RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS KOTA SURABAYA)

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY MAMDANI

REVIEW PENERAPAN FUZZY LOGIC SUGENO DAN MAMDANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRAKIRAAN CUACA DI INDONESIA

SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ

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

PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI SURABAYA UTARA

Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic

Muhammad Yudin Ritonga ( )

PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS : PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI BAHOROK)

ANALISIS RULE INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

MODUL 8 APLIKASI NEURAL NETWORK DAN FUZZY LOGIC PADA PERKIRAAN CUACA

PERBANDINGAN METODE TSUKAMOTO, METODE MAMDANI DAN METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN PRODUKSI DUPA (Studi Kasus : CV. Dewi Bulan)

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA

SIMULASI SISTEM UNTUK PENGONTROLAN LAMPU DAN AIR CONDITIONER DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

Penerapan Fuzzy Logic untuk Pembatasan Jumlah Partikel Pada Aplikasi yang Menggunakan Sistem Partikel

Logika Fuzzy. Farah Zakiyah Rahmanti 2016

Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 05, No. 2 (2017), hal ISSN x

APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI)

Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi

Optimalisasi Jumlah Produksi Jamu Jaya Asli Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIK MISI DI POLITEKNIK NEGERI JEMBER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

PEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI SISWA LULUSAN SMA DALAM SELEKSI MASUK PTN UNY DENGAN LOGIKA FUZZY MAMDANI

Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Dalam Pendaftaran Siswa Baru di SDN Sonopatik 1 Nganjuk

LOGIKA FUZZY. Dr. Ade Gafar Abdullah JPTE-UPI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Tahap Sistem Pakar Berbasis Fuzzy

Versi Online tersedia di : JURNAL TECH-E (Online)

Rima Ayuningtyas NIM Jurusan Teknik Informatika, Universitas Maritim Raja Ali Haji. Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang

PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC

BAB 1 PENDAHULUAN. Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan

PENERAPAN LOGIKA FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI CUACA HARIAN DI BANJARBARU

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA

ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KOSENTRASI JURUSAN TEKNIK MESIN UNP PADANG

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

FUZZY INFERENCE SISTEM MAMDANI UNTUK PENENTUAN KREDIT PADA KPN ESTIKA DEWATA. Oleh

Penentuan Jumlah Produksi Kue Bolu pada Nella Cake Padang dengan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno

BAB 1 PENDAHULUAN. Saat ini dengan cuaca yang kurang menentu, hujan yang tiba-tiba sangat deras, atau hujan

Penerapan Fuzzy Inference System pada Prediksi Curah Hujan di Surabaya Utara

EVALUASI KINERJA GURU DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI

ISSN : STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 2015

IMPLEMENTASI METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PENENTUAN HARGA JUAL BARANG DALAM KONSEP FUZZY LOGIC

Jurnal String Vol. 1 No. 1 Tahun 2016 ISSN: MODEL EVALUASI KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE FUZZY SUGENO PADA RESTO ABTL

Metode Mamdani Untuk Klasifikasi Dalam Prediksi Indeks Pembangunan Manusia Di Kota Banda Aceh

Jurnal Informatika SIMANTIK Vol. 2 No. 2 September 2017 ISSN:

MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PROMOSI KARYAWAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS: INSTANSI XYZ)

ANALISIS PERBANDINGAN HARGA MOBIL BEKAS MENGGUNAKAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DAN TSUKAMOTO

Menentukan Harga Beras Sesuai Mutu Kualitas Beras dengan Logika Fuzzy Mamdani

FUZZY INFERENCE SYSTEM DENGAN METODE TSUKAMOTO SEBAGAI PEMBERI SARAN PEMILIHAN KONSENTRASI (STUDI KASUS: JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UII)

Simulasi Kinerja Siswa Dengan Metode Fuzzy Inference Sugeno Menggunakan Aplikasi Matlab

Oleh: ABDUL AZIS JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2013

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas

SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI

SistemInferensiFuzzy

BAB III METODE PENELITIAN

JURNAL SISTEM PENENTUAN HARGA PERCETAKAN FOTO DIGITAL MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO DI ALIEF COMPUTER KOTA KEDIRI

KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno

IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC DALAM MENENTUKAN PENDUDUK MISKIN (STUDI KASUS PADA BADAN PUSAT STATISTIK KOTA PAGARALAM)

FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN DOSEN MENGAJAR

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK AKUISI DATA BERBASIS WEB SERVER. Jl. Raya Kaligawe KM 4, PO BOX 1054, Semarang 50142

Penerapan Fuzzy Inference System pada Prediksi Curah Hujan di Surabaya Utara

IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KESESUAIAN BIDANG PEMINATAN MAHASISWA (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA)

: Sistem Pendukung Keputusan, Siswa berprestasi, Tsukamoto

Analisis Rule Inferensi Mamdani dalam Menentukan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ( PPA)

PENERAPAN LOGIKA FUZZY SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRAKIRAAN CUACA. Gedung GOI Lt.II Bandara Ngurah Rai Denpasar

Fuzzy Logic. Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic.

