## MODEL PERAMALAN FUZZY LOGIC
Bambang Siswoyo Achmad Zaenal Email : bambangf1@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  tropis  yang  memiliki  curah  hujan  sangat  tinggi. Model  prediksi  curah  hujan  digunakan  untuk  berbagai  kepentingan  dan  kekakuratannya menjadi penting terutama pada bidang-bidang khusus seperti pencegahan bencana banjir. Saat  ini  penggunaan  banyak  digunakan  radar  dan  pencitraan  satelit  untuk  melihat pergerakan paramater meteorologi  untuk  menentukan short term  prepitation, akan tetapi belum dapat dimodelkan untuk memprediksi long term prepitation.
Dalam  proposal  ini  diusulkan  salah  satu  suatu  model  kecerdasan  buatan  untuk memprediksi  long  term  prepitation.  Teknik  yang  digunakan  adalah  fuzzy  logic  dimana akan  dilakukan  proses  matching  dan  pengkelasan  data.  Data  pelatihan  diperoleh  dari BMKG Makassar dengan fokus pengujian sistem untuk daerah Makassar dan sekitarnya. Target data disesuaikan menjadi 5 kategori yaitu cerah, hujan ringan, hujan sedang, hujan lebat dan badai berdasarkan standar BMKG. Hasil prediksi menunjukkan akurasi sebesar 82,19% dimana sebagian besar kegagalan pemetaan pada kategori hujan lebat dan badai.
Kata kunci : Fuzzy Logic, prediksi hujan

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  dilewati  oleh  garis  katulistiwa  serta  dikelilingi oleh  dua  samudera  dan  dua  benua.  Posisi  ini  menjadikan  Indonesia  sebagai  daerah pertemuan  sirkulasi  meridional  (Utara-Selatan)  dikenal  sebagai  Sirkulasi  Hadley  dan sirkulasi zonal (Timur-Barat) dikenal sebagai Sirkulasi Walker, dua sirkulasi yang sangat mempengaruhi keragaman iklim di  Indonesia. Pergerakan matahari  yang  berpindah dari 23.5 o Lintang Utara ke 23.5 o Lintang Selatan sepanjang tahun mengakibatkan timbulnya aktivitas  moonson  yang  juga  ikut  berperan  dalam  mempengaruhi  keragaman  iklim. Pengaruh  lokal  terhadap  keragaman  iklim  juga  tidak  dapat  diabaikan,  karena  Indonesia merupakan  negara  kepulauan  dengan  bentuk  topografi  sangat  beragam  menyebabkan sistem  golakan  lokal  cukup  dominan.  Faktor  lain  yang  diperkirakan  ikut  berpengaruh terhadap keragaman iklim di Indonesia ialah gangguan siklon tropis. Semua aktivitas dan sistem ini berlangsung secara bersamaan sepanjang tahun akan tetapi besar pengaruh dari masing-masing aktivitas atau sistem tersebut tidak sama dan dapat berubah dari tahun ke tahun (Boer, 2003).
Fenomena  El-Nino  dan  La-Nina  merupakan  salah  satu  akibat  dari  penyimpangan iklim. Fenomena ini akan menyebabkan penurunan dan peningkatan jumlah curah hujan untuk beberapa daerah di Indonesia. Menurut
Boer  (2003)  sejak  tahun  1844  Indonesia  telah  mengalami  kejadian  kekeringan  atau jumlah  curah  hujan  di  bawah  rata-rata  normal  tidak  kurang  dari  43  kali.  Dari  43  kali kejadian  tersebut  hanya  6  kali  kejadiannya  tidak  bersamaan  dengan  kejadian  fenomena
El-Nino,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  keragaman  hujan  di  Indonesia  sangat  dipengaruhi oleh fenomena ini.
Prakiraan parameter klimatologi terutama hujan sudah menjadi kebutuhan Nasional. Betapa tidak, bencana banjir akibat hujan yang turun dengan jumlah di atas normal atau bencana  kekeringan  akibat  jumlah  curah  hujan  yang  berada  di  bawah  normal,  sering melanda  wilayah  Indonesia,  bahkan  disertai  kerugian  materi  dan  jiwa.  Semua  itu  dapat diantisipasi  dengan  informasi  yang  akurat  tentang  berapa  besar  curah  hujan  yang  akan turun di suatu tempat pada kurun waktu tertentu.
