## PERANCANGAN SISTEM PERAMALAN CUACA BERBASIS LOGIKA FUZZY

## Ema Sastri Puspita, Liza Yulianti
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139

## ABSTRACT
This study aims to Implement Sugeno Fuzzy Logic method for weather forecasts and testing the accuracy of this research. The problem definition covers only the Data-Based Design of Weather Forecasting Sugeno Fuzzy Logic method using Matlab so as not to come out of the issues raised, it is used as the input is temperature, humidity and wind. In determining the results of research is an important weather forecasting particularly determined membership functions and the rule is used. Fuzzy logic using Sugeno method is best used in forecasting for the accuracy above 60%. The more variables that are used as input it will produce better output (inaccurate).
Keywords: Weather Forecasting, Fuzzy Logic

## INTISARI
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Menerapkan  Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk  prakiraan  cuaca  dan  melakukan pengujianakurasi dari penelitiaan ini. Adapun batasan masalah hanya mencakuppada Data Perancangan Peramalan Cuaca Berbasis  Logika  Fuzzy  Metode  Sugeno  dengan  menggunakan  Matlab  supaya  tidak  keluar  dari  permasalahan  yang diangkat, maka yang dijadikan input adalahsuhu, kelembabandanangin Hasil penelitian adalah dalam menentukan sebuah peramalan khususnya cuaca yang penting ditentukan adalah fungsi keanggotaan dan rule yang digunakan. Logika Fuzzy dengan  menggunakan  metode sugeno sangat baik di gunakan dalam peramalan  karena tingkat keakuratan diatas 60%. Semakin banyak variabel-variabel yang dijadikan input maka akan menghasilkan output yang semakin baik (akurat). Kata Kunci: Peramalan Cuaca, Logika Fuzzy

## I. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  perkembangan  dunia  komputer sudah  begitu  pesat.  sehingga  dalam  berbagai  proses kegiatan selalu kita jumpai keberadaanya.Pola iklim dan  cuaca  akhir-akhir  ini  sangat  extrim.dengan keadaan  cuaca  seperti  ini  dapat  merugikan  bayak masyarakat.akhir-akhir  ini  sering  terjadi  hujan  lebat dan mengakibatkan banjir Selama ini komputer dapat dipakai  untuk  membantu  orang-orang  dalam memecahkan problem. Semakin cerdas sistem itu dan semakin ditingkatkan level penanganan informasinya,  maka  semakin  aktif  peranan  yang dilakukan oleh komputer. Dan selama ini terjadinya peningkatan  minat  dalam  menggunakan  komputer. Beberapa  tugas  tertentu  membutuhkan  pengetahuan yang  sangat  khusus,  Komputer  dengan  tiga keunggulannya,  yaitu  kecepatan,  keakurasian,  serta ketidak  jenuhan  dapat  diperbantukan  langsung sebagai alat ataupun media yang sangat meringankan tugas seseorang.
Teknik kecerdasan yang paling populer sekarang ini.dapat  diartikan  sebagai  sebuah  perangkat  lunak komputer  yang  memiliki  basis  pengetahuan  untuk domain  tertentu  dan  menggunakan  penalaran inferensi menyerupai seorang pakar dalam memecahkan  suatu  masalah.  Dimana  bila  dikaitkan dengan  Manusia  didalam  peramalan  cuaca  atau memprediksi  cuaca  hari  ini,  dapat  diciptakan  suatu
sistem komputer yang bertugas untuk mengetahui dan menganalisa  gejala-gejala cuaca  yang  ada  pada  hari ini  sehingga  Stasuin  Metrologi  Fatmawati  dapat memberitahukan  bahwa  prediksi  cuaca  hari  ini bagaimana,  Gejala  yang  disebabkan  cuaca  yang penulis maksudkan khusus Cuaca, dimana didalamnya  terdiri  dari  banyak  macam  dan  variasi gejala yang ditemui perkiraan cuaca.
Atas dasar uraian diatas, maka penulis dalam hal ini  ingin  membahas  mengenai  bagaimana  caranya membuat  suatu  produk  sistem  yang  dapat  dengan mudah kita dapat memprediksi cuaca hari ini.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A) Konsep Cuaca
Cuaca adalah kaadaan udara pada saat tertentu dan diwilaya  tertentu  yang  relatif  sempit  dan  dalam jangka  waktu  yang  singkat.  Unsur-unsur  yang mempengaruhi cuaca dan iklim adalah:
1) Suhu udara perubahan suhu udara di satu tempat dengan tempat lainnya bergantung pada ketinggian  tempat  dan  letak  astronomisnya (lintang).  Perubahan  suhu  karena  perbedaan ketinggian  jauh  lebih  cepat  daripada  perubahan suhu  karena  perbedaan  letak  lintang.  Biasanya, perubahan  suhu  terjadi  berkisar  0,6  derajat celcius  tiap  kenaikan  100  m,  alat  ukur  adalah Termometer.
2) Tekanan udara tekanan udara adalah berat massa udara  pada  suatu  wilayah.  Tekanan  udara menunjukkan  tenaga  yang  bekerja  untuk menggerakkan  massa  udara  dalam  setiap  satuan luas tertentu. Tekanan udara semakin rendah jika semakin  tinggi  dari  permukaan  laut,alat  ukur adalah Barometer.
3) Angin: angin adalah massa udara yang bergerak dari  suatu  tempat  ke  tempat  lain.  Tiupan  angin terjadi  jika  di  suatu  daerah  terdapat  perbedaan tekanan  udara,  yaitu  tekanan  udara  maksimum dan  minumum.  Angin  bergerak  dari  daerah bertekanan  udara  maksimum  ke  minimum,alat ukur adalah Anenometer.
4) Kelembaban  udara  :  kelembaban  udara  adalah kandungan uap air dalam udara. Uap air yang ada dalam  udara  berasal  dari  hasil  penguapan  air  di permukaan bumi, air tanah, atau air yang berasal dari  penguapan  tumbuh-tumbuhan,alat  ukur adalah Higrometer.