MENDETEKSI KEBERADAAN NYAMUK AEDES AEGIPTY MENGGUNAKAN METODE FUZZY. Ikhlas Ali Syahbana

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Inferensi Sugeno (Berdasarkan Metode Antropometri)

PENERAPAN INFERENSI FUZZY UNTUK KENDALI SUHU RUANGAN PADA PENDINGIN RUANGAN (AC)

BAB I PENDAHULUAN. penyakit menular yang terutama menyerang anak-anak (Widoyono, 2008: 59).

PENERAPAN FUZZY SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KELAS PEMINATAN (STUDI KASUS : STMIK POTENSI UTAMA)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

LOGIKA FUZZY PADA PROSES PELET PAKAN IKAN

Metode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Seminar Tugas Akhir. Perancangan Sistem Pakar Fuzzy Untuk Pengenalan Dini Potensi Terserang Stroke Berbasis Web

NURAIDA, IRYANTO, DJAKARIA SEBAYANG

IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PREDIKSI CUACA TUGAS AKHIR

Penerapan Fuzzy Logic Sebagai Pendukung Keputusan Dalam Upaya Optimasi Penjualan Barang

BAB 2 LANDASAN TEORI

PREDIKSI KECEPATAN ROTASI KOMPRESOR MESIN PESAWAT BOEING MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

FUZZY LOGIC CONTROL 1. LOGIKA FUZZY

1.1. Latar Belakang Masalah

Perancangan dan Implementasi Embedded Fuzzy Logic Controller Untuk Pengaturan Kestabilan Gerak Robot Segway Mini. Helmi Wiratran

IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT KEBISINGAN LALU LINTAS

Analisis Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Status Kesehatan Tubuh Seseorang

Analisis Perbandingan Algoritma Logika Fuzzy Model Sugeno dan Mamdani untuk Pengukuran Kualitas Kolam Air Renang Berbasis Mikrokontroller

PERANCANGAN SISTEM PREDIKTOR CUACA MARITIM DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TAKAGI SUGENO

Pendapatan Masyarakat Disekitar Kampus dengan Adanya Mahasiswa Menggunakan Fuzzy

IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK MENENTUKAN HARGA GABAH

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) REPRESENTASI EMOSI MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA PERMAINAN BONNY S TOOTH BOOTH

SIMULASI PENENTUAN GURU BERPRESTASI DENGAN METODE FUZZY LOGIC MAMDANI INFERENCE MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB

STUDY TENTANG APLIKASI FUZZY LOGIC MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA (STUDY KASUS: SMP PEMBANGUNAN NASIONAL PAGAR MERBAU)

Penggunaan Metode Logika Fuzzy Untuk Memprediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Berdasarkan Tingkat Kebisingan Lalu Lintas, Lebar Jalan Dan Faktor Koreksi

Penggunaan Mamdani Fuzzy Expert System untuk Mengevaluasi Kinerja Dosen

Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Laptop Menggunakan Fuzzy Tahani

1. Pendahuluan RANCANG BANGUN SISTEM PENGENDALI SUHU RUANGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya

BAB III PERANCANGAN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI UNIVERSITAS MULAWARMAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO (Studi kasus : Fakultas MIPA)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE BERDASARKAN KEBUTUHAN KONSUMEN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY. Abstraksi

Transkripsi:

RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS KOTA SURABAYA) Yonatan Widianto 1*, Tamaji 2 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widya Kartika Jl. Sutorejo Prima Utara 2/1, Surabaya, Jawa Timur, 60113 2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Widya Kartika Jl. Sutorejo Prima Utara 2/1, Surabaya, Jawa Timur, 60113 *Email: yonatan@widyakartika.ac.id Abstrak Peramalan cuaca saat ini (peralihan dari musim hujan ke musim kemarau atau sebaliknya) sangatlah penting dan berguna bagi khalayak umum atau masyarakat. Penelitian ini bertujuan menciptakan suatu software yang dapat digunakan untuk mempermudah dalam pengambilan keputusan. Keberadaan sistem ini diharapkan dapat membantu memberikan informasi kepada masyarakat tentang keadaan cuaca. Data yang diolah berupa data suhu, data tekanan udara, dan data kelembaban relatif. Data yang diolah ini akan dijadikan numerik agar dapat diumpankan ke sistem. Sistem dirancang untuk penerapan logika fuzzy dengan metode Mamdani yaitu melalui tahapan fuzzifikasi, evaluasi aturan (sistem inferensi), komposisi/ agregasi/ kombinasi dari inferensi, dan terakhir tahapan analisa (defuzzifikasi). Keluaran pengolahan adalah cuaca berupa data numeris yang dikriteriakan pada interval cuaca dan dapat dinyatakan cerah, cerah berawan, berawan, dan hujan pada Sistem Inferensi Fuzzy ini. Oleh karena itu, peramalan cuaca menggunakan logika fuzzy Mamdani dapat memberikan informasi mengenai peramalan cuaca. Kata kunci: Peramalan Cuaca, Logika Fuzzy, Mamdani 1. PENDAHULUAN Sejalan dengan perkembangan teknologi Informasi, semakin berkembang pula kemampuan komputer dalam membantu menyelesaikan permasalahan-permasalahan di berbagai bidang, di antaranya Sistem Pendukung Keputusan berbasis komputer (Computer Based Decision Support System). (Julius Hermawan, 2004). Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan dalam memecahkan permasalahan yang dihadapi. Manusia semakin gencar mencari cara yang dianggap paling efektif dan efisien untuk pemenuhan kebutuhannya. Segala bentuk kegiatan dan pola tingkah manusia sudah dipengaruhi oleh teknologi komputer. Pada saat peralihan dari musim hujan ke musim kemarau atau sebaliknya, peramalan kondisi cuaca sangat sulit diperkirakan, maka dari itu dibutuhkan suatu informasi cuaca yang mendukung kelancaran kegiatan manusia. Karena kondisi alam ini sangat mempengaruhi kehidupan manusia. Maka istilah sedia payung sebelum hujan, menggambarkan bahwa informasi tentang cuaca juga perlu diketahui oleh masyarakat. Oleh karena itu dengan diketahuinya peramalan cuaca akan memberikan pertimbangan kepada masyarakat untuk melakukan kegiatan sehari-hari. Untuk mengatasi hal tersebut diatas maka dikembangkanlah teknologi berbasis komputerisasi. Salah satu cabang dari ilmu komputer yang mempelajari tentang pola pikir komputer adalah logika fuzzy dalam penelitian ini menggunakan logika Fuzzy Mamdani (Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo, 2010) dalam peramalan cuaca dengan menentukan fuzzyfication, Fuzzy Inference Engine, dan Defuzzyfication, suatu sistem yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan tentang peramalan cuaca. 2. METODOLOGI Penelitian ini akan menggunakan data set berupa data hasil pengamatan Badan Meteorologi dan Geofisika (BMG) di Surabaya (www.bmkg.go.id, cuacaperak.info, dan meteojuanda.info) dan hasil koordinasi dan kerjasama dari BMG dan unit-unit pendukung di bawah koordinasinya. Penelitian ini menitikberatkan pada proses analisa data dan penting dalam mengetahui bentuk data sebagai data masukan. Penyajian data dalam bentuk ekstensi xls, csv, atau data. Data yang digunakan adalah data suhu, tekanan udara, dan kelembaban udara relatif. Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim Semarang 179

Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Cuaca... (Widianto dan Tamaji) Langkah kedua adalah melakukan perancangan sistem. Setelah mengetahui data masukan, kita memerlukan suatu algoritma untuk membangun sistem. Data masukan telah diketahui, maka Logika Fuzzy Mamdani digunakan sebagai algoritma untuk dalam membangun sebuah sistem. (Edi Winarko, 2006), perancangan sistem piranti lunak dilakukan melalui metode daur hidup pengembangan sistem yang meliputi tahapan perencanaan, analisa, desain, uji coba dan implementasi. Input Suhu Input Tekanan Udara Rule/aturan Input Kelembaban Relatif FUZZY INFERENCE ENGINE Fuzzyfikasi Compotition COA Defuzzyfikasi Output Gambar 1. Blok Diagram Sistem Fuzzy Cuaca dipengaruhi oleh Suhu, Tekanan Udara, dan Kelembaban Relatif. Ketiga parameter ini dijadikan masukan (input). Input Suhu, Input Tekanan Udara, dan Input Kelembaban Relatif diumpankan ke dalam himpunan fuzzy dalam bentuk numerik. Nilai-nilai masuk ke dalam tahapan fuzzifikasi, yaitu input tadi masuk ke dalam fungsi keanggotaan dan dikomparasi dengan derajat keanggotaan. (Cut Meurah Regariana, 2005). Hasil fuzzifikasi yang terdiri dari 3 nilai numerik diolah lebih lanjut melalui mesin inferensi fuzzy. Pada tahapan ini hasil diuji melalui pengujian dengan aturan fuzzy yang telah dibuat sebagai berikut. 1. Jika (temperature is VeryLow) and (airpressure is VeryLow) and (humadity is VeryLow) then (weather is Sunny) (1) 2. If (temperature is VeryLow) and (airpressure is VeryLow) and (humadity is Low) then (weather is FairCloudy) (1) 3. If (temperature is VeryLow) and (airpressure is VeryLow) and (humadity is Average) then (weather is Cloudy) (1) 4. If (temperature is VeryLow) and (airpressure is VeryLow) and (humadity is High) then 5. If (temperature is VeryLow) and (airpressure is VeryLow) and (humadity is VeryHigh) then Dan seterusnya dan dilanjutkan berikut. 121. If (temperature is VeryHigh) and (airpressure is VeryHigh) and (humadity is VeryLow) then (weather is Sunny) (1) 122. If (temperature is VeryHigh) and (airpressure is VeryHigh) and (humadity is Low) then (weather is FairCloudy) (1) 123. If (temperature is VeryHigh) and (airpressure is VeryHigh) and (humadity is Average) then (weather is Cloudy) (1) 180 ISBN 978-602-99334-5-1

124. If (temperature is VeryHigh) and (airpressure is VeryHigh) and (humadity is High) then 125. If (temperature is VeryHigh) and (airpressure is VeryHigh) and (humadity is VeryHigh) then 3. PEMBAHASAN Dalam implementasi untuk ramalan cuaca dengan memperhatikan input dan output fungsi keanggotaan, Gambar 2. Logika Fuzzy untuk Perkiraan Cuaca Gambar 3. (Membership Function) untuk Masukan Suhu Gambar 4. untuk Masukan Tekanan Udara Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim Semarang 181

Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Cuaca... (Widianto dan Tamaji) Gambar 5. untuk Masukan Kelembaban Relatif Gambar 6. keadaan cuaca (output) Adapun pembahasan daripada aplikasi ini adalah sebagai berikut. Suhu 28,5 0 C; Tekanan Udara 1011 mbar; Kelembaban Relatif 71,5%; Cuaca Berawan (24) Suhu 31 0 C; Tekanan Udara 1006 mbar; Kelembaban Relatif 94%; Cuaca Hujan (5,6) 182 ISBN 978-602-99334-5-1

Suhu 25 0 C; Tekanan Udara 1006 mbar; Kelembaban Relatif 60%; Cerah Berawan (49) Suhu 25 0 C; Tekanan Udara 1006 mbar; Kelembaban Relatif 50%; Cerah (58,4) Gambar 3.1 Tampilan Aturan Logika Fuzzy dengan Parameter Isian dan Keluaran 4. KESIMPULAN Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Peramalan Cuaca dengan menggunakan logika fuzzy Mamdani dapat memberikan informasi mengenai peramalan cuaca. 2. Dengan penggunaan logika fuzzy mamdani dalam peramalan cuaca dapat memberikan pertimbangan keputusan yang lebih baik. Saran yang dapat diberikan untuk proses pengembangan sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan metode logika fuzzy seperti Metode Sugeno dan Metode Tsukamoto untuk mengetahui perbedaan hasilnya dan dapat diketahui metode mana yang lebih baik. DAFTAR PUSTAKA Hermawan, Julius, (2004), Decision Support System, Andi Offset, Yogyakarta, 2004. Kusumadewi, Sri, (2003), Artificial Intellegence (Teknik dan Alpikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta. Kusumadewi, Sri, Hari Purnomo, (2010), Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta. Regariana, Cut Meurah, (2005), Atmosfer. Geografi, Modul Geo.X.05. Winarko, Edi, (2006), Perancangan Database Dengan Power Designer 6.32, Prestasi Pustaka, Jakarta www.bmkg.go.id diakses tanggal 20 Juli 2016, pk. 13.00. cuacaperak.info diakses tanggal 20 Juli 2016, pk. 13.05. meteojuanda.info diakses tanggal 20 Juli 2016, pk. 13.10. Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim Semarang 183