SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN POTENSI ANGIN UNTUK PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA BAYU (PLTB) MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI
Busro Akramul Umam Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Madura Email: busro.umam@uim.ac.id
Miftahul Walid Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Madura Email: miftahul.walid@uim.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  rangka  membantu  pemerintah  dalam  mewujudkan  penggunaan  23%  energi  baru  dan terbarukan  pada  tahun  2025  dan  untuk    mendukung  arah  kebijakan  dan  straregi  pemerintah  untuk meningkatkan Aksesibilitas yaitu penyediaan listrik untuk pulau-pulau dan desa-desa terpencil yang masih belum terealisasi sampai saat in, maka dalam dipenelitian ini penelti membuat sebuah sistem pendukung keputusan penentuan potensi energi baru dan terbarukan khususnya energi yang dihasilkan oleh kecepatan angin untuk pembangkit listrik tenaga bayu (PLTB), metode yang digunakan adalah metode logika Fuzzy Mamdani, sistem ini terdiri dari 3 Input kriteria, antara lain kecepatan angin, suhu dan tekanan udara, dan output berupa potensi energi angin pembangkit PLTB, output disajikan dalam bentuk persentase dengan range  nilai  0-100%.  Penelitian  dilakukan  di  Kabupaten  Sumenep,  setelah  dilakukan  pemrosesan  dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani dihasilkan nilai potensi angin dengan rata – rata dari keseluruhan data output = 43.51 % , nilai min  = 31.27%, nilai max = 49.87%..
Kata kunci: EBT, SPK, Logika Fuzzy , Mamdani.