Pembacaan  pola  curah  hujan  dapat  dilakukan  oleh  model  kecerdasan  buatan (Artificial  Inteligence)  dengan  menggunakan  data  historis  mengenai  parameter klimatologi.  Penelitian  yang  pernah  dilakukan,  menggunakan Backpropagation  Neural Network (Indrabayu,  2011),  hasil  peramalan  dipandang  masih  dapat  ditingkatkan keakurasiannya,  oleh  sebab  itu  pada  penelitian  kali  ini  digunakan  metode  Fuzzy  Logic dengan harapan dapat memberikan hasil peramalan curah hujan yang lebih baik.

## II. KONSEP HUJAN DAN PREDIKSINYA DENGAN FUZZY LOGIC
Kepulauan  maritim  Indonesia  yang  berada  di  wilayah  tropik  memiliki  curah  hujan tahunan yang tinggi, curah hujan semakin tinggi di daerah pegunungan. Curah hujan yang tinggi di wilayah tropik pada umumnya dihasilkan dari proses konveksi dan pembentukan awan  hujan  panas.  Pada  dasarnya  curah  hujan  dihasilkan  dari  gerakan  massa  udara lembab ke atas. Agar terjadi gerakan ke atas, atmosfer harus dalam kondisi tidak stabil. Kondisi  tidak  stabil  terjadi  jika  udara  yang  naik  lembab  dan  lapse  rate  udara lingkungannya  berada  antara  lapse  rate  adiabatik  kering  dan  lapse  rate  adiabatik  jenuh. Jadi  kestabilan  udara  ditentukan  oleh  kondisi  kelembaban.  Karena  itu  jumlah  hujan tahunan, intensitas,  durasi,  frekuensi  dan distribusinya terhadap ruang dan waktu  sangat bervariasi.  Karena  proses  konveksi,  intensitas  curah  hujan  di  wilayah  tropik  pada umumnya  tinggi.  Sementara  itu  di  Indonesia,  presentase  curah  hujan  yang  diterima bervariasi  antara  8  %  sampai  37  %  dengan  rata-rata  22  %.  Sebagai  perbandingan  nilai tertinggi  di  Bavaria, Jerman adalah 3.7 %. Di  Bogor, lebih dari 80 % curah hujan  yang diterima terjadi dengan curah paling sedikit 20 mm.

## 2.1 Partikel Hydrometeor
Hydrometeor  dengan  diameter  sekitar  0.5  mm  turun  ke  bumi  berupa  partikel- partikel  air.  Disebut  hujan  jika  partikel-partikel  air  tersebut  jatuh  sampai  ke  tanah.  Jika tidak  karena  menguap  sebelum  sampai  ke  tanah,  partikel-partikel  itu  disebut  Vigra. Dalam  definisi  lain,  hujan  dapat  didefinisikan  sebagai  uap  yang  mengkondensasi  dan jatuh ke tanah dalam rangkaian proses hidrologi.
Meskipun  berada  dekat  pada  garis  khatulistiwa,  Indonesia  tidak  memiliki  curah hujan yang sama pada setiap wilayah. Berdasarkan data BMKG, distribusi rata-rata curah hujan bulanan terbagi ke dalam tiga pola hujan, yaitu:
a. Pola Hujan Monsoon
Wilayah di bawah pola hujan ini memiliki perbedaan yang jelas antara periode musim hujan dan periode musim kemarau dengan ciri memiliki satu puncak musim hujan.
b. Pola Hujan Equatorial Ciri pola hujan ini adalah dua puncak musim hujan maksimum dan hampir sepanjang tahun masuk dalam kriteria musim hujan. Dua puncak hujan biasa terjadi pada bulan Maret atau Oktober.
c. Pola Hujan Lokal
Pola hujan lokal memiliki distribusi hujan bulanan berkebalikan dengan pola monsun. Pola  lokal  dicirikan  oleh  bentuk  pola  hujan  unimodial  (satu  puncak  hujan),  tetapi bentuknya berlawanan dengan tipe hujan monsoon.

