Prediksi Tingkat Kerawanan Kebakaran di Daerah Kudus Menggunakan Fuzzy Tsukamoto

Abstract

Kebakaran yaitu sebuah peristiwa yang di sebabkan dari kelalaian manusia dengan dampak kerugian harta benda yang merugikan masyarakat. Di daerah Kudus, sebagai kota yang termasuk padat penduduk dan industri, tercatat ada dua puluh sembilan peristiwa kebakaran yang terjadi sepanjang tahun 2015 dan mengakibatkan kerugian material mencapai Rp 40 milliar. Salah satu hal penting yang dilakukan dalam penangan bencana kebakaran adalah dengan melakukan pencegahan. Pencegahan ini dapat dilakukan dengan informasi bencana yang dapat memprediksi terlebih dahulu daerah-daerah rawan bencana kebakaran dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dengan input berupa luas wilayah, jumlah penduduk dan curah hujan dengan keluaran berupa tingkat kerawanan kecamatan yang dipilih. Penelitian ini akan menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto pada sistem prediksi untuk memprediksi tingkat kebakaran pada suatu daerah sehingga kerugian dapat diminimalisir. Karena tidak hanya mengandalkan nilai benar dan salah, metode ini dapat memberikan hasil yang baik dalam prediksi. Hasil akhir dari penelitian ini adalah terciptanya logika Fuzzy Tsukamoto dalam sistem prediksi untuk daerah-daerah rawan kebakaran yang dapat digunakan untuk memprediksi daerah-daerah rawan kebakaran di kota Kudus.

Fire is an event that caused from human negligence with the impact of loss of property that harms the community. In the Kudus area, as a densely populated and industrial city, there are twenty-nine fire events that occurred during the year 2015 and resulted in a material loss of Rp 40 billion. One of the important things to do in handling fire disaster is by doing prevention. This prevention can be done with disaster information that can predict in advance disaster-prone areas of fire using Fuzzy Tsukamoto method with input in the form of area, population and rainfall with output in the form of area disaster prone level. This research will apply Fuzzy Tsukamoto method to prediction system to predict fire level in an area so that losses can be minimized. Because not only rely on true and false values, this method can give good results in predictions. The end result of this research is the creation of Fuzzy Tsukamoto logic in prediction system for fire prone areas that can be used to predict fire-prone areas in Kudus city.