Prakiraan Intensitas Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berdasarakan Tipe Pola Hujan

Authors

  • Faqih Nurrohman Universitas Negeri Makassar
  • Muhammad Arsyad Universitas Negeri Makassar
  • Agus Susanto Universitas Negeri Makassar
  • Adi Prasetiyo Stasiun Meteorologi Kelas I Sultan Hasanuddin

DOI:

https://doi.org/10.25077/jfu.12.3.401-408.2023

Keywords:

intensitas curah hujan, fuzzy logic, pola monsunal, pola ekuatorial, pola lokal

Abstract

Indonesia memiliki tiga tipe pola hujan yaitu pola monsunal, pola ekuatorial, dan pola lokal yang berpotensi memberikan dampak yang signifikan terhadap aktivitas penerbangan. Untuk meminimalisir dampak yang tidak diinginkan diperlukan prakiraan intensitas curah hujan menggunakan metode fuzzy logic khususnya di wilayah Medan (pola ekuatorial), Jakarta (pola monsunal), dan Sorong (pola lokal) yang merupakan wilayah dengan penerbangan tersibuk di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data dengan rentang waktu 3 jam yang terdiri dari data input seperti K-Index, Precipitable Water, kelembapan relatif lapisan 850 mb, kelembapan relatif lapisan 700 mb, dan kelembapan relatif lapisan 500 mb yang digunakan untuk memprakirakan intensitas curah hujan. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini didominasi oleh output tidak hujan dan hujan ringan sedangkan akurasi yang didapatkan pada penelitian ini secara umum diatas 80% dengan wilayah Jakarta merupakan wilayah dengan akurasi tertinggi dibandingkan wilayah Medan dan Sorong.

References

Aldrian, E., & Susanto, R. (2003). Identification of three dominant rainfall regions within Indonesia and their relationship to sea surface temperature. International Journal of Climatology, 23(12), 1435–1452. https://doi.org/10.1002/joc.950

Awan, M., & Awais, M. (2011). Predicting weather events using fuzzy rule based system. Applied Soft Computing Journal, 11(1), 56–63. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2009.10.016

Ayuningtias, L., Irfan, M., & Jumadi. (2017). Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung). Jurnal Teknik Informatika, 10(1), 9–16.

Behrooz, F., Mariun, N., Marhaban, M., Radzi, M., & Ramli, A. (2018). Review of control techniques for HVAC systems-nonlinearity approaches based on fuzzy cognitive maps. Energies, 11(3). https://doi.org/10.3390/en11030495

Gautama, R. (2002). Reliability of rainfall intensity prediction method for mine dewatering design in tropical region. Mine Water : Uderground and Surface Mine, January 2002. https://doi.org/10.1007/978-3-642-55668-5

George, J. (1960). Weather Forecasting for Aeronautics. In Weather Forecasting for Aeronautics. Academic Press. https://doi.org/10.1016/c2013-0-12567-6

Gholami, V., Chau, K., Fadaee, F., Torkaman, J., & Ghaffari, A. (2015). Modeling of groundwater level fluctuations using dendrochronology in alluvial aquifers. Journal of Hydrology, 529, 1060–1069. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.09.028

Harmoko, I., & Az, N. (2012). Prototipe Model Prediksi Peluang Kejadian Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Tipe Mamdani dan Sugeno. 1(1), 59–70.

Haupt, S., Pasini, A., & Marzban, C. (2008). Artificial Intelligence Methods in the Environmental Sciences. Springer.

Husain, S., Ahmad, Y., Sharma, M., & Ali, S. (2017). Comparative Analysis of Defuzzification Approaches from an Aspect of Real life problem. IOSR Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE), 19(6), 19–25. https://doi.org/10.9790/0661-1906031925

Mandal, S., Choudhury, J., & Chaudhuri, S. (2012). In Search of Suitable Fuzzy Membership Function in Prediction of Time Series Data. International Journal of Computer Science Issues, 9(3), 293–302.

Mutia, A., Sundoro, A., Yajiddin, A., Khoirullah, M., & Aini, Q. (2017). Review Penerapan Fuzzy Logic Sugeno Dan Mamdani Pada Sistem Pendukung Keputusan Prakiraan Cuaca Di Indonesia. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, November, 115–120.

Naaz, S., Alam, A., & Biswas, R. (2011). Effect of different defuzzification methods in a fuzzy based load balancing application. International Journal of Computer Science Issues, 8(5), 261–267.

Puspita, E., & Yulianti, L. (2016). Perancangan Sistem Peramalan Cuaca Berbasis Logika Fuzzy. Jurnal Media Infotama, 12(1). https://doi.org/10.37676/jmi.v12i1.267

Rich, E., Knight, K., & Nair, S. (2009). Artificial Intelligence. Tata McGraw-Hill.

Rocken, C., Ware, R., Hove, T., Solheim, F., Alber, C., Johnson, J., Bevis, M., & Businger, S. (1993). Sensing atmospheric water vapor with the global positioning system. Geophysical Research Letters, 20(23), 2631–2634. https://doi.org/10.1029/93GL02935

Setiawan, A., Yanto, B., & Yasdomi, K. (2018). Logika Fuzzy Dengan Matlab (Contoh Kasus Penelitian Penyakit Bayi dengan Fuzzy Tsukamoto). In Jayapangus Press Books (Issue July).

Setyatmoko, B., Hariadi, M., Ketut, I., & Purnama, E. (2015). Prediksi Cuaca Menggunakan Metode Bayesian Berbasis Big Data. Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXII, 21, 1–5.

Susanti, & Wahyuningsih, L. (2013). Faktor-Faktor Penyebab Tingginya Tingkat Kecelakaan Pesawat Udara di Pulau Papua. Warta Ardhia, 39(3), 230–243.

Tjasyono, B. (2012). Meteorologi Indonesia Volume I: Karakteristik dan Sirkulasi Atmosfer: Vol. I. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.

Wei, Y. (2018). The Assessment of the Accuracy of Meteorological Satellite Rainfall Measurement Products in the Heihe River Basin. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 392(6). https://doi.org/10.1088/1757-899X/392/6/062146

WMO. (2015). Guidelines on the Defintion and Monitoring of Extreme Weather and Climate Events. WMO.

Zadeh, L. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8, 338–353.

Zhao, J., & Bose, B. (2002). Evaluation of membership functions for fuzzy logic controlled induction motor drive. IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference), 1(May), 229–234. https://doi.org/10.1109/iecon.2002.1187512

Downloads

Published

2023-07-03

How to Cite

Nurrohman, F., Arsyad, M., Susanto, A., & Prasetiyo, A. (2023). Prakiraan Intensitas Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berdasarakan Tipe Pola Hujan. Jurnal Fisika Unand, 12(3), 402–409. https://doi.org/10.25077/jfu.12.3.401-408.2023

Issue

Section

Articles