## B) Pengertian Suhu
Dalam kehidupan sehari-hari, masyarakat umumnya untuk mengukur suhu cenderung menggunakan  indera  peraba,  tetapi  dengan  adanya perkembangan teknologi, maka diciptakanlah termometer  sebagai  alat  pengukur  suhu  yang  akurat (valid).  Pada  abad  17  terdapat  30  jenis  skala  suhu yang  membuat  para  ilmuan  kebingungan  untuk menentukan  alat  ukur  suhu  mana  yang  dapat digunakan secara universal dan diakui secara ilmiah. Hal  ini  memberikan  inspirasi  pada  Anders  Celcius (1701-  1744)  sehingga  pada  tahun  1742  dia memperkenalkan  skala  yang  digunakan  sebagai pedoman  pengukuran  suhu.  Skala  ini  diberi  nama sesuai dengan namanya yaitu Skala Celcius.
Apabila  benda  didinginkan  secara  terus-menerus maka suhunya akan semakin dingin dan partikelnya akan  berhenti  bergerak,  kondisi  ini  disebut  kondisi nol  mutlak.  Pada  fenomena  ini,  skala  Celcius  tidak bisa  menjawab  permasalahan  ini  maka  Lord  Kelvin (1842  -  1907)  menawarkan  skala  baru  yang  diberi nama Kelvin. Skala Kelvin dimulai dari 273 K ketika air  membeku  dan  373  K  ketika  air  mendidih. Sehingga nol mutlak sama dengan 0 K atau -273°C. Secara  umum  suhu  didefinisikan  sebagai  besaran yang  menyatakan  derajat  panas  dingin  suatu  benda dan alat yang digunakan untuk mengukur suhu adalah thermometer.
Suhu  diukur  menggunakan  termometer  yang didasarkan pada bermacam jenis skala suhu. Seluruh dunia (kecuali Amerika Serikat) menggunakan skala Celsius  untuk  kebanyakan  penggunaan  pengukuran
suhu. Dalam bidang ilmu pengetahuan, seluruh dunia mengukur  suhu  dalam  kelvin  pada  skala  suhu (mutlak)  termodinamik  dan  juga  dalam  Celsius. Hanya  di  Amerika  Serikat  dan  Jamaika  saja,  orang kebanyakan  menggunakan  skala  Fahrenheit  untuk tujuan-tujuan  pengukuran  suhu  biasa  (industri, prakiraan  cuaca,  dan  kerajaan).  Dan  dalam  bidang- bidang  teknologi  khususnya,  di  Amerika  Serikat, skala Rankine digunakan terutamanya dalam disiplin- disiplin yang berkaitan dengan termodinamik seperti system pembakaran dan lain-lain.
Skala  Celsius  adalah  suatu  skala  suhu  yang didesain  supaya  titik  beku  air  berada  pada  0  derajat dan titik didih pada 100 derajat di tekanan atmosferik standar.  Skala  ini  mendapat  namanya  dari  ahli astronomi  Anders  Celsius  (1701–1744),  yang pertama kali mengusulkannya pada tahun 1742.

## C) Pengertian Kelembaban Udara
Menurut Gunawan (2011:22) Kelembaban adalah kandungan  total  uap  air  di  udara  atau  banyaknya kandungan  uap  air  di  atmosfer.  Udara  atmosfer adalah  campuran  dari  udara  kering  dan  uap  air. Kelembaban  udara  menggambarkan  kandungan  uap air  di  udara  yang  dapat  dinyatakan  sebagai kelembaban mutlak.
Secara  umum  kelembaban  ( Relative  Humidity ) adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan jumlah  uap  air  yang  ada  di  udara  dan  dinyatakan dalam  persen  dari  jumlah  uap  air  maksimum  dalam kondisi jenuh.