## 2.2 Model Dasar Fuzzy Logic
Konsep fuzzy  logic diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  Zadeh  dari  Universitas California  di  Berkeley  pada  1965.  Secara  umum, fuzzy  logic adalah  sebuah  metodologi “berhitung” dengan variabel  kata-kata (linguistic variable), sebagai  pengganti berhitung dengan bilangan (N. Agus, 2009). Kata-kata yang digunakan dalam fuzzy logic memang tidak  sepresesi  bilangan,  namun  kata-kata  jauh  lebih  dekat  dengan  intuisi  manusia. Manusia bisa langsung “merasakan” nilai dari variabel kata-kata yang sudah dipakainya sehari-hari.  Demikianlah, fuzzy  logic memberi  ruang  dan  bahkan  mengeksploitasi toleransi  terhadap  ketidakpresisian.  Dengan fuzzy  logic ,  sistem  kepakaran  manusia  bisa diimplementasikan ke dalam bahasa mesin  yang mudah dan efisien. Dari sekian banyak alternatif yang tersedia, sistem fuzzy seringkali menjadi pilihan yang terbaik.
Berikut beberapa alasan mengapa menggunakan fuzzy logic :
1. Konsep fuzzy  logic sangat  sederhana  sehingga  mudah  dipahami.  Kelebihannya dibanding konsep  yang lain adalah membentuk  pendekatan-pendekatan alami dalam memecahkan masalah.
2. Fuzzy  logic adalah  fleksibel,  dalam  arti  dapat  dibangun  dan  dikembangkan  dengan mudah tanpa harus memulainya dari nol.
3. Fuzzy  logic memberikan  toleransi  terhadap  ketidakpresisian  data.  Hal  ini  sangat cocok dengan fakta sehari-hari.
4. Pemodelan/pemetaan  untuk  mencari  hubungan  data  input-output  dari  sistem black box bisa dilakukan dengan memakai sistem fuzzy logic .
5. Pengetahuan  atau  pengalaman  dari  para  pakar  dapat  dengan  mudah  dipakai  untuk membangun fuzzy  logic .  Hal  ini  merupakan  kelebihan  utama fuzzy  logic dibanding jaringan saraf tiruan (JST).
6. Fuzzy logic dapat diterapkan dalam desain sistem kontrol tanpa harus menghilangkan teknik desain sistem kontrol konvensional yang sudah terlebih dahulu ada.
7. Fuzzy logic berdasar pada bahasa manusia.
Meski  ada  berbagai  alasan  di  atas,  namun fuzzy  logic bukan  merupakan  konsep yang  sempurna  yang  bisa  dipakai  untuk  memecahkan  semua  masalah.  Fuzzifikasi merupakan  suatu  proses  pengubahan  himpunan  non- fuzzy  (crisp) kedalam  himpunan fuzzy ,  masukan  bukan fuzzy  (crisp) dipetakan  ke  bentuk  himpunan fuzzy sesuai dengan variasi semesta pembicaraan masukan. Fungsi keangotaan (Membership Function) adalah komponen penting.
Fungsi  keangotaan  adalah  suatu  kurva  yang  mendefinisikan  bagaimana  setiap titik-titik  data  dalam  ruang  input  yang  dipetakkan  antara  0  dan  1.Keanggotaan  dalam himpunan fuzzy mempunyai  bentuk  yang  berbeda-beda  terdiri  dari  bentuk  linier,  bell, gaussian, trapesoidal dan triangular (Lautri, 2010). Bentuknya dapat terlihat pada gambar 1.

## 2.3 Inference Sistem
Sistem  inferensi  fuzzy  (FIS)  disebut  juga fuzzy  inference  engine adalah  sistem yang  dapat  melakukan  penalaran  dengan  prinsip  serupa  seperti  manusia  melakukan penalaran dengan nalurinya.
Terdapat  beberapa  jenis  FIS  yang  dikenal  yaitu  Mamdani  dan  Sugeno.  Blog diagram FIS dapat terlihat pada gambar 2.
