  Wahab,  dkk.  (2017).  Desain  dan  Purwarupa  Fuzzy  Logic Control  untuk  Pengendalian  Suhu  Ruangan .  Jurnal  Teknologi Rekayasa , Vol. 2, No. 1, Juni 2017, Hal. 1-8.
[4] Ahmad Kurnia, dkk.  (2022).  Rancang Bangun  Sistem Peringatan  Dini Dalam  Pencegahan  Banjir  Akibat  Luapan  Sungai  Berbasis  Arduino Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic. Journal  Informatics  And Electronics Engineering , Vol. 02, No. 02.
[5] Riyanto,  dkk.  (2012).  Sistem  Peringatan  Dini  Banjir  Lahar  Dingin Dengan  Indikator  Signal  Suara  Dan  Tinggi  Muka  Air. Seminar Nasional Informatika 2012 (semnasIF 2012).
[6] Ryan  Septianto,  dkk.  (2023).  Sistem  Peringatan  Dini  Banjir Menggunakan  Logika  Fuzzy.  JUPITER : Jurnal  Penerapan  Ilmu-ilmu Komputer. Vol. 8, No. 1.