215
e-Indonesia Initiative 2011 eII2011 Konferensi Teknologi Informasi dan Komunikasi untuk Indonesia
14-15 Juni 2011, Bandung badai guntur, apakah lemah atau kuat. Salah satu
metode yang mampu mengatasi permasalahan ini adalah pendekatan logika fuzzy, yaitu suatu sistem
yang dibangun dengan definisi, cara kerja dan deskripsi yang jelas berdasarkan logika fuzzy.
Sejauh yang penulis ketahui, selama ini seba- gian besar penelitian untuk mamprakirakan cuaca
berdasarkan logika fuzzy dilakukan dengan me- manfaatkan output data unsur pengamatan cuaca
permukaan. Sedangkan penggunaan logika fuzzy untuk memprakirakan cuaca dalam 12 jam ke de-
pan very short range dengan memanfaatkan output data hasil pengamatan rason belum pernah
dilakukan.
2. Dasar Teori
2.1. Logika Fuzzy
Menurut Agus Naba, logika fuzzy adalah: ”Sebuah metodologi berhitung dengan variabel
kata-kata linguistic variable sebagai pengganti berhitung dengan bilangan. Kata-kata yang digu-
nakan dalam fuzzy logic memang tidak sepresisi bilangan, namun kata-kata jauh lebih dekat dengan
intuisi manusia” Naba, 2009. Pemahaman ten- tang logika fuzzy adalah bahwa pada dasarnya
tidak semua keputusan dijelaskan hanya dengan 0 atau 1, melainkan ada kondisi yang terdapat di
antara keduanya. Daerah di antara 0 dan 1 inilah yang dikenal dengan fuzzy atau tersamar. Secara
umum, konsep sistem logika fuzzy adalah:
• Himpunan tegas, adalah nilai keanggotaan
suatu item dalam suatu himpunan tertentu. •
Himpunan fuzzy, adalah suatu himpunan yang digunakan untuk mengatasi kekakuan
dari himpunan tegas. •
Fungsi keanggotaan, memiliki interval 0-1 •
Variabel linguistik, adalah suatu variabel yang memiliki nilai berupa kata-kata yang
dinyatakan dalam bahasa alamiah dan bukan angka.
• Operasi dasar himpunan fuzzy, adalah operasi
untuk menggabungkan dan atau memodifikasi himpunan fuzzy.
• Aturan rule if-then fuzzy adalah suatu per-
nyataan if-then, di mana beberapa kata-kata dalam pernyataan tersebut ditentukan oleh
fungsi keanggotaan. Dalam proses pemanfaatan logika fuzzy, hal
yang perlu diperhatikan adalah cara mengolah input menjadi output melalui sistem inferensi
fuzzy. Inferensi fuzzy metode atau cara untuk merumuskan pemetaan dari ma-sukan yang
diberikan kepada sebuah output. Proses ini melibatkan: fungsi keanggotaan, operasi logika,
serta aturan IF-THEN. Hasil dari proses ini akan menghasilkan sebuah sistem yang disebut Sistem
Inferensi Fuzzy FIS. Pada logika fuzzy, tersedia beberapa jenis FIS, antara lain Mamdani, Sugeno
dan Tsukamoto.
2.2. Metode Mamdani
Metode Mamdani adalah cara untuk menda- patkan keluaran dengan menggunakan tahapan:
• Fuzzifikasi: tahapan di mana variabel ma-
sukan maupun keluaran terdiri atas satu atau lebih himpunan fuzzy. Selanjutnya derajat
keanggotaan masing-masing variabel ditentu- kan, sehingga akan didapatkan nilai linguis-
tiknya. Dengan cara ini, setiap variabel ma- sukan difuzzifikasikan.
• Aplikasi Fungsi Implikasi: tahap di mana
proses mendapatkan kesimpulan sebuah atur- an IF-THEN dilakukan berdasarkan derajat
kebenaran. Fungsi Implikasi yang digunakan pada metode ini adalah fungsi minimum,
artinya menetapkan fungsi terkecil di antara dua atau lebih bilangan.