Gambar 1 . Fungsi  Keanggotaan Bentuk Segitiga, Trapesium dan Gaussian (Lautri,
2010) Aturan Dasar
input Logika output
Fuzzifikasi Defuzifikasi Pengambilan Keputusan Gambar 2 . Blok Diagram Proses FIS
Fuzzy  Inference  Sistem (FIS)  merupakan  bagian  terpenting  dalam fuzzy  logic . Logika pengambil keputusan merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy berbentuk  IF  -  THEN,  dan  penalaran  fuzzy. Fuzzy Inference  sistem (FIS)  menerima  input  crisp.  Input  ini  kemudian  dikirim  ke  basis pengetahuan  yang  berisi  n  aturan  fuzzy  berbentuk  IF  -THEN.  Dalam  FIS  terdapat  dua proses yaitu:
1. Implikasi  yaitu  proses  mendapatkan consequent keluaran  sebuah  IF-THEN  rule berdasarkan derajat kebenaran antecedent . Namun sebuah rule dapat diboboti dengan bilangan  antara  0  sampai  1  umumnya  rule  diberi  bobot  1. Setelah  setiap  rule  diberi bobot  proses  implikasi  baru  bisa  dilakukan.  Implikasi  dilakukan  pada  tiap  rule, Masukan  dari  proses  implikasi  adalah  derajat  kebenaran  bagian  antecedent  dan fuzzy set pada bagian consequent . Dua fungsi yang digunakan dalam proses implikasi adalah min dan prod (product, menskalakan fuzzy set keluaran).
2. Agregasi  yaitu  proses  mengkombinasikan  keluaran  semua  IF  THEN  rule  menjadi sebuah  fuzzy  set  tunggal.  Jika  bagian consequent terdiri  lebih  dari  satu  pernyataan maka proses agregrasi dilakukan secara terpisah untuk tiap variabel IF-THEN rule.
Selanjutnya, pada hasil agregasi akan dilakukan defuzzifikasi untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.

## III. PARAMATER, ALUR PENELITIAN DAN ASUMSI YANG DIGUNAKAN
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, yang pertama dilakukan adalah pengambilan  data  cuaca  yang  terdiri  dari  enam  variabel.  Variabel  cuaca  ini  diukur  dan direkam  oleh  BMKG  Bandara  Hasanuddin  -  Makassar.  Tidak  semua  variabel  memiliki korelasi  yang  baik  terhadap  proses  terjadinya  hujan,  maka  dilakukan  pemilihan  dan pemilahan  data  dimana  data  yang  memiliki  korelasi  baik  akan  dijadikan  sebagai  input. Untuk  prediksi  variabel  input  digunakan  neural  network.  Data  yang  telah  dipilih dikelompokkan  menggunakan  metode  fuzzy  cluster  means  agar  didapatkan  parameter premis  awal  pada  sistem  fuzzy  logic.  Kemudian  dilakukan  perancangan  sistem  fuzzy logic menggunakan software Matlab. Data hasil sistem fuzzy logic divalidasi dengan data aktual dari BMKG.
Gambar 3 . Alur Penelitian

## 3.1 Pengambilan Data
Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  pengambilan  data, dimana data diperoleh dari BMKG Wilayah IV Makassar yang diukur  dan direkam oleh BMKG  Bandara  Hasanuddin  -Makassar.  Data  yang  diperoleh  terdiri  dari  lima  unsur cuaca  yaitu  curah  hujan,  kecepatan  angin,  temperatur,  tekanan  udara,  dan  kelembaban. Kelima unsur cuaca tersebutlah yang akan dijadikan sebagai input pada metode prediksi Radial Basis Function Neural Network.
Data  yang  diperoleh  adalah  data  observasi  harian  lima  unsur  cuaca  di  kota Makassar. Selanjutnya data ini akan dikelompokkan berdasarkan bulan yang sama untuk meramalkan  curah  hujan  bulan  yang  sama  untuk  tahun  kedepan.  Sebelum  membuat prediksi  hal  pertama  dilakukan  adalah  membuat  proses  pelatihan,  menentukan  pola masukan  dan  target  yang  diinginkan.  Data  yang  telah  dikelompokkan  dari  tahun  2004 sampai 2010 akan dijadikan input dan beberapa  curah hujan tahun 2008  dan 2009 akan dijadikan  sebagai  taget  pelatihan.  Dan  data  curah  hujan  2010  dijadikan  sebagai  data validasi untuk mengetahui kehandalan sistem ramalan Fuzzy Logic . Setelah mendapatkan input  dan  target,  dilakukan  tahap  pelatihan,  validasi,  dan  prediksi  menggunakan fuzzy logic memakai software Matlab R2008a.

