## APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN  DENGAN LOGIKA FUZZY (STUDY KASUS : PRAKIRAAN CUACA DI BMKG JAMBI)

## Lucy Simorangkir, Muchammad Nur
Program StudiTeknikInformatika STMIK NurdinHamzah Jalan KolonelAbunjani, Sipin, Jambi e-mail : lucy.simorangkir@yahoo.co.id

## Abstrak
Aplikasi Pendukung Keputusan dengan Logika Fuzzy (Studi Kasus : Prakiraan Cuaca di BMKG Jambi) bertujuan khususnya untuk mempermudah Prakirawan Cuaca meramalkan  cuaca  dengan  parameter  cuaca  yang  berkaitan  dengan  dinamika perubahan cuaca (suhu udara, tekanan udara, dan kelembaban udara) yang selama ini belum di kombinasikan dengan teknik pembuatan prakiraan cuaca yang lain sehingga akan  manambah  keakuratan  dalam  meramalkan  cuaca  di  Jambi  khususnya.  Oleh karena  itu  dalam  penggunaan  aplikasi  ini  memanfaatkan  software  Matlab  6.1  dan Microsoft Visual Basic 6.0. Masalah yang muncul dalam penelitian ini adalah pertama, bagaimana aplikasi yang menggunakan logika fuzzy kebenarannya semakin mendekati data  real  di  BMKG  Jambi,  kedua  bagaimana  perancangan  serta  susunan  dan  tata bahasa  program  sehingga  menghasilkan  program  yang  mudah  digunakan  khususnya oleh  Prakirawan  BMKG  Jambi  dengan  pembuatan  database  prakiraan  cuaca  dan pengaturan cuaca yang berkaitan dengan hasil prakiraan cuaca dengan menggunakan Microsoft  Access  dan  mambuat  laporan  data  prakirawan  dan  pengguna  dan  yang terakhir  adalah  bagaimana  proses  kerja  program  sehingga  dapat  menghasilkan program aplikasi prakiraan cuaca.
Kata Kunci : prakiraan cuaca, database, BMKG Jambi

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  kondisi  cuaca  merupakan  hal  yang  sangat  penting  di  era  modern sekarang ini, untuk mendukung kelancaran kegiatan dan aktifitas manusia. Pembuatan prakiraan  cuaca  BMKG  Jambi  yang  selama  ini  masih  menggunakan  banyak  sekali sumber data dan model analisa cuaca baik yang di buat oleh BMKG Pusat sendiri, atau melalui webnya BOM Australia, Arpege Perancis dan KMA Korea yang dikombinasikan dengan kondisi beberapa parameter cuaca yang ada di BMKG Jambi sendiri yang sangat penting pengaruhnya dalam dinamika perubahan cuaca. Selama ini metode yang dipakai diatas kurang efisien dan memerlukan waktu yang cukup lama.
Pada  proses  perancangan  aplikasi  ini,  diterapkan  metode  logika fuzzy dalam studi  kasus  Peramalan  Prakiraan  Cuaca  di  BMKG  Jambi.  Hal  tersebut  berdasarkan banyak  kasus  selama  ini  dimana  kondisi  cuaca  saat  ini  yang  sangat  berdinamika  dan sulit diprediksi, maka penulis membuat suatu metode yang lebih praktis, yaitu dengan membangun  suatu  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pada  penentuan  Peramalan Prakiraan  Cuaca  di  BMKG  Jambi  yang  di  dalamnya  juga  diterapkan  metode  logika fuzzy . Penulis mencoba membuat peramalan cuaca berbasis logika fuzzy yang dilakukan
dengan  memberikan  masukan  data  berupa  suhu  udara  (T),  tekanan  udara  di  BMKG Jambi (P) dan kelembaban relatif (RH). Kemudian hasilnya adalah masukan peramalan cuaca  yang  berupa  suhu  rata-rata  (T),  kelembaban  relatif  rata-rata  (RH)  dan  kondisi keadaan cuaca.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
FDSS (Fuzzy Decision Support System) merupakan sistem pembuat keputusan manusia-komputer  untuk  mendukung  keputusan  manajerial,  dan  intuisi  untuk memecahkan  masalah  manajerial  dengan  memberikan  informasi  yang  diperlukan, menghasilkan, mengevaluasi dan memberikan keputusan alternatif[1].
Logika  Fuzzy  merupakan  sebuah  logika  yang  memiliki  nilai  kekaburan  atau kesamaran (fuzzyness) antara benar dan salah. Dalam teori logika fuzzy sebuah nilai bisa bernilai benar dan salah secara bersamaan namun berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung kepada bobot keanggotaan yang dimilikinya [2].
Matlab merupakan suatu program komputer yang bisa membantu memecahkan berbagai  masalah  matematis  yang  kerap  kita  temui  dalam  bidang  teknis.  Salah  satu aspek  yang sangat berguna dari Matlab adalah kemampuannya untuk menggambarkan berbagai  jenis  grafik,  sehingga  kita  bisa  memvisualisasikan  data  dan  fungsi  yang kompleks [3].
Visual  Basic  adalah  bahasa  pemrograman  yang evolisioner ,  baik  dalam  hal teknik  (mengacu  pada event dan  berorientasi  objek)  maupun  cara  operasinya.  Sangat mudah  untuk  menciptakan  aplikasi  dengan  Visual  Basic,  karena  hanya  memerlukan sedikit  penulisan  kode-kode  program  sehingga  sebagian  besar  kegiatan  pemrograman dapat difokuskan pada penyelesaian problem utama dan bukan pada pembuatan antar- mukanya [4].
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  Sultan  Thaha  Jambi  berdiri pada tahun 1950, letaknya berada di dalam bandara Sultan Thaha Jambi. Pada awalnya bernama Badan Meteorologi dan Geofisika (BMG) Sultan Thaha Jambi yang didirikan pertama kalinya sebagai stasiun Meteorologi BASIC berdasarkan ketentuan dari WMO (World  Meteorological  Organitation) ,  sebagai  Stasiun  Meteorologi  yang  berada  di Ibukota  Provinsi  Jambi  dan  mengkoordinir  beberapa  Stasiun  antara  lain  :  Stasiun Meteorologi Depati Parbo Kerinci dan Stasiun Klimatologi Sungai Duren Jambi[5].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode pengembangan sistem yang digunakan, yaitu UML ( Unified Modelling System ).  UML  adalah  sebuah  “bahasa”  yang  telah  menjadi  standar  untuk  visualisasi, merancang  dan  mendokumentasikan  sistem  peranti  lunak.  UML  pada  sistem  yang dibangun ini terdiri dari use case diagram dan activity diagram .

