Penerapan Metode Fuzzy Logic Mamdani Untuk Prediksi Curah Hujan Di Kota Padang - M. Fikri; Khairi Budayawan; Yeka Hendriyani; Syafrijon Syafrijon (Journal of Innovative and Creativity, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi curah hujan harian di Kota Padang menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani. Latar belakang penelitian didasari oleh tingginya curah hujan di Kota Padang yang berdampak signifikan pada sektor pertanian, transportasi, dan mitigasi bencana, serta keterbatasan metode prediksi konvensional dalam mengelola ketidakpastian dan variabilitas data meteorologi. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data historis harian suhu udara, kelembapan udara, tekanan udara, dan curah hujan dari BMKG Kota Padang untuk periode 2021–2025. Data diproses melalui tahap pra-pemrosesan, normalisasi, dan fuzzifikasi menggunakan fungsi keanggotaan segitiga. Sistem dibangun dengan basis aturan if–then sebanyak 27 aturan yang merepresentasikan hubungan antar variabel input dan output. Proses inferensi dilakukan menggunakan metode Mamdani dan hasilnya dikonversi menjadi nilai numerik melalui defuzzifikasi metode centroid. Implementasi model dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan integrasi ke dalam aplikasi web berbasis Flask untuk prediksi secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Fuzzy Logic Mamdani mampu menghasilkan prediksi pola curah hujan yang stabil pada kategori ringan hingga sedang, meskipun akurasi numerik pada kondisi hujan ekstrem masih terbatas. Evaluasi kinerja model menghasilkan nilai MAE sebesar 54,47, RMSE sebesar 56,75, dan R² sebesar –3,62. Model ini dinilai bermanfaat sebagai sistem peringatan dini atau estimasi awal yang bersifat linguistik, bukan perhitungan presisi numerik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode Fuzzy Logic Mamdani dapat diimplementasikan untuk memprediksi curah hujan di Kota Padang dengan efektivitas yang cukup baik pada pola umum hujan, dan berpotensi ditingkatkan akurasinya melalui optimasi fungsi keanggotaan atau integrasi dengan metode kecerdasan buatan lainnya.