## 3.2 Perancangan Sistem Fuzzy Logic
Langkah  pertama  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  membuat  rancangan  sistem fuzzy logic . Setelah mendapatkan sistem yang mendapatkan hasil validasi yang melebihi 50  %  maka  sistem  tersebut  yang  akan  dipakai  untuk  memprediksi  curah  hujan  tahun 2011.  Untuk  dapat  memprediksi  curah  hujan  tahun  2011  diperlukan  teknik  neural network untuk memprediksi variabel input temperatur, kelembaban, dan kecepatan angin, hal  ini  disebabkan  sistem  fuzzy  logic  tidak  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  curah hujan tahun berikutnya.

## 3.3 Pengolahan Data Inputan
Pengolahan data pada penelitian ini dilakukan eksperimen dengan berbagai sistem Fuzzy  logic .  Salah  satu  hal  yang  mempengaruhi  sistem Fuzzy  logic ini  adalah  data masukan. Unsur cuaca yang digunakan sebagai masukan adalah temperatur, kelembaban udara,  dan  kecepatan  angin.  Ketiga  variabel  ini  digunakan  sebagai  masukan  karena variabel-variabel  ini  penyebab  utama  terjadinya  hujan,  dan  data  keluaran  adalah  curah hujan.
Pada penelitian ini pengelompokkan data menggunakan metode fuzzy cluster means dari tahun 2004 – 2008. Variabel-variabel yang dikelompokkan dengan fuzzy cluster means yaitu temperatur, kelembaban, dan kecepatan angin. Curah hujan tidak dikelompokkan dengan fuzzy cluster means karena sudah dikelompokkan menurut ketentuan BMKG.
Teknik fuzzy  cluster  means dilakukan  dengan  matlab,  yaitu  dengan  menuliskan syntax pada editor matlab. Adapun beberapa syntax yang digunakan untuk metode fuzzy cluster means seperti penjelasan dibawah ini, [center,U,obj_fcn] = fcm(data,cluster_n)
Penjelasan  dari  syntax  diatas  adalah  menerapkan  metode fuzzy  cluster  means untuk himpunan data. Penjelasan input fungsi ini adalah:
a. data : kumpulan data akan dikelompokkan setiap baris adalah data sampel titik.
b. cluster _n : jumlah dari cluster (lebih dari satu) penjelasan output fungsi ini c. center : matriks pusat cluster akhir di mana setiap baris menyediakan pusat koordinat.
d. U : matriks partisi fuzzy akhir (atau fungsi keanggotaan matriks) .
e. obj_fcn  :  nilai-nilai  fungsi  objektif  selama  iterasi fuzzy  cluster  means (data,cluster_n,options)  menggunakan  variabel  argumen  tambahan,  opsi,  untuk mengontrol  parameter  clustering,  memperkenalkan  kriteria  berhenti,  mengatur tampilan informasi iterasi, atau keduanya.
Proses  clustering  berhenti  ketika  jumlah  maksimum  dari  iterasi  tercapai  atau  ketika perbaikan  fungsi  tujuan  antara  dua  iterasi  berturut-turut  kurang  dari  jumlah  minimum perbaikan ditentukan.

## 3.4 Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  adalah  tahap  pemetaan  nilai  masukan  dan  keluaran  kedalam  bentuk himpunan  fuzzy.  Data  masukan  berupa  himpunan  crisp  yang  akan  diubah  menjadi himpunan fuzzy berdasarkan  range  untuk  setiap  variabel  masukannya.  Pada  proses fuzzifikasi ini terdapat dua hal yang harus diperhatikan yaitu nilai masukan dan keluaran serta fungsi keanggotaan (membership function) yang akan digunakan untuk menentukan nilai fuzzy dari  data  nilai crisp masukan  dan  keluaran.  Pada  proses  fuzzifikasi  ini digunakan  bentuk  fungsi  keanggotaan  gaussian  sebagai  variabel  masukan  karena gaussian sesuai apabila digunakan untuk data-data alami seperti data cuaca.