## D) Pengertian Angin
Secara  singkat  dapat  dijelaskan  bahwa  angin adalah  udara  yang  bergerak.  Menurut  Buys  Ballot, ahli  ilmu  cuaca  dari  Perancis,  angin  adalah  massa udara  yang  bergerak  dari  daerah  bertekanan maksimum ke daerah bertekanan minimum. Gerakan massa udara yang arahnya horizontal dikenal dengan istilah angin. Anemometer mangkok adalah alat yang digunakan untuk mengukur kecepatan angin. Satuan yang  biasa  digunakan  dalam  menentukan  kecepatan angin adalah km/jam atau knot (1 knot = 0,5148 m/det = 1,854 km/jam).

## E) Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah sesuatu yang amat rumit dan tidak menyenangkan. Namun, sekali seseorang mulai mengenalnya,  ia  pasti  akan  sangat  tertarik  dan  akan menjadi pendatang baru untuk ikut serta mempelajari logika fuzzy. Logika fuzzy dikatakan sebagai logika baru  yang  lama,  sebab  ilmu  tentang  logika  fuzzy modern dan metodis baru ditemukan beberapa tahun
yang lalu, padahal sebenarnya konsep tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama.
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan  suatu ruang  input  ke  dalam  suatu ruang output. Sebagai contoh:
1) Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi  seberapa  banyak  persediaan  barang pada  akhir  minggu  ini,  kemudian  manajer produksi  akan  menetapkan  jumlah  barang  yang harus diproduksi esok hari.
2) Pelayan restoran memberikan pelayanan terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan tip  yang  sesuai atas baik tidaknya  pelayan  yang diberikan;
3) Anda  mengatakan  pada  saya  seberapa  sejuk ruangan yang anda inginkan, saya akan mengatur putaran kipas yang ada pada ruangan ini.
4) Penumpang  taksi  berkata  pada  sopir  taksi seberapa  cepat  laju  kendaraan  yang  diinginkan, sopir taksi akan mengatur pijakan gas taksinya.
Menurut Asus Naba, logika fuzzy adalah: “Sebuah metodologi  berhitung  dengan  variabel  kata-kata ( linguistic  variable )  sebagai  pengganti  berhitung dengan  bilangan.  Kata-kata  digunakan  dalam fuzzy logic memang  tidak  sepresisi bilangan, namun kata- kata jauh lebih dekat dengan intuisi manusia” [NAB- 2009].  Mengenai logika  fuzzy pada  dasarnya  tidak semua keputusan dijelaskan dengan 0 atau 1, namun ada  kondisi  diantara  keduanya,  daerah  diantara keduanya  inilah  yang  disebut  dengan fuzzy atau tersamar. Secara umum ada beberapa konsep sistem logika fuzzy , sebagai berikut dibawah ini:
Himpunan tegas yang merupakan nilai keanggotaan  suatu  item  dalam  suatu  himpunan tertentu.  Himpunan fuzzy yang  merupakan  suatu himpunana  yang  digunakan  untuk  mengatasi kekakuan  dari  himpunan  tegas.  Fungsi  keanggotaan yang memiliki interval 0 sampai 1 Variabel linguistic yang  merupakan  suatu  variabel  yang  memiliki  nilai berupa  kata-kata  yang  dinyatakan  dalam  bahasa alamiah dan bukan angka.
Operasi dasar himpunan fuzzy merupakan operasi untuk  menggabungkan  dan  atau  memodifikasi himpunan fuzzy ,  Aturan  ( rule ) if-then  fuzzy merupakan suatu pernyataan if-then , dimana beberapa kata-kata  dalam  pernyataan  tersebut  ditentukan  oleh fungsi  keanggotaan.  Dalam  proses  pemanfaatan logika fuzzy , ada beberapa hal yang harus diperhatikan salah  satunya  adalah  cara  mengolah  input  menjadi output  melalui  sistem inferensi  fuzzy .  Metode inferensi fuzzy atau cara merumuskan pemetaan, dari masukan  yang  diberikan  kepada  sebuah  keluaran. Proses  ini  melibatkan  fungsi  keanggotaan,  operasi
logika,  serta  aturan IF-THEN .  Hasil  dari  proses  ini akan  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  disebut dengan FIS  (Fuzzy  Inferensi  System) .  Dalam  logika fuzzy tersedia  beberapa jenis FIS diantaranya  adalah Mamdani, Sugeno , dan Tsukamoto .

## F) Himpunan Fuzzy
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam memahami sistem fuzzy, yaitu:
1) Variabel fuzzy
Variabel  fuzzy  merupakan  variabel  yang  hendak dibahas  dalam  suatu  sistem  fuzzy.  Contoh:  umur, temperatur, permintaan, dsb.
2) Himpunan fuzzy
Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  grup  yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
Sebagai  contoh,  variabel  temperatur,  terbagi menjadi 5 himpunan fuzzy, yaitu: DINGIN, SEJUK, NORMAL, HANGAT, dan PANAS.