## ABSTRACT
In order to assist the government in realizing the use of 23% of EBT in 2025, to support the direction of government policies and strategies to improve accessibility by providing electricity to remote islands and villages.  so in this study, the researcher makes a decision support system for determining  the  potential  of  renewable  energy,  especially  energy  produced  by  wind  for  wind power plants, The method used in this research is the Mamdani Fuzzy Logic, a system consisting of 3 Input criteria, including wind speed, temperature and air pressure, and output is potential for wind  energy,  output  is  presented  in  the  form  of  a  percentage  unit  with  a  range  of  0-100%.  The research was conducted in Sumenep Regency, after processing with the Fuzzy Mamdani method, the value of wind potential was generated with the average of the total output data = 43.51%, the value of min = 31.27%, the max value = 49.87%.
Keywords: Up to six keywords should also  be included.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  kepulauan  memiliki  sumber  daya  alam  melimpah  ruah,  yang  dapat dimanfaatkan  sebagai  sumber  energi  bagi  keberlangsungan  hidup.  Namun  seiring  berjalannya  waktu, ketersediaan  alam  tersebut  kini  semakin  menipis,  dan  untuk  mengantisipasinya  energi  baru  terbarukan (EBT)  merupakan  alternatif  1). EBT  belum  menjadi  prioritas  pemerintah  dalam  pemenuhan  pembangkit 35.000 MW. Walaupun sudah dibentuk Ditjen EBTKE (Direktorat Jenderal Energi Baru terbarukan dan Konservasi  Energi)  pada  Kementrian  ESDM  tahun  2010,  perkembangan  EBT  dan  energi  alternatif  di
Indonesia  belum  optimal.  Dibutuhkan  komitmen  dan  kemauan  pemerintah  untuk  memanfaatkan  EBT. Penggunaan sekitar 25% pemanfaatan potensi EBT bisa memenuhi kebutuhan energi Indonesia tanpa takut kehabisan sumber daya.
EBT  sangat  penting  dikembangkan  di  Indonesia  mengingat  Indonesia  merupakan  negara kepulauan dengan keunikan geografi memiliki sumber daya energi dan mineral yang melimpah. Kondisi ini membutuhkan pengaplikasian penggunaan sumber EBT yang berbeda-beda di masing-masing daerah, oleh karena hal tersebut, dalam rangka membantu pemerintah dalam mewujudkan penggunaan 23 persen EBT pada  tahun  2025,  Serta    mendukung  arah  kebijakan  dan  straregi  pemerintah  untuk  meningkatkan Aksesibilitas yaitu penyediaan listrik untuk pulau-pulau dan desa-desa terpencil termasuk desa nelayan bila mungkin dengan energi surya dan energi terbarukan lainnya 1). Potensi yang dibahas dalam penelitian ini adalah  potensi  energi  tenaga  angin  untuk  membuat  pembangkit  listrik  tenaga  bayu  (PLTB),  penelitian tentang  potensi  energi  tenaga  angin  telah  dilakukan,  antara  lain,  analisis  energi  angin  sebagai  energi alternatif  pembangkit  listrik  di  kota  di  Gorontalo  2)    kajian  potensi  angin  di  Sulawesi  dan  Maluku  3) pemodelan dan pemetaan potensi energi angin menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) 4) analisis dan pemetaan potensi energi angin di indonesia Indonesia 5) Analisa potensi energi angin dan estimasi energi output turbin angin di lebak banten 6), penelitian dilakukan di kabupaten sumenep, mengingat kabupaten sumenep merupakan kabupaten yang memiliki banyak pulau yang tidak terjangkau oleh perusahaan listrik negara, sehingga berpotensi untuk dibangunnya pembangkit listrik dengan memanfaatkan energi baru dan terbarukan (EBT) khususnya anergi dari tenaga angin.
Metode yang digunakan untuk pembuatan sistem ini adalah logika fuzzy mamdani, metode ini telah  sering  digunakan  dalam  masalah  sistem  pendukung  keputusan,  beberapa penelitian  dengan  metode fuzzy  antara  lain  penilaian  kerentanan  longsor  menggunakan  algoritma  fuzzy  Mamdani  7)  pemantauan kondisi  pemakaian  alat  menggunakan    model  sensor  fusion  berbasis Fuzzy  Inference  System 8) perengkingan seleksi suplayer menggunakan fuzzy inference system 9) Fuzzy inference system digunakan untuk menentukan kelayakan calon pegawai 10) logika fuzzy diimplemantasikan dalam optimasi jumlah pengadaan barang 11).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  peneliti  membuat  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  potensi angin untuk pembangkit listrik tenaga bayu (PLTB) menggunakan metode fuzzy mamdani, kriteria input yang  digunakan  adalah  kecepatan  angin  dan  suhu dan  tekanan udara  sedangkan  untuk  outputnya  adalah berbentuk  persentase,  penelitian  ini    diharapkan  dengan  sistem  yang  dibuat  dalam  penelitian  ini  bisa membantu pemerintah atau pihak swasta untuk memilih dan menentukan potensi EBT khususnya PLTB paling  optimal  untuk  dibangun  dan  dikembangkan  khususnya  di  kabupaten  sumenep  dan  umumnya  di indonesia demi mendukung penyediaan listrik di pulau-pulau kecil seluruh Indonesia..