Disamping itu juga dipilih fungsi gaussian karena mempunyai tingkat keakurasian tinggi  dalam  membaca  data  dibandingkan  fungsi  lainnya.  Proses  iterasi  dilakukan  pada tahap fuzzifikasi, yaitu dengan merubah nilai range dan parameter yang digunakan untuk membangun  fungsi  keanggotaan,  serta  dapat  juga  dengan  merubah  jenis  fungsi keanggotaan  yang  digunakan.  Pada  penelitan  kali  proses  merubah  nilai  range  dan parameter  yang  ada  dari  fungsi  keanggotaan  dilakukan  hingga  mendapatkan  sistem dengan  tingkat  presisi  yang  tinggi.  Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan  (Membership function) yang digunakan pada sistem fuzzy logic.
Tabel 1. Membership Function Variabel Input
Variabel Himpunan fuzzy Komponen Standar Deviasi Nilai Rendah 1.248 25.237 Temperatur ( o C) Sedang 1.248 26.887 Tinggi 1.248 28.299 Rendah 10.547 63.691 Kelembaban (%) Sedang 10.547 78.566 Tinggi 10.547 89.829 Ringan 4.848 10.91 Kecepatan angin (knots) Sedang 4.848 15.04 Kencang 4.848 19.05 Sangat Kencang 4.848 26.06
Tabel 2. Membership Function Variabel Output No Variabel Himpunan Fuzzy Komponen Cerah 0 – 5 Hujan Ringan 5 – 20 4 Cuaca Besok (mm) Hujan Sedang 20 – 50 Hujan Lebat 50 – 100 Hujan Sangat Lebat >100
Berdasarkan membership function yang telah ditentukan pada tabel 2, maka akan terlihat kurva-kurva dari tiap variabel seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Membership Function Temperatur
Gambar 5. Membership Function Kelembaban

## 3.5 Rule-Based
Setelah  dilakukan  membership  function,  maka  langkah  berikutnya  yaitu  membuat aturan  (rule  base).  Rule  base  ini  terdiri  dari  kumpulan  aturan  peramalan  cuaca  yang berbasis fuzzy logic untuk menyatakan kondisi cuaca yang terjadi. Penyusunan rule base ini berdasarkan pada sistem pakar yang ada, seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rule-based Prediksi Hujan N o Temperat ur Kelembaban (Rh) Kecepatan Angin (Va) (T) 1 Rd Rg Sd Kg        SKg 2 Rd Sd Cr Cr Cr        Cr 3 Tg Cr Cr Cr        Cr 4 Rd HR HS HL       HSL 5 Sd Sd Cr Cr Cr        Cr 6 Tg Cr Cr Cr        Cr 7 Rd Cr Cr Cr        Cr 8 Tg Sd Cr Cr Cr        Cr 9 Tg Cr Cr Cr        Cr Tabel 4. Lanjutan Aturan Prediksi Hujan NO IF THEN
1 T Rd R h Rd Va Rg CH Cr
2 T Rd R h Rd Va S d CH Cr 3 T Rd R h Rd Va Kg CH Cr
4 T Rd R h Rd Va SKg CH Cr
5 T Rd R h Sd Va Rg CH Cr
6 T Rd R h Sd Va S d CH Cr 7 T Rd R h Sd Va Kg CH Cr
8 T Rd R h Sd Va SKg CH
Cr
9 T Rd R h Tg Va Rg CH HR 10 T Rd R h Tg Va S d CH HS 11 T Rd R h Tg Va Kg CH HL 12 T Rd R Tg Va SKg CH HSL
h 13 T Sd R h Rd Va Rg CH Cr 14 T Sd R h Rd Va S d CH Cr 15 T Sd R h Rd Va Kg CH Cr 16 T Sd R h Rd Va Skg CH Cr 17 T Sd R h Sd Va Rg CH Cr 18 T Sd R h Sd Va S d CH Cr 19 T Sd R h Sd Va Kg CH Cr
20 T Sd R h Sd Va SKg CH Cr
21 T Sd R h Tg Va Rg CH Cr 22 T Sd R h Tg Va S d CH Cr 23 T Sd R h Tg Va Kg CH Cr 24 T Sd R h Tg Va SKg CH
Cr
25 T Tg R h Rd Va Rg CH Cr 26 T Tg R h Rd Va S d CH Cr 27 T Tg R h Rd Va Kg CH Cr
28 T Tg R h Rd Va SKg CH
Cr
29 T Tg R h Sd Va Rg CH Cr
30 T Tg R h Sd Va S d CH Cr C = Curah HL = Hujan Lebat H = Hujan HSL = Hujan Sangat Lebat