## Gambar 1. Himpunan fuzzy pada variabel temperatur

## 3) Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel  fuzzy.  Semesta  pembicaraan  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta  pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya.
4) Domain
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan  dalam  suatu  himpunan  fuzzy.  Seperti halnya  semesta  pembicaraan,  domain  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Perolehan  Data  beserta  rentang  nilai.  Sebagian  data diatas dipergunakan sebagai variabel masukan.
1 0 15 25 35 30 20 Temperatur ( o C))  [x] DINGIN SEJUK  NORMAL  HANGAT PANAS 0 40
Tabel 1. Klasifikasi Variabel Kreteria Keterangan Tekanan Udara < 145 = Konektivitas lemah 145 to 205 = Konektivitas kuat > 205 = Konektivitas sangat kuat Suhu Udara < 1000  = Energinya kecil 1000 – 2500 = Energinya besar > 2500 = Energinya sangat besar Kelembaban Udara < 10 = Kandungan uap air sedikit 10 to 60 = Kandungan uap air sedang > 60 = Kandungan uap air Banyak

## Pembentukan Fungsi Keanggotan
Penelitian diawali dengan cara :
a) Pengelompokan  masing-masing  variabel  dengan masing-masing himpunan memiliki rentang nilai tertentu.
b) Nilai keanggotaan (α-predikat) dilakukan dengan mengambil nilai minimum karena menggunakan operator AND
c) Kurva  untuk  daerah  tepi  berbentuk  bahu, sedangkan  bagian  tengah  berbentuk  segitiga. Untuk  menentukan  prakiraan  cuaca  umum, diperlukan  kombinasi  kriteria  dari  3  variabel seperti  pada  gambar.  Untuk  mendapatkan keluaran,  caranya  dengan  menghitung  rata-rata terbobot berdasarkan rumus

## Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Tekanan Udara
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel Suhu Udara
Gambar 4.Fungsi Keanggotaan Variabel Kelembaban Udara
Aplikasi  Fungsi  Implikasi,  Komposisi  dan Penegasan  ( Defuzzyfikasi )  Setelah  menerima  input fungsi  keanggotaan  dari  masing-masing  himpunan, langkah selanjutnya adalah  mengkombinasikan himpunan-himpunan tersebut menjadi 27 aturan (R) . Dengan menggunakan operator AND dalam kombinasi  ini,  maka  penentuan  predikat  dilakukan dengan mencari nilai ter- kecil dari setiap kombinasi. Agar  lebih  mudah  memahami  proses  implikasi, komposisi, dan defuzzy, kita asumsikan bahwa:
a) Untuk  fungsi  keanggotaan  Tekanan  Udara, himpunan lemah diberi bobot 1, kuat diberi bobot 2, dan sangat kuat diberi bobot 3.
b) Untuk fungsi keanggotaan Suhu udara: himpunan kecil diberi bobot 1, besar diberi bobot 2, dan sangat besar diberi bobot 3.
c) Untuk  fungsi  keanggotaan  Kelembaban  udara: himpunan  sedikit  diberi  bobot  1,  sedang  diberi bobot 2, dan banyak diberi bobot 3

## G) Komposisi Aturan
Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila  sistem terdiri-dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari  kumpulan  dan  korelasi  antar  aturan.  Ada  3 metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  inferensi sistem  fuzzy,  yaitu:  max,  additive  dan  probabilistik OR (probor).
1) Metode Max (Maximum)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  aturan, kemudian  menggunakannya  untuk  memodifikasi daerah  fuzzy,  dan  mengaplikasikannya  ke  output dengan  menggunakan  operator  OR  (union).  Jika semua  proposisi  telah  dievaluasi,  maka  output  akan berisi  suatu  himpunan  fuzzy  yang  merefleksikan konstribusi  dari  tiap-tiap  proposisi.  Secara  umum dapat dituliskan:
sf [x i ]   max( sf [x i ], kf [x i ])
dengan:
sf [x i ]  =  nilai  keanggotaan  solusi  fuzzy  sampai aturan ke-i;
kf [x i ]  =  nilai  keanggotaan  konsekuen  fuzzy aturan ke-i;

## 2) Metode Additive (Sum)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan  cara  melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:
sf [x i ]   min(1, sf [x i ]+ kf [x i ]) dengan:
sf [x i ]  =  nilai  keanggotaan  solusi  fuzzy  sampai aturan ke-i;
kf [x i ]  =  nilai  keanggotaan  konsekuen  fuzzy aturan ke-i;

