Senin, 5 September 2011 jam 06:42
PROPOSAL PENELITIAN
PERANCANGAN LOGIKA FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DI SUMATRA BARAT
OLEH :
DYTCHIA SEPTI KESUMA 01979/2008
Fisika
Dosen Pembimbing : Dr.AHMAD FAUZI,M.Si
JURUSAN FISIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI PADANG
2011
PERANCANGAN LOGIKA FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DI SUMATRA BARAT
A. Judul
Perancangan Logika Fuzzy Untuk Memprediksi Curah Hujan Di Sumatra Barat. B. Bidang Kajian
Fisika Komputasi C. Pendahuluan
a. Latar Belakang Masalah
Perubahan cuaca tidak menentu memberikan dampak signifikan bagi kehidupan masyarakat di Sumatra Barat. Pengaruh tersebut dapat di lihat pada beberapa aspek kehidupan seperti pelayaran , penerbangan dan pertanian. Dalam Pelayaran curah hujan mempengaruhi gelombang laut sehingga pelayaran menjadi terganggu . Dalam Penerbangan cuaca sangat mempengaruhi saat akan terbang dan mendarat. Curah hujan menjadi salah satu parameter cuaca yang di gunakan mengetahui jarak pandang bagi pilot. Dalam Pertanian cuaca dapat menjadi acuan bagi petani untuk menentukan bagi petani kapan waktu menanam dan memanen.
Curah hujan merupakan ketinggian air hujan yang terkumpul dalam tempat yang datar, tidak menguap, tidak meresap, dan tidak mengalir. Curah hujan 1 (satu) milimeter artinya dalam luasan satu meter persegi pada tempat yang datar tertampung air setinggi satu milimeter atau tertampung air sebanyak satu liter. Hujan memiliki peranan sangat penting dalam kehidupan. Akan tetapi hujan juga membahayakan, semakin meningkatnya curah hujan menyebabkan kerusakan lingkungan. Hal ini menjadikan hujan perlu di waspadai karena bisa mengakibatkan banjir. Oleh karena itu pembuatan sistem informasi untuk memperkirakan besarnya curah hujan yang terjadi sangat di perlukan.
Pencarian metode untuk memprediksi cuaca adalah kegiatan yang akhirakhir ini banyak dilakukan oleh peneliti terhadap atmosfer atau cuaca. Hal ini dikarenakan banyaknya tuntutan dari berbagai pihak yang membutuhkan informasi kondisi atmosfer yang lebih cepat, lengkap, dan akurat. Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) sebagai perusahaan negara yang bertugas sebagai pengamat cuaca mampu memprediksikan cuaca melalui metode konvensional baik itu metoda statistik maupun dinamik .
Metode berbasis kepakaran yang dapat digunakan untuk menganalisa data atmosfir kemudian digunakan untuk memprediksinya dikenal dengan istilah logika fuzzy. Peramalan dengan metode logika fuzzy didasarkan dari data – data meteorologi yang diperoleh dari BMG. Kemudian data – data tersebut dinyatakan sebagai variabel fuzzy dengan interval keanggotaan fuzzy yang sesuai. untuk prediksi curah hujan dengan 3 masukan yaitu suhu udara, kelembapan udara, kecepatan angin dan 1 keluaran yaitu curah hujan.
Berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka penulis tertarik untuk membahas mengenai keadaan curah hujan di Sumatra barat. Adapun yang akan penulis bahas lebih lanjut dalam makalah ini adalah mengenai aplikasi pemograman Fuzzy Logic sebagai system (software) pengendali curah hujan. Dengan adanya makalah ini, penulis berharap dapat memberikan solusi dan masukan terhadap permasalahan global yang sedang melanda bumi kita. Oleh karena itu, penulis menetapkan judul makalah ini adalah “Perancangan Logika Fuzzy Untuk Memprediksi Curah Hujan Di Sumatra Barat”
b. Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka dapat dirumuskan permasalahan: Apa konsep logika fuzzy?
Bagaimana merancang logika fuzzy untuk memprediksi curah hujan?
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penulisan ini adalah : Untuk mengetahui logika fuzzy.
Untuk merancang model perediksi curah hujan menggunakan logika fuzzy. Manfaat Penelitian
Bagi peneliti dapat dijadikan sebagai media latihan untuk mengaplikasikan kembali teoriteori yang pernah dipelajari .
Sebagai Referensi penelitian lanjutan.
D. Kajian Teori
a. Pengertian Curah Hujan
Hujan merupakan uap yang mengkondensasi dan jatuh ketanah dalam rangkaian proses hidrologi. Curah hujan merupakan ketinggian air hujan yang terkumpul dalam tempat yang datar, tidak menguap, tidak meresap, dan tidak mengalir. Curah hujan di pengaruhi beberapa variabel yaitu suhu udara, kelembapan udara, kecepatan angin.
Secara fisis suhu dapat didefinisikan sebagai tingkat gerakan molekul benda, makin cepat gerakan molekul, makin tinggi suhunya. Kelembapan udara adalah banyaknya air yang terkandung dalam massa udara pada saat dan tempat tertentu. Angin adalah gerakan udara yang sejajar dengan permukaan bumi. Kecepatan angin dinyatakan dalam satuan meter per sekon, kilometer per jam(Knot). Definisi jenis hujan menurut BMKG dapat dilihat pada tabel :
Tabel1: Definisi jenis hujan menurut BMKG No Jenis Hujan Kuantitas
1 Hujan Ringan 120 mm/hari 2 Hujan Sedang 2050 mm/hari 3 Hujan Lebat 50300 mm/hari
4 Hujan Sangat Lebat >;100 mm/hari
(sumber: jurnal ‘’ Perancangan sitem prediksi cuaca berbasis logika fuzzy untuk kebutuhan penerbangan di bandara juandasurabaya’’: ilham achmadi yorinda,dkkITS)
b. Pengertian Logika Fuzzy
Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samarsamar. Suatu nilai dapat bernilai besar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang memiliki rentang nilai 0 (nol) hingga 1(satu). Berbeda dengan himpunan tegas yang memiliki nilai 1 atau 0 (ya atau tidak).
Logika Fuzzy merupakan seuatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness) antara benar atau salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bias bernilai benar atau salah secara bersama. Namun berapa besar keberadaan dan kesalahan suatu tergantung pada bobot
keanggotaan yang dimilikinya. Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic). c. Konsep dan fungsi stuktur dasar logika fuzzy
Pada dasarnya, teori himpunan fuzzy merupakan perluasan dari teori himpunan klasik pencetus gagasan logika fuzzy Prof Dr Lutfi Zadeh Dari Universitas California Di Barkeley. Konsep Fuzzy Logic adalah merubah konsep logika klasik menjadi konsep yang memetakan suatu variable pada kemungkinan yang tidak eksak sehingga system linguistik maupun permasalahan probabilitas. Suatu himpunan fuzzy A dalam suatu semesta pembicaraan u=(v) didefiniikan A ={u.µA(uεA} Jika A diskrit maka A= µA(u1)/(u1)+…+ µA(un)/(un)
Jika A kontiniu A=∫▒ǔµA (u)/xǕ
Gambar1. Struktur dasar logika fuzzy
Fungsi dari bagianbagian diatas yaitu: Fuzzifikasi
Berfungsi untuk mengubah sinyal masukan yang non fuzzy menjadi himpunan fuzzy menggunakan fuzzifikasi.
Basis Pengetahuan
Berisi basis data dan aturan dasar yang mendefinisikan himpunan fuzzy atas daerah daerah masukan dan keluaran .
Logika pengambilan keputusan
Berfungsi mentransformasikan kesimpulan tentang aksi atur yang bersifat fuzzy menjadi sinyal sebenarnya .
d. Perancangan logika fuzzy Fuzzifikasi
Fuzzifikasi merupakan suatu proses perubahan himpunan nonfuzzy (crisp) kedalam himpunan fuzzy, masukan berupa data bukan fuzzy dipetakan ke bentuk himpunan fuzzy sesuai dengan variasi semesta pembicaraan . Fuzzifikasi memiliki dua komponen yang utama, yaitu : a. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy
Fungsi keanggotaan adalah sebuah kurva yang menggambarkan pemetaan dari masukan ke derajat keanggotaan anatar 0 dan 1. Keanggotaan dalam himpunan fuzzy mempunyai bentuk yang berbedabeda, terdiri dari fungsi Gaussian, segitiga, dan trapezium.
Gaussian
Gambar2 . Bentuk fungsi keanggotaan Gaussian
Segitiga
Gambar3. Bentuk fungsi Keanggotaan Segitiga
Trapesium
Gambar3. Bentuk fungsi Keanggotaan Segitiga
Label
Label didefenisikan dari fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan apabila dikumpulkan akan menghasilkan fuzzy set.
Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan terdiri dari : a.Basis Data ( Data Base)
Basis data digunakan untuk mendefenisikan himpunanhimpunan fuzzy dari sinyal masukan dan sinyal keluaran agar dapat digunakan oleh variable linguistik dalam basis aturan.
b.Kaidah Atur ( Rule Base)
Kaidah atur dalam Fuzzy ini biasanya tersusun dengan pernyataan: IF (antecedent) THEN(consequent) atau IF x is A THEN y is B. Antecedent :berisi himpunan fakta masukan(seba . Consequent : berisi himpunan fakta keluaran (akibat).
Logika Pengambil Keputusan
Logika pengambil keputusan sering juga disebut sebagai Fuzzy Inference System (FIS). Logika pengambil keputusan merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IFTHEN, dan penalaran fuzzy. FIS ini dapat menerima intput
nonfuzzy. Input ini kemudian dikirim ke basis pengetahuan yang berisi aturan fuzzy berbentuk IF THEN. Apabila jumlah aturan lebih dari satu, maka akan dilakukan agregasi dari semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agregasi akan dilakukan defuzzifikasi untuk mendapatkan nilai nonfuzzy sebagai output sistem.
Defuzzifikasi
Defuzzifikasi merupakan proses merubah keluaran fuzzy dari FIS menjadi keluaran nonfuzzy. Terdapat dua macam metode defuzzifikasi, yaitu:
Metode Titik Pusat (Center of Area, COA)
Metode ini membagi dua momen pertama fungsi keanggotaan. Metode Titik Tengah Maksimum (Mean of Maximum,MOM)
Mempresentasikan nlai titik tengah dari keluaran yang fungsi anggotanya maksimum.
Aplikasi logika fuzzy untuk curah hujan Penerbangan
Dengan logika fuzzy bisa memprediksi curah hujan. Curah hujan salah satu parameter yang mempengaruhi jarak pandang. Mengetahui jarak pandang berguna untuk saat akan terbang dan mendarat bagi pilot.
Pelayaran
Curah hujan sangat penting untuk berlayar. Jika intensitas hujan meningkat maka akan mempengaruhi gelombang laut
Curah hujan juga salah satu mempengaruhi terhadap usaha pertanian. Untuk itu petani harus mengetahui kapan saat yang tepat dalam memanen dan menanam.
E. METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Berdasarkan tujuan penelitian, maka jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian dasar yaitu penelitian yang diarahkan pada tujuan penelitian ini tidak mencapai suatu kebijakan tertentu.
Hasil dari penelitian dasar berupa pengetahuan yang tidak harus memikirkan terpannya. Hasil berupa jawaban masalah , tidak sampai terapan.
Variabel Penelitian
Variabel dalam Penelitian :
Variabel bebas : suhu udara, kelembapan dan kecepatan angin. Variabel terikat : curah hujan.
Data Penelitian
Data dalam penelitian ini data sekunder yaitu data yang tidak langsung diteliti tetapi data yang bisa langsung di olah di dapat dari BMKG Padang.
Teknik Pengambilan Data
Teknik pengambilan data di lapangan. Pengukuran variabel curah hujan dilakukan oleh BMKG Padang. Data terdiri dari : variabel suhu udara, variabel kelembapan, dan variabel kecepatan angin, variabel curah hujan. Selanjutnya data di bagi menjadi dua bagian , bagian pertama digunakan sebagai data masukan dan bagian kedua sebagai data keluaran.
Teknik Pengolahan Data
Pada penelitian ini data masukan nya suhu udara, kelembapan dan kecepatan angin. Dan data keluaran curah hujan.
Perancangan Logika Fuzzy menggunakan fuzzy clustermean dengan software Matlab.
Gambar4. Flowchart perancangan logika fuzzy
Teknik Analisa Data
Pengujian data hasil prediksi dibandingkan dengan data hasil pengukuran maka di dapat keakuratannya. Teknik analisa data yang dilakukan dalam penelitian ini masih menggunakan penerapan lanjutan dari pemograman logika fuzzy yang menghasilkan kesimpulan tertentu sesuai dengan tujuan penelitian.
F. Daftar Pustaka
Prita Meilanitasari,dkk.Jurnal ‘’Prediksi Cuaca Menggunakan Logika Fuzzy Untuk Kelayakan Pelayaran Di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya’’.