## 3.1 Use Case Diagram
Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem. Sebuah use case merepresentasikan sebuah interaksi antara aktor dengan sistem.
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem yang Dibangun

## 3.2 Activity Diagram
Activity diagrams  menggambarkan  berbagai  alir  aktivitas  dalam  sistem  yang sedang  dirancang,  bagaimana  masing-masing  alir  berawal, decision yang  mungkin terjadi, dan bagaimana mereka berakhir.
Gambar 2. Activity Diagram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  perangkat  lunak  yang  dirancang  dan  digunakan  dengan menggunakan  pemrograman  Microsoft  Visual  Basic  6.0  yang  sebelumnya  data  diolah dan  dianalisa  dengan  Perangkat  Lunak  MATLAB  6.1  yaitu  logika fuzzy dengan menggunakan metode “MAMDANI”.

## 4.1 Tampilan Menu Utama
Tampilan menu utama terdiri dari dua sub bagian yaitu pertama olah data yang berisi  data  input  data  Prakirawan,  input  data  dinas,  input  data  Pengguna,  input  data parameter  cuaca,  input  data  pengaturan  cuaca  dan  input  data  Prakiraan  cuaca,  kedua pelaporan yang terdiri dari laporan data Prakirawan dan laporan data pengguna.
Gambar 3.Tampilan Menu Utama

## 4.2 Tampilan Input Data Prakirawan
Digunakan untuk memasukkan data-data prakirawan.

## Gambar 4.Tampilan Input Data Prakirawan

## 4.3 Tampilan Input Data Dinas
Digunakan untuk memasukkan data-data dinas Prakirawan.
Gambar 5.Tampilan Input Data Dinas

## 4.4 Tampilan Input Data Pengguna
Digunakan untuk memasukkan data-data Pengguna.

## Gambar 6.Tampilan Input Data Pengguna

## 4.5 Tampilan Input Data Parameter Cuaca
Digunakan  untuk  memasukkan  data-data  Parameter  berupa  kode  untuk  alat cuaca.
Gambar 7.Tampilan Input Data Parameter Cuaca

## 4.6 Tampilan Input Data PengaturanCuaca
Digunakan  untuk  memasukkan  data-data  Parameter  cuaca  yang  dalam  form tersebut ada input dan outputnya.