• Komposisi: disebut juga dengan agregasi,
adalah suatu proses untuk mengkombi- nasikan keluaran semua IF-THEN menjadi
sebuah kesimpulan tunggal. Jika pada bagian kesimpulan terdapat lebih dari satu pernya-
taan, maka proses agregasi dilakukan secara terpisah untuk tiap variabel keluaran aturan
IF-THEN. Agre-gasi semacam ini dijalankan dengan logika fuzzy OR.
• Penegasan defuzzy adalah tahapan di mana
besaran fuzzy hasil dari sistem inferensi, diubah menjadi besaran tegas. Input dari
defuzzifikasi adalah suatu himpunan yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy,
sedangkan output yang dihasilkan merupakan bilangan pada domain himpunan fuzzy
tersebut.
2.3. Metode Sugeno
Pada dasarnya tidak banyak perbedaan antara FIS metode Mamdani dan Sugeno. Perbedaan
utamanya hanya terletak pada keluaran sistemnya yang bukan berupa himpunan fuzzy, tetapi berupa
konstanta atau persamaan linear. Metode ini memiliki dua model, yaitu Orde 0 dan Orde 1.
Pada Orde 0, rumusnya adalah:
IF x
1
is a
1
° x
2
is A
2
°…°x
n
is A
n
THEN z= k, dengan A
i
adalah himpunan fuzzy ke i sebagai antaseden alasan, ° adalah operator fuzzy AND
atau OR dan k merupakan konstanta tegas sebagai konsekuen kesimpulan. Sedangkan ru-
mus Orde 1 adalah:
IF x
1
is a
1
° x
2
is A
2
°…°x
n
is A
n
THEN z = p
1
x
1
+…+p
n
x
n
+q,
216
e-Indonesia Initiative 2011 eII2011 Konferensi Teknologi Informasi dan Komunikasi untuk Indonesia
14-15 Juni 2011, Bandung
dengan A
i
adalah himpunan fuzzy ke i seba-gai antaseden, ° adalah operator fuzzy AND atau
OR, p
i
adalah konstanta ke i dan q juga
merupakan konstanta dalam konsekuen.
2.4. Prakiraan cuaca
Prakiraan cuaca merupakan suatu hasil ke- giatan pengamatan kondisi fisis dan dinamis udara
dari berbagai tempat pengamatan yang kemudian dikumpulkan, di mana kumpulan hasil pengamatan
dilakukan secara matematis dengan memper- hatikan ruang dan waktu kecenderungan kondisi
fisis udara sedemikian rupa sehingga diperoleh suatu prakiraan. Menurut Zakir 2008: di In-
donesia informasi prakiraan cuaca yang sudah dikenal masyarakat adalah berawan, cerah dan hu-
jan. Sementara itu untuk terjadinya hujan di- kaitkan dengan proses fisis dan dinamis atmosfer
yang diketahui melalui parameter-parameter se- perti adanya massa udara, gaya vertikal dan e-
nergi. Karena itu dalam memprakirakan cuaca perlu pengetahuan dasar terhadap parameter yang
digunakan p.9.
2.5. Labilitas Udara Sebagai Faktor Pem-
bentuk Cuaca
Udara dipersepsikan sebagai paket atau par- sel yang dapat terangkat jika suhu di dalam parsel
tersebut lebih hangat dibandingkan suhu di ling- kungan luarnya. Sedangkan jika suhu di dalam
parsel lebih dingin daripada suhu di lingkungan luarnya, maka parsel tidak dapat terangkat dan
akan kembali ke tempat semula. Ketika parsel ter- angkat, artinya parsel bergerak menuju tempat
yang bertekanan lebih rendah. Akibatnya parsel akan mengembang. Untuk mengembang, parsel
memerlukan energi yang diambil dari dalam parsel tersebut. Konsekuensinya, akibat energinya terle-
pas, maka suhu parsel tersebut akan turun. Proses ini disebut adiabatik. Jika parsel dapat terus naik
dan kelembaban udaranya mencapai 100, maka pertumbuhan awan akan mulai terjadi.
2.6.
Terjadinya Badai Guntur
Badai guntur atau Thunderstorm selanjutnya disingkat TS merupakan peristiwa terlepasnya
satu atau lebih muatan positif kelistrikan di atmos- fer secara mendadak yang ditandai dengan adanya
kilat atau guntur. TS selalu terjadi pada awan kon- vektif yang kuat, yaitu awan CumulonimbusCB.
3. Metode Penelitian