## 3) Metode Probabilistik OR (probor)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan  cara  melakukan product terhadap  semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:
sf [x i ]   ( sf [x i ]+ kf [x i ]) - ( sf [x i ] * kf [x i ]) dengan:
sf [x i ]  =  nilai  keanggotaan  solusi  fuzzy  sampai aturan ke-i;
kf [x i ]  =  nilai  keanggotaan  konsekuen  fuzzy aturan ke-i;
H) Defuzzifikasi (Defuzzification)
Defuzzifikasi merupakan sebuah bilangan tunggal,yaitu harga variable masukan dan keluarnya adalah  derajat  keanggotan  dalam  suatu  fuzzy  set dalam antecedent, maka  masukan  dan  keluaran defuzzifikasi adalah sebuah set (dalam hal ini fuzzy set  hasil  agregasi)dan  keluarannya  adalah  sebuah tunggal  untuk  diisikan  ke  sebuah  variable  keluaran FIS.Ada  beberapa jenis  versi  bilangan tunggal  yang dimaksud  tersebut  .mungkin  yang  paling  populer adalah center  of  area atau centroid dibawah  kurva dari fuzzy set  hasil  agregasi.  transformasi  yang menyatakan  kembali  keluaran  dari  dominan fuzzy dalam  dominan crisp. keluaran fuzzy diperoleh melalui  ekaskusi  dari  beberapa  fungsi  keanggotaan fuzzy. Terdapat tujuan metode yang dapat digunakan pada proses defuzzifi height method (Max- membership  principle) ,dengan  mengambil  nilai fungsi keanggotaan terbesar dari keluaran fuzzy yang ada untuk dijadikan nilai keluaran dari seluruh fungsi keanggotan keluaran fuzzy yang ada untuk dijadikan nilai defuzzifikasi,centroid (center of grafity )method , mengambil  nilai  tengah  dari  seluruh  fungsi keanggotan keluaran fuzzy yang ada untuk dijadikan nilai defuzzyfikasi,weighted  average method,hanya dapat  digunakan  untuk  keluaran  fungsi  keanggotan dari  beberapa  proses fuzzy mempunyai  bentuk  yang sama, mean-max  membership ,mempunyai  perinsif kerja  yang  sama  dengan  metode  maxsimum  tetapi lokasi dan fungsi keanggotaan maksimum tidak harus unik ,center of sums ,mempunyai perinsip kerja yang hampir sama dengan weighted average method tetapi nilai  yang  dihasilkan  merupakan  area  respektif  dari fungi keanggotaan yang ada.

## I) Aturan IF-THEN
Dari  data  penjelasan  parameter-paramater  fungsi keanggotan  sebagaimana  diatas,  kemudian  dapat dibuat aturan IF-THEN.basis aturan dibentuk dalam
2  bagian  yaitu  bagian  paramatter  blok  yang digunakan menyimpan nilai-nilai parameter dari satu aturan  dan  bagian  lainnya  adalah rulers  block yang digunakan untuk menyimpan aturan itu sendiri.
Jumlah aturan IF-THEN yang dihasilkan merrupakan  perkalian  zikma  kemungkinan  gejala- gejalanya (premis), yang kemudian dikurangi jumlah aturan yang dapat diredukasi.

## J) Metode Sugeno
Menurut  fanoeel  Thamrin  (2012:9)  dalam membangun  sebuah  system fuzzy dikenal  beberapa metode  penalaran,  antara  lain:  metode  Tsukamoto, metode  mamdani  dan  metode  sugeno.  pada perancangan  peramalan  cuaca  akan  digunakan metode Takagi Sugeno.
Fuzzy  metode  sugeno  merupakan  metode inferensi  fuzzy  untuk  aturan  yang  direpresentasikan dalam bentuk IF – THEN , dimana output (konsekuen) sistem  tidak  berupa  himpunan  fuzzy,  melainkan berupa konstanta atau persamaan linear [KUS-02:98]. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. Model Sugeno menggunakan fungsi keanggotaan Singleton yaitu fungsi keanggotaan yang memiliki derajat keanggotaan 1 pada suatu nilai crisp tunggal dan 0 pada nilai crisp yang lain.Untuk Orde 0 dengan rumus :
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) THEN z= k,
dengan Ai adalah  himpunan fuzzy ke i sebagai antaseden (alasan), ° adalah operator fuzzy (AND atau OR) dan k merupakan  konstanta  tegas  sebagai konsekuen (kesimpulan).
Sedangkan rumus Orde 1 adalah:
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) Pada  metode  Takagi  Sugeno  ,setiap  konsekuen pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  harus  di persentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotan monoton.sebagai hasilnya ,output hasil  inferensi  dari tiap-tiap  aturan  diberikan  (crsip) berdasarkan  a-predikat(fire  strength).hasil  akhirnya diperoleh  menggunakan  rata-rata  terbobot.misal  ada 2  variabel  input,var  -1{x}  dan  var  -2(y)  serta  1 variabel output var-3 (z),dimana var-1 terbagi atas 2 himpunan  yaitu  A1  dan  A2  dan  var-2  terbagi  atas himpunan  B1  dan  B2.Sedangkan  var-3  juga  terbagi atas  2himpunan  yaitu  C1dan  C2.Ada  2  aturan  yang digunakan yaitu:
[R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is c1) [R2] IF (x is A2) and (y is B1) THEN (z is C2).