## Gambar 8.Tampilan Input Data Pengaturan Cuaca

## 4.7 Tampilan Input Data PrakiraanCuaca
Input  data  prakiraan  cuaca  ini  awalnya  diperoleh  dari  perhitungan  metode Mamdani  atau  metode  Max-Min  pada  suatu  fungsi  implikasi.  Ada  beberapa variabel fuzzy yang akan dimodelkan, yaitu :

## 4.7.1 Input Kelembaban Udara
Gambar 9. Input Kelembaban Udara
Nilai keanggotaan fuzzy padatiap-tiaphimpunandirumuskan:
a. Himpunan fuzzy  sangat rendah, μSR = (b-x)/(b-a)
μSR = (70.2-68) / (70.2-65) μSR = 0.42
b. Himpunan fuzzy  rendah, μR = (x-a)/(b-a)
μR = (68-65) / (72-65) μR = 0.43
c. Himpunan fuzzy  sedang, μS = (x-a)/(b-a)
μS = (75-72) / (78-72) μS = 0.5
d. Himpunan fuzzy  tinggi, μT = (x-a)/(b-a)
μT = (82-78) / (85-78)
μT = 0.57
e. Himpunan fuzzy  sangat tinngi, μST = (x-a)/(b-a)
μST = (87.5-72) / (90-85) μST = 0.5
4.7.2 Input Tekanan Udara
Gambar 10. Input Tekanan Udara
Nilaikeanggotaan fuzzy padatiap-tiaphimpunandirumuskan:
a. Himpunan fuzzy  sangat rendah, μSR = (b-x)/(b-a) μSR = (1010-1009.8) / (1010-1009) μSR = 0.2 b. Himpunan fuzzy  rendah, μR = (x-a)/(b-a) μR = (1009.8-1009.5) / (1010-1009.5) μR = 0.6 c. Himpunan fuzzy  sedang, μS = (x-a)/(b-a)
μS = (1010.2-1010) / (1010.5-1010)
μS = 0.4
d. Himpunan fuzzy  tinggi, μT = (x-a)/(b-a) μT = (1010.8-1010.5) / (1011-1010.5)
μT = 0.6
e. Himpunan fuzzy  sangat tinngi, μST = (x-a)/(b-a)
μST = (1011.2-1011) / (1011.5-1011)
μST = 0.4