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan pada penelitian ini yaitu (1) Studi Literatur. Pada tahap ini akan  dilakukan  pengumpulan  referensi  yang  berhubungan  dengan  :  (a)  energi  baru  dan  terbarukan  (b) pembangkit  listrik  tenaga  angin.  (c)  Logika  Fuzzy.  (2)  Pengumpulan  Data.  Pada  tahap  ini  dilakukan pengambilan data skunder yang diambil dari BMKG kabupaten Sumenep. adapun data yang diambil adalah kecepatan  angin,  tekanan  dan  suhu.  (3)  Melakukan  analisa  kebutuhan  baik  data  maupun  proses  yang menjadi  dasar  untuk  tahap  perancangan.  Misalnya  kebutuhan  data  yang  akan  digunakan  sebagai  data masukan pada setiap tahapan proses. (4) Perancangan sistem dalam tahap ini dilakukan perancangan sistem fuzzy  dimana  input  terdiri  dari  tiga  variabel  yaitu  kecepatan  angin,  tekanan  dan  suhu  sedangkan  output berupa potensi pembangkit listrik tenaga angin. (5) tahap implemantasi, Pada tahap ini dilakukan penerapan sistem yang telah dibuat, sesuai dengan hasil analisis dan perancangan yang telah ditentukan. (6) Pengujian. Pada tahap ini dilakukan uji coba sistem untuk mengetahui apakah berjalan sesuai dengan tujuan penelitian. 2. Tinjauan Pustaka 2.1 Riset Terkait
Ahmad  Zaky  Zakaria  telah  melakukan  penelitian    tentang  pemodelan  kecepatan  dan  arah angin  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dengan  menggunakan  variable-variabel yang  berpengaruh  (suhu  udara,  tekanan  udara  dan  kelembabab  udara).  Selain  itu  kecepatan  dan
arah  angin  akan  dipetakan  menggunakan  windrose  sehingga  pola  distribusi  kecepatan  dan  arah angin  di  bendungan  Karangkates  dapat  terlihat.  Metode  JST  yang  digunakan  adalah  metode training  Lavenberg  Marquardt.  Dari  proses  training  yang  dilakukan  didapatkan  RMSE  training kecepatan angin sebesar 0.0669 dan nilai RMSE training untuk arah angin sebesar 0,1061. Untuk nilai  VAF  training  kecepatan  angin  sebesar  77.8375  dan  nilai  VAF  training  arah  angin  sebesar 81.0271 4).
Akbar  Rachman  melakukan  studi  analisis  mengenai  potensi  energi  angin  secara  lebih mendetil,  serta  pemetaan  wilayah,  dengan  menggunakan  metode  distribusi  probabilitas  guna menghitung jumlah energi berdasarkan kecepatan rata-rata angin per provinsi di seluruh Indonesia dari tahun 2000 hingga tahun  2007. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah memiliki  kecepatan  angin  rata-rata  antara  2  m/s  hingga  3  m/s,  dan  menghasilkan  energi  spesifik hingga mencapai 321 kW.hr/m2 5)
Raghel  pada  tahun  2016  melakukan  penelitian  untuk  mengetahui  potensi  energi  angin sebagai energi alternatif dikota gorontalo, Pengukuran dilakukan selama 3 (tiga) bulan yaitu bulan Juni, Juli, dan Agustus sepanjang 24 jam sehingga didapat variabilitas kecepatan angin. Data yang diperoleh  di  lapangan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  analitik  untuk  menghitung  besar energy kinetic, potensi energy angin dan konversinya ke energy listrik. Dari hasil pengukuran dan analisis analitik diperoleh bahwa Kota Gorontalo memiliki kecepatan angin berkisar 2,75-5 m/det, dan  kecepatan  angin  terbesar  pada  Bulan  Agustus  yaitu  5  m/det  dengan  arah  angin  Timur Laut,Ttimur-Timur Laut dan Timur Tenggara. Pada siang hari yaitu mulai pukul 11.00 AM, 12.00- 06.00 PM kecepatan angin lebih besar dibandingkan pada malam hari. Jadi terdapat 8 jam potensi kecepatan angin yang cukup tinggi. Dari hasil analitik menunjukkan bahwa potensi energy angin di  Kota  Gorontalo  berkisar  512,27-2954,59,  dan  konversi  energy  listrik  berkisar  3,23-18,61 watt/m2.  Potensi  energy  angin  di  Kota  Gorontalo  ini  termasuk  dalam  kelompok  potensi  sedang yang berarti tetap dapat dimanfaatkan dengan menggunakan teknologi desain kincir seperti listrik hybrid (2)

## 2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pertama  kali  diungkapkan  pada  awal  tahun 1970-an  oleh  Michael  S.Scott  Morton  yang  menjelaskan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dalam  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak terstruktur.
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk mendukung  para  pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi  terstruktur.  SPK dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian.
Dari  beberapa  definisi  diatas,  dapat  dikatakan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah suatu  sistem  informasi  spesifik  yang  ditujukan  untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi struktur dan tidak struktur. Sistem ini memiliki fasilitas untukmenghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif dapat digunakan oleh  pemakai.  Sistem  ini  berbasis  komputer  yang  dirancang  untuk  meningkatkan  efektivitas pengambilan  keputusan  dalam  memecahkan  masalah  yang  bersifat  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur.  Kata  berbasis  komputer  merupakan  kata  kunci,  karena  hampir  tidak  mungkin membangun  SPK  tanpa  memanfaatkan  komputer  sebagai  alat  bantu  terutama  untuk  menyimpan data serta mengelola model.