## K) Matlab
Menurut  Widiarsono  (2005:4)  Nama  Matlab merupakan  akronim  dari  kata Matrix  Laboratory . Versi  pertama  Matlab  ditulis  pada  tahun  1970.  Saat itu,  Matlab  digunakan  untuk  pelatihan  dalam  teori matrik,  aljabar  linier  dan  analisis  numerik.  Fungsi- fungsi  Matlab  ini  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  bagian  khusus,  yang  disebut  toolboxes. Toolboxes dapat digunakan untuk bidang pengolahan sinyal,  sistem  pengaturan,  fuzzy  logic,  numeral network,  optimasi,  pengolahan  citra,  dan  simulasi yang lain.
Pada  matlab  terdapat  tiga  windows  yang digunakan  dalam  operasinya  yaitu  command windows (layar perintah) dan figure windows (layar gambar), serta Note Pad (sebagai editor
program).Command windows (layar perintah) digunakan  untuk  menjalankan  program/  perintah yang  dibuat  pada  layar  editor  matlab.  Pada windows/layar  ini  anda  dapat  mengakses  perintah maupun  komponen  pendukung  (help  file  dll)  yang ada  matlab  secara  langsung.  Salah  satu  cirri  dari command windows ditandai dengan tanda prompt .

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A) Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Perangkat keras yang dilakukan dalam penelitian ini antara lain:
1) Satu unit Laptop Toshiba intel Pentium Inside
2) Processor Intel Pentium Core i3
3) Memory 2 GB
4) HDD 256 GB
Adapun software yang digunakan dalam penelitian ini adalah: sistem operasi Windous 7, dan aplikasi Matlab r2013a.

## B) Metode Perancangan Sistem
1) Blok Diagram Global

## Gambar 5. Blok Diagram Global

## 2) Prinsip kerja system
Input berupa hasil penelitian yang dilakukan oleh BMKG  dan  hasil  pengelolahan  dari  menggunakan metode sugeno. Analisa variable yang mempengaruhi kondisi cuaca adalah sebagai berikut:

## a) Temperatur atau Suhu
Tabel 2. Keanggotaan atau Domaian untuk Suhu Klasifikasi Suhu Dingin ≤ 23 Sedang 23 – 26 Panas 26 – 40

## b) Kelembaban
Tabel 3. Keanggotaan atau domain untuk kelembaban Klasifikasi Kelembaban Lembab ≤ 80 Sedang 80 – 88 Tidak Lembab 88 – 100

## c) Kecepatan Angin
Tabel 4. Keanggotaan atau domain untuk kecepatan angin Klasifikasi Kecepatan Angin Pelan ≤ 3 Sedang 3 – 6 Kencang 6 – 15

## d) Hujan
Tabel 5. Keanggotaan atau domain untuk Hujan Klasifikasi Curah Hujan Rendah ≤ 50 Sedang 50 – 100 Tinggi 100 - 200 e) Cerah Tabel 6. Keanggotaan atau domain untuk Cerah Klasifikasi Suhu Berawan ≤ 22 Cerah 22 – 28 Panas 28 – 40 3) Komponen Logika Fuzzy
a) Rule Base
Adapun  rencana  rule  base  prediksi  cuaca khususnya  hujan  yang  akan  penulis  lakukan  dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 7. Rencana Rule Base Prediksi No Suhu Kelembaban Angin 1 Rendah Lembab Pelan Sedang Kencang 2 Sedang Pelan Sedang Kencang 3 Tidak Lembab Pelan Sedang Kencang 4 Sedang Lembab Pelan Sedang Kencang 5 Sedang Pelan Sedang Kencang 6 Tidak Lembab Pelan Sedang Kencang 7 Panas Lembab Pelan Sedang Kencang 8 Sedang Pelan Sedang Kencang 9 Tidak Lembab Pelan Sedang Kencang
Tabel 8. Rencana Lanjutan Aturan Prediksi No IF Then Suhu Kelembaban Angin 1 Dingin Lembab Pelan Hujan Sedang 2 Dingin Lembab Sedang Hujan Sedang 3 Dingin Lembab Kencang Hujan Deras 4 Dingin Sedang Pelan Hujan Sedang 5 Dingin Sedang Sedang Hujan Sedang 6 Dingin Sedang Kencang Hujan Deras 7 Dingin Tidak Lembab Pelan Hujan Rendah 8 Dingin Tidak Lembab Sedang Hujan Rendah 9 Dingin Tidak Lembab Kencang
Hujan Rendah 10 Dan Aturan Prediksi selanjutnya