Rd = Rendah Sd = Sedang Tg = Tinggi
Rg = Ringan Kg = Kencang SKg = Sangat Kencang
Cara  membaca  rule  pada  Tabel  4,  pada  kolom  berwarna  biru  “IF  T  is  Rendah AND  Rh  is  Rendah  AND  Va  is  Ringan  Then  Cuaca  Besok  is  Cerah”.  Penyusunan  rule base  sangat  berpengaruh  pada  presisi  sistem,  pada  tahap  pengambilan  keputusan ditentukan berdasarkan rancangan rule base. Pada sistem perancangan prediksi hujan ini terdapat 36 rule (beberapa rule table di atas tidak ditampilkan). Proses iterasi juga dapat dilakukan  dengan  merubah  aturan-aturan  yang  ada  pada  rule  base,  proses  perubahan aturan-aturan  dilakukan  hingga  mendapatkan  sistem  dengan  tingkat  presisi  yang  tinggi. Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  banyak  iterasi  sehingga  presisi  sistem  prediksi  bisa dimaksimalkan.

## IV. SIMULASI DAN HASIL
Proses  perancangan  prediksi  hujan  menggunakan  metode fuzzy Takagi  Sugeno karena fuzzy Takagi  Sugeno  bersifat  konstan  dan  fleksibel  sehingga  cocok  untuk peramalan.  Pada  proses  fuzzifikasi  data  masukan  berupa  himpunan  crisp  yang  akan diubah  menjadi  himpunan  fuzzy  berdasarkan  range  untuk  setiap  variabel  masukannya. Pada proses fuzzifikasi ini terdapat dua hal  yang harus diperhatikan yaitu nilai masukan dan nilai keluaran serta fungsi keanggotaan yang akan digunakan untuk menentukan nilai hasil  keluaran fuzzy  logic .  Pada  proses  fuzzifikasi  perancangan  prediksi  metode fuzzy logic menggunakan  bentuk  fungsi  keanggotaan  gaussian  sebagai  variabel  masukan karena bentuk gaussian fuzzy sets cocok untuk data-data alami seperti data cuaca.
Setelah  dilakukan  fuzzifikasi  untuk  setiap  masukan  dan  keluaran,  maka  langkah berikutnya  yaitu membuat aturan (rule base). Rule base ini terdiri dari kumpulan aturan peramalan cuaca yang berbasis fuzzy logic untuk menyatakan kondisi cuaca yang terjadi. Penyusunan rule  base ini  berdasarkan  pada  sistem  pakar  yang  ada,  pada  peramalan kondisi hujan terdapat tiga variabel masukan, satu variabel keluaran dan 36 rule. Variabel temperatur  memiliki  tiga  fungsi  kenggotaan  untuk  variabel  masukan  yaitu  temperatur rendah, sedang, dan tinggi. Variabel kelembaban memiliki tiga fungsi keanggotaan yaitu kelembaban  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Variabel  angin  memiliki  empat  fungsi keanggotaan yaitu ringan, sedang, kencang, dan sangat kencang.
Proses inferensi  fuzzy adalah  proses  pengambilan  keputusan  untuk  mendapatkan himpunan fuzzy  logic berdasarkan  rancangan  rule  base.  Teknik  pengambilan  keputusan yang digunakan adalah teknik Takagi Sugeno karena metode ini lebih fleksibel sehingga cocok  untuk  peramalan.  Teknik  Takagi  Sugeno  dalam  penerapannya  menggunakan aturan  operasi  AND,  hal  ini  dikarenakan  semua  aturan  saling  bergantung  dan mempengaruhi.  Setiap  hasil  dari inference sistem  akan  dikonversikan  melalui  tahap defuzzifikasi, hasil konversi akan diekpresikan dalam bentuk fuzzy sets ke satu bilangan Real.  Dalam  penelitian  ini,  metode  defuzzfikasi  yang  digunakan  adalah weighted  of average .