## 2.1.2 Logika Fuzzy
Logika Fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika  Fuzzy  adalah  teori  himpunan  Fuzzy.  Dalam  logika  Fuzzy  terdapat  fungsi  keanggotan. Menurut Kusumadewi, fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik- titik input data ke dalam nilai keanggotaanya yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu aplikasi logika Fuzzy yang telah berkembang amat luas dewasa ini adalah sistem inferensi Fuzzy
(Fuzzy  Inference  System/FIS),  yaitu  kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada  teori  himpunan Fuzzy,  aturan  Fuzzy  berbentuk  IF  THEN,  dan  penalaran  Fuzzy.  Ada  tiga  metode  dalam  sistem inference Fuzzy yang sering digunakan, yaitu Tsukamoto, Mamdani,dan Takagi Sugeno 12).

## 2.1.3 Himpunan Fuzzy
Pada  himpunan  tegas  (crisp),  nilai  keanggotaan  suatu  item  x  dalam  suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan µAx), memiliki 2 kemungkinan 13) yaitu Satu (1), yang berarti bahwa suatu  item  menjadi  anggota  dalam  suatu  himpunan,  atau  Nol  (0),  yang  berarti  bahwa  suatu  item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Terkadang kemiripan antara keanggotaan fuzzy dengan probabilitas menimbulkan kerancuan. Keduanya  memiliki  nilai  pada  interval  0,1),  namun  interprestasi  nilainya  sangat  berbeda  antara kedua  kasus  tersebut.  Keanggotaan  fuzzy  memberikan  suatu  ukuran  terhadap  pendapat  atau keputusan,  sedangkan  probabilitas  mengindikasikan  proporsi  terhadap  keseringan  suatu  hasil bernilai.
benar dalam jangka panjang. Misalnya, jika nilai keanggotaan bernilai suatu himpunan fuzzy USIA  adalah  0,9;  maka  tidak  perlu  dipermasalahkan  berapa  seringnya  nilai  itu  diulang  secara individual  untuk  mengharapkan  suatu  hasil  yang  hampir  pasti  muda.  Di  lain  pihak,  nilai probabilitas 0,9 usia berarti 10% dari himpunan tersebut diharapkan tidak muda.
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam  memahami  sistem  fuzzy  13).  (1).  Variabel fuzzy    merupakan    variabel    yang    hendak    dibahas    dalam    suatu  sistem  fuzzy.  Contoh:  umur, temperature,  permintaan,  dsb.  (2)  Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu kondisi  atau  keadaan  tertentu  dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Himpunan  fuzzy  memiliki  2  atribut, yaitu  (a)  Linguistik,  penamaan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti: Muda, Parobaya, Tua (b) Numeris, suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variable seperti: 40, 25, 50, dsb. (3). Semesta Pembicaraan, merupakan 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.  Ada  kalanya  nilai  semesta  pembicaraan  ini  tidak  dibatasi  batas  atasnya.  (4). 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 dan bilangan negatif 13).

## 2.1.4. Fuzzy Mamdani
Metode Mamdani sering dikenal dengan nama Metode Min–Max . Metode ini diperkenalkan oleh  Ebrahim  Mamdani  pada tahun  1975.  Untuk  mendapatkan  output, diperlukan  4  tahapan,  (1). Pembentukan  himpunan  fuzzy  dimana  Pada  Metode  Mamdani,  baik  variabel  input  maupun variabel  output  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih  himpunan  fuzzy.  (2).  Aplikasi  fungsi  Implikasi, Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang  digunakan  adalah  Min.  (3).  Komposisi  Aturan  , Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari gabungan antar aturan. Ada  tiga  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  inferensi  sistem  fuzzy,  yaitu:  Max,  Additive dan  Probabilistik  OR  (probor).  (4).  Penegasan  ( Defuzzifikasi ),  Input  dari  proses Defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari suatu komposisi aturan–aturan fuzzy, sedangkan output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  himpunan  fuzzy  tersebut.  Sehingga  jika diberikan  suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output 14).