## b) Defuzzyfikasi
Aplikasi  Fungsi  Implikasi,  Komposisi  dan Penegasan  ( Defuzzyfikasi )  Setelah  menerima  input fungsi  keanggotaan  dari  masing-masing  himpunan, langkah  selanjutnya  adalah  mengkombinasikan himpunan-himpunan  tersebut  menjadi  minimal  30 aturan (R) .  Dengan  menggunakan  operator AND dalam  kombinasi  ini,  maka  penentuan  predikat dilakukan  dengan  mencari  nilai  terkecil  dari  setiap kombinasi.  Agar  lebih  mudah  memahami  proses implikasi,  komposisi,  dan  defuzzy,  kita  asumsikan bahwa:
.
Dst
Setelah itu ditentukan rulenya seperti berikut ini
[𝑅1] if  suhu  “dingin”  and  tekanan  “rendah”  and angin “kencang”
Then hujan ”intensitas tinggi” = 14,7
[𝑅2] if  suhu  “dingin”  and  tekanan  “rendah”  and angin “sedang”
Then hujan ”intensitas tinggi” = 22,3
[𝑅3] if  suhu  “dingin”  and  tekanan  “rendah”  and angin “pelan”
Then hujan ”intensitas tinggi” = 22,0
[𝑅4] if  suhu  “dingin”  and  tekanan  “sedang”  and angin “kencang”
Then hujan ”intensitas Sedang” = 6,0
[𝑅5] if  suhu  “dingin”  and  tekanan  “sedang”  and angin “sedang” Then hujan ”intensitas sedang”
= 8,7

## Dst
c) Rencana Rancangan menggunakan tool box Matlab
Dalam  melakukan  perancangan  dengan  tool  box ini, pertama memilih metode yang digunakan sesuai dengan penelitian yaitu Fuzzy Logic dengan Metode Sugeno.  Adapun  langkahnya  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini:
Gambar 6. Fuzzy Inference Sistem
d) Rencana rancangan Aplikasi dengan GUI
Matlab
Rancangan  input  dan  output  dari  aplikasi peramalan  cuaca  menggunakan  metode  sugeno  ini dibuat  dengan  menggunakan  tool  box  bahasa pemrograman matlab r2013a. adapun tampilan input output dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 7. Rancangan Input dan Output

## C) Rancangan Pengujian Sistem
Black  Box pengujian  adalah  metode  pengujian prangkat lunak yang menguji fungsionalitas aplikasi yang bertentangan dengan struktur internal atau kerja (Lihat pengujian white box ). Pengetahuan khusus dari kode  aplikasi/struktur  internal  dan  pengetahuan
pemrograman pada umumnya tidak diperlakukan. Uji kasus dibangun disekitar spesifikasi dan persyaratan, yakni,  aplikasi  apa  yang  seharusnya  dilakukan. Menggunkan  deskripsi  eksternal  perangkat  lunak, termasuk  spesifikasi,  persyaratan  dan  desain  untuk menurunkan  uji  kasus.  Tes  ini  dapat  menjadi fungsional  atau  nonfungsional  meskipun  biasanya fungsional. Perancangan uji memilih input yang valid dan  tidak  valid  dan  mennetukan  output  yang  benar. Tidak ada pengetahuan struktur internal benda uji itu. (Jogiyanto, 2007:25).
Dari serangkaian penelitian yang penulis lakukan maka  penulis  membuat  sebuah  rencana  pengujian. Adapun rencana pengujian yang akan penulis lakukan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 9. Rencana Pengujian No Fuzzy Logic Peramalan Keterangan 1 Aktual 2 Peramalan
Jumlah Benar (hari) Jumlah Benar (hari) Keakuratan (%)

## IV. PEMBAHASAN
A) Memulai Logika Fuzzy
Ketik fuzzy pada lembar command matlab, maka akan muncul tampilan seperti pada gambar berikut:

## Gambar 8.Tampilan Logika Fuzzy

## B) Logika Fuzzy Dengan Metode Sugeno
Setelah berada pada FIS (Fuzzy Inference System) Editor, selanjut nya pilih file dan new FIS kemudian pilih Metode Sugo. Seperti dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 9. Tampilan Pilihan Metode Sugeno
Maka  setelah  itu  yang  penting  atau  perlu ditentukan  adalah  variabel-variabel  yang  dijadikan input dan output. Dalam hal ini variavel input adalah temperatur,  kelembaban,  dan  angin  sedangkan variabel  output  yaitu  prediksi.  Sehingga  akan menghasilkan seperti pada gambar dibawah ini :