## 4.7.3 Input Suhu Udara
Gambar 11. Input Suhu Udara
Nilai keanggotaan fuzzy pada tiap-tiap himpunan dirumuskan:
a. Himpunan fuzzy  sangat rendah, μSR = (b-x)/(b-a)
μSR = (28-27) / (28-26)
μSR = 0.5
b. Himpunan fuzzy  rendah, μR = (x-a)/(b-a) μR = (27-25.5) / (28-25.5),   μR = 0.6
c. Himpunan fuzzy  sedang, μS = (x-a)/(b-a) μS = (28.5-28) / (29-28),    μS = 0.5
d. Himpunan fuzzy  tinggi, μT = (x-a)/(b-a) μT = (29.2-29) / (29.4-29),  μT = 0.5
e. Himpunan fuzzy  sangat tingi, μST = (x-a)/(b-a)
μST = (29.8-29.4) / (30.5-29.4),  μST = 0.37
4.7.4 Output Kelembaban Udara
Nilai keanggotaan fuzzy pada tiap-tiap himpunan dirumuskan:
a. Himpunan fuzzy sangat rendah, μSR = (z) 0 (z = 50) (z – 50)/20 50  z   60 (70 – z)/20 60  z   70 b. Himpunan fuzzy rendah, μR = (z) 0 (z = 60) (z – 60)/15 60  z   70 (75 – z)/15 70  z   75 c. Himpunan fuzzy sedang, μS = (z) 0 (z = 70) (z – 70)/10 70  z   75 (80 – z)/10 75  z   80 d. Himpunan fuzzy tinggi, μT = (z) 0 (z = 75) (z – 75)/10 75  z   80 (85 – z)/10 80  z   85 e. Himpunan fuzzy sangat tinggi, μST = (z) 0 (z   80) (z – 80)/18 80  z   85 (98 – z)/18 85  z   98 4.7.5 Output Suhu Udara
Gambar 13. Output Suhu Udara Nilai keanggotaan fuzzy pada tiap-tiap himpunan dirumuskan:
a. Himpunan fuzzy sangat rendah, μSR = (z) 0 (z = 23) (z – 23)/3.5 23  z   25 (26.5 – z)/3.5 25  z   26.5 b. Himpunan fuzzy rendah, μR = (z) 0 (z = 25.5) (z – 25.5)/2 25.5  z   26.5 (27.5 – z)/2 26.5  z   27.5 c. Himpunan fuzzy sedang, μS = (z) 0 (z = 26.5) (z – 26.5)/2 26.5  z   27.5 (28.5 – z)/2 27.5  z   28.5 d. Himpunan fuzzy tinggi, μT = (z) 0 (z = 27.5) (z – 27.5)/2 27.5  z   28.5 (29.5 – z)/2 28.5  z   29.5 e. Himpunan fuzzy sangat tinggi, μST = (z)
0 (z   28.5) (z – 29.5)/5.5 28.5  z   30 (34 – z)/5.5 30  z   34 4.7.6 Output Kondisi Cuaca
Gambar 14. Output Kondisi Cuaca
Nilai keanggotaan fuzzy pada tiap-tiap himpunan dirumuskan:
a. Himpunan fuzzy hujan, μH = (z) 0 (z = 0) (z – 0)/36 0  z   33 (30.6 – z)/36 35  z   37 b. Himpunan fuzzy berawan, μB = (z) 0 (z = 32.5) (z – 32.5)/7 32.5  z   36 (40 – z)/7 36  z   40 c. Himpunan fuzzy cerah berawan, μCB = (z) 0 (z = 36) (z – 36)/10 36  z   40 (44 – z)/10 40  z   44 d. Himpunan fuzzy hujan berawan, μHB = (z) 0 (z = 40) (z – 40)/8 40  z   44 (48 – z)/8 44  z   48 e. Himpunan fuzzy cerah, μC = (z) 0 (z   44) (z – 44)/21 44  z   50 (65 – z)/21 50  z   65 Aplikasi  fungsi  Implikasi,  yang  mencakup  aturan-aturan fuzzy yang dihasilkan,  yang  di  bawah  ini  akan  ditampilkan  beberapa  aturan    yang mewakili kondisi yang ada  dari aturan fuzzy yang dihasilkan.
a. Aturan ke-1 Kondisi cuaca Hujan
[R1]  If  (kelembaban  udara  is  sangat  rendah)  And  (tekanan  udara  is rendah)  And  (suhu  udara  is  sangat  rendah)  Then  (out  kelembaban  is sangat tinggi) (out suhu is sangat rendah) (cuaca hujan).
μ  R1  =  min  ((μ  Rh  sangat  rendah[55],  μ  P  rendah[1009.6],  μ  T  sangat rendah[28]) = min (0.42; 0.6; 0.5) = 0.5 Nilai z1, untuk z1 = 0.5 - Out kelembaban udara sangat tinggi, himpunan RH sangat tinggi : 0.5 = (z-80) / 18 z1 = 9 + 80  = 89 -  Out Suhu udara sangat rendah, himpunan T sangat rendah : 0.5 = (z-27.5) / 2 z1 = 1 + 27.5  = 28.5
-  Cuaca hujan, himpunan cuaca hujan :
0.5 = (z-0) / 36
z1 = 18 + 0  = 18 b. Aturan ke-2 Kondisi cuaca Cerah
[R2]  If  (kelembaban  udara  is  rendah)  And  (tekanan  udara  is  sangat rendah)  And  (suhu  udara  is  rendah)  Then  (out  kelembaban  is  sangat rendah) (out suhu is sangat tinggi) (cuaca cerah).
μ  R2  =  min  ((μ  Rh  rendah[68],  μ  P  sangat  rendah[1009.4],  μ  T rendah[27])
= min (0.43; 0.2; 0.6) = 0.2 Nilai z2, untuk z2 = 0.5 - Out kelembaban udara sangat rendah, himpunan RH sangat rendah : 0.2 = (z-60) / 15 z2 = 7.5 + 60  = 67.5 -  Out Suhu udara sangat tinggi, himpunan T sangat tinggi : 0.2 = (29.5-z) / 2 z2 = 0.4 + 29.5  = 29.9 -  Cuaca cerah, himpunan cuaca cerah : 0.2 = (z-44) / 21 z2 = 4.2 + 44  = 48.2 c. Aturan ke-3 Kondisi cuaca Cerah Berawan [R3] If (kelembaban udara is sangat rendah) And (suhu udara is rendah)
Then  (out  kelembaban  is  rendah)  (out  suhu  is  sedang)  (cuaca  cerah berawan).
μ R3 = min ((μ Rh sangat rendah[64],  μ T rendah[27])
= min (0.43; 0.6) = 0.6 Nilai z3, untuk z3 = 0.6 - Out kelembaban udara rendah, himpunan RH rendah : 0.6 = (z-60) / 15 z3 = 9 + 60  = 69 -  Out Suhu udara sedang, himpunan T sedang : 0.6 = (z-26.5) / 2 z3 = 1.2 + 26.5  = 27.7 -  Cuaca cerah berawan, himpunan cuaca cerah berawan : 0.6 = (z-36) / 2 z3 = 1.2 + 36  = 37.2 d. Aturan ke-4 Kondisi cuaca Hujan Berawan [R4]  If  (kelembaban  udara  is  sedang)  And  (  tekanan  udara  is  sangat rendah)  And  (suhu  udara  is  sedang)  Then  (out  kelembaban  is  sedang) (out suhu is tinggi) (cuaca hujan berawan).
μ  R4  =  min  ((μ  Rh  sedang[76],    μ  P  sangat  rendah[1009.3]),  μ  T sedang[28.6]) = min (0.5; 0.2;  0.5) = 0.5 Nilai z4, untuk z4 = 0.5 - Out kelembaban udara sedang, himpunan RH sedang : 0.5 = (z-70) / 10 z4 = 5 + 70  = 75 -  Out Suhu udara tinggi, himpunan T tinggi : 0.5 = (z-27.5) / 2 z4 = 1 + 27.5  = 28.5 -  Cuaca hujan berawan, himpunan cuaca hujan berawan : 0.5 = (z-40) / 8 z4 = 4 + 40  = 44 e. Aturan ke-5 Kondisi cuaca Berawan [R5] If (kelembaban udara is sedang) And ( tekanan udara is rendah) And (suhu  udara  is  sedang)  Then  (out  kelembaban  is  tinggi)  (out  suhu  is rendah) (cuaca berawan).
μ R5 = min ((μ Rh sedang[76],  μ P rendah[1009.6]), μ T sedang[28.6])
= min (0.5; 0.6;  0.5) = 0.5
Nilai z5, untuk z5 = 0.5 - Out kelembaban udara tinggi, himpunan RH tinggi : 0.5 = (z-75) / 10 z5 = 5 + 75  = 80 -  Out Suhu udara rendah, himpunan T rendah : 0.5 = (z-25.5) / 2 z5 = 1 + 25.5  = 26.5 -  Cuaca berawan, himpunan cuaca berawan : 0.5 = (z-32.5) / 7 z5 = 3.5 + 32.5  = 36
Gambar 15.Tampilan Input Data PrakiraanCuaca