## 2.2. Tahapan Penelitian

## 2.2.1. Proses Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  mengambil  data  Skunder  dari BMKG kabupaten sumenep dan mencari beberapa refrensi dan akan dijadikan sebagai data acuan pembentukan  membership  function  dalam  sistem  fuzzy  yang  akan  dibangun.  Data  yang  diambil antara lain data kecepatan angin, tekanan udara dan temperatur.

## 2.2.2. Proses Analisa Data
Data  yang  didapat  dari  BMKG  merupakan  data mentah yang  perlu  diolah  lebih  lanjut, data tersebut berapa data record harian, dari  data harian tersebut akan dibuat rata  – rata bulanan, nilai tersebut dijadikan sebagai data input dalam sistem fuzzy yang akan dibangun.

## 2.2.3. Proses Perancangan Sistem
Adapun Proses Perancangan sistem dalam penelitian ini adalah terdiri dari dua bagian yaitu perancangan sistem pendukung keputusan atau Decesion Support System (DSS) Penetuan Potensi angin dan perancangan sistem fuzzy mamdani.
2.2.4. Perancangan sistem Penentuan Potensi Angin
Perancangan  sistem  penndukung  keputusan  penentuan  potensi  energi  angin  dijelaskan  pada gambar  1.  Input  kriteria  terdiri  dari  nilai  kecepatan  angin,  tekanan  udara  dan  temperaratur,  nilai tersebut  akan  diinputkan  ke  dalam  sistem  fuzzy,  terdapat  3  proses  dalam  sistem  fuzzy    1). Fuzzyfikasi  merupakan  proses  merubah  bilangan  tegas  (  INPUT  )  kedalam  bilangan  fuzzy.  2). Fuzzy Inference System merupakan Proses pembentukan keputusan berdasarkan basis aturan yang telah  dibuat  dalam  sistem.  3)  Defuzzifikasi  merupakan  Proses  merubah  bilangan  Fuzzy  ke bilangan  tegas,  yang  kemudian  akan  dijadikan  sebagai  nilai  OUTPUT  atau  keputusan  potensi angin berupa nilai presentase range antara 0 – 100 .

## Gambar 1. Perancangan sistem Pendukung keputusan potensi angin

## 2.2.5. Perancangan Sistem Fuzzy
Setiap  kriteria  (  Kecepatan  angin,  Temperatur/suhu  dan  Tekanan  udara)  terdiri  dari  3 himpunan Fuzzy ( Rendah, Sedang dan Tinggi ), representasi yang digunakan adalah trigonometri, setiap  himpunan  tersebut  akan  dihubungkan  antara  satu  dengan  yang  lain  sehingga  membentuk sebuah  aturan  (  fuzzy  rule  base  )  yang  terdiri  dari  27  aturan  (Gambar  4),  basis  aturan  tersebut dibangun dalam  Fuzzy Inference System dengan menggunakan metode mamdani yang kemudian akan digunakan untuk menentukan keputusan yang akan diambil (Output), output terdiri dari satu variabel keputusan yaitu potensi angin, nilai pada keputusan akan berupa 3 himpunan fuzzy ( tidak layak, cukup layak dan sangat layak) dan kemudian akan diterjemah dalam bentuk nilai persentase dengan range nilai 0 - 100. Perancangan sistem fuzzy lebih detail  akan dijelaskan pada gambar 2 dan 3 di bawah ini.
(a) Kecepatan Angin
(b) Suhu udara (c) Tekanan Udara
(d) Potensi PLTB
Gambar 3. Fungsi Keangotaan variabel Input (a,b,c) Output (d)
Adapun persamaan fungsi keanggotaan pada setiap variabel adalah  sebagai beikut; Persamaan fungsi keanggotaan kecepatan angin
(1)
(2)
(3)
Persamaan fungsi keanggotaan Suhu udara
(4)
(5) (6)
Persamaan fungsi keanggotaan Tekanan udara
(7)
(8) (9)
Persamaan fungsi keanggotaan Potensi PLTB
(10)
(11) (12)