## Gambar 10. Tampilan Metode Sugeno

## C) 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.  Adapun  hasil  dari  fuzzifikasi  yang dilakukan  untuk  masing-masing  anggota  fuzzy seperti pada gambar berikut ini :
Gambar 11. Tampilan Fungsi Keanggotaan Suhu
Setelah  ditentukan  fungsi  keanggotaan  suhu dilanjutkan  dengan  menentukan  fungsi  keanggotaan kelembaban, seperti pada gambar berikut ini :
Gambar 12. Tampilan Fungsi Keanggotaan Kelembaban
Setelah ditentukan fungsi keanggotaan kelembaban  dilanjutkan  dengan  menentukan  fungsi keanggotaan angin, seperti pada gambar berikut ini:
Gambar 13. Tampilan Fungsi Keanggotaan Kelembaban
Setelah semua fungsi keanggotaan yang dijadikan input  ditentukan  dilanjutkan  dengan  menentukan fungsi  keanggotaan  yang  dijadikan  output,  seperti pada gambar berikut ini :
Gambar 14. Tampilan Fungsi Keanggotaan Output

## D) Penentuan Rule

## Gambar 15.  Tampilan Rule Editor
Rule  adalah  untuk  menentukan  kondisi-kondisi input  dalam  hal  ini  kondisi  suhu,  kelembaban  dan angin sehingga akan menghasilkan output.

## E) Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan prediksi dari pada aplikasi yang dibuat dengan cuara sebenarnya. Adapun tampilan prediksi dari tool box matlab adalah :

## Gambar 16. Tampilan Rule Viewer
Keterangan : Output = 0 – 5 maka Cuaca besok Cerah Output = 5 – 20 maka Cuaca besok Mendung Output = 20 – 50 maka Cuaca besok Hujan
Dari serangkaian penelitian yang penulis lakukan maka  penulis  membuat  sebuah  rencana  pengujian. Adapun rencana pengujian yang akan penulis lakukan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 10. Hasil Pengujian No Fuzzy Logic Peramalan Keterangan Cerah Hujan 1 Aktual 3 4 2 Peramalan 4 3 Jumlah Benar (hari) 6 Hari Jumlah Salah (hari) 1 Hari Keakuratan (%) 75 %
Pengujian perancangan peramalan cuaca berbasis logika  fuzzy  pada  kantor  Stasiun  Meteorologi Fatmawati dengan maksud untuk menguji kelayakan sistem yang dibuat dan untuk mengetahui kelemahan dari  sistem  yang  dibuat  sehingga  serta  dapat dievaluasi atau diperbaiki.
Pengujian  dilakukan  dengan  membuat  kuisioner dari aplikasi ini. Kuesioner ini terdiri dari 4 (empat) pertanyaan  dengan  menggunakan  empat  pilihan jawaban,  kuesioner  diserahkan  kepada  karyawan pada kantor Stasiun Meteorologi Fatmawati Bengkulu.  Dari  kuisioner  tersebut,  maka  hasil jawaban responden dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 11. Persentase Hasil Jawaban Responden No Pertanyaan Ya Tidak Ragu-Ragu Total 1 Pertanyaan 1 60% 0% 40% 100% 2 Pertanyaan 2 60% 20% 20% 100% 3 Pertanyaan 3 60% 0% 40% 100% 4 Pertanyaan 4 100% 0% 0% 100%

## V. PENUTUP

## A) Kesimpulan
Dalam menentukan sebuah peramalan khususnya cuaca  yang  penting  ditentukan  adalah  fungsi keanggotaan dan rule yang digunakan.
Logika  Fuzzy  dengan  menggunakan  metode sugeno  sangat  baik  digunakan  dalam  peramalan karena tingkat keakuratan diatas 60%.
Semakin banyak variabel-variabel yang dijadikan input maka akan menghasilkan output yang semakin baik (akurat).

## B) Saran
Diharapkan  kepada  kantor  stasiun  meteorologi Fatmawati  dapat  menggunakan  aplikasi  ini  dengan baik untuk menghindari kecelakaan dalam penerbangan.
Dengan  keakuratan  perkiraan  cuaca  yang  tepat akan memberikan hasil yang lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
Gunawan  D,  Sudarsono,  Wahyuono  S,  Donatus  IA, Purnomo.  2011. Cuaca:  Hasil  Penelitian, Sifat-sifat dan Penggunaan .Yogyakarta: PPOT UGM Hasan  M.  Iqbal.  2002. Pokok-Pokok  Materi,  Teori Pengambilan  Keputusan. Ghalia  Indonesia. Jakarta Meilanitasari, Prita, 2010, Prediksi Cuaca Menggunakan Logika Fuzzy untuk Kelayakan  Pelayaran  di  Tanjung  Perak Surabaya ,  Tugas  Akhir  Teknik  Fisika  ITS Surabaya
Raftery,  A.E.,  Gneiting,  T.,  Balabdaoul,  F.,  dan Polakowski, M.,2005, Using Bayesian Model Averaging to Calibrate Forecast Ensembles. Monthly  Weather  Review ,  Vol.  133,  hal. 1155-117
Supriyono, Widodo, 2004, Psikologi Belajar . Jakarta:
PT Rineka Cipta
Teguh  Widiarsono,  MT,  2005, Tutorial  Praktis Belajar Matlab , Institut Teknologi Bandung