Dalam  pembuatan  prediksi  curah  hujan  maka  salah  satu  tahun  dari  data  BMKG akan  digunakan  untuk  pengujian  metode  fuzzy  logic  yaitu  tahun  2009.  Hasil  prediksi fuzzy logic tahun 2009 divalidasi dengan data aktual 2009 dari BMKG kemudian sistem fuzzy logic ini akan digunakan untuk sistem prediksi dengan metode neural network-fuzzy logic .

## 4.1 Pengujian Sistem
Pada  penelitian  ini  menggunakan  1826  data  untuk  setiap  variabel input yang dipakai sebagai pembangun logika yaitu dari tahun 2004 sampai tahun 2008. Data yang telah  terkumpul  dan  terbagi  dalam  klasifikasi,  dipakai  sebagai membership  function dalam penyusunan program. Setelah itu dilakukan pengujian dengan data input dari bulan
Januari  2009  hingga  Desember  2009,  yaitu  sebanyak  365  data.  Melalui  program  yang telah dibuat dapat diamati hubungan antara variabel-variabel meteorologi hari ini dengan kondisi cuaca keesokan harinya.
Berdasarkan  36 rule yang  telah  ditetapkan  maka  hasil  keputusan  dari fuzzy direpresentasikan pada grafik status dimana fuzzy logic memiliki input dan output berupa linguistik  dan  numerik.  Hujan  memiliki  lima  jenis  nilai  status  secara  linguistic  yaitu cerah hujan ringan, hujan lebat dan hujan koordinat sedang, hujan sangat lebat. Ketepatan pengambilan  berdasarkan fuzzy pada  tahun  2009  terlihat  pada  keputusan  logic  Tabel  5 dan gambar 6.
Tabel 5. Validasi Hasil Prediksi Hujan Sistem Fuzzy Logic dengan Keadaan Sebenarnya Tahun 2009
No. Fuzzy logic Cerah Hujan Ringa n Sedang  Lebat Sangat Lebat 1 Aktual 281 34 33 15 2 2 Prediksi 270 78 17 - - Jumlah benar (hari) 300 hari Jumlah salah (hari) 65 hari Keakuratan (%) 82.19 % Keakuratan (%) = (365−65) ℎ 100 % 365 ℎ = 360 365 ℎ ℎ 100 % = 82,19 %
Tabel 4 menunjukkan perbandingan ketepatan kondisi dengan keadaan sebenarnya pada sistem fuzzy logic tahun 2009 dengan jumlah hari benar sebanyak 300 hari dan tingkat keakuratan mencapai 82.19%. Tingkat keakuratan pada sistem ini menunjukkan sistem ini layak digunakan untuk memprediksi cuaca keesokan harinya.
Gambar 6. Grafik Perbandingan Prediksi Hujan Rata-rata  per hari Tahun 2009

## V. KESIMPULAN
Validasi  curah  hujan  tahun  2010  dengan  metode fuzzy  logic mencapai  81.64%. Angka ini lebih baik jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yaitu sebesar 60% (Lin,  2010).  Perbaikan  ke  depannya  bisa  lebih  jika  fuzzy  logic  dikombinasikan  dengan jaringan saraf tiruan ataupun model prediksi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Indrabayu, 2011. “ Jaringan Sarat Tiruan dan Fuzzy Untuk Memprediksi Curah Hujan”, Seminar Nasional Forum Komunikasi Teknik Elektro Indonesia. Kusumadewi, Sri.2004, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Matlab & Excel Link . Graha Ilmu.
Febi  Lautri . 2010 “ Perancangan  Aplikasi  Kriptografi  Simetri  Menggunakan  Algoritma RC4 ”. Universitas Sumatera Utara.
Fei,  Fu.  Zhang  Jian.  Zhou  Bao  Qi.,2010  “Forecasting  of  Precipitation  by  RBF  Neural Network and Particle Swarm Optimization”. ICCET, IEEE conference.
Siang, jj, 2005, Jaringan Syaraf Tiruan Dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab . Yogyakarta: andi yogyakarta.
Muammar  dan  Lin  Parenggo.2010. “ Prediksi  Hujan  Di  Wilayah  Makassar  Dengan Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy ” .  Jurusan  Teknik  Elektro  Unhas,  Tugas Akhir.