## 4.8 Tampilan Laporan Pengguna
Digunakan  untuk  memasukkan  data-data  Para  Pengguna  prakiraan  juga kepentingannya meminta prakiraan cuaca baik peorangan atau instansi.
Gambar 16.TampilanLaporanPengguna
4.9 Tampilan  Laporan  Grafik Fuzzy Banding  BMKG  dan  Diagram Kesamaan Data BMKG Dengan Fuzzy
Digunakan untuk memasukkan data-data BMKG dan pemodelan Fuzzy .
Gambar 17.Tampilan Laporan Grafik dan Diagram Kesamaan Data BMKG dengan Model Fuzzy

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
a. Aplikasi  Pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  Sistem  Kontrol  Logika Fuzzy  yang  meliputi  tahapan  Fuzzyfikasi,  Penalaran,  Aturan  Dasar  dan Defuzzyfikasi  (untuk  :  Prakiraan  Cuaca  Studi  Kasus  di  BMKG  Jambi),  sangat membantu sekali bagi seorang Prakirawan untuk meramalkan cuaca.
b. Aplikasi  yang  dirancang  di  BMKG  Provinsi  Jambi  dirancang  dengan menggunakan bahasa pemograman Matlab 6.1 dan Microsoft Visual Basic 6.0.
c. Dengan  menggunakan  Aplikasi  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan Logika Fuzzy (untuk: Prakiraan Cuaca studi kasus di BMKG Jambi) diharapkan memudahkan  dalam  pembuatan  prakiraan  cuaca  bagi  Prakirawan  apabila presentase  tingkat  kebenarannya  tinggi,  sehingga  mempercepat  analisa  dalam menentukan prakiraan cuaca  yang akan dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kusumadewi  Sri,  Purnomo,  Hari,  “ Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan ,
Graha Ilmu, Yogyakarta, 2004;
[2]  Kusumadewi  Sri, Analisi  &  Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Toolbox MATLAB , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2002;
[3]  Widodo  Prabowo  Pudjo,  Rahmadya  Trias, Penerapan  Soft  Computing  Dengan MATLAB , Rekayasa Sains, Bandung, 2009;
[4]  Eko Koswara, Visual Basic 6 Beginner Guide , Media Kom
[5]  Bayong  Tjasyono,  Harijono  Sri  Woro,  B, Meteorologi  Indonesia  2  Awan  dan Hujan Monsun , BMKG Jakarta, 2007;