## Gambar 4. Aturan Fuzzy Rule Base

## 2.3. Proses Pembangunan Sistem
Proses  pembangunan  sistem  pendugaan  nilai  salinitas  air  laut  dalam  penelitian  ini menggunakan tool MATLAB  (Matrix  Laboratory)  yang  juga  merupakan  bahasa  pemrograman
tingkat tinggi berbasis pada matriks, sehingga MATLAB seringa digunakan pada, 1) Matematika dan  komputansi,  2)  Pengembangan  dan  algoritma,  3)  Pemrograman  modeling,  simulasi,  dan pembuatan prototipe, 3) Analisa data , eksplorasi dan visualisasi, 4) Analisis numerik dan statistik, 5) Pengembangan aplikasi teknik.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  nilai  kecepatan  angin,  suhu  udara  dan  tekanan  udara  merupakan  data  yang  didapatkan  dari BMKG kabupaten sumenep, data tersebut merupakan nilai rata – rata setiap bulan yang diambil dari bulan april 2016 sampai dengan april 2018. Setelah dilakukan pemrosesan dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani  dihasilkan  nilai  sebagaimana  ditampilkan  pada  tabel  1.  Input  terdiri  dari  3  variabel  adalah kecepatan  angin,  suhu  udara  dan  tekanan  udara,  sedangkan  output    adalah  nilai  potensi  angin  dengan menggunakan satuan persen, rata – rata nilai dari keseluruhan data output = 43.51 % , nilai min  = 31.27%, nilai max = 49.87%.
Gambar 5. Grafik hasil perhitungan Fuzzy Mamdani
Tabel 1. Tabel hasil perhitungan fuzzy
Bulan Tahun Kecepatan Angin (knot) Suhu Udara( 0 C) Tekanan Udara(mb) Potensi PLTB (%) April 2016 3,9 28,4 1011,2 39,82 Mei 2016 4,7 29,1 1010,7 43,76 Juni 2016 4,2 28,2 1011,7 41,55 Juli 2016 5,9 27,9 1011,4 47,40 Agustus 2016 6,7 28,1 1011,7 48,88 September 2016 5,6 29,0 1011,5 46,69 Oktober 2016 4,4 28,6 1010,8 42,20 November 2016 3,3 28,9 1010,3 36,97 Desember 2016 4,7 27,4 1008,9 43,64 Januari 2017 4,41 27,1 1009,5 42,38 Februari 2017 5,82 27,2 1010,3 47,18 Maret 2017 31,6 27,6 1010,5 38,15 April 2017 2,55 27,1 1010,9 31,27 Mei 2017 5,18 28,4 1011,0 45,34 Juni 2017 5,35 27,7 1011,8 45,88 Juli 2017 6,76 27,8 1012,4 49,02 Agustus 2017 7,6 28,0 1012,2 49,87 September 2017 7,2 27,9 1012,4 49,60 Oktober 2017 5,4 30,1 1010,9 46,15 November 2017 3,1 28,2 1008,7 38,05
Desember 2017 4,6 27,9 1009,3 43,19 Januari 2018 5,7 27,2 1008,1 46,79 Februari 2018 5,12 26,2 1010,7 45,14 Maret 2018 3,2 27,6 1010,0 36,99 April 2018 4,3 28,9 1010,4 41,88 Rata - Rata 43,51 Min 31,27 Max 49,87

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  analisis,  maka  penelitian  ini  memperoleh  kesimpulan,  Metode Fuzzy  Mamdani yang  dibangun  mampu  memberikan  keputusan  untuk  mendukung  keputusan  penetuan potensi pembangunan PLTB di kabupaten sumenep, berdasarkan data perbulan yang didapat dari BMKG nilai rata yang dihasilkan = 43.51%.
MATLAB yang telah dilengkapi fungsi sistem fuzzy mamdani memudahkan user untuk lebih cepat dalam  membangun  sistem  yang  diinginkan . Perlu  adanya  pengumpulan  dan  analisa  kembali  dalam pembuatan Membership Function pada setiap kriteria, Rule base perlu pembahasan lebih detail dan lebih mendalam  dengan  para  pakar,  dan  perlu  dikembangankan  yang  lebih  baik  dalam  hal  pembuatan Representasi, range dan domain.
Perlu adanya riset lebih lanjut untuk mengurangi kelemahan yang dimiliki dalam sistem pendukung keputusan  yang  telah  dibuat,  seperti  melakukan  kombinasi  metode,  penggunaan  metode  baru  atau menggunakan  dan  menambahkan  kriteria  baru  yang  diharapkan  memberikan  nilai  ketepatan  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  ESDM, “Program Strategis Ebtke Dan Ketenaga Listrikan,” J. Energi , vol. 2, 2016.
[2]  R. Yunginger and N. N. Sune, “Analisis Energi Angin Sebagai Energi Alternatif Pembangkit Listrik Di Kota Di Gorontalo,” UNG Repos. , pp. 1–14, 2015.
[3]  M. N. Habibie, A. Sasmito, and R. Kurniawan, “Study Of Wind Energy Potency In Sulawesi And Maluku,” J. Meteorol. dan Geofis. , vol. 12, no. 2, pp. 181–187, 2011.
[4]  A.  Z.  Zakaria,  I.  Abadi,  and  A.  Musyafa,  “Pemodelan  Dan  Pemetaan  Potensi  Energi  Angin Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Jst)  Di  Bendungan  Karangkates  Kabupaten  Malang,” ITS Repos. , pp. 1–8, 2009.
[5]  A. Rahman, “Analisis Dan Pemetaan Potensi Energi Angin Di Indonesia Indonesia,” in Thesis , 2012, p. 24.
[6]  S. MS and M. Ibrohim, “Analisa Potensi Energi Angin Dan Estimasi Energi Output Turbin Angin Di Lebak Banten,” J. Teknol. Dirgant. , vol. 7, no. 1, pp. 51–59, 2009.
[7]  A. Akgun, E. A. Sezer, H. A. Nefeslioglu, C. Gokceoglu, and B. Pradhan, “An Easy-To-Use Matlab Program  (  Mamland  )  For  The  Assessment  Of  Landslide  Susceptibility  Using  A  Mamdani  Fuzzy Algorithm,” Comput. Geosci. , vol. 38, no. 1, pp. 23–34, 2012.
[8]  C. Aliustaoglu, H. M. Ertunc, and H. O. Ã, “Tool Wear Condition Monitoring Using A Sensor Fusion Model Based On Fuzzy Inference System,” Mech. Syst. Signal Process. , vol. 23, pp. 539–546, 2009.
[9]  A. Amindoust, S. Ahmed, A. Saghafinia, and A. Bahreininejad, “Sustainable Supplier Selection : A Ranking  Model  Based  On  Fuzzy  Inference  System,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  12,  pp.  1668–1677,
2012.
[10]  N.  R.  Sari,  W.  F.  Mahmudy,  M.  Ilmu,  K.  Informatika,  P.  Teknologi,  and  I.  Komputer,  “Fuzzy Inference  System  Tsukamoto  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Calon  Pegawai,” SESINDO ,  no. November, pp. 246 – 252, 2015.
[11]  M.  Ula,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Optimasi  Jumlah  Pengadaan  Barang  Menggunakan Metode Tsukamoto ( Studi Kasus : Toko Kain My Text ),” J. ECOTIPE , vol. 1, no.  2, pp. 36–46, 2014.
[12]  S. Arifin and M. A. Muslim, “Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mendeteksi Kerentanan Daerah Banjir Di Semarang Utara,” Sci. J. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 179–192, 2015.
[13]  S.  kusuma  Dewi  and  H.  Purnomo,  “Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan,”  in Andi Publisher , 2010, pp. 23–24.
[14]  S. Arifin, “Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mendeteksi Kerentanan Daerah Banjir  Di Semarang Kota,” in Thesis